Tre famiglie di domande che, mal poste, fanno fallire i progetti agentici prima ancora che partano:come funziona davvero il ciclo che un agente percorre quando lavora;con quale modello costruirlo, tra le decine sul mercato;quanto costa davvero esercirlo, una volta che è in produzione e nessuno lo sta più guardando come una novità.Sono domande tecniche solo in superficie. Sotto, sono decisioni di strategia industriale. La scelta tra modello proprietario di Anthropic o OpenAI e modello open source eseguito su infrastruttura controllata vale per un CIO quanto la scelta tra cloud pubblico e data center privato negli anni Duemila: cambia il profilo di rischio, la struttura dei costi, la composizione dei team, l’autonomia operativa nei prossimi cinque anni.La scelta dell’infrastruttura su cui far girare gli agenti decide quanto velocemente li si può modificare quando il business cambia.Il modo in cui si misurano i costi decide se il progetto si chiude in attivo o si trasforma in un’emorragia che il CFO scopre al terzo trimestre.Per chi lavora dentro la Pubblica Amministrazione o in settori regolati con audience Agenda Digitale, c’è una dimensione in più: la sovranità digitale. Gli agenti AI ragionano su dati che spesso sono cittadini, contratti pubblici, informazioni sanitarie, transazioni bancarie. Dove finiscono questi dati durante l’inferenza, chi li può vedere, su quale giurisdizione, sono questioni che nel 2026 non sono più rinviabili.Il mercato europeo dei modelli linguistici sovrani, dal francese Mistral all’italiano Minerva, è cresciuto proprio per rispondere a questa esigenza, e merita attenzione tecnica precisa.Indice degli argomenti: