Nella trasformazione in atto sull’utilizzo dell’AI a livello enterprise, UiPath con la sua strategia occupa una posizione specifica e il messaggio che Daniel Dines, co-founder e presidente esecutivo dell’azienda, porta a clienti e investitori dal 2025 è che il valore dell’AI si sta spostando verso l’alto dello stack, dove i modelli si trasformano in commodity, mentre sono l’orchestrazione dei processi e il fattore umano a costituire il layer che genera risultato.
L’azienda si posiziona da tempo come riferimento di mercato nelle valutazioni Gartner sui quadranti relativi a robotic process automation, intelligent document processing e strumenti di test software potenziati dall’AI, ma sta estendendo il raggio d’azione in modo significativo proprio verso l’automazione basata sugli agenti AI (l’agentic automation).
Il cambiamento di rotta è concreto: la società fondata nel 2005 opera già anche come “orchestration and automation execution layer” nella trasformazione AI enterprise. E la sequenza di annunci del secondo trimestre 2026 (in sintesi, Maestro Case, l’accordo triennale con The Very Group e l’implementazione One NZ), non introduce soluzioni isolate ma applica la visione a un perimetro operativo che comprende pricing, case management e customer experience.
UiPath e agentic automation, le persone restano strategiche
“A mano a mano che modelli e chip si trasformano in commodity, il valore dell’AI si sposta più in alto nello stack: verso l’orchestrazione e l’intelligenza”, scrive infatti Daniel Dines per lanciare la fase agentic della piattaforma. La proposizione, ripresa nel libro The Work That Remains (agosto 2026), tiene insieme tre elementi: la mappa governata di come l’azienda funziona davvero, l’infrastruttura di esecuzione dei processi stabili (i “rails”) e gli agenti AI che intervengono nei punti di decisione.
“L’aspettativa era che gli agenti fossero il percorso rapido – della serie: buttali dentro, imparano – mentre l’automazione restava la parte lenta e costosa, da mandare in pensione. La produzione insegna il contrario. L’agente per funzionare al meglio è esigente: richiede una mappa, il controllo e una fiducia costruita nel tempo, e si blocca là dove questi elementi mancano”, scrive Dines. Da qui la scelta strategica di lasciare gli “umani” nel loop non come opzione ma come principio di design, perché sono necessari, eccome. La formula ripetuta nel positioning aziendale – agenti AI che ragionano, robot che eseguono, persone che decidono – sintetizza anche una scommessa: nel medio periodo l’enterprise AI valida sarà quella governata, esplicabile e integrata nei processi esistenti, non quella con lo stack di modelli più recente. La stessa logica ha portato alla redditività Gaap raggiunta nell’esercizio fiscale 2026 e a ricavi ricorrenti da 1,9 miliardi di dollari nel primo trimestre dell’anno, in crescita del 12% su base annua.
Workflow ibridi e verticali, flessibilità di deployment
La strategia di UiPath oggi si articola su tre pilastri operativi. Il primo è la centralità dei workflow ibridi. Un sondaggio UiPath condotto su circa 600 C-suite executive e responsabili IT di aziende con oltre un miliardo di dollari di ricavi indica che il 52% degli intervistati opera in ambienti dove processi statici e ripetibili convivono con processi dinamici e context-dependent. La convivenza, oggi, viene gestita in modo frammentato (email, fogli di calcolo, applicazioni verticali) con perdita di visibilità e controllo. La piattaforma Maestro, presentata come orchestrator agentic AI-native, ora con Maestro Case è in grado di unire i due domini sotto un unico layer di governance.
Il secondo pilastro è la verticalizzazione. Con le UiPath Solutions, lanciate all’Agentic AI Summit di marzo 2026, l’azienda affianca alla piattaforma set di agenti purpose-built per casi d’uso specifici: financial crime compliance (costruita sulla base tecnologica acquisita da WorkFusion e già in uso presso primarie banche), prior authorization in ambito healthcare, merchandising nel retail. Il terzo pilastro è la flessibilità di deployment. La release Automation Suite di aprile 2026 ha portato agenti AI, orchestrazione e funzionalità enterprise-grade on-premise, sulla base Kubernetes che i clienti già utilizzano – Aks, Eks, OpenShift – indirizzando settori vincolati dalla sovranità dei dati come pubblica amministrazione, banche, sanità e difesa. Nello stesso mese l’integrazione con Salesforce AgentExchange ha aperto Maestro all’ecosistema Agentforce.
Esperienze sul campo
Le proposte aggiornate al secondo trimestre offrono il banco di prova. UiPath, con Maestro Case e le funzionalità agentic AI-native di case management estende l’orchestrazione ai processi exception-heavy — dispute cliente, indagini antifrode, revisioni, sinistri assicurativi complessi. Nella logica di Maestro il “caso” diventa un’entità di business con dati, partecipanti, timeline e contesto che si muovono lungo le fasi; agenti e robot lavorano dentro flussi governati, la revisione umana è progettata nel processo.
I primi design adopter riportano una riduzione tra il 60% e l’80% del tempo medio di gestione e un aumento tra tre e cinque volte dei casi risolti senza intervento umano. A luglio, The Very Group – retailer britannico con oltre due miliardi di sterline di ricavi e 4,2 milioni di clienti serviti – ha siglato con UiPath un accordo triennale per una soluzione di pricing agentic su un assortimento di oltre 200mila prodotti, con AI explainability, campaign simulation e scenario planning integrati. Il pricing come banco di prova non è casuale: è la funzione aziendale decisiva, con impatto diretto su margine e valore per il cliente. Altro caso quello di One NZ che mostra la logica applicata alle operations di un operatore telco: tempo medio di provisioning mobile enterprise portato da dieci giorni a meno di dieci minuti, deployment in cinque settimane, layer di orchestrazione inserito sopra Salesforce, Oracle e sistemi interni preesistenti.
Cosa cambia per i decision maker
La proposition che UiPath porta all’enterprise decision maker non è un tool AI ma un modo di far “girare” l’azienda. Il messaggio ai Cio, Cto e responsabili operations è che l’agentic automation valida non richiede la sostituzione dei sistemi esistenti né il ripensamento dei processi ex-novo, ma di inserire un layer di orchestrazione sopra il legacy, con governance esplicita e umani nei punti di conseguenza. Se la scommessa regge, se cioè i modelli continueranno a trasformarsi in commodity mentre orchestrazione, verticalizzazione e trust diventano il perimetro competitivo, l’AI enterprise smette di essere raccontata come esperimento sui modelli e comincia a essere misurata sulle metriche che il business già usa: margine, cycle time, esplicabilità delle decisioni, riduzione delle eccezioni non risolte. È il terreno che UiPath sta occupando.
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