Meta ha annunciato, nelle luci spente del 2025 (29/12), l'acquisto di Manus, startup di Intelligenza Artificiale (AI) con sede a Singapore, ma creata in Cina, l'operazione è stimata tra i 2 e i 3 miliardi di dollari, in un primo momento, molti leggono la notizia come “plus una mossa nella corsa al dash Intelligenza Artificiale.
Meta non ha solo comprato una startup di AI, ha comprato capacità d'azione e sta internalizzando una capacità critica perché ha capito qualcosa di fondamentale: il valore dell'AI non è in insight, è in execution.
Ma perché quello?
L'anno 2026 segnerà il momento in cui entreremo sicuramente nell'era degli agenti: sistemi che vanno oltre i chatbot, poiché rispondono a domande, svolgono compiti, prendono decisioni assistite o non assistite, interagiscono con i sistemi aziendali e generano un impatto reale sul business Il chatbot è la nuova email, l'agente è il nuovo collaboratore digitale.
E questo cambierà la logica di come funzionano le aziende Negli ultimi due anni, il mercato si è concentrato ossessivamente sulla questione di quale modello sia il migliore: GPT, Claude, Gemini, Llama?
L'acquisizione di Manus rende evidente che non è più questa la domanda giusta È cambiata la domanda giusta per chi controlla l'orchestrazione, l'esecuzione, la governance e l'integrazione con dati e processi di questi modelli nel contesto reale delle aziende?
I modelli sono diventati materie prime frenetiche e le aziende cercano valore non in risposte migliori ai modelli, ma in decisioni più rapide, processi automatizzati, agenti fidati che operano entro regole chiare e con governance, costi controllati e conformità fin dal primo giorno.
Nella nostra azienda, questa visione non è nuova, è fondamentale. Abbiamo creato una piattaforma (MATH AI Platform) esattamente il risultato della consapevolezza che il futuro dell’intelligenza artificiale aziendale non sarebbe stato un caso mono-modello, mono-cloud o monouso.
La nostra strategia parte da alcuni principi chiari: l’intelligenza artificiale deve essere orchestrata, non solo consumata; gli agenti devono operare con riserva, governance e spiegabilità; i dati aziendali sono il centro dell’intelligenza, non il modello; e il modello giusto è ciò che ha senso per ogni contesto, costo e rischio
Mentre il mercato discuteva della scelta di “qual LLM”, stavamo creando un fallback su più fornitori e modelli, agenti specializzati per dominio, profonda integrazione con dati, API e processi e livelli di LLMop, FinOps e governance.
Il messaggio che Meta ha lasciato (anche senza dirlo) è che l'acquisto di Manus è un chiaro segnale che l'IA conversazionale è solo un'interfaccia con gli utenti, ma il vero valore sarà negli agenti, che agiranno autonomamente potenziando le operazioni delle aziende. .
Coloro che non padroneggiano l'orchestrazione e la governance saranno tenuti in ostaggio dai fornitori e potrebbero pagare un prezzo in seguito.
Le aziende che ancora trattano l'IA come funzionalità o Proof of Concept (POC) sono in ritardo I leader non hanno bisogno di sapere come usarla, ma chi ha il controllo della loro IA quando inizia ad agire.
Per noi, nei nostri progetti, l'IA genera valore solo quando è governata, integrata e orientata all'esecuzione.
Thiago de Morais Dutra, Direttore esecutivo della ricerca e sviluppo del gruppo MATH.
