Oracle introduce Fusion Claw, un runtime per le applicazioni agentiche di Oracle Fusion Applications costruito attorno a una separazione precisa: utilizzare i modelli AI per ragionare, pianificare e adattarsi, affidando invece a componenti computazionali tradizionali le parti del processo che possono essere eseguite secondo regole definite.
È una distinzione rilevante per l’AI applicata ai processi enterprise. Un modello generativo è utile quando deve interpretare informazioni, affrontare un problema non completamente strutturato, valutare alternative o modificare un piano. Molte operazioni successive richiedono invece precisione, ripetibilità e verificabilità.
Con Oracle Fusion Claw, Oracle evita quindi che il modello linguistico rimanga coinvolto anche nelle fasi in cui il reasoning non aggiunge valore. Il runtime utilizza i modelli di frontiera per decidere che cosa fare e passa a meccanismi più efficienti quando il problema può essere formalizzato.
Mike Sicilia, CEO di Oracle, lega il nuovo runtime al passaggio dall’assistenza all’esecuzione autonoma: “Fusion Claw aiuta a passare dall’assistenza dell’AI all’esecuzione: permette ai clienti di automatizzare attività sempre più complesse nei loro processi aziendali più importanti, con una governance di livello enterprise. Se si assegna all’AI una parte maggiore del lavoro, mentre le persone definiscono obiettivi e limiti operativi, le organizzazioni possono liberare un’enorme capacità per i loro team, che possono così concentrarsi maggiormente sulla crescita, l’innovazione e il servizio ai clienti”.
Dal reasoning all’esecuzione
Ogni processo gestito attraverso Fusion Claw, che Oracle definisce Claw Outcome, inizia con un modello di frontiera incaricato di ragionare, elaborare un piano, apprendere dal contesto e adattarsi al mutare delle condizioni.
Quando una parte del lavoro può essere ricondotta a operazioni precise, Claw la trasferisce fuori dal reasoning del modello. Un LLM può stabilire quali dati esaminare, quali alternative prendere in considerazione o come modificare un piano; calcolare un risultato finanziario, verificare migliaia di registrazioni contabili o applicare sistematicamente una serie di vincoli richiede invece strumenti diversi.
Il risultato è un modello ibrido nel quale ragionamento ed esecuzione svolgono funzioni distinte all’interno dello stesso processo.
Oracle associa questa separazione anche a un vantaggio economico. I modelli di frontiera vengono utilizzati soltanto nei punti nei quali è necessario interpretarli o pianificare, mentre l’elaborazione ad alto volume può essere affidata a componenti più efficienti.
Perché questa separazione conta nei processi aziendali
La questione riguarda costo, prestazioni e soprattutto controllo operativo.
Nei processi aziendali esistono attività nelle quali è necessario poter ricostruire con precisione come è stato ottenuto un risultato. Una riconciliazione contabile, l’applicazione di una regola di business, la verifica di una soglia o l’ottimizzazione rispetto a un insieme definito di vincoli richiedono un comportamento ripetibile e verificabile.
Questa esigenza diventa ancora più importante quando un agente non si limita a suggerire un’azione, ma può eseguire direttamente transazioni all’interno dei sistemi aziendali.
Fusion Claw è infatti progettato per processi di lunga durata e su larga scala, che possono comprendere deep research, simulazione, modellazione, calcolo computazionale e ripianificazione continua.
L’AI enterprise converge verso architetture ibride
La distinzione fra reasoning flessibile e componenti rigidamente governate sta emergendo come uno dei principi architetturali dell’AI enterprise.
L’autonomia degli agenti richiede libertà nei passaggi in cui serve interpretare una situazione, valutare alternative o modificare un piano, ma incontra un limite nei processi in cui determinate operazioni devono rispettare condizioni, approvazioni, vincoli o sequenze precise.
La stessa direzione compare nell’evoluzione di Salesforce Agentforce. Con Agent Script, Salesforce consente di descrivere il comportamento degli agenti combinando reasoning AI e logica deterministica, all’interno della più ampia architettura Agentforce presentata a Dreamforce 2026.
Gli agenti possono scegliere dinamicamente come raggiungere un obiettivo, mentre business rule, condizioni, approvazioni, azioni e sequenze sensibili possono essere fissate dall’organizzazione.
Oracle e Salesforce intervengono a livelli differenti dello stack: Agent Script definisce il comportamento dell’agente, mentre Fusion Claw è un runtime destinato all’esecuzione di applicazioni agentiche. Il punto comune è più generale: l’AI enterprise sta adottando architetture nelle quali il modello interviene dove serve flessibilità, mentre le parti più vincolate del workflow restano sotto controllo esplicito.
L’autonomia resta dentro un perimetro operativo
L’altra componente dell’architettura riguarda i limiti entro i quali gli agenti possono operare.
Oracle introduce il concetto di Enterprise Operating Envelope, un perimetro che raccoglie obiettivi aziendali, procedure operative standard, policy, autorizzazioni, soglie di rischio, diritti decisionali, requisiti di approvazione e condizioni di escalation.
Gli agenti devono perseguire gli obiettivi assegnati all’interno di questi vincoli.
A questo livello si aggiunge l’Outcome Trust Harness, che applica i criteri di autorità e i controlli di governance ai singoli passaggi dell’esecuzione, comprendendo identità, funzionalità disponibili, dati utilizzabili e azioni consentite.
Al termine del processo viene generato un Outcome Receipt, una registrazione verificabile dell’esecuzione che comprende le autorizzazioni applicate, le evidenze utilizzate, le decisioni prese, le azioni e le transazioni compiute e il risultato ottenuto.
L’autonomia può inoltre essere graduata. Sul piano operativo si possono distinguere tre livelli: assistenza, in cui l’AI supporta l’utente senza eseguire autonomamente il processo; autonomia parziale, in cui l’agente opera entro limiti, soglie e approvazioni definite; autonomia completa governata, in cui l’esecuzione può essere automatizzata end-to-end restando dentro l’Enterprise Operating Envelope e mantenendo la tracciabilità tramite Outcome Receipt.
Ledger mostra il modello in pratica
Uno degli esempi più immediati è Ledger, una delle nuove Fusion Agentic Applications dedicate alla finanza.
L’applicazione può elaborare grandi quantità di registrazioni contabili, riconciliare informazioni, individuare eccezioni e anomalie e applicare calcoli precisi alle operazioni finanziarie.
Il modello AI può intervenire nell’analisi del problema e nella gestione delle eccezioni, mentre le operazioni strutturate vengono eseguite attraverso componenti dedicate.
Lo stesso principio compare in Workforce Staffing, che costruisce piani di organico rispettando contemporaneamente competenze, qualifiche, disponibilità, turni, regole, costi, necessità di copertura e requisiti di servizio, valutando alternative e modificando continuamente il piano al cambiare delle condizioni.
Shipping Consolidation modella invece alternative di consolidamento utilizzando tempi, capacità, impegni di servizio, costi e altri vincoli, per poi eseguire il piano scelto una volta autorizzato.
In Account Territory Growth Plan, l’AI può confrontare differenti configurazioni territoriali, valutarne i trade-off e ottimizzare l’allocazione delle opportunità rispetto a capacità e vincoli di business prima di procedere con le azioni autorizzate.
In tutti questi casi il problema comprende una parte di interpretazione e pianificazione e una parte più strutturata, governata da regole e vincoli.
25 applicazioni Claw già disponibili
Oracle rende disponibili 25 Fusion Agentic Applications basate su Claw, che la società indica come capaci di completa autonomia. Si aggiungono a un’offerta complessiva di 75 Agentic Applications, progettate per coordinarsi ed eseguire processi di business end-to-end.
Il runtime opera su Oracle Cloud Infrastructure e utilizza modelli di frontiera, tra cui Gemini e i modelli OpenAI, mentre il supporto di ulteriori modelli è previsto nel tempo.
Le applicazioni fanno parte dell’ecosistema costruito attorno a Oracle AI Agent Studio for Fusion Applications. Con Agentic Applications Builder e le funzionalità no-code e pro-code di AI Studio Skill, aziende e partner possono creare e gestire applicazioni agentiche combinando agenti Oracle riutilizzabili, agenti sviluppati dai partner e agenti esterni.
La piattaforma comprende inoltre funzionalità integrate per osservabilità, misurazione del ROI e controlli di sicurezza, destinate a seguire l’attività degli agenti anche quando vengono utilizzati su processi di maggiore scala.
Fusion Claw sposta così il punto di attenzione dal singolo agente al motore che ne governa l’esecuzione. La capacità di un modello di formulare un piano rimane necessaria, ma non implica che ogni fase del processo debba essere affidata allo stesso meccanismo probabilistico.
Per Oracle, il passo successivo dell’AI agentica passa quindi meno dall’aumento indistinto dell’autonomia e più dalla capacità di decidere dove l’autonomia possa essere concessa e dove debba fermarsi davanti a regole, autorizzazioni e calcoli verificabili.
