Intuit, azienda pioniera nel software finanziario, ha dovuto affrontare un percorso complesso nello sviluppo di agenti AI. Durante il VB Transform 2026, Nhung Ho, VP of AI di Intuit, ha rivelato che l'azienda ha ricostruito la propria architettura di agenti AI due volte in appena quattro mesi. La prima architettura utilizzava una flotta di agenti specializzati, poi sostituita da un layer di orchestrazione centrale, che a sua volta è stato abbandonato per un sistema basato su skills e tools. La seconda ricostruzione completa ha richiesto 60 giorni, con una prima versione funzionante in meno di 20.
Il fallimento del layer di orchestrazione
Il motivo del fallimento dell'orchestrazione è stato strutturale. Gli agenti nel sistema orchestrato si scambiavano risultati in linguaggio naturale, e ogni passaggio perdeva contesto necessario per l'agente successivo. Come ha spiegato Ho, "se hai 10 agenti e si passano informazioni l'un l'altro, ogni volta che avviene un passaggio, l'errore si accumula". L'orchestrazione ha retto per circa tre mesi, ma è crollata per un problema di progettazione: una catena di dieci agenti non falliva occasionalmente, ma accumulava errori per costruzione.
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La ricostruzione in 60 giorni e il consenso interno
Ricostruire un sistema di agenti in produzione in 60 giorni ha richiesto più di una decisione architetturale. Ho ha sottolineato che la sfida più grande è stata interna: convincere sia la leadership che gli ingegneri che avevano costruito gli agenti originali a buttare via il lavoro recente. La presentazione alla leadership si basava su prove concrete: il team di Ho ha costruito una demo della nuova architettura utilizzando richieste reali dei clienti, mostrando prestazioni migliori rispetto al sistema esistente. Per convincere gli ingegneri, l'argomentazione chiave è stata la scalabilità: un agente autonomo risolveva un singolo problema, mentre una skill o uno strumento condiviso poteva servire tutti i clienti. Questo ha anche cambiato le responsabilità dei team, spostando il focus dalla costruzione di agenti alla gestione di valutazioni (eval), diventate l'unico modo per misurare l'efficacia della nuova architettura.
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L'inserimento dell'umano nel ciclo e il feedback su larga scala
Il risultato più visibile per i clienti è una funzione che permette di coinvolgere un umano in una conversazione con l'agente. Attualmente in fase di test su circa l'1% della base clienti, Ho ha dichiarato che verrà scalata nelle prossime settimane. Un cliente può chiamare un operatore di supporto Intuit, il proprio commercialista o un contabile di Intuit, e quella persona si unisce con tutto il contesto di ciò che l'agente ha già fatto. A differenza di molti chatbot AI generici che si limitano a un disclaimer, Intuit collega direttamente il cliente al professionista. Questo sistema si accompagna a un modello di autorizzazione per i dati finanziari: ogni azione dell'agente richiede un permesso esplicito, con un audit log di tutte le operazioni. La ricostruzione ha anche cambiato il modo di raccogliere feedback. In passato, solo lo 0,3% dei clienti dava feedback esplicito, ora ogni conversazione funge da feedback, portando a quasi il 100%. Ho ha dichiarato di essere tornata a scrivere codice per costruire modelli che analizzano questo volume di feedback in modo sistematico. I clienti sono diretti: "Fai schifo, odio questo, non è giusto", ma sono anche disposti a dare fiducia se il sistema si corregge.
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Per approfondire le sfide dell'AI, leggi anche l'articolo su come la Cina accelera sull'AI mentre l'Europa resta a guardare. Un altro caso di problemi tecnici è descritto nell'articolo su un errore di fatturazione AWS che ha mostrato costi miliardari. Per maggiori informazioni su Intuit, consulta la pagina Wikipedia di Intuit.
