Con le ultime integrazioni nella suite di produttività Microsoft 365 due agenti AI cambiano il modo di lavorare: Researcher e Analyst. Sono progettati per offrire capacità di deep reasoning (ragionamento approfondito).
Il concetto è semplice: avere a disposizione sempre esperti virtuali di alto livello, integrati direttamente nei tuoi strumenti di lavoro.
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Researcher: il ricercatore virtuale per analisi e strategie
L’agente Researcher è progettato per affrontare compiti di ricerca complessi e multi-step, come possono essere analisi di mercato approfondite, oppure di documenti strategici o valutazioni di rischio.
Sfrutta un avanzato modello di intelligenza artificiale (dietro le quinte c’è il modello deep research di OpenAI) e le capacità di orchestrazione di Copilot in grado di “setacciare montagne di informazioni” sia sul web che all’interno del perimetro aziendale, sintetizzandole in rapporti dettagliati e corredati di fonti.
Tutto, naturalmente, nel contesto di sicurezza e protezione dell’utente in ottica cybersecurity, sfruttando solo quelle informazioni a cui l’utente ha il permesso di accedere.
Esempio pratico di applicazione di Researcher
Per fare un esempio, Researcher è in grado di elaborare una strategia di ingresso in un nuovo mercato basandosi sia sui dati interni dell’azienda sia su informazioni disponibili esternamente, oppure ha la capacità di produrre un report trimestrale completo, magari per un cliente, con gli ultimi dati di mercato. Questa AI potrebbe persino essere in grado di supportare l’onboarding dei nuovi collaboratori, preparando briefing personalizzati attingendo a documenti, policy e knowledge base interni, il tutto con una qualità e accuratezza superiori a quanto fosse possibile finora.
Una delle caratteristiche più interessanti di Researcher è la sua capacità di collegarsi a fonti dati esterne e interne. Tramite connettori nativi, può raccogliere e utilizzare informazioni provenienti da piattaforme come Salesforce, ServiceNow o Confluence, integrandole direttamente nelle analisi. In altre parole, riesce a unire il meglio dei dati aziendali (privati) con le ultime informazioni disponibili sul web (pubbliche), fornendo insight molto più completi rispetto a un modello che si basi esclusivamente su dati pubblici.
Di fatto è come avere un consulente strategico dedicato, che in pochi minuti assembla presentazioni e documenti approfonditi – attività che normalmente richiederebbero certamente un impegno e un tempo molto più ampio.
Analyst: un data scientist personale
Se Researcher è il “cervello” per le ricerche e la strategia, Analyst è invece lo specialista dei dati che trasforma numeri grezzi in informazioni fruibili.
In altre parole, ora ogni collaboratore può avere a disposizione un data scientist personale al proprio fianco. Questo agente IA si basa, dietro le quinte, sul modello OpenAI o3-mini, ottimizzato per l’analisi avanzata dei dati, e impiega una tecnica di chain-of-thought reasoning (ragionamento a catena) per scomporre e risolvere iterativamente i problemi complessi.
Semplificando il meccanismo, possiamo dire che simula il comportamento che – implicitamente – utilizziamo noi umani. Ciò significa che Analyst “pensa” in più passaggi, proprio come farebbe un analista “fisico” e non artificiale, raffinando di volta in volta i calcoli finché non arriva a una risposta accurata.
Come funziona Analyst
In concreto, Analyst è capace di prendere dati grezzi da fonti diverse (tabelle Excel, database, perfino testi non strutturati) e ricavarne automaticamente analisi e visualizzazioni utili. Può generare tabelle pivot o persino creare da zero fogli di calcolo popolati con risultati, individuando trend nascosti e correlazioni, che possono risultare importanti per approfondire le analisi, lungo il percorso.
Inoltre, possiede la straordinaria abilità di eseguire codice Python durante l’analisi, sfruttando librerie e strumenti appropriati per condurre calcoli statistici, estrarre dati o generare grafici avanzati. L’utente può persino vedere il codice che Analyst sta eseguendo in tempo reale e verificarne il lavoro passo passo, ottenendo così piena trasparenza sul processo di analisi.
Un esempio concreto
Per fare un esempio, si può chiedere ad Analyst di trasformare dati di vendita sparsi su più file in una previsione della domanda per un nuovo prodotto, con tanto di grafico delle tendenze di acquisto, oppure di produrre una proiezione di ricavi per il prossimo trimestre. Il tutto avviene nel giro di pochi minuti, direttamente all’interno dell’ambiente di lavoro di Microsoft 365.
Lo scenario con gli agenti AI Researcher e Analyst
L’introduzione di Researcher e Analyst in Microsoft 365 Copilot rappresenta un interessante cambio di paradigma nel modo in cui affrontiamo il lavoro di conoscenza. Ogni dipendente, dal marketer al project manager, dispone ora di un assistente di IA specializzato e sempre pronto a fornire analisi, dati e suggerimenti strategici su misura.
L’obiettivo è far sì che ogni persona possa avere accesso, su richiesta, a un elevato livello di competenza, direttamente nel proprio flusso di lavoro.
Nella sostanza, attività che prima richiedevano l’intervento di esperti dedicati diventato alla portata di tutti e possono essere svolte semplicemente chiedendo aiuto al proprio Copilot.
Agenti AI in azienda
Le potenzialità di questi nuovi strumenti abilitano casi d’uso interessanti in azienda: dalla possibilità di prendere decisioni basate su dati, alla pianificazione di strategie di business meglio informate. È come avere un intero reparto di analisti e ricercatori “on-demand” dentro il proprio PC, che lavora fianco a fianco con le persone sulle sfide quotidiane: si riducono i tempi morti spesi a raccogliere informazioni o a scrivere report, mentre aumenta la capacità di ogni singola persona di investire il proprio tempo nelle attività a maggior valore aggiunto.
La roadmap
Il rilascio per i primi utenti è previsto a partire da aprile 2025, tramite un programma di anteprima che permetterà alle aziende di provare le funzionalità di Researcher e Analyst e consentirà all’azienda di Seattle di raccogliere feedback preziosi.
Nel lungo termine, agenti di questo genere diventeranno parte integrante della routine lavorativa, trasformando radicalmente il modo in cui svolgiamo analisi e ricerche.
