Perché Avaya sta investendo in Fondamenti di Open AI
Se alla fine del 2024 avessi detto agli architetti aziendali che un protocollo aperto sviluppato da una singola azienda specializzata in IA sarebbe diventato, nel giro di 16 mesi, uno degli standard in più rapida diffusione nel campo dell’IA aziendale, la maggior parte di loro avrebbe reagito con scetticismo. Solitamente gli standard tecnologici richiedono anni di negoziati tra comitati e compromessi politici. Il protocollo del contesto del modello (MCP, Model Context Protocol) ha evitato tutto questo.
A luglio 2025, Avaya ha annunciato che la piattaforma Infinity avrebbe supportato MCP in modo nativo, diventando il primo grande fornitore di contact center aziendali a impegnarsi formalmente con questo standard. Il CEO Patrick Dennis lo ha definito un “progetto ambizioso di MCP” che sarebbe diventato fondamentale per la roadmap del prodotto. Ma Avaya non si è fermata all’adozione. Ha aderito alla fondazione, contribuendo a plasmare il futuro dello standard.
Più tardi nello stesso anno, la Linux Foundation si apre in una nuova scheda ha lanciato la Agentic IA Foundation si apre in una nuova scheda. A marzo 2026, l’organizzazione era cresciuta fino a contare quasi 150 membri e stava concentrando maggiormente la propria attenzione sulla preparazione all’operatività aziendale. L’adesione di Avaya alla Linux Foundation e alla Agentic AI Foundation fa seguito a quella precedente decisione e chiarisce la posizione dell’azienda: gli standard aperti stanno assumendo un ruolo sempre più importante nel modo in cui l’IA aziendale viene sviluppata e utilizzata.
La Linux Foundation e l’ecosistema open source più ampio
Il software libero non si limita al codice. Dipende dalla governance, dalla continuità e da una struttura che consenta agli standard importanti di andare oltre la roadmap di una singola azienda.
Questo è ciò che rende la Linux Foundation rilevante in questo contesto. Si inserisce in un ecosistema open source più ampio, in cui gli standard tecnici possono evolversi grazie a una partecipazione più ampia e a una maggiore durata nel tempo. Per le aziende, questo è importante perché la flessibilità è legata alla salute dell’ecosistema che ruota attorno a una tecnologia, non solo al set funzioni di un prodotto.
MCP mostra quanto ciò possa essere importante. Anthropic lo ha introdotto a novembre 2024 come specifica open source basata su JSON-RPC 2.0. A marzo 2025, OpenAI l’ha adottato formalmente in tutti i suoi prodotti, seguita poco dopo da Google DeepMind. Microsoft ha trasformato Dataverse in un server MCP nativo. Salesforce ha integrato MCP in Agentforce 3. Google ha aggiunto il supporto nativo in Cloud Run, Cloud SQL, Spanner e Google Workspace.
Il momento decisivo è arrivato a dicembre 2025, quando Anthropic ha donato MCP alla nuova Agentic IA Foundation sotto la Linux Foundation. Questo ha spostato MCP in un ambiente di governance più formale e neutrale rispetto ai fornitori. Per Avaya, l’adesione alla Linux Foundation riflette un impegno più ampio nei confronti del software libero come principio architettonico.
La Agentic IA Foundation e la fase successiva degli standard aperti
Tale impegno più ampio trova una concretizzazione più specifica nell’Agentic AI Foundation (AAIF), dove l’attenzione si concentra sull’IA agentica e sugli standard che ne definiscono il funzionamento negli ambienti aziendali. Avaya è membro dell’Agentic AI Foundation, l’organismo della Linux Foundation che garantisce una governance indipendente dai fornitori per l’evoluzione di MCP. Ciò significa che i tecnici di Avaya possono partecipare a gruppi di lavoro, eventi della comunità e candidature a comitati legati allo sviluppo del protocollo.
L’adesione di Avaya inserisce l’azienda nel processo di evoluzione di MCP. Ciò offre ad Avaya la possibilità di integrare i requisiti relativi all’esperienza del cliente, tra cui governance, sicurezza e conformità, nelle discussioni che definiscono l’evoluzione di questo standard aperto.
Come gli standard aperti si concretizzano in Avaya Infinity
- Agnosticismo totale del modello. L’approccio di Avaya non vincola i clienti a un unico fornitore di IA o a un unico ecosistema di modelli. Le aziende possono utilizzare modelli offerti da fornitori quali Google, Anthropic, OpenAI o soluzioni open source specializzate, e adattarli nel tempo senza compromettere le integrazioni sottostanti basate su MCP.
- Tandem Care. Il modello operativo Tandem Care di Avaya considera l’IA come un copilota dell’agente umano, non come un suo sostituto. MCP aiuta la piattaforma a recuperare la cronologia contestuale, eseguire ricerche e fornire informazioni utili durante le interazioni in tempo reale, in modo che l’agente umano possa intervenire con tempismo e contestualizzazione migliori.
- Architettura a doppio ruolo. Avaya Infinity è progettato per funzionare sia come server MCP che come client MCP. È in grado di rendere disponibili a sistemi IA esterni servizi quali lo stato degli agenti, i riepiloghi delle chiamate e la logica di instradamento, pur avvalendosi al contempo dei servizi offerti da sistemi esterni conformi allo standard MCP. Ciò favorisce l’orchestrazione bidirezionale all’interno di un ecosistema di IA più ampio.
- Sicurezza di livello aziendale grazie a Databricks. La partnership strategica tra Avaya e Databricks colma il divario di governance che rende MCP rischioso per molte implementazioni aziendali. Utilizzando Databricks per gestire l’architettura dei dati sottostante e fungere da data lake sicuro, Avaya garantisce un controllo degli accessi dettagliato tramite Unity Catalog, una rigorosa segregazione dei dati basata sui tenant per ambienti multi-cliente, una registrazione immutabile degli audit per tutte le interazioni di IA e un’integrazione perfetta tra origini dati sia strutturate che non strutturate.
Come si presenta l’architettura aperta nella pratica
Il valore di un’IA aperta e connessa risulta più evidente in un’interazione reale.
Una richiesta di assistenza in un ambiente frammentato
Sono le 14:14 di un martedì. Una paziente chiama il contact center di un’azienda sanitaria regionale. Si tratta di una donna di 67 anni che ha subito un intervento di protesi al ginocchio 11 giorni fa, è stata dimessa dall’ospedale cinque giorni fa e ora chiama perché è preoccupata per un gonfiore persistente e non riesce a contattare lo studio del suo chirurgo.
Nel modello tradizionale, questa situazione parte male e peggiora sempre di più. L’agente apre l’account del paziente, ma vede solo i dati di fatturazione. L’anamnesi della paziente si trova in un altro sistema. Il piano di assistenza post-operatoria è in un altro sistema ancora. L’agente chiede alla paziente di descrivere la sua situazione partendo da zero.
La paziente, che è ansiosa e soffre, deve spiegare per la terza volta questa settimana l’intervento a cui è stata sottoposta, la data di dimissione e i farmaci che deve assumere. L’agente, facendo del suo meglio con gli strumenti a disposizione, legge le domande di triage prestabilite da un raccoglitore contenente i protocolli, passando da una schermata all’altra tra quattro finestre.
La stessa chiamata su una piattaforma compatibile con MCP
Consideriamo ora la stessa chiamata su una piattaforma compatibile con MCP che utilizza il modello di Tandem Care.
Ancor prima che l’operatore abbia il tempo di salutare, l’IA della piattaforma ha già coordinato il recupero dei dati in tempo reale tramite MCP. Si è collegata al sistema EHR tramite un server MCP conforme allo standard FHIR e ha recuperato l’anamnesi chirurgica della paziente, la lettera di dimissione e l’elenco dei farmaci prescritti. Ha effettuato una ricerca nel sistema di prenotazione e ha rilevato che l’appuntamento di controllo della paziente è stato annullato a causa di un problema di orari. Ha verificato il protocollo di assistenza post-operatoria e ha segnalato che il gonfiore all’11° giorno potrebbe richiedere una valutazione clinica a seconda della gravità.
L’agente vede tutto questo in un unico riquadro. Saluta la paziente chiamandola per nome e dice: “Vedo che ha subito un intervento di protesi al ginocchio l’8 ed è stata dimessa il 14. Ho visto anche che il suo appuntamento successivo è stato rinviato. Posso aiutarla con il problema del gonfiore e riprogrammare l’appuntamento.”
La paziente sospira. Non deve spiegare nulla. L’IA, che funge da copilota intelligente, ha già redatto una lista di controllo per la valutazione della gravità basata sull’intervento subito dalla paziente e sui tempi di recupero. L’agente procede con le domande con naturalezza, seguendo un protocollo studiato appositamente per questo caso invece di un copione generico. In base alle risposte, l’IA formula una raccomandazione: fissare un controllo urgente entro 48 ore e segnalare il caso affinché venga esaminato dal team ortopedico.
L’agente conferma la raccomandazione, prenota l’appuntamento tramite il server MCP dedicato alla pianificazione e invia un riepilogo allo studio del chirurgo nel corso della stessa interazione. Tempo totale della chiamata: quattro minuti e dodici secondi.
Ecco cosa possono fare insieme MCP e Tandem Care: l’IA si occupa dell’orchestrazione dei dati, mentre l’agente umano apporta capacità di giudizio, empatia e senso di responsabilità.
Interoperabilità, governance e flessibilità aziendale
I contact center tradizionali continuano ad avere difficoltà a ricavare in tempo reale la cronologia completa, le preferenze e la situazione attuale di un cliente. Gli agenti passano da un’applicazione all’altra, spesso non interconnesse, per raccogliere le informazioni sparse tra CRM, sistemi di gestione dei ticket, cartelle cliniche elettroniche e knowledge base. Prima dell’avvento di MCP, solitamente il collegamento tra questi sistemi comportava fragili integrazioni point-to-point che molte organizzazioni non erano in grado di realizzare o gestire correttamente.
MCP cambia questa situazione fornendo all’IA un metodo più standardizzato per individuare gli strumenti e recuperare i dati rilevanti durante l’interazione stessa. Questo rende possibile un modello di servizio diverso. Invece di concentrarsi principalmente sulla deviazione delle richieste, le organizzazioni possono utilizzare l’IA per supportare l’interazione in tempo reale: ricomponendo il contesto, mettendo in evidenza informazioni utili e contribuendo a far progredire la conversazione con meno ripetizioni e meno attriti.
L’interazione standardizzata tra gli strumenti riduce inoltre le difficoltà nella creazione di flussi di lavoro più dinamici. I percorsi dei clienti non devono più dipendere dallo stesso livello di personalizzazione ogni volta che cambia una regola aziendale o diventa rilevante una nuova fonte di contesto. I team possono configurare e perfezionare le interazioni più rapidamente, il che rende il sistema più facile da adattare al mutare delle esigenze.
C’è una differenza tra affermare che gli standard aperti sono importanti e basare il proprio lavoro su di essi sin dall’inizio. Avaya ha fatto questo con MCP. Queste adesioni rafforzano tale posizione, collegando l’azienda in modo più diretto alle organizzazioni che contribuiscono a definire il quadro normativo in materia di IA aziendale.
Scopri come Avaya Infinity mette in pratica l’orchestrazione aperta e MCP nell’azienda.
Domande frequenti
Che cos’è il Model Context Protocol e perché è importante nell’IA aziendale?
MCP è un protocollo open source che offre un metodo standardizzato per consentire ai modelli di IA di connettersi con strumenti aziendali, fonti di dati e applicazioni. In pratica, contribuisce a ridurre i colli di bottiglia nell’integrazione che spesso impediscono ai sistemi di IA di integrarsi nel contesto aziendale di cui hanno bisogno per essere utili. È stato creato da Anthropic nel novembre 2024 ed è ora gestito dall’Agentic AI Foundation (un progetto della Linux Foundation). MCP si basa su JSON-RPC 2.0 ed elimina la necessità di integrazioni API personalizzate grazie alla creazione di un livello di comunicazione standardizzato. Viene spesso definito come la “USB-C dell’IA aziendale”.
Perché MCP è importante per l’esperienza del cliente?
MCP può aiutare a trasformare il contact center da un motore di instradamento statico a una piattaforma di orchestrazione più dinamica e alimentata dall’IA. Aiutando l’IA a estrarre dati in tempo reale dai sistemi connessi durante le interazioni in tempo reale, riduce i punti ciechi contestuali che costringono i clienti a ripetersi e gli agenti a muoversi tra applicazioni differenti non connesse tra loro. Questo cambia radicalmente il modello dal respingere il cliente al potenziarlo.
In che modo Avaya Infinity utilizza MCP?
Avaya Infinity integra MCP in modo nativo nel proprio motore di orchestrazione principale, funzionando contemporaneamente sia come server MCP che come client MCP. Grazie alla partnership strategica con Databricks per la governance dei dati di livello aziendale e all’adesione all’AAIF, Avaya Infinity offre un’orchestrazione dell’IA indipendente dal modello, un controllo degli accessi granulare tramite Unity Catalog, una registrazione immutabile degli audit e il modello di assistenza in tandem basato sulla collaborazione tra esseri umani e IA. Questo lo rende particolarmente adatto ai settori soggetti a regolamentazione.
In che modo MCP si differenzia dalle integrazioni API tradizionali?
MCP riduce la complessità dell’integrazione da un modello esponenziale (N × M) a un modello additivo (N + M). Le integrazioni tradizionali richiedono una connessione esclusiva, realizzata con codice personalizzato, per ogni coppia di modello di IA e strumento. Con MCP, ogni strumento richiede un server MCP e ogni modello di IA richiede un client MCP. Le organizzazioni segnalano che, grazie a MCP, i tempi di implementazione degli agenti risultano più rapidi del 40-60% rispetto agli approcci di integrazione tradizionali.
MCP è pronto per l’uso in ambito aziendale?
MCP ha superato la fase sperimentale e sta maturando rapidamente per l’impiego in ambito aziendale. Le principali piattaforme stanno effettuando implementazioni in produzione e la roadmap dell’Agentic AI Foundation attribuisce esplicitamente la massima priorità alla preparazione per il mercato aziendale. Tuttavia, prima di implementare MCP in ambienti regolamentati o ad alto rischio, le aziende devono abbinarlo a gateway di sicurezza affidabili, piattaforme di dati regolamentate e controlli di accesso rigorosi.