Articolo di **Chase Covington**, **Tomer Slaney** (partner, New York) e **David Pralong** (senior partner, Charlotte), pubblicato dalla *McKinsey Transformation Practice* nel **settembre 2026** (giorno esatto non specificato, datato per convenzione al 1°); 8 pagine, 2 figure il cui contenuto non è riprodotto nel testo. **(1)** Riscontro: il transformation office (TO) è lento a modernizzare i propri strumenti; in un turnaround che coinvolgeva **3.000** dipendenti, **più di 15** persone producevano un report di **300 pagine** ogni quattro settimane. **(2)** Tre pilastri affidati agli agenti: *performance intelligence*, *single source of truth*, *conversation facilitation*. **(3)** Guadagni riportati: dal **35 al 40%** del tempo sui compiti principali, talvolta il **70%**; un team centrale ridotto da **dieci a tre** persone. **(4)** Guardrail: errori a cascata tra agenti, falsi allarmi, tracciabilità di ogni fase. **(5)** Sequenza: prima il reporting, poi l'automazione delle azioni, infine la gestione del cambiamento all'interno del TO. Gli autori presentano il testo come "a first look at the opportunity for TOs". I casi non sono nominati, nessun metodo di misurazione è descritto, e due degli strumenti citati (**Wave**, **Lilli**) appartengono a McKinsey. Il testo fa seguito a [[sternfels-mckinsey-60000-people-20000-agents-officechai-2026-01-14]], dove McKinsey conta già i propri agenti tra la propria forza lavoro.
Approfondimento (punto di vista) pubblicato su **sfeir.com** il 24 giugno 2026, a firma di **Didier Girard** (Managing Director, SFEIR). **Tesi centrale**: nel 2024 tutti puntavano sull'**AI4Business** (l'IA nei processi aziendali) come grande giacimento di valore; nel 2026 il quadro si è **ribaltato** — è l'**AI4IT** (l'IA per produrre il sistema informativo: codice, SDLC, fabbrica del software) a generare valore **misurabile**. L'articolo *fonda* questa tesi sulla veille tecnologica dell'azienda: delusione dell'AI4Business (lo studio del MIT "95% dei pilot senza ROI", contestato ma rivelatore; un blocco **organizzativo** / il problema hayekiano di Mollick) contro le evidenze quantificate dell'AI4IT (Salesforce, Intercom, Raiffeisen, AWS/Bedrock, Atlassian, DORA). Spiegazione meccanicistica: **il codice si verifica da solo** (compilazione, test, CI) mentre i processi aziendali non hanno né compilatore né loop di feedback immediato. **Conseguenza sui budget 2027**: uno spostamento **CapEx→OpEx**, la dinamica del prezzo dei token (picco in salita — Fable 5 a 2× Opus — contro un'inferenza ÷280 e la pressione al ribasso dei pesi aperti/dell'inferenza desktop), e un **AI FinOps** guidato dal **costo per risultato**. Si chiude con **4 raccomandazioni per il COMEX**.
#AI4IT#AI4Business#ribaltamento
**Didier Girard** — Managing Director (CTO / DG) de **SFEIR** · ESN française (~1 000 personnes, France · Belgique · Luxembourg · Suisse). Auteur de l'article ; voix éditoriale du cabinet sur la transformation IA des DSI.
Caso di studio pubblicato dal **Cornell AI Innovation Hub** (15 giugno 2026): come una collaborazione durata due semestri tra l'AI Hub, studenti laureandi e il team Treasury di Cornell ha trasformato un'indagine manuale dispendiosa in tempo in uno strumento AI che ha **recuperato $100.000** in pagamenti non identificati su un primo lotto. Un caso d'uso **AI4Business** riuscito (processo finanziario) che illustra quasi punto per punto il framework **Leader-Lab-Crowd** di **Ethan Mollick**: l'**AI Hub** interpreta il ruolo del **Lab** (un team centrale e ambidestro di tecnologi più studenti); il **Treasury** (Cheryl Barnes, Marie Graves…) è il **Crowd** che porta la conoscenza di business e il punto di dolore reale; e i **$100.000** costituiscono la **ricompensa visibile** (vivid win) che ancora l'adozione — esattamente la leva di incentivo che Mollick considera decisiva. Metodo chiave: **"prima il contesto, poi il piano, poi la costruzione"** tramite **Claude Code Plan Mode**, una catena di **fuzzy matching → Gemini Enterprise Web Search → sintesi Claude**, tutto all'interno del **Cornell AI Gateway** governato. *"I $100.000 sono un inizio."*
#Cornell AI Innovation Hub#pagamenti non identificati#riconciliazione pagamenti
**Pete Stergion** — Desktop Engineer au Cornell AI Innovation Hub · co-tech lead du projet (avec Phil Williammee). Article institutionnel signé de l'AI Hub.