Partiamo da un dato che fa riflettere: il 75% dei lavoratori enterprise dice che l’AI li ha aiutati a completare task che prima erano semplicemente impossibili. Non stiamo parlando di automazioni banali o chatbot che rispondono alle FAQ. Parliamo di lavoro vero, quello che prima richiedeva settimane di tempo umano.
OpenAI ha annunciato Frontier il 5 febbraio 2026, e la cosa interessante non è tanto il prodotto in sé – l’ennesima piattaforma per agenti AI – quanto l’approccio. Hanno guardato come le aziende scalano le persone e hanno detto: facciamolo uguale con gli agenti.
Il problema che Frontier vuole risolvere
C’è un gap fastidioso nel mondo enterprise AI. I modelli sono diventati impressionanti, ma metterli in produzione? Quella è un’altra storia. Ogni nuovo agente finisce isolato nel suo angolino, senza contesto su come funziona l’azienda, senza accesso ai sistemi giusti, senza memoria di cosa è successo ieri.
OpenAI rilascia qualcosa di nuovo circa ogni tre giorni. Tre giorni. Tenere il passo mentre si gestisce sicurezza, governance e integrazione con sistemi legacy è praticamente impossibile per la maggior parte dei team IT.
E qui entra Frontier con una proposta: trattiamo gli agenti AI come tratteremmo un nuovo dipendente. Onboarding, formazione, permessi, feedback sul lavoro svolto. Sembra ovvio detto così, ma nessuno lo stava facendo davvero.
Come funziona la piattaforma agenti enterprise
Frontier si basa su quattro livelli. Non sono marketing – sono architettura reale che determina cosa gli agenti possono fare.
Il layer di contesto condiviso
Il primo livello connette data warehouse, CRM, sistemi di ticketing e applicazioni interne. L’idea è creare quello che OpenAI chiama un “layer semantico” – praticamente una mappa di come l’informazione fluisce nell’azienda, dove si prendono le decisioni, cosa conta davvero.
Un agente senza questo contesto è come un neoassunto il primo giorno: tecnicamente capace, ma non sa dove sono i bagni, figuriamoci come funziona il processo di approvazione budget.
L’ambiente di esecuzione
Qui gli agenti fanno il lavoro vero: ragionano sui dati, manipolano file, eseguono codice, usano tool. La parte interessante è che costruiscono memoria nel tempo. Le interazioni passate diventano contesto utile per il futuro.
Supporta deployment ibridi – on-premise, cloud enterprise, o hosted da OpenAI. Per le applicazioni time-sensitive garantiscono bassa latenza nell’accesso ai modelli. Tradotto: se avete bisogno che risponda in fretta, risponde in fretta.
Valutazione e ottimizzazione continua
Gli agenti ricevono feedback su cosa funziona e cosa no. Nel tempo imparano cosa significa “fatto bene” nel contesto specifico dell’azienda. Non è training del modello base – è più simile a come un dipendente migliora con l’esperienza.
Identità, permessi e confini
Ogni agente ha la sua identità con permessi espliciti e guardrail. Questo permette di usarli anche in ambienti regolamentati senza che il team di compliance abbia un infarto.
I numeri che hanno convinto i primi clienti
HP, Intuit, Oracle, State Farm, Thermo Fisher e Uber sono tra i primi ad adottare Frontier. BBVA, Cisco e T-Mobile hanno già testato l’approccio in piloti.
Alcuni risultati citati da OpenAI danno un’idea del potenziale:
- Un grande produttore ha ridotto il lavoro di ottimizzazione della produzione da sei settimane a un giorno
- Una società di investimento globale ha liberato oltre il 90% del tempo dei venditori per stare con i clienti, automatizzando il processo sales end-to-end
- Un produttore di energia ha aumentato l’output fino al 5%, che tradotto significa oltre un miliardo in ricavi aggiuntivi
Sono numeri impressionanti, certo. Ma vengono da casi d’uso specifici con team dedicati – non aspettatevi gli stessi risultati installando la piattaforma e premendo “start”.
Il programma Forward Deployed Engineers
Ecco una cosa che mi ha incuriosito: OpenAI manda i suoi ingegneri direttamente dai clienti. Non consulenti, non partner – gente di OpenAI che lavora fianco a fianco con i team enterprise.
L’idea ricorda quello che fa Palantir da anni. I Forward Deployed Engineers (FDE) aiutano a sviluppare best practice per build e deployment di agenti in produzione. Ma c’è di più: creano un feedback loop diretto verso OpenAI Research.
Quando deployano agenti, imparano non solo come migliorare i sistemi intorno al modello, ma anche come i modelli stessi devono evolversi. È un vantaggio competitivo sottovalutato: accesso a casi d’uso enterprise reali che informano la ricerca.
L’ecosistema di partner AI
Frontier è costruito su standard aperti, il che significa che altri possono costruirci sopra. OpenAI ha annunciato un gruppo iniziale di Frontier Partners:
- Abridge per trascrizione e documentazione medica
- Clay per automazione sales e marketing
- Ambience per assistenza clinica AI
- Decagon per customer support
- Harvey per legal e servizi professionali
- Sierra per conversational AI nel customer experience
L’approccio open evita il lock-in tecnologico. Potete portare i vostri dati, integrare le applicazioni che già usate, senza dover riscrivere tutto in un formato proprietario.
Il contesto competitivo
Frontier posiziona OpenAI contro Anthropic’s Claude for Enterprise e Microsoft Copilot Studio. Il mercato degli agenti AI enterprise cresce velocemente – le proiezioni parlano di passare da 5.1 miliardi nel 2024 a oltre 47 miliardi entro il 2030.
La differenza che OpenAI cerca di marcare è l’approccio end-to-end. Non solo il modello, non solo l’infrastruttura, ma l’intero ciclo di vita degli agenti: build, deploy, manage.
Disponibilità e accesso
Frontier è disponibile da febbraio 2026 per un set limitato di clienti. L’espansione è prevista nei mesi successivi, con un processo di onboarding che privilegia grandi organizzazioni con casi d’uso complessi e multi-dipartimentali.
Se volete esplorare, dovete contattare il vostro team OpenAI. Non è self-service, almeno non per ora.
Cosa aspettarsi dal futuro degli agenti enterprise
Il gap tra quello che i modelli possono fare e quello che le organizzazioni riescono effettivamente a deployare è reale. Frontier è un tentativo serio di colmarlo, trattando gli agenti come quello che dovrebbero essere: colleghi digitali che hanno bisogno di contesto, formazione e confini chiari per essere utili.
La domanda vera non è se l’AI cambierà come si lavora nelle aziende. È quanto velocemente le organizzazioni riusciranno a trasformare gli agenti in un vantaggio concreto. E quella risposta dipende meno dalla tecnologia e più da come viene implementata.
