Immaginiamo un caso aziendale frequente: c’è il collega bravo con l’AI che tiene i prompt migliori in un file di appunti, li incolla in chat e ottiene risultati che gli altri non riescono a replicare. Tra fine settembre e inizio ottobre 2026 questo modello ha iniziato a cambiare, e non per merito di un solo vendor. Microsoft, Google e OpenAI hanno spinto, con tempi e stati di disponibilità diversi, verso lo stesso oggetto: la skill, cioè un pacchetto di istruzioni riutilizzabili, condivisibile e in parte governabile dall’IT.
Per chi vende e gestisce servizi IT il segnale è chiaro: il valore si sposta dal saper scrivere un buon prompt al saper costruire, testare e manutenere una libreria di procedure AI aziendali.
Cosa è cambiato davvero, e cosa no
Il quadro attuale va letto distinguendo annuncio, rollout e disponibilità generale (GA).
Microsoft. Nel post del 25 settembre le Skills di Microsoft 365 vengono presentate come il modo per portare competenze specialistiche nelle app e scalare workflow per ruolo. Il nuovo plugin registry, catalogo unico di plugin Microsoft, partner e custom approvabili centralmente dall’IT, è indicato in rollout, con GA sulle varie superfici attesa nelle settimane successive: oggi non va presentato come generalmente disponibile ovunque. La documentazione di Excel prevede skill personalizzate in formato SKILL.md salvate su OneDrive, ma utilizzabili solo con Office impostato in inglese.
Google. L’annuncio del 30 settembre definisce le skills come istruzioni riutilizzabili per l’app Gemini e per la maggior parte delle app Workspace, destinate a sostituire i Gems. In Workspace il rollout parte il 5 ottobre per i domini Rapid Release, con completamento atteso entro il 12, e il 19 ottobre per gli Scheduled Release, con chiusura prevista a metà novembre. Le skills dell’app Gemini e quelle di Workspace per ora non si sincronizzano. Per i clienti business ed enterprise i Gems smetteranno di funzionare non prima del 1° marzo 2027.
OpenAI. Il recap del DevDay del 29 settembre cita profili condivisibili attraverso cui i colleghi scoprono le skill condivise, con condivisione limitata al workspace. È un annuncio orientato alla scoperta interna; quella pagina non documenta un formato di interscambio.
Un elemento di convergenza tra Google e Microsoft è il formato. Google dichiara che le sue skills si basano sullo standard aperto SKILL.md e Microsoft richiede la stessa struttura, una cartella con file SKILL.md e intestazione con nome e descrizione, per le skill custom di Excel. La specifica pubblica Agent Skills, nata in Anthropic e poi aperta, descrive proprio questo schema. Non significa che una skill si comporti in modo identico ovunque, perché strumenti, connettori e permessi restano specifici di ogni piattaforma. Rende però plausibile una libreria di know-how AI che sopravvive al cambio di vendor.
Perché è un tema di business, non di tooling
Le skills spostano l’adozione dell’AI dal singolo utente al processo. Il marketing che usa una skill con tono di voce e linee guida del brand, le vendite che usano una skill per rispondere alle RFP con una struttura approvata, l’HR che usa una skill per annunci di lavoro coerenti con le policy interne non stanno più sperimentando: applicano una procedura. E una procedura ha un owner, una versione, un ciclo di revisione e un profilo di rischio. È il terreno su cui MSP e system integrator lavorano da sempre.
Per IT Manager e CIO ne derivano tre implicazioni pratiche. Primo, l’inventario: molti Gems, GPT personalizzati e prompt salvati sono già skill ombra, e censirli prima delle migrazioni evita di perdere conoscenza o di trascinare istruzioni obsolete. Secondo, proprietà e versioning: se nessuno aggiorna la skill delle offerte quando cambiano listini o condizioni, la skill diventa un generatore di errori coerenti. Terzo, separare i livelli: una skill fatta solo di istruzioni ha un rischio diverso da un plugin che include connettori o server MCP verso sistemi esterni, e il controllo va calibrato sul contenuto, non sull’etichetta.
L’opportunità per partner e MSP: una skill factory gestita
Si potrebbe spostare il tyempo dedicato alla formazione sul prompting nello strutturare un servizio continuativo in cinque passi.
- Discovery per funzione: workshop brevi con marketing, sales e HR per individuare poche attività ripetitive, frequenti e a basso rischio.
- Design: scrivere le skill in SKILL.md con istruzioni, esempi di input e output, casi limite e riferimenti a template approvati.
- Test: verificare gli output su casi reali e su casi volutamente sbagliati, includendo l’italiano e dichiarando subito i vincoli di lingua.
- Distribuzione: usare i canali ufficiali di ogni piattaforma, come registry e admin center di Microsoft 365, controlli di Workspace e workspace ChatGPT, senza promettere funzioni ancora in preview.
- Manutenzione: revisioni periodiche, changelog, feedback degli utenti e ritiro delle skill che nessuno usa.
Rischi e limiti da dichiarare al cliente
Disponibilità disomogenea: rollout graduali, programma Frontier, preview e GA convivono, quindi ogni proposta deve indicare lo stato per tenant e licenza. Lingua: il supporto solo inglese delle skill in Excel riduce i casi d’uso in italiano. Portabilità parziale: il formato è comune, comportamento e governance no, e serve un test per piattaforma. Migrazioni: la conversione automatica dei Gems produce bozze che i creatori devono comunque rivedere e attivare.
La lettura di fondo è semplice: il prompt engineering sta diventando knowledge management operativo. Chi lo tratta come un asset aziendale, versionato, testato e governato, costruisce un servizio; chi lo tratta come un trucco individuale resterà a fare formazione una tantum.
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