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title: "Agenti AI come colleghi: cosa cambia nei team Atlassian"
description: "Gli agenti AI entrano nei team come nuovi colleghi: cosa cambia con AMP e l'MCP di Atlassian, perché conta il contesto e chi deve validare il loro lavoro."
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# Agenti AI come colleghi: cosa cambia nei team Atlassian
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15 ottobre, 2026
Anche quest’anno, in qualità di Solution Partner Atlassian, Sourcesense ha partecipato a **Team ’26 Europe**, l’evento che ha presentato le ultime innovazioni della piattaforma Atlassian e le nuove possibilità di collaborazione tra persone e agenti AI.
Nel nuovo appuntamento di **Pit Stop**, **Davide Cascapera, Valerio Ferrero e Paolo Mariotti**, che hanno seguito l’evento per Sourcesense, raccontano le principali novità e come queste possono cambiare il modo di lavorare dei team IT e delle aziende.
## Da assistente personale ad agente AI che lavora in squadra
L’intelligenza artificiale è entrata nelle aziende soprattutto attraverso strumenti che rispondevano alle richieste delle singole persone. Atlassian definisce questo approccio *single-player*: l’AI aiuta chi la utilizza a svolgere più velocemente un’attività, senza necessariamente modificare il modo in cui collabora il resto del team.
Al Team ’26 Europe, la direzione indicata è diversa. Gli agenti AI entrano nei processi condivisi, collaborano tra loro e lavorano accanto alle persone, con compiti e responsabilità definiti. «Gli agenti non vanno visti come strumenti, ma come parte integrante del team: un collega con un ruolo ben definito, un contesto in cui operare e delle regole da seguire», racconta Valerio Ferrero. È un cambiamento che apre nuove possibilità, ma richiede anche di ripensare il modo in cui le aziende organizzano il lavoro, condividono le informazioni e definiscono i confini d’azione dell’intelligenza artificiale.
## AMP: più agenti AI, un unico flusso di lavoro
Tra gli annunci principali del Team ’26 Europe c’è l’**Agentic Multiplayer Protocol (AMP)**, il protocollo con cui Atlassian vuole rendere possibile la collaborazione tra persone e agenti AI all’interno della propria piattaforma. L’obiettivo è superare il modello in cui una persona interroga un assistente e riceve una risposta, per passare a flussi di lavoro in cui più agenti si occupano di attività diverse e condividono informazioni e risultati.
Nell’esempio condiviso da Davide Cascapera, se una richiesta di supporto arriva in[Jira Service Management](https://blog.sourcesense.com/atlassian-service-collection-per-coordinare-it-e-customer-service) un primo agente analizza il ticket e passa le informazioni a un secondo, che recupera il contesto del progetto dalla documentazione in Confluence. Un terzo agente può quindi poi intervenire sul codice, sviluppare una funzionalità o aprire una pull request nel repository.
Ogni agente contribuisce a una parte del processo, senza perdere il collegamento con il lavoro degli altri. L’AMP definisce le modalità con cui partecipano al flusso condiviso, con identità riconoscibili, autorizzazioni circoscritte e attività tracciabili.
Per le aziende, questo significa poter coordinare attività che oggi richiedono il passaggio di informazioni tra strumenti e persone, mantenendo visibili i diversi contributi.
### Il contesto aziendale fa la differenza
Perché un agente AI possa lavorare in modo utile, non basta che sappia elaborare informazioni. Deve conoscere anche il contesto in cui opera. Per risolvere un problema aziendale, infatti, bisogna conoscere lo storico delle richieste, le decisioni già prese, la documentazione dei progetti e le modalità con cui lavora il team.
È qui che entra in gioco[Atlassian Rovo](https://blog.sourcesense.com/atlassian-rovo-come-funziona), che permette di utilizzare le informazioni disponibili nell’ecosistema Atlassian per fornire risposte e supportare le attività. Se un agente deve intervenire su un ticket, per esempio, può recuperare gli elementi utili dalla documentazione collegata e dal contesto del progetto.
Questo porta al centro una questione organizzativa: prima di introdurre nuovi agenti, è importante verificare che le informazioni aziendali siano aggiornate, accessibili e organizzate in modo da poter essere utilizzate correttamente.
## Atlassian MCP: collegare l’AI agli strumenti di lavoro
Conoscere il contesto è il primo passo. Per completare un’attività, un agente deve anche poter utilizzare gli strumenti necessari. A questo serve l’**MCP (Model Context Protocol)**, un protocollo che permette agli assistenti AI di accedere a strumenti e informazioni esterne. «Un MCP mette a disposizione di un assistente un catalogo di strumenti: quando riceve una richiesta, sceglie in autonomia quelli giusti, prima per arricchire il contesto e poi per eseguire l’attività», spiega Paolo Mariotti.
Durante il Team ’26 Europe, Atlassian ha presentato l’ultima versione del proprio MCP, riprogettata per mettere a disposizione oltre 220 strumenti tra Jira, Confluence, Bitbucket, Loom e altri prodotti della suite. L’integrazione permette di portare le informazioni e le funzionalità Atlassian anche negli assistenti AI esterni. Un esempio? Al termine di una riunione registrata con Loom, è possibile chiedere all’assistente di riassumere le decisioni emerse, creare una pagina Confluence con i punti principali e aprire i ticket relativi alle attività da svolgere.
Il valore sta nel collegamento tra strumenti e flussi di lavoro: le informazioni raccolte durante una riunione possono diventare attività operative senza dover ricostruire ogni volta il contesto da zero.
## Sicurezza e governance: definire i limiti dell’autonomia
Quando gli agenti AI accedono alle informazioni aziendali e possono intervenire sui sistemi, la sicurezza diventa una parte essenziale del progetto.
«Come fruitori dobbiamo essere veloci ad adottare l’AI, per non perdere vantaggio competitivo, ma serve una buona governance attorno a questa implementazione», osserva Valerio Ferrero.
Il punto di partenza è stabilire, per ogni agente, quali informazioni può consultare, quali azioni può eseguire e con quale grado di autonomia può operare. Un agente incaricato di classificare le richieste di supporto, per esempio, non ha necessariamente bisogno degli stessi permessi di uno che interviene sul codice.
La gestione delle identità, delle autorizzazioni e delle attività svolte permette di mantenere il controllo anche quando il lavoro coinvolge più agenti. AMP si inserisce in questa direzione, prevedendo identità riconoscibili, permessi definiti e tracciabilità delle operazioni.
### Il controllo umano resta fondamentale
L’introduzione degli agenti AI non elimina la responsabilità delle persone. Al contrario, rende ancora più importante definire chi assegna i compiti, verifica i risultati e interviene quando qualcosa non funziona.
«Alla fine sono io, come persona, ad avere la responsabilità di validare quello che ha fatto l’agente», sottolinea Valerio.
La supervisione riguarda tutto il processo: dalla scelta delle informazioni a cui l’agente può accedere, fino alla verifica del risultato prodotto. Questo vale soprattutto quando le attività hanno conseguenze sui processi aziendali, sul codice o sulle richieste dei clienti.
Diventa quindi importante anche **misurare l’efficacia dell’AI**, capire dove porta un vantaggio e verificare che i risultati siano coerenti con gli obiettivi del team. Ne parliamo anche nella nostra guida su[come capire se Atlassian Rovo sta funzionando](https://blog.sourcesense.com/atlassian-rovo-come-capire-se-lai-sta-funzionando).
## Un ecosistema Atlassian in cui persone e AI collaborano
Le novità presentate al Team ’26 Europe indicano un ecosistema in cui l’intelligenza artificiale non si limita a rispondere alle richieste, ma può partecipare ai processi di lavoro, utilizzare gli strumenti aziendali e collaborare con altri agenti.
Per le aziende, questa evoluzione apre nuove possibilità di automazione e coordinamento, e si traduce nella capacità di valorizzare la qualità delle informazioni, rendere sicuri gli accessi e guidare con certezza i risultati. Il punto di partenza è conoscere i propri processi e individuare dove gli agenti AI possono essere utili, con compiti definiti e modalità di verifica chiare.
Vuoi capire come integrare le soluzioni Atlassian nei processi della tua organizzazione?
[Contattaci](https://blog.sourcesense.com/adottare-atlassian-su-larga-scala) per valutare insieme le opportunità e le esigenze del tuo team.
[Teamwork](https://blog.sourcesense.com/tag/teamwork), [Lavoro e innovazione](https://blog.sourcesense.com/tag/lavoro-e-innovazione), [Intelligenza Artificiale](https://blog.sourcesense.com/tag/intelligenza-artificiale)
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