Judson Althoff, CEO di Microsoft Commercial Business, ha annunciato il 2 luglio la nascita di Frontier Company: 2,5 miliardi di dollari e circa 6.000 persone, tra forward deployed engineer, consulenti tecnici, staff di supporto e venditori con competenze verticali di settore. L’obiettivo dichiarato è portare l’implementazione dell’AI dentro le aziende clienti, non venderla e basta. A guidare la nuova unità è Rodrigo Kede Lima, ex presidente di Microsoft Asia.
È personale Microsoft che lavora fisicamente o da remoto nei progetti dei clienti, non un prodotto né un servizio cloud aggiuntivo. Microsoft Consulting Services esiste da decenni, ma Frontier Company porta quel lavoro a una scala mai vista prima, dentro lo stesso territorio che finora hanno presidiato soprattutto i partner: Accenture, Deloitte e le realtà italiane come Lutech, Reply e Almaviva.
Quando il venditore diventa anche l’installatore, il cliente perde il secondo parere.
Cos’è davvero Frontier Company: non un prodotto, sono persone Microsoft dentro l’azienda
Il modello si chiama forward deployed engineering e non è un’invenzione Microsoft. Nasce da Palantir, circa vent’anni fa: ingegneri dell’azienda che si insediano nei team del cliente, scrivono codice sul problema specifico, restano finché il sistema non funziona in produzione. Palantir ne ha fatto un vantaggio competitivo enorme nei contratti con difesa e intelligence, e ora il resto del settore tech lo replica su scala enterprise generalista.
I 6.000 di Frontier Company non sono tutti nuove assunzioni: il gruppo aggrega FDE già esistenti, consulenti tecnici, staff di supporto e team commerciali verticali sotto un unico marchio operativo. Althoff ha dichiarato che l’ambizione è superare il modello standard di forward deployed engineering e diventare “la più grande organizzazione di ingegneria orientata ai risultati del settore”. Il posizionamento che Microsoft rivendica è quello di alternativa “neutrale rispetto alla piattaforma”, in contrapposizione a OpenAI e Anthropic, che dispiegano solo i propri modelli attraverso le rispettive società di deployment.
Il ruolo di forward deployed engineer, va detto, è tra le posizioni più difficili da riempire nel mercato del lavoro 2026. Serve gente che sappia scrivere codice di produzione e al tempo stesso capisca il dominio del cliente, un profilo raro quanto costoso.
Il 2026 è l’anno in cui tutti i vendor AI si fanno system integrator
Frontier Company non nasce isolata. Amazon ha impegnato 1 miliardo di dollari in un’iniziativa quasi identica solo due giorni prima, il 30 giugno. OpenAI e Anthropic hanno lanciato le proprie divisioni di forward deployed engineering già a maggio. Anthropic, in particolare, ha aperto una società di consulenza da 1,5 miliardi insieme a Blackstone, Goldman Sachs e Hellman & Friedman.
La sequenza temporale dice che è una corsa competitiva tra i grandi vendor AI, non la mossa isolata di un’azienda che ha individuato un’opportunità, tutti convinti che il collo di bottiglia dell’AI enterprise non sia più il modello ma l’implementazione. Chi controlla anche l’ultimo miglio, quello che porta il sistema dal laboratorio alla produzione, controlla il rinnovo del contratto l’anno dopo.
Duemilacinquecento miliardi di capex AI hanno bisogno di casi di successo da esibire.
Accenture non combatte Microsoft, ci si allea. Chi resta fuori è il canale medio
Accenture ha reagito lanciando una propria “Microsoft Forward Deployed Engineering Practice”, pensata per lavorare a fianco di Frontier Company, non contro. La divisione dei compiti è netta: Microsoft fornisce piattaforma e ingegneria tecnica, Accenture si occupa di change management, ridisegno dei processi e deployment su scala globale.
È lo stesso schema visto con OpenAI, che a febbraio ha investito 150 milioni di dollari nel programma Frontier Alliances con McKinsey, BCG, Accenture e Capgemini, puntando a certificare 300.000 consulenti entro fine anno. Ed è lo stesso schema visto con DeepMind, che ha stretto accordi con Accenture, Bain, BCG, Deloitte e McKinsey.
Il pattern che emerge è che i grandi della consulenza si legano ai grandi vendor, non che l’AI distrugge la consulenza, e chi resta fuori da questi accordi è la fascia sotto: system integrator di taglia media, boutique di consulenza AI indipendenti, software house partner storiche senza il peso contrattuale per un accordo strategico con Microsoft. Accenture, del resto, veniva da un semestre in cui il mercato aveva già punito il suo modello di fatturazione a ore, crollato in Borsa del 20%. Allearsi con chi controlla la piattaforma è, in quella luce, difesa più che ambizione.
Un solo fornitore per piattaforma, modello e implementazione: il prezzo nascosto per il cliente
Per la maggior parte dei progetti enterprise, fino a ieri un’azienda che voleva adottare l’AI sceglieva Azure o Copilot da Microsoft e affidava l’implementazione a un system integrator indipendente, con Microsoft Consulting Services presente ma su scala contenuta rispetto al canale. Due fornitori, due contratti, due punti di leva quando qualcosa non funzionava. Con Frontier Company, Microsoft porta l’implementazione al centro della propria offerta e la scala di migliaia di persone: gli stessi pezzi di prima, ma non più delegati al partner per default.
Il lock-in non è una minaccia astratta. Stellantis ha già firmato un piano quinquennale con Microsoft sull’AI, ed è il tipo di cliente enterprise che Frontier Company punta a servire su scala. Chi firma un accordo di questo tipo perde il secondo parere tecnico indipendente, e perde concorrenza sui prezzi di consulenza. Quando il progetto va storto, il fornitore della piattaforma, l’integratore e il consulente che valuta cosa è andato storto sono la stessa azienda.
Il vero motivo è il ROI da dimostrare sul capex AI, non l’altruismo verso i clienti
La narrativa ufficiale è che l’AI enterprise richiede più competenza di implementazione di quanta il mercato ne offra, quindi Microsoft manda i suoi ingegneri ad aiutare. C’è un’altra lettura, meno generosa e più coerente con i numeri di bilancio.
Microsoft ha accumulato oltre 2.500 miliardi di dollari di capitalizzazione legata alla scommessa AI, buona parte alimentata da capex su data center e GPU. Serve dimostrare che quella spesa produce ricavi misurabili, non solo promesse. Il modo più rapido per garantirsi casi di successo citabili, e i rinnovi Azure/Copilot che ne derivano, è portare l’implementazione internamente invece di lasciarla a integratori terzi che potrebbero far fallire il progetto o spingere il cliente verso soluzioni multi-cloud. Non è un caso che Microsoft abbia già tagliato personale per finanziare la trasformazione AI: ogni euro va dove produce prove di ritorno, e Frontier Company è disegnata per produrre esattamente quelle prove.
C’è anche una lettura più immediata sul piano competitivo. La fine dell’esclusiva con OpenAI, che ora è sbarcata su AWS sul segmento enterprise, toglie a Microsoft un vantaggio competitivo che dava per scontato. Controllare l’implementazione, oltre alla piattaforma, diventa un modo per compensare quella perdita.
Chi paga questa architettura è il cliente enterprise che firma con Microsoft pensando di comprare software, e si ritrova dentro un rapporto di dipendenza su tre livelli: piattaforma, modello, implementazione. Chi ci guadagna è Microsoft, che trasforma ogni progetto interno in un caso studio da esibire agli investitori. E chi resta fuori dal tavolo, mentre Accenture si assicura un posto da alleato, è il resto del canale: i system integrator di fascia media che finora vivevano di implementazioni AI generiche, ora assorbite dagli FDE interni o dagli accordi tra i colossi. Prima di firmare un contratto che include anche l’implementazione, vale la pena chiedersi se si sta comprando un servizio o cedendo l’ultima leva contrattuale rimasta.
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Sara Romano
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