Microsoft Copilot: goodbye to OpenAI and Anthropic, MAI models are here

Cosa è cambiato: Microsoft taglia i ponti con OpenAI e Anthropic

Microsoft ha avviato una transizione silenziosa ma significativa. All’interno di prodotti come Excel e Outlook, i modelli AI di OpenAI e Anthropic vengono progressivamente sostituiti con i modelli proprietari MAI (Microsoft AI). Secondo quanto riportato da The Decoder, decine di migliaia di query settimanali transitano già attraverso questi nuovi modelli interni.

Mustafa Suleyman, responsabile AI di Microsoft, ha dichiarato l’intenzione di «eliminare definitivamente» il costo dei modelli esterni. Pertanto, la direzione è chiara: ridurre la dipendenza da fornitori terzi e abbassare il costo marginale di ogni interazione AI. Tuttavia, questa ottimizzazione finanziaria solleva una domanda diretta per le aziende utenti: le performance rimarranno invariate?

The MAI Model: Internal Architecture and Strategic Positioning

I modelli MAI non sono una novità assoluta. Microsoft li sviluppa internamente da tempo, con un focus su efficienza computazionale e integrazione nativa con l’ecosistema Microsoft 365. Infatti, la loro adozione in prodotti come Excel e Outlook suggerisce un’ottimizzazione specifica per task strutturati: analisi di dati, sintesi di email, generazione di formule.

Tuttavia, i modelli di OpenAI — in particolare GPT-4o — e quelli di Anthropic come Claude 3 sono stati scelti in passato proprio per le loro capacità di ragionamento complesso e di gestione del linguaggio naturale. Al contrario, i modelli MAI sembrano privilegiare la velocità e il costo per query rispetto alla profondità di elaborazione. Questo trade-off non è neutro per le aziende che usano Copilot per attività ad alto valore cognitivo.

We of SHM Studio we closely monitor these types of developments. In particular, we evaluate how infrastructural changes in AI models impact Artificial intelligence services that we integrate for our clients.

Immediate impact for companies using Copilot

Per i responsabili marketing e IT, la domanda operativa è concreta. Chi ha integrato Copilot nei propri flussi di lavoro — dalla redazione di report alla gestione delle campagne, dall’analisi dei dati di vendita alla sintesi di brief — potrebbe notare variazioni qualitative negli output. Inoltre, non esiste al momento una comunicazione ufficiale di Microsoft che garantisca parità di performance tra i vecchi e i nuovi modelli.

According to Gartner, la qualità del modello sottostante è uno dei fattori critici nella valutazione del ROI degli strumenti AI enterprise. Di conseguenza, una degradazione anche parziale delle capacità di Copilot potrebbe tradursi in inefficienze concrete, soprattutto per le aziende che hanno costruito workflow automatizzati attorno a questi strumenti.

Oltre a questo, c’è un tema di trasparenza. Le aziende pagano un abbonamento Copilot senza sapere con precisione quale modello elabora le loro richieste. Dunque, la sostituibilità silenziosa dei modelli pone un problema di governance AI che i responsabili IT non possono ignorare.

The construction site still open: Microsoft navigating savings and reputation

La mossa di Microsoft va letta in un contesto più ampio. Lo scorso anno, la corsa agli investimenti in AI ha messo sotto pressione i margini di tutti i grandi player. Microsoft, che ha investito miliardi in OpenAI, si trova ora a dover bilanciare i costi operativi con le aspettative degli azionisti. Pertanto, internalizzare i modelli è una risposta razionale sul piano finanziario.

Tuttavia, il rischio reputazionale è reale. Copilot è stato venduto come uno strumento potenziato dai migliori modelli disponibili sul mercato. Se la percezione di qualità dovesse calare, le aziende potrebbero riconsiderare l’adozione o ridurre i seat acquistati. Analogamente, i competitor — da Google con Gemini a Salesforce con Einstein AI — potrebbero sfruttare questo momento per posizionarsi come alternative più trasparenti.

According to an analysis by Harvard Business Review, la fiducia nel fornitore AI è un asset critico per le organizzazioni enterprise. Perciò, Microsoft dovrà comunicare con precisione le capacità dei modelli MAI per evitare un’erosione della base clienti Copilot.

What to do now: operational guidelines for marketing managers

Prima di tutto, è opportuno condurre una verifica interna dei workflow che dipendono da Copilot. In particolare, si consiglia di identificare le attività in cui la qualità dell’output AI è critica — ad esempio la generazione di contenuti, l’analisi semantica o la sintesi di documenti complessi.

In seguito, è utile confrontare gli output di Copilot nelle ultime settimane con quelli precedenti, per rilevare eventuali variazioni qualitative. Questo tipo di audit, anche informale, permette di avere dati concreti prima di prendere decisioni su rinnovi o alternative. Inoltre, vale la pena esplorare se Microsoft offrirà opzioni di scelta del modello sottostante per i piani enterprise, come già accade in altri contesti API.

• Audit of AI-dependent workflows: mappare le attività critiche che usano Copilot quotidianamente.
• Qualitative benchmark: Compare recent outputs with those produced in previous months on identical tasks.
• Alternative assessment consider tools like digital marketing solutions that integrate selectable AI models.
• Microsoft Communications Monitoring: follow official updates on the MAI models roadmap.
• Internal AI Governance: Update the AI tool usage policies to include criteria for evaluating the underlying model.

For companies using Copilot in the workplace LinkedIn campaign o Google Ads campaigns, la qualità della generazione testuale è un fattore direttamente legato alle performance delle creatività. Dunque, un monitoraggio attivo è consigliabile fin da subito.

Prospettive: verso un ecosistema AI più frammentato

Questa transizione di Microsoft non è un caso isolato. Anche Google ha sviluppato i propri modelli Gemini per ridurre la dipendenza da fornitori terzi. Così, il mercato AI enterprise si sta evolvendo verso un modello in cui i grandi player preferiscono l’integrazione verticale alla partnership aperta.

Per le PMI italiane, questo scenario ha implicazioni dirette. In primo luogo, la scelta degli strumenti AI non può più basarsi solo sul brand del fornitore, ma deve considerare il modello sottostante e la sua adeguatezza ai casi d’uso specifici. Inoltre, la dipendenza da un unico ecosistema — come Microsoft 365 con Copilot — diventa un rischio strategico se le performance dei modelli non sono garantite contrattualmente.

Infine, emerge la necessità di competenze interne per valutare la qualità degli output AI. Le aziende che investono in copywriting assistito dall’AI in SEO strategy potenziate da modelli linguistici devono essere in grado di distinguere un output di qualità da uno mediocre, indipendentemente dallo strumento utilizzato. Per approfondire queste tematiche, è possibile consultare il SHM Studio Blog o Contact our team for a dedicated consultation.