TL;DR — Computer use è lo strumento di Microsoft Copilot Studio che permette a un agente di interagire con siti web e app desktop come farebbe una persona: clic, menu, digitazione, senza bisogno di API. Si basa sui Computer-Using Agents (CUA), modelli che combinano visione e ragionamento per adattarsi alle interfacce grafiche. È potente per automatizzare sistemi legacy, ma introduce rischi reali — prompt injection, gestione credenziali, supervisione umana — che vanno progettati prima, non dopo.
Quando ho scritto l’articolo su Bussola ho lasciato una frase in sospeso: “per Bussola non ho usato questa funzionalità, ma è bene sapere che esiste”. Da allora ho passato qualche sera a leggere la documentazione e a immaginare dove avrebbe senso usarla — e dove invece sarebbe un azzardo. Perché computer use non è un’RPA travestita da AI: è un salto di autonomia, e va trattato come tale.
Come funziona tecnicamente lo strumento di utilizzo del computer
Computer use è uno strumento di Copilot Studio che fa interagire l’agente con un computer Windows selezionando pulsanti, scegliendo menu e immettendo testo, esattamente come farebbe una persona con mouse e tastiera. È basato sui Computer-Using Agents (CUA), modelli AI che “combinano capacità di visione con ragionamento avanzato per interagire con le interfacce utente grafiche”1 — per questo, quando un pulsante si sposta o una schermata cambia leggermente, lo strumento continua a funzionare senza interrompersi.
La configurazione richiede quattro campi: nome, descrizione (che dice all’agente quando usare lo strumento), modello (OpenAI Computer-Using Agent oppure Claude Sonnet 4.5, entrambi in disponibilità generale) e le istruzioni vere e proprie, per cui Copilot Studio fornisce modelli di partenza1,2. Una nota tecnica non banale: questa funzionalità è disponibile solo per gli agenti con orchestrazione generativa attivata — non è un componente aggiuntivo su qualsiasi tipo di agente.
Quando conviene usare computer use invece di API, flow o connettori
Computer use conviene quando l’agente deve operare su sistemi legacy, portali esterni o applicazioni desktop dove non esiste un’API disponibile o dove costruirla richiederebbe uno sviluppo sproporzionato rispetto al valore del task. Se un connettore o un flusso Power Automate già copre il caso d’uso, restano la scelta più stabile ed economica — computer use è il “piano B” per ciò che nessun’altra integrazione può raggiungere.
| Scenario | Soluzione consigliata |
|---|---|
| Sistema con API pubblica o connettore Power Platform | Connettore / flusso tradizionale |
| Portale gestionale interno senza API | Computer use |
| App desktop legacy (es. gestionale anni ‘2000) | Computer use |
| Automazione ad alto volume e bassa variabilità | RPA classica (più economica su scala) |
| Attività occasionale, poche esecuzioni | Computer use |
Nella mia esperienza da sistemista, questo è lo stesso principio che vale da sempre nell’integrazione software: usa l’interfaccia più stabile disponibile, e scendi al livello “visuale” solo come ultima risorsa — perché è quella più fragile a fronte di ogni cambiamento non annunciato dell’interfaccia stessa.
Quali sono i rischi di sicurezza specifici di un agente che clicca e digita al posto tuo
Un agente che usa il computer aumenta la superficie di attacco perché ogni sua azione può essere manipolata da input non attendibili, ed espone credenziali e dati sensibili in un modo che un’API tradizionale non fa. Microsoft Learn lo inquadra chiaramente nella guida su come ridurre il rischio agentico: tra i rischi di sicurezza principali ci sono l’”hijacking dell’agente” — quando “input dannosi o non attendibili dirottano i richiami dello strumento a causa di confini sfumati tra dati e istruzioni” — e la “perdita di dati sensibili” tramite output, log, memoria o azioni downstream3.
“Istruzioni malevole incorporate in email, documenti o pagine web possono manipolare il comportamento di un agente attraverso il prompt injection” — World Economic Forum, marzo 20264
Per un agente che opera su GUI reali — quindi anche su pagine web esterne non controllate — questo scenario non è teorico: è esattamente il contesto in cui computer use lavora.
Cosa dice Microsoft sulle best practice di governance per agenti autonomi
Microsoft raccomanda di combinare principi di progettazione — supervisione umana, trasparenza sulle azioni dell’agente — con mitigazioni specifiche di sicurezza applicate lungo tutto il ciclo di vita dell’agente, non solo al momento del rilascio. La guida Zero Trust di Microsoft Learn elenca tra i “rischi di progettazione” da affrontare la mancanza di “punti significativi per la revisione, l’approvazione, la correzione o l’interruzione del comportamento autonomo” e la scarsa “intelligibilità del sistema”, ovvero il fatto che “gli utenti non hanno visibilità su ciò che l’agente sta facendo, prevede di fare o ha già fatto”3.
Un dato che inquadra l’urgenza del tema: secondo una ricerca Okta del 25 settembre 2025 citata da ICT Security Magazine, il 91% delle organizzazioni sta già adottando agenti AI, ma solo il 10% dichiara di disporre di un sistema di governance adeguato per gestirli4. Per computer use, che per sua natura opera con permessi ampi su interfacce reali, questo scarto tra adozione e governance è particolarmente rischioso: non basta “far funzionare” l’agente, serve sapere sempre cosa sta facendo e poterlo fermare.
Quali sono i limiti reali noti oggi
I limiti principali oggi riguardano l’ambiente di esecuzione, i costi in Copilot Credits e la concorrenza delle sessioni: computer use richiede un computer Windows configurato (hosted browser, Cloud PC pool o macchina dedicata), consuma credit a ogni azione eseguita e ha vincoli di code quando più agenti operano in parallelo1,5. Secondo l’analisi di IT trip basata sulla documentazione Microsoft Learn di maggio 2026, non va trattato come un “RPA magico”: servono “ambiente controllato, istruzioni precise, test, gestione credenziali e policy di sicurezza” prima della messa in produzione5.
Un punto pratico che consiglio di verificare sempre prima di attivarlo: la funzione, secondo la Roadmap Microsoft 365, è tracciata con anteprima indicata per aprile 2026 e disponibilità generale stimata a ottobre 2026 — quindi le condizioni di licenza, costi e disponibilità regionale possono ancora cambiare rispetto a quanto scrivo oggi. Verifica sempre lo stato aggiornato sulla Roadmap prima di pianificare un progetto su questa base.
Implicazioni pratiche per le PMI italiane
Per una PMI italiana senza un team IT dedicato all’integrazione, computer use può sembrare la scorciatoia perfetta per automatizzare un vecchio gestionale senza scrivere codice — ma è anche lo strumento che richiede la governance più attenta, proprio perché opera con la stessa autorità di un dipendente davanti allo schermo. Il Cyber Pulse di Microsoft di febbraio 2026, citato da ICT Security Magazine, mostra che software e tecnologia (16%), manifattura (13%) e servizi finanziari (11%) sono già i settori che impiegano di più gli agenti per compiti complessi4: la stessa curva di adozione arriverà anche alle PMI italiane che usano gestionali legacy senza API moderne.
La lezione pratica, prima di attivare computer use su un processo reale: definisci sempre un ambiente di test isolato, limita i domini e le applicazioni accessibili, e mantieni un passaggio di revisione umana su ogni azione che tocca dati sensibili o transazioni. Non è burocrazia — è la stessa disciplina che ho applicato scrivendo le istruzioni di Bussola, portata a un livello di rischio più alto perché qui l’agente non genera solo testo: agisce fisicamente sull’interfaccia.
FAQ
Cos’è esattamente il “computer use” di Microsoft Copilot Studio?
È uno strumento che permette a un agente di interagire con siti web e app desktop Windows tramite mouse e tastiera virtuali, selezionando pulsanti e compilando campi come farebbe una persona. Si basa sui Computer-Using Agents, modelli che uniscono visione e ragionamento per adattarsi ai cambiamenti dell’interfaccia grafica.
Serve scrivere codice per usare computer use?
No. Basta descrivere in linguaggio naturale l’attività che l’agente deve svolgere sul computer; Copilot Studio fornisce modelli di istruzione di partenza da personalizzare. La configurazione avviene tramite l’interfaccia grafica dello strumento nella pagina “Strumenti per l’agente”.
Computer use è sicuro quanto un’integrazione via API?
No, comporta rischi aggiuntivi specifici: prompt injection tramite contenuti manipolati nelle pagine, gestione delle credenziali usate dall’agente, e minore trasparenza su ogni singola azione eseguita. Microsoft raccomanda supervisione umana e mitigazioni di sicurezza dedicate lungo tutto il ciclo di vita dell’agente.
Quando NON conviene usare computer use?
Quando esiste già un’API, un connettore Power Platform o un flusso stabile per lo stesso task: restano più economici, più veloci e meno fragili ai cambiamenti d’interfaccia. Computer use va riservato ai casi in cui nessun’altra integrazione è disponibile.
Quanto costa usare computer use in produzione?
Consuma Copilot Credits a ogni azione eseguita sul computer, oltre ai costi dell’ambiente di esecuzione (Cloud PC pool o macchina dedicata). Prima di un rollout su larga scala conviene stimare il consumo con gli strumenti di stima crediti offerti da Copilot Studio.
Conclusioni
Computer use segna un salto reale nell’autonomia degli agenti: non generano più solo testo, agiscono sull’interfaccia come farebbe una persona. È una capacità che apre scenari concreti per chi ha sistemi legacy senza API — ma proprio per questo va trattata con la stessa cautela con cui tratteresti l’accesso di un nuovo dipendente a un sistema critico: permessi minimi, ambiente controllato, supervisione costante. Per Bussola non l’ho ancora usato, e resto convinto che sia giusto così finché non avrò un caso d’uso che lo giustifichi davvero — non “perché esiste”, ma perché serve.
Riferimenti
| # | Fonte | Livello |
|---|---|---|
| 1 | Microsoft Learn (2026). Automatizza le app Web e desktop con l’uso del computer — Microsoft Copilot Studio. | B |
| 2 | Lamanna, C. (15 aprile 2025). Announcing new computer use in Microsoft Copilot Studio for UI automation. Microsoft Copilot Blog. | B |
| 3 | Microsoft Learn (2026). Ridurre il rischio di intelligenza artificiale autonoma e agentica — Security Zero Trust. | B |
| 4 | ICT Security Magazine (12 maggio 2026). AI governance aziendale: i rischi degli agenti autonomi. (cita Okta 25/09/2025, Cyber Pulse Microsoft feb. 2026, World Economic Forum mar. 2026) | B |
| 5 | IT trip (maggio 2026). Computer use in Microsoft Copilot Studio: novità, requisiti e checklist. | B |
| 6 | Borio, L. / Argos New Dreams (15 luglio 2026). Microsoft Copilot Studio: come ho costruito “Bussola” in una notte, tra birre e un’amicizia. | C |
Fonti verificate al 21/07/2026. Contenuti a scopo divulgativo generati con AI; verificare link e riferimenti prima della pubblicazione.
Link interni
- Microsoft Copilot Studio: come ho costruito “Bussola” in una notte, tra birre e un’amicizia
- Governance e sicurezza degli agenti AI: la risposta alla domanda che ogni CIO fa prima o poi
- AI Agentica: Quando le Macchine Prendono Iniziativa
- Microsoft 365 Agent Store: come pubblicare agenti AI interni con governance enterprise
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