Il concetto di intelligenza artificiale sta attraversando un’evoluzione epocale. Oggi, non parliamo più solo di automazione di compiti ripetitivi o di modelli che prevedono eventi sulla base di dati storici, ma di AI agentica (Agentic AI), una nuova generazione di sistemi intelligenti capaci di percepire l’ambiente, formulare piani, prendere decisioni autonome e adattarsi al cambiamento. Una svolta radicale che modifica sempre di più il ruolo dell’AI da “assistente” a co-decisore dinamico.
Tutto ciò sta ridefinendo il nostro rapporto con la cosiddetta “black box” dell’AI e con il concetto di spiegabilità.
Con l’aumentare dell’autonomia operativa, infatti, cresce anche la necessità di capire come e perché una decisione è stata presa. La domanda a questo punto non è più se l’AI può “funzionare”, ma se possiamo fidarci delle sue scelte e in che modo possiamo spiegarle, tracciarle, contestarle o correggerle.
Indice degli argomenti:
Il dilemma dell’AI tra black box e spiegabilità
Il termine “black box” si riferisce alla natura opaca di molti modelli di AI, in particolare quelli basati su deep learning e reinforcement learning. A differenza di approcci più trasparenti come le regressioni lineari o gli alberi decisionali, questi sistemi sono in grado di produrre risultati accurati, ma sono incapaci di spiegare in modo accessibile i passaggi logici che hanno portato a una determinata conclusione.
Questo divario tra accuratezza e comprensibilità genera un problema concreto per la fiducia, la responsabilità e il controllo, soprattutto in ambiti ad alta sensibilità come sanità, finanza o giustizia. In questi settori, un algoritmo che diagnostica una patologia o approva un mutuo non può semplicemente fornire una risposta: deve anche essere in grado di motivarla.
La crescente richiesta di spiegabilità nasce proprio dall’esigenza di rendere l’AI non solo efficace, ma anche affidabile, etica e conforme alle normative. L’“explainability” è ormai considerata una componente chiave della conformità, soprattutto se messa in relazione con i requisiti introdotti da regolamenti come l’AI Act europeo. Una spiegabilità ben strutturata consente infatti di individuare bias, rilevare errori sistemici e assicurare che le decisioni prese dall’intelligenza artificiale siano allineate a principi etici condivisi.
La trasparenza non basta
Tuttavia, la trasparenza da sola non basta. Per garantire un uso responsabile dell’AI agentica – dinamica, adattiva, autonoma – le organizzazioni devono dotarsi di una governance solida, capace di tracciare e fare audit in ogni fase del ciclo di vita degli agenti intelligenti: dalla progettazione all’addestramento, fino al deployment operativo. In questo senso, le piattaforme di decision intelligence più avanzate offrono strumenti concreti come dashboard esplicative, audit trail automatici, documentazione di supporto alla compliance e integrazione fluida di controlli umani all’interno dei workflow aziendali.
Solo con questo livello di maturità è possibile passare dalla mera accettazione delle decisioni dell’AI a un’interazione consapevole, verificabile e, soprattutto, affidabile.
L’avvento dell’agentic AI: la difficoltà di percorsi decisionali “variabili”
Come anticipato, l’agentic AI si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale dotati di capacità autonome che non si limitano a rispondere a input, ma sono in grado di pianificare, prendere decisioni, agire in ambienti complessi e adattarsi dinamicamente agli obiettivi. In altre parole, è un sistema decisionale distribuito e adattivo, il cui comportamento può cambiare con ogni nuova informazione. Alcuni esempi includono agenti conversazionali avanzati, sistemi di automazione industriale, AI per la robotica e agenti digitali che interagiscono con altri software o con l’ambiente fisico.
Mentre la “vecchia” AI era prevalentemente predittiva (ad esempio, classificare immagini o prevedere valori), l’agentic AI è proattiva: può definire strategie, negoziare, apprendere da feedback e modificare il proprio comportamento in base al contesto.
Ma perché spiegare l’agentic AI è così difficile?
Semplicemente perché questi sistemi non seguono logiche statiche e deterministiche, ma apprendono per interazione, si aggiornano con ogni nuovo dato e prendono decisioni su più livelli, spesso influenzati dalla memoria e dall’evoluzione del contesto. Questo significa che il “percorso” decisionale non è fisso, ma può cambiare anche a parità di input, rendendo difficile fornire spiegazioni coerenti nel tempo.
Inoltre, ciò che oggi è comprensibile e tracciabile potrebbe non esserlo più domani, se nel frattempo l’agente avesse modificato le proprie priorità o strategie operative. Di fronte a questa fluidità, diventa essenziale dotarsi di meccanismi di governance flessibili e aggiornabili, in grado di monitorare, documentare e intervenire sul comportamento dell’agente in tempo reale.
È davvero necessario scegliere tra performance e trasparenza?
Uno dei falsi miti più diffusi sull’agentic AI è che sia inevitabile sacrificare la trasparenza per ottenere performance elevate. In realtà, le architetture ibride di cui disponiamo oggi permettono di combinare modelli altamente accurati a meccanismi di interpretazione localizzata, superando il tradizionale compromesso tra potenza ed explainability.
Inoltre, le piattaforme di decision intelligence di ultima generazione consentono di integrare spiegabilità e governance direttamente nei processi decisionali, anche in ambienti dinamici e su larga scala, trasformando l’AI da “black box” a componente trasparente e verificabile.
L’ agentic AI ridefinisce quindi la spiegabilità su più livelli. La trasparenza non riguarda più solo la singola decisione, ma l’intero percorso decisionale in quanto gli agenti intelligenti devono saper illustrare non soltanto il motivo di una scelta, ma anche come hanno pianificato, quali alternative hanno valutato e in che modo hanno adattato le proprie strategie nel tempo.
Questo approccio richiede strumenti innovativi, come il log delle azioni, il tracciamento delle intenzioni e la visualizzazione dei piani. Gli utenti possono così interrogare l’agente, ricevere chiarimenti e ottenere spiegazioni adattate alle proprie competenze ed esigenze, rendendo la trasparenza un processo interattivo, personalizzabile e accessibile anche a chi non ha un background tecnico.
Sfide e prospettive future: un comportamento oltre la nostra comprensione?
Con l’aumentare della complessità degli agenti, spiegare le loro azioni in modo comprensibile diventa sempre più impegnativo. C’è il rischio che emerga una “nuova black box”, in cui la sofisticazione del comportamento agentico superi la nostra capacità di comprensione. Inoltre, la mancanza di standard condivisi per la spiegabilità dell’agentic AI rende difficile valutare e certificare i sistemi. Le normative, come il regolamento europeo sull’AI, stanno iniziando a porre requisiti specifici, ma il quadro è ancora in evoluzione.
Nonostante queste sfide, le opportunità sono numerose. L’agentic AI può evolvere verso una spiegabilità proattiva, anticipando le domande degli utenti e fornendo chiarimenti in tempo reale, aumentando così la fiducia e l’adozione dei sistemi intelligenti. Si apre inoltre la strada a una maggiore co-progettazione uomo-macchina, in cui le decisioni vengono prese in modo collaborativo e trasparente.
Nascono quindi nuovi paradigmi di interazione in cui agenti spiegabili possono trasformare il modo in cui lavoriamo, impariamo e prendiamo decisioni, abilitando forme di collaborazione più efficaci e responsabili.
Queste prospettive non sono solo teoriche. Già oggi esistono casi d’uso concreti in cui la spiegabilità è realtà:
- Nel settore sanitario, i sistemi diagnostici basati sull’AI mostrano ai medici quali biomarcatori hanno influenzato una diagnosi, rafforzando la fiducia nelle decisioni.
- In ambito finanziario, gli algoritmi di investimento utilizzano tecniche come i valori SHAP per rendere trasparenti le scelte di portafoglio.
- Nel marketing, agenti AI che gestiscono le interazioni con i clienti forniscono spiegazioni utili ai team per comprendere e migliorare le strategie.
Questi esempi dimostrano che performance e trasparenza non sono più alternative inconciliabili, ma possono coesistere in un ecosistema intelligente, responsabile e a misura d’uomo.
Verso un’AI agentica e etica
L’evoluzione verso un’AI sempre più autonoma impone una responsabilità progettuale altrettanto avanzata. Costruire fiducia non significa soltanto rendere l’AI spiegabile, ma integrare trasparenza, governance e principi etici in ogni fase del ciclo di vita degli agenti intelligenti. Per farlo è necessario mettere le persone al centro della progettazione per sviluppare sistemi che non siano solo performanti, ma anche comprensibili e conformi alle aspettative sociali e normative. Solo così potremo realizzare una relazione più matura e responsabile tra persone e tecnologie, in cui l’AI agentica diventi un alleato affidabile, realmente al servizio della società.
