Con la progressiva commoditizzazione dei modelli AI, il successo dei progetti dipende dalla qualità del contesto e dall’integrazione con i sistemi aziendali. Context Engineering e MCP introducono un nuovo paradigma per realizzare agenti AI affidabili, governabili e realmente pronti per l’impresa.
Un recente report del MIT riporta che il 95% dei progetti AI non raggiunge mai la messa in produzione. Si tratta di un dato critico, che evidenzia come, oggi, il valore competitivo dell’AI non dipenda più dalla sola potenza dei modelli.
Il contesto più che il modello decide
Il mercato ha ormai compreso che i Large Language Model si stanno rapidamente commoditizzando: i modelli di frontiera sono accessibili, interscambiabili e spesso integrabili. Ciò che differenzia davvero la capacità delle aziende di sfruttare appieno le potenzialità dell’intelligenza artificiale è il contesto su cui gli Agenti AI operano.
Anche il modello più all’avanguardia, se inserito in un contesto povero o non integrato con i sistemi aziendali, fornirà risposte non del tutto accurate. Al contrario, un modello anche meno evoluto, ma alimentato da un contesto ricco, dinamico e ben strutturato, può portare valore immediato e scalabile.
Context Engineering e Model Context Protocol
I concetti di Context Engineering e Model Context Protocol (MCP) sono due discipline che stanno ridefinendo l’AI conversazionale a livello enterprise. Se il modello migliore vince le demo, è il contesto migliore a vincere la sfida della produzione su larga scala.
Il passaggio dal prompting alla RAG
I primi anni di diffusione degli LLM hanno visto una forte enfasi sul prompting. Man mano che il mercato si è evoluto però, è emerso un limite evidente: non è il prompt a determinare la qualità dell’interazione, ma la possibilità di accedere all’informazione giusta al momento giusto.
Il processo di evoluzione può essere sintetizzato in tre fasi:
- 2022-2023: Fase del prompt engineering
- 2024-2025: Introduzione della RAG
- 2026: Avvio del context engineering
Oggi, non è più sufficiente fornire informazioni statiche, poiché gli agenti devono poter non solo “sapere”, ma anche “fare”: interrogare database, consultare sistemi, cercare risorse aggiornate ed eseguire azioni reali all’interno dei processi aziendali.
Il contesto e la struttura
Il context engineering presenta una visione più ampia, basata sul concetto di layer architetturali che definiscono la struttura di agenti AI evoluti.
Più i livelli di complessità crescono, più gli agenti AI possono diventare autonomi e in grado di guidare i processi aziendali. Tuttavia, il layer evolutivo non può funzionare in completa autonomia. L’apprendimento continuo richiede una forma di “potenza controllata”.
Dietro le quinte, agenti di supervisione estraggono insight strategici, da proporre al team umano. Questo permette all’intero ecosistema di evolversi rapidamente ma con fiducia, mantenendo il controllo necessario, soprattutto in contesti enterprise.
Model Context Protocol (MCP) e l’interoperabilità
Introdotto originariamente da Anthropic, il Model Context Protocol (MCP) rappresenta una svolta chiave nel modo in cui gli agenti AI si integrano con la realtà aziendale.
Fino a oggi, i progetti di AI conversazionale hanno sofferto di frammentazione: ogni integrazione richiedeva sviluppi custom, generando complessità tecnica e difficoltà di manutenzione. L'approccio MCP invece introduce uno standard universale per permettere agli agenti AI di comunicare con le diverse piattaforme aziendali in modo solido e scalabile.
Due elementi fondamentali dell'MCP
L’architettura MCP si basa su due componenti principali:
- Un framework aperto per la gestione del contesto;
- Una governance per i sistemi di integrazione, definendo chiunque e quando l’AI possa eseguire azioni.
Questo modello si basa sul flusso di comunicazione Discover-Read-Act, in cui l’agente AI scopre prima le sue autorizzazioni, recupera solo le informazioni necessarie e infine esegue le operazioni richieste sui sistemi aziendali in modo controllato e sicuro.
Sviluppo di un ecosistema MCP
Per passare a un ecosistema basato sull’MCP, si richiede un percorso strutturato, fondato su un metodo analitico e rigoroso.
Prime fasi del percorso
Il primo passo consiste nell’identificare i tre compiti fondamentali che l’agente AI dovrà svolgere, per chiarire il suo perimetro operativo. Si consiglia di partire da attività in sola lettura, più semplici da validare e da implementare.
Dopo, si mappa l’insieme dei sistemi coinvolti (esempio: CRM, knowledge base, piattaforme interni), verificando la loro MCP-readiness e la facilità di accesso attraverso API. In caso di dati non accessibili, è fondamentale migliorare la qualità e l’esposizione di queste informazioni.
Solo così si può costruire un contesto dinamico e adattabile alle esigenze dell’azienda, sostenendo la crescita degli agenti AI in modo scalabile e affidabile.
Contesto misurabile, AI enterprise pronta
Garantire un’esperienza utente eccellente non è più frutto di prompt artigianali. Oggi richiede una ingegneria ripetibile e misurabile volta a governare il contesto in modo adeguato.
Standardizzando la connessione tra agenti AI e sistemi aziendali, grazie alla combinazione di Context Engineering e Model Context Protocol, si dà agli agenti AI la capacità di operare in modi agili, mantenendo però limiti definiti e operazioni tracciabili.
Con un sistema ben strutturato, l’efficacia degli agenti AI non si limita a una dimostrazione riuscita, ma è in grado di sostenere volumi di richiesta, SLA e livelli di responsabilità adatti al mondo enterprise.