L’intelligenza artificiale sta evolvendo da semplice “co-pilota” a vero e proprio “pilota automatico”. Lo sviluppo dell’AI generativa si concentra sempre più sull’“agentic AI”: l’impiego di agenti intelligenti capaci di eseguire compiti in autonomia, entro parametri definiti o per raggiungere obiettivi determinati dall’utente.
Indice degli argomenti:
Una tecnologia in costante evoluzione
Gli agenti AI non sono una novità, ma stanno diventando sempre più sofisticati. Nella loro forma più semplice, sono strumenti programmati per compiti come rispondere a domande seguendo uno script, come fanno i chatbot, o recuperare informazioni dal web. Questi sistemi reattivi non agiscono autonomamente senza input esterni.
Esistono però anche agenti più complessi e adattivi, presenti da tempo in ambiti come il controllo dei termostati domestici o l’automazione industriale. Oggi, grazie ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), questi agenti possono analizzare dati, apprendere e prendere decisioni in modo sempre più articolato e autonomo.
Intelligenza contestuale e capacità predittive
L’uso di reti neurali e machine learning avanzato consente agli agenti AI di comprendere il contesto, rispondere a situazioni dinamiche, apprendere dall’esperienza e risolvere problemi in modo strategico. Possono essere istruiti tramite semplici comandi in linguaggio naturale e lavorare senza interventi continui dell’utente. Inoltre, possono essere progettati per controllarsi reciprocamente, migliorando qualità e affidabilità con processi iterativi.
Le basi della nuova generazione di agenti
Diversi fattori hanno reso gli agenti AI più complessi ma anche più accessibili. L’interfaccia in linguaggio naturale, offerta dall’AI generativa, ha ampliato l’uso dell’AI anche a utenti meno esperti. Secondo Google: “L’IA generativa è solo un pezzo del puzzle dell’IA. Altre tecnologie, come l’IA predittiva, l’IA visiva e l’IA conversazionale, sono fondamentali per costruire agenti di IA sofisticati”.
Grazie ai progressi nella potenza di calcolo e nella memoria, i modelli linguistici sono sempre più performanti. La comprensione del contesto e la pianificazione sono migliorate, così come la capacità di memorizzare interazioni, accelerando lo sviluppo grazie all’ampliamento della base utenti.
Dalla teoria alla pratica: hype o realtà?
Gli agenti AI possono accelerare l’analisi e le decisioni, assumendo compiti ripetitivi, ma non sono ancora completamente autonomi. Cassie Kozyrkov afferma che il loro ruolo attuale è sostituire processi “ben compresi e ben progettati” che non richiedono “un tocco creativo”.
Pascal Bornet evidenzia un “significativo divario” tra hype e realtà. Anche con direttive chiare, i sistemi non riescono a completare in autonomia compiti complessi in situazioni nuove o sfumate. Tuttavia, “il campo sta progredendo rapidamente”. Bornet paragona lo sviluppo agli stadi dell’autonomia nelle auto: oggi gli agenti operano tra i livelli due e tre, con alcuni sistemi specializzati al livello quattro. Il livello cinque resta ancora teorico.
Applicazioni trasversali in azienda
Secondo Bornet, “L’AI agenziale non arriverà per un [singolo] reparto, ma per tutti. Ogni flusso di lavoro con attriti è un caso d’uso che aspetta di essere trasformato”. Gli agenti sono oggi impiegati prevalentemente in ruoli interni, per migliorare efficienza e ridurre i costi.
Un report 2025 di UK Finance e Accenture afferma che le applicazioni attuali mirano principalmente a “produttività, efficienza e miglioramento dell’esperienza di clienti e colleghi”, con un monitoraggio costante da parte di un supervisore umano. Le funzioni aziendali con maggiore adozione includono: customer service, operation interne, vendite e marketing.
Da assistenti virtuali ad agenti AI: customer service, coding e marketing
Nel servizio clienti, gli agenti più evoluti possono memorizzare interazioni passate e fornire risposte aggiornate e contestuali. L’app MyVW di Volkswagen, supportata da Google Gemini, è un esempio di assistente virtuale avanzato.
Nel coding, i vantaggi sono ben documentati. Lenovo ha dichiarato un miglioramento del 10% nella qualità e nella velocità di produzione del codice. Kozyrkov osserva: “Parli la tua lingua madre e funziona”. Ma mette in guardia: “Ora è possibile programmare una macchina senza pensarci su, quindi non è una sorpresa che si verifichino conseguenze indesiderate”.
Nel marketing, agenti come quello sviluppato da Antavo per i suoi clienti aiutano a pianificare e ottimizzare campagne di fidelizzazione, suggerendo azioni basate su dati e grafici, anche per supportare i team di customer service.
Altri ambiti d’impiego
Gli agenti AI sono utilizzati anche in:
- Risorse umane: selezione, meeting, retention, formazione.
- Assistenza virtuale: email standard, meeting, ricerca documenti (Claude di Anthropic).
- Finanza: decisioni di trading, strategie d’investimento, rilevamento frodi.
- Sanità: diagnosi, monitoraggio, chirurgia assistita, prevenzione post-operatoria.
- Legale: redazione contratti, consulenza, previsione esiti giudiziari.
- Manifattura e logistica: qualità, manutenzione, camion autonomi (Aurora Innovation).
- Retail: gestione scorte, previsioni di domanda.
Sfide e limiti degli agenti AI
Molte imprese con infrastrutture obsolete o dati incoerenti faticano a progredire. La proliferazione di contenuti generati da LLM (“slop”) può peggiorare problemi di qualità dei dati. Secondo EY, una possibile soluzione è l’uso di fonti dinamiche, come i dispositivi wearable.
Bornet evidenzia l’assenza di protocolli standard come ostacolo ai sistemi multi-agente. Ma Kecsmar è fiducioso: “Gli agenti sviluppati intorno alle competenze di scambio dati saranno in grado di creare il proprio scambio dati”.
Sicurezza, fiducia e implicazioni etiche
Kozyrkov ammonisce: “La regola d’oro dell’AI è che commette errori”. E nei settori finanziari: “L’automazione totale nel settore dei servizi finanziari è un’idea terribile”. L’accesso esteso ai dati aumenta i rischi di sicurezza e attacchi informatici. Serve limitare l’accesso e non affidare agli agenti dati sensibili.
Ci sono anche questioni etiche e di accountability, specie quando gli agenti agiscono senza supervisione. Cambridge University avverte che potrebbero presto “prevedere le nostre abitudini e i nostri modelli di spesa e influenzarli o manipolarli”.
Come adottare gli agenti AI
Secondo Bornet, è fondamentale partire dai bisogni aziendali e scegliere il livello giusto per ogni funzione: “Potrebbero scegliere agenti di livello uno o due per l’elaborazione delle transazioni… [e] agenti di livello tre per il servizio clienti”.
Mantenere la funzione degli agenti il più semplice possibile riduce il rischio di errori. Serve trasparenza, governance e gestione del cambiamento per evitare problemi come ansia nei lavoratori o danni reputazionali.
Kozyrkov aggiunge: “Non ci si fiderebbe dell’umano più intelligente per fare tutto, quindi perché ci si dovrebbe fidare di un’AI?”. E avverte che rimuovere troppo rapidamente i lavoratori umani può portare a conseguenze non previste.
Verso aziende AI-native
Klarna ha già dichiarato che potrà dimezzare la forza lavoro grazie all’AI. Per questo, le startup che nascono “AI-native” avranno un vantaggio competitivo. Kecsmar spiega che Antavo ha costruito il proprio agente partendo da questo approccio: “L’agente analizza gli obiettivi di un marchio ed elabora un piano di esecuzione”.
In futuro, gli agenti potranno “parlare tra loro” attraverso uno strato di orchestrazione, collaborando tra specialisti in marketing, fidelizzazione e punto vendita. Questo potrebbe mettere in crisi i sistemi attuali di CRM e logistica.
Conclusione: un’opportunità da cogliere con consapevolezza
Gli agenti AI offrono potenzialità enormi, ma è necessaria una strategia basata sui bisogni concreti e su una gestione consapevole dei rischi. Bornet sintetizza così: “Gli agenti di AI creano ciò che chiamiamo ‘vantaggi di intelligenza composta’”. Conclude Kozyrkov: “Gli agenti di AI aiuteranno davvero coloro che sanno cosa devono fare, che aspetto ha quando viene fatto e hanno un modo per limitare le sorprese”.
Le aziende che adotteranno per prime agenti evoluti guadagneranno vantaggi competitivi significativi, mentre chi aspetta rischia di restare indietro.
