L’agentic AI sta rivoluzionando il modo in cui le aziende interagiscono con la tecnologia, trasformando l’approccio da semplice strumento a una vera e propria collaborazione.
L’adozione dell’agentic AI va oltre l’automazione tradizionale, offrendo sistemi di intelligenza artificiale in grado di prendere decisioni autonome entro limiti predefiniti, di apprendere dinamicamente dal contesto e di adattarsi alle esigenze specifiche di ogni organizzazione.
Immaginiamo una multinazionale con team distribuiti in tutto il mondo, ognuno con workflow, esigenze di mercato e processi decisionali differenti. Adottare oggi, una piattaforma di agentic AI significa dotarsi di assistenti virtuali evoluti, capaci di supportare le persone sempre più proattivamente: suggerendo azioni basate sull’analisi dei dati e il contesto, anticipando esigenze operative predeterminate ed emergenti, e garantendo un livello di personalizzazione mai visto prima.
Indice degli argomenti:
Agentic AI, tre scenari
Ma come si concretizza tutto questo? Tre sono le principali prospettive di adozione dell’agentic AI – tre scenari – e ognuna porta con sé impatti profondi sul business.
Primo scenario: adozione dalla prospettiva dei casi d’uso
Guardando ai casi d’uso applicativi, l’adozione dell’agentic AI, oggi, per gli early adopter va fondamentalmente in due direzioni. Da una parte, abbiamo la scelta di investire in casi d’uso verticali, custom e specifici, sovente su esigenze verticali di core-business: una necessità che le imprese sentono chiaramente molto, o che semplicemente comprendono di più dal punto di vista di business, ma che non offre tutti i benefici di un’adozione più diffusa tra tutti i livelli organizzativi.
Questo filone proseguirà ragionevolmente verso un’accettazione più standardizzata di soluzioni verticali sempre più preconfigurate, che offriranno vari agenti AI sempre più pronti per essere messi in produzione in settori e aree di business specifici (Business Intelligence, HR, Finance, Customer Service, etc.).
Dall’altra parte, l’adozione dell’AI si muove sull’onda della produttività individuale, attraverso strumenti “standard” di mercato che, tuttavia, faticano a diventare veri standard diffusi e condivisi. Questo per una serie di ragioni: da un lato, vincoli di compliance e tutela dell’intellectual property, perché le soluzioni non sono in linea con i valori e i requirement delle regolamentazioni europee, e spesso in cloud sui quali le imprese – in particolare nei settori più sensibili – perdono l’osservabilità e la sovranità; ne conseguono limiti nell’integrazione con ecosistemi privati, evitando un’interazione dinamica con dati, sistemi e processi che abilita davvero un’accelerazione di tutto il business dell’azienda.
Questo scenario impone alle organizzazioni di individuare alternative sul mercato che garantiscano le funzionalità ricercate, senza compromessi in termini di sicurezza, compliance normativa locale e tutela del dato e della proprietà intellettuale.
Secondo scenario: adozione dalla prospettiva dell’infrastruttura
Lo scenario di adozione dell’agentic AI visto dal punto di vista delle scelte infrastrutturali, offre d’altra parte un quadro delle sfide e delle opportunità che le imprese hanno dinanzi a sé. Queste diverse opzioni variano in base al livello di controllo e proprietà che le aziende desiderano avere (o sono tenute ad avere) sull’infrastruttura e sui dati e processi coinvolti nella catena AI.
– Managed cloud: è senz’altro l’opzione con le minori barriere all’adozione. Questo tipo di cloud offre una soluzione pronta all’uso, con la garanzia di una gestione affidabile e sicura da parte del provider. Tuttavia, questa opzione comporta una certa dipendenza dal provider e una maggiore esposizione al rischio di perdere il controllo sui dati e sull’infrastruttura.
– Cloud privato: rappresenta un’opzione più sicura rispetto al managed cloud, poiché le risorse sono noleggiate a medio-lungo termine e la privacy è garantita. Tuttavia, anche in questo caso, l’infrastruttura non è di proprietà dell’impresa e quindi non ha il completo controllo sui dati e sull’infrastruttura stessa.
– On-premise (con eventuale CoLocation): è l’opzione che offre invece un alto livello di sicurezza e controllo sui dati e sull’infrastruttura. In questo caso, l’organizzazione investe in forma di proprietà dell’hardware e ha un modello di acquisto differente (scenario classico a tre anni CapEx) dove ha il completo controllo dell’infrastruttura.
Ogni opzione offre diversi vantaggi e criticità ma riteniamo sia fondamentale scegliere la soluzione che non solo meglio si adatta alle esigenze dell’impresa, ma anche quella che risulta anche più sostenibile nel tempo, in linea con le crescenti regolamentazioni e normative europee.
Terzo scenario: adozione dalla prospettiva delle soluzioni software
Nel panorama in continua evoluzione dell’AI, è importante notare che, sebbene gli avanzamenti tecnologici seguano un ritmo sempre più frenetico e serrato, le innovazioni a livello di funzionalità sono spesso incrementali piuttosto che rivoluzionarie. Il concetto di “reasoning” è stato visto come una panacea, ma la realtà è che gli strumenti disponibili continuano a migliorarsi senza portare a veri breakthrough capaci di far virare il mercato. In questo contesto, diventa cruciale per le aziende sviluppare una solida AI literacy, ovvero la capacità di comprendere e gestire intelligentemente le tecnologie AI, per poter scegliere con cognizione di causa quali strumenti utilizzare e come integrarli nei propri processi aziendali.
È altresì fondamentale esercitare una certa prudenza quando si opta per soluzioni open source “in-house”: sebbene possano sembrare attraenti per i loro costi ridotti, senza una adeguata competenza interna, le organizzazioni potrebbero ritrovarsi a dover affrontare costi nascosti significativi in termini di manutenzione, evoluzione e gestione di tali soluzioni.
Infine, su questo tema non va sottovalutata l’importanza della protezione della proprietà intellettuale nel contesto dell’AI. Le imprese devono assicurarsi che i modelli e le soluzioni AI che utilizzano siano pienamente loro proprietà, sia per l’input che per l’output, per evitare problemi legali futuri e per poter sfruttare appieno il potenziale delle proprie creazioni.
L’adozione dell’agentic AI e il mercato
Da tutte queste prospettive legate all’adozione dell’agentic AI in Italia, ciò che stiamo osservando è l’emergere di una tendenza di mercato sempre più chiara: le aziende iniziano a interrogarsi con maggiore consapevolezza sulla tutela del proprio know-how, sulla protezione della proprietà intellettuale, sulla gestione dei dati e sugli impatti che l’introduzione dell’AI può avere sul capitale umano.
Se guardiamo a quello che offre oggi il mercato, ci troviamo di fronte a un contesto in cui molte soluzioni impongono vincoli e compromessi infrastrutturali e tecnologici, con forti dipendenze da ecosistemi non in linea con i valori europei. Proprio in risposta a questo bisogno emergente del mercato, forniamo alle organizzazioni europee una soluzione che garantisca sovranità end-to-end, flessibilità infrastrutturale, opportunità di personalizzazione e integrazione, per incontrare le reali necessità aziendali, e conformità adattiva alle normative come l‘AI Act e il GDPR, per un’adozione diffusa e sostenibile.
Crediamo che l’adozione dell’AI non debba essere un processo standardizzato, ma un percorso costruito sulle reali e singole necessità. La piattaforma dà la possibilità agli utenti di creare in autonomia agenti AI capaci di interagire concretamente con processi e sistemi aziendali, non solo come strumenti di automazione, ma come veri e propri collaboratori digitali.
Perché l’adozione dell’AI non è mai solo una questione tecnologica, ma un fattore strategico per il futuro delle organizzazioni. La vera sfida è adottarla in modo consapevole, preservando autonomia e controllo, ovvero fornire alle imprese uno strumento che non solo aumenti la produttività, ma lo faccia nel rispetto della loro identità, dei loro valori e delle normative di riferimento.
