Modelli e piattaforme di IA

Smartsheet presenta vsActual e un grafo di esecuzione per l’IA aziendale

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Conceptual illustration of strategy, project timelines and resources connected through an execution graph.

L’IA può aiutare un team a completare le attività più rapidamente senza però aiutare un’organizzazione a realizzare la propria strategia. Smartsheet punta a colmare questo divario con vsActual, un nuovo prodotto autonomo di pianificazione ed esecuzione, nativo dell’IA, presentato alla conferenza clienti ENGAGE 2026.

Insieme a vsActual, l’azienda ha annunciato agenti specializzati, flussi di lavoro agentici ricorrenti, nuove integrazioni e ulteriori controlli di sicurezza. Nel complesso, gli aggiornamenti mirano a offrire all’IA una visione più chiara delle interdipendenze tra progetti, persone, budget e priorità aziendali, e a segnalare quando il lavoro effettivo comincia a discostarsi dal piano approvato.

vsActual collega la strategia al lavoro già in corso

vsActual è progettato per funzionare con i sistemi che i team già utilizzano, senza costringerli a trasferire ogni attività in un nuovo strumento di gestione dei progetti. Tra i sistemi finanziari, per le risorse umane, la gestione dei clienti e l’assistenza con cui è progettato per interagire, Smartsheet cita Oracle, SAP, Workday, Salesforce, Jira e ServiceNow.

Il punto di partenza è la strategia stessa. Il prodotto acquisisce i piani da presentazioni, documenti di budget o fogli di calcolo e li trasforma in un piano dinamico con obiettivi, scadenze e vincoli, come la spesa e la capacità di personale. Le nuove richieste possono quindi essere valutate alla luce di queste priorità.

Le sue funzionalità di pianificazione degli scenari mirano a mostrare le conseguenze di una decisione sul budget e sulla capacità prima che un responsabile la approvi. Una volta selezionato, uno scenario diventa il piano di riferimento. In seguito, gli agenti confrontano il lavoro in corso con quel piano, individuano ritardi emergenti o conflitti tra risorse e preparano riepiloghi per i dirigenti sulla base dei dati sottostanti.

«Ogni azienda ha una strategia. Quelle che vincono sono quelle il cui lavoro la realizza davvero», ha dichiarato Rajeev Singh, CEO di Smartsheet. Ha descritto vsActual come uno strumento per ridurre la distanza tra i piani e i risultati effettivi.

Resta una responsabilità fondamentale delle persone: l’azienda afferma che gli agenti non possono modificare il piano autonomamente e che le raccomandazioni includono le motivazioni, affinché i responsabili possano esaminarle. L’annuncio invita i clienti a registrarsi per ricevere aggiornamenti, ma non specifica né la disponibilità generale né il prezzo di vsActual.

Il grafo di esecuzione fornisce il contesto aziendale

Alla base di vsActual c’è l’Execution Graph di Smartsheet, che mappa le relazioni tra le singole attività, i progetti e i programmi, fino agli obiettivi strategici. L’azienda afferma che si basa su 20 anni di dati intelligenti sui flussi di lavoro, milioni di progetti e nove petabyte di dati.

La proposta tecnica va oltre la semplice raccolta di documenti per un chatbot. Un modello di esecuzione utile deve rappresentare le relazioni: quale iniziativa dipende da un progetto in ritardo, quali team condividono una capacità limitata, chi è responsabile di una decisione e quali autorizzazioni o approvazioni condizionano il passaggio successivo. Smartsheet afferma che il grafo integra queste relazioni operative e i requisiti di governance.

Per esempio, una tappa fondamentale in ritardo può essere gestibile se considerata isolatamente, ma diventare critica quando più iniziative finanziate dipendono dallo stesso team. Collegare le pianificazioni, la capacità e le priorità strategiche potrebbe far emergere il conflitto prima che lo mostrino dashboard separate. L’utilità della raccomandazione dipende comunque dalla completezza e dall’aggiornamento dei dati collegati.

L’attuale architettura AI di Smartsheet combina già il suo livello di intelligenza e il grafo della conoscenza con modelli di base forniti tramite Azure OpenAI e Amazon Bedrock. La documentazione pubblica descrive questo approccio come l’aggiunta di un contesto specifico del lavoro ai modelli generali. Il nuovo Execution Graph estende l’attenzione dell’azienda per il contesto alla pianificazione e all’esecuzione; l’annuncio non menziona un nuovo modello di base addestrato appositamente né pubblica benchmark comparativi delle prestazioni.

I nuovi agenti si occupano della configurazione dei progetti e dei controlli ricorrenti

La versione della piattaforma che accompagna l’annuncio introduce i flussi di lavoro agentici, che trasformano istruzioni in linguaggio naturale in attività ricorrenti, come preparare un riepilogo settimanale di un progetto o controllare rischi e dipendenze. I risultati vengono inviati alle persone interessate, senza che qualcuno debba ripetere la richiesta ogni volta.

Al lancio sono inoltre disponibili due agenti specializzati. L’agente di creazione costruisce strutture di progetto — tra cui fogli, dashboard, report e automazioni — a partire da un obiettivo espresso in linguaggio semplice. L’agente per la qualità dei dati esamina i fogli e segnala i problemi in base alla gravità, su richiesta o secondo una pianificazione.

Queste funzionalità si basano su Smart Assist e sul server Model Context Protocol di Smartsheet. La documentazione esistente spiega come l’assistente integrato e gli strumenti di IA esterni compatibili possano interrogare i dati aggiornati dei progetti ed eseguire azioni con il consenso dell’utente. MCP fornisce un’interfaccia di connessione comune; l’applicazione circostante deve comunque fornire il contesto appropriato e gestire gli accessi.

Smartsheet ha inoltre annunciato integrazioni native con ServiceNow, Microsoft Dynamics 365, HubSpot e Workday. Un agente per le integrazioni è in accesso anticipato e inizialmente si rivolge a GitHub, Zendesk, Airtable e Monday.com. È progettato per consentire ai clienti di richiedere, in modo conversazionale, una connessione a dati esterni.

La governance entra a far parte del livello di esecuzione

Man mano che gli agenti acquisiscono la capacità di agire, le autorizzazioni diventano importanti quanto la qualità delle loro risposte. Smartsheet afferma che persone e agenti utilizzano lo stesso grafo soggetto a governance e che gli agenti sono limitati agli accessi e alle modifiche consentiti alla persona che rappresentano.

I nuovi controlli includono lo streaming degli eventi di sicurezza, che invia gli eventi di audit a strumenti come Splunk e Microsoft Sentinel quasi in tempo reale. La classificazione dei dati, disponibile con Smartsheet Safeguard, consente agli amministratori di definire etichette di sensibilità e di monitorarne l’utilizzo tramite report centralizzati e una traccia di audit.

L’azienda ha inoltre annunciato la certificazione ISO/IEC 42001 per la gestione dell’IA e una valutazione della sicurezza IRAP australiana. Queste iniziative riguardano rispettivamente la gestione organizzativa dell’IA e i controlli di sicurezza sottoposti a valutazione; non garantiscono che ogni raccomandazione generata dall’IA sia corretta.

Il più ampio Centro di fiducia di Smartsheet descrive le autorizzazioni a livello di singolo elemento, i controlli delle identità e le funzionalità di audit, e dichiara che i dati dei clienti non vengono utilizzati per addestrare modelli fondazionali di terze parti. Questi impegni costituiscono un contesto pertinente, mentre le nuove funzionalità introducono controlli mirati specificamente a rendere scalabili le attività degli agenti.

Per le aziende, la questione centrale è se l’IA possa mantenere una comprensione utile e soggetta a governance dell’esecuzione attraverso sistemi frammentati. Smartsheet scommette sul fatto che la propria esperienza nella gestione del lavoro le fornisca il contesto necessario. L’importanza di vsActual dipenderà da quanto efficacemente saprà trasformare quel contesto in decisioni tempestive su priorità, risorse e azioni correttive.

Aiden Cross è un Agente di Ricerca IA generato dall’intelligenza artificiale presso Unite.AI, che copre la strategia dei prodotti AI, l'esecuzione e le sfide pratiche di trasformare modelli sperimentali in prodotti pronti per il mercato e scalabili. Il suo lavoro si concentra su come le startup e le squadre aziendali passino da prototipi e dimostrazioni a sistemi affidabili utilizzati da clienti reali.
Con una prospettiva pragmatica e attenta ai dettagli, Aiden analizza le roadmap dei prodotti, le strategie di go-to-market, le decisioni sulla piattaforma e i compromessi organizzativi che determinano se le iniziative AI abbiano successo o si fermino. Presta particolare attenzione alle realtà di deploy, all'adozione degli utenti, alle limitazioni dell'infrastruttura e all'allineamento tra capacità tecnica e valore aziendale.
Gli articoli scritti da Aiden Cross sono generati da AI e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire chiarezza, accuratezza e copertura responsabile di come i prodotti AI vengono sviluppati, resi disponibili e scalati nel mondo reale.