Amsterdam, 7 ottobre 2026. Se il primo giorno ci aveva spiegato perché l'AI ha bisogno di contesto, il secondo ci ha mostrato come Atlassian intende costruirlo. È stato il giorno degli annunci: la keynote dei fondatori al mattino, poi una serie di sessioni che hanno aperto il cofano delle novità. Ci siamo divisi tra le sale e abbiamo seguito sei sessioni, dalla strategia di prodotto alla governance, dalla cultura aziendale al service management. Ecco il nostro racconto.
Il giorno 2 in sintesi
La keynote ha consegnato tre parole che sono diventate il filo rosso di tutta la giornata: contesto, collaborazione, fiducia.
- Il contesto diventa prodotto. "I modelli sono il motore, il contesto è il carburante." Il Teamwork Graph supera i 250 miliardi di oggetti e relazioni e si apre ai dati (Databricks, Snowflake, BigQuery, Tableau) e al codice sorgente.
- Il lavoro con l'AI diventa multiplayer. Con il nuovo protocollo AMP, Rovo Work, l'app Artifacts e il nuovo server MCP, persone e agenti lavorano insieme, dentro e fuori Atlassian.
- La governance accelera. Lo hanno ripetuto in tre sessioni diverse: controlli chiari fanno andare più veloci, non più lenti. Atlassian Guard, account dedicati agli agenti, inventario delle identità non umane, certificazione ISO 42001 e, notizia chiave per noi, l'inferenza AI in Unione Europea, ora in early access.
- Il service management smette di aspettare i ticket. La Service Collection promette un servizio integrato nel lavoro, proattivo e contestuale: dal service desk creato con un prompt al terminale POS diagnosticato via WhatsApp.
E ora, sessione per sessione.
Founder Keynote: "Your business knows better"
Mike Cannon-Brookes, Tamar Yehoshua, Sherif Mansour e Taroon Mandhana hanno aperto la giornata con un messaggio molto netto: non preoccupatevi della scelta del modello, investite nel contesto che si accumula. Nessun modello vi aiuterà nel 2026 se non sa perché avete preso una decisione nel 2022. Il Teamwork Graph è passato in sei mesi da 150 a oltre 250 miliardi di oggetti e relazioni, con più di venti nuovi connettori (tra cui Zoom e Gong). Ora si estende ai dati, con grafici live in Confluence da Databricks, Snowflake, Tableau e BigQuery, e al codice sorgente, con funzioni e classi da Bitbucket, GitHub e presto GitLab, più la nuova app Code Search.
Il secondo tema è la collaborazione. "Lavorare con l'AI non è più single player, è multiplayer": da qui nasce AMP, l'Agentic Multiplayer Protocol, per far lavorare persone e agenti insieme in tempo reale, con identità e presenza degli agenti. Arrivano anche un nuovo server MCP riscritto da zero (220 strumenti, sviluppato insieme ad Anthropic), un Rovo desktop ridisegnato, Rovo Mobile e Rovo Work, che dà a ogni sessione un computer in sandbox nel cloud. Si aggiungono l'app Artifacts, per governare e incorporare in Confluence e Jira gli artefatti creati da Rovo, ChatGPT e altri strumenti, e Planner per pianificare con persone e agenti. In Jira compaiono le sessioni degli agenti, anche di Claude dal terminale, direttamente sulla board. Mike l'ha definito "il cambiamento più grande mai fatto in Jira": da fotografia del lavoro pianificato a registro di tutto il lavoro che succede davvero.
Dall'interno di Atlassian sono arrivati numeri impressionanti: 11 miliardi di invocazioni di agenti al mese e il 77% delle pull request generate da agenti. Il messaggio per i leader però è stato chiaro: "Non sostituite le persone con gli agenti, create un nuovo sistema di collaborazione". Sul fronte enterprise sono stati annunciati Incident Command Center e Change Risk Assessment nella Service Collection, l'AI capital management nella Strategy Collection, le identità non umane per gli agenti e l'inferenza AI in UE con modelli di OpenAI, Anthropic e Google.
Connected Context and Governed Action: prima la fiducia, poi la scala
Nella stessa sala si sono alternati due speaker con due facce della stessa medaglia. Rob Bissett è partito da un dato che fa riflettere: solo il 6% dei dirigenti vede un ritorno dell'AI a livello di intera organizzazione. Il motivo, spesso, è la fiducia: l'AI non scala se i dati non sono governati. Per questo Atlassian ha ottenuto la certificazione ISO 42001 sulla gestione dell'AI e ha annunciato, entro fine anno, quelle con l'agenzia italiana ACN, con lo schema spagnolo ENS e la ISO 27017. Per chi lavora con la pubblica amministrazione e le aziende regolamentate italiane non è un dettaglio. In demo, Atlassian Guard ha scansionato un intero sito trovando oltre 8.000 dati sensibili, ha applicato policy di protezione e ha oscurato i dati riservati nei prompt prima che arrivassero al modello. Per gli agenti c'è una dashboard dedicata, con audit log e disattivazione con un clic.
Jamil Valliani ha mostrato l'altra faccia, il contesto. Oltre 80 connettori, un nuovo Context Quality Score che misura quanto è buono il contesto che diamo all'AI, e una demo del connettore con Claude che consuma fino al 50% di token in meno. Il caso più concreto è stato quello di un retailer europeo: 15 minuti risparmiati su ciascuno di 50.000 articoli fanno oltre 12.000 ore a trimestre. Centric Software ha dimezzato un processo da 11 a 5,5 giorni e ne ha portato un altro da 3 giorni a 10 ore. In chiusura: oltre 30 template di agenti pronti, skill pianificate ("ogni venerdì"), modalità di ragionamento con scelta del modello, tutto incluso nell'abbonamento.
Rovo Chat: da motore di risposte a spazio di lavoro
Una demo veloce e concreta, guidata da Shravan Suri e Shubham Goel, sull'evoluzione di Rovo Chat. L'idea è che non sia più solo il posto dove si fanno domande, ma un'unica interfaccia per ogni tipo di lavoro: domande rapide, attività in più passaggi, azioni dirette dentro Jira e Confluence. Rovo Chat si personalizza nello stile delle risposte e nella scrittura, richiama gli agenti con una semplice @ e condivide chat, template e artefatti con i colleghi. Il dettaglio che agli amministratori interesserà di più è che Rovo Work è costruito sulla stessa piattaforma di Atlassian Automation: stessa base, stessa governance. Il programma di early access è aperto.
Leading with Context: come Atlassian ha portato l'AI dentro casa
È stata la sessione più "umana" della giornata. Mark Nolan ha fatto la parte del cliente esigente e ha posto ad Avani Prabhakar, Chief People & AI Enablement Officer di Atlassian, le domande che ogni CIO e CFO si fa. La sua ricetta ha un ordine preciso: contesto, poi cultura, poi workflow. Per cultura non intende organigrammi, ma modi di lavorare: scrivere invece di fare slide, tenere le riunioni "su una pagina", tracciare le decisioni negli strumenti. Un esperimento interno lo dimostra: lo stesso compito affidato a Claude con e senza il Teamwork Graph ha consumato il 48% di token in meno quando aveva il contesto.
Le scelte di Atlassian sono controcorrente. Nessun obbligo di usare l'AI, perché "genera comportamenti sbagliati", ma un AI wallet, cioè un budget mensile per ruolo che spinge a innovare e a condividere. Non si misura l'utilizzo: Atlassian era al 95% senza capire il ritorno. Si misurano invece i super utenti, che in futuro saranno il 10–20% delle persone. Inserirne uno in un team ne aumenta l'adozione del 56%, e dove i leader usano l'AI l'adozione è quattro volte più alta. Sui ruoli il percorso va dai task alle competenze ai ruoli: dopo uno sprint di cinque o sei settimane, i designer di Atlassian sono diventati "design technologist", con una job description scritta insieme al team. Ci ha colpito anche un passaggio pensato per l'Europa: il monitoraggio dei consumi AI passa dal confronto con le rappresentanze dei lavoratori, e quei dati non verranno mai usati per valutare le performance. Il consiglio più coraggioso? "Abbiate il coraggio di dire 'non lo so' in un town hall."
Da reattivi a pronti: la governance dell'AI che scala
Nisha Narasimhan e Ashwini Rattihalli hanno detto una verità scomoda: più contesto diamo all'AI, più rischi nascosti emergono. Pensate a una carta di credito in un ticket di tre anni fa, o a una pagina riservata dimenticata in Confluence. La loro risposta è un ciclo in tre mosse, Prepare, Build, Monitor, da ripetere continuamente. Guard ha oltre 70 rilevamenti pronti all'uso, come IBAN, partite IVA e passaporti, più quelli personalizzati per i nomi in codice dei progetti riservati, e ora oscura i dati sensibili mentre l'utente scrive, "come un correttore ortografico". Sono arrivati anche il controllo centralizzato dei connettori (cosa entra nel Teamwork Graph, quali azioni sono consentite, un interruttore globale per gli incidenti), un inventario di tutte le identità non umane e un calcolatore del valore di ogni agente. In sala è stata confermata la novità più importante per i clienti europei: l'early access dell'inferenza AI in UE, con modelli ospitati in Europa, per chi ha già la residenza dei dati in UE.
Il racconto più prezioso è venuto da Toni Soldat di TeamViewer. Prima di estendere Rovo hanno ripulito i permessi, passando da utenti singoli a gruppi e dando a ogni spazio un proprietario. Poi sono andati per gradi: ricerca, chat, poi Rovo Dev. Gli utenti attivi sono cresciuti di circa otto volte, "ma l'adozione non è ancora una prova di valore". Il valore è arrivato quando hanno usato Rovo per analizzare un processo di gestione dei ticket dei clienti che attraversava quattro dipartimenti. "L'AI ha stabilito le evidenze. Le persone le hanno interpretate, hanno dato le priorità e restano responsabili dei risultati."
Shatter the Service Quo: il service management dopo il ticket
Abbiamo chiuso la giornata con la sessione più ricca di demo, dedicata alla Service Collection (Jira Service Management, Customer Service Management, Assets e Rovo). Shamik Sharma ed Edwin Wong sono partiti da un dato Forrester: oggi solo il 21% delle aziende usa l'AI agentica nel service, entro dodici mesi saranno l'80%. Le tre parole d'ordine sono embedded, proactive, contextual, e "non basta avvitare un chatbot sul service desk".
Abbiamo seguito una banca fittizia per tutta la demo. L'HR ha creato un service desk viaggi in pochi secondi descrivendolo a parole con Solution Composer. La nuova gestione dei turni è nativa in JSM e ribilancia il carico del team con un clic. L'ITSM manager ha chiesto a Claude "cosa devo fare di urgente oggi?" e ha ricevuto le priorità ordinate per rischio SLA. La telemetria degli endpoint ha risolto un crash sui laptop prima che qualcuno aprisse un ticket. Su Assets sono arrivati il Common Data Model in GA, la discovery con Flexera e Lansweeper e la nuova app Hardware Asset Management, che prevede la carenza di laptop e prepara da sola la richiesta di acquisto. Per le operations c'è il Change Risk Assessment su quattro fattori (tecnico, operativo, compliance, business), e gli incidenti si gestiscono interamente in Slack, con Rovo che trova la causa e prepara la pull request di correzione.
Il finale è stato per il Customer Service Management, incluso nella Service Collection. Un agente vocale ha riconosciuto un incidente in corso tramite Statuspage e ha annullato un ordine duplicato dopo aver verificato l'identità del cliente. Una caffetteria con il terminale di pagamento bloccato ha scritto su WhatsApp ed è passata a un operatore umano nella stessa chat. L'operatrice ha trovato in Assets l'aggiornamento notturno che aveva causato il problema e ha condiviso il runbook in un clic. Gli agenti si migliorano con un ciclo controllato: bozze di articoli di knowledge approvate da una persona, test in sandbox e versioni prima della pubblicazione. Il whitepaper distribuito a fine sessione si chiude con una promessa: "un servizio così buono che non ti accorgi nemmeno che c'è".
Cosa ci portiamo a casa dal giorno 2
Il giorno 1 ci aveva detto che senza contesto l'AI non funziona. Il giorno 2 ci ha mostrato che Atlassian sta trasformando il contesto in prodotto, e che lo sta circondando di regole. È questa la parte che ci ha convinto di più: nessuna sessione ha venduto l'AI come magia. Tutte hanno parlato di permessi da ripulire, dati da classificare, agenti da misurare e, alla fine, di persone che restano responsabili delle decisioni.
Per i nostri clienti italiani ci sono tre notizie da segnare subito: l'inferenza AI in UE in early access, la certificazione ACN in arrivo entro fine anno e una Service Collection che porta Jira Service Management ben oltre il ticket. Ne parleremo presto con ciascuno di voi.
Domani è l'ultimo giorno di Team '26 Europe. Restate con noi, il racconto continua.