Agenti AI, studio Anitec Assinform: opportunità per il sistema produttivo italiano

Promuovere conoscenza e consapevolezza sull’AI: su questi principi, Anitec-Assinform, l’associazione di Confindustria che rappresenta le principali aziende del settore ICT in Italia, ha pubblicato il paper “Agenti di IA”. Questo documento, frutto del lavoro del Gruppo di Lavoro “Intelligenza Artificiale” e con il contributo di aziende leader come HPE, IBM, Oracle, Salesforce e Syllotips, costituisce il terzo approfondimento del progetto “Conoscere l’IA“. Tale iniziativa è nata con l’obiettivo di promuovere una maggiore conoscenza e consapevolezza riguardo alle opportunità e alle implicazioni dell’intelligenza artificiale all’interno del sistema produttivo italiano.

Questo terzo paper, “Agenti di IA”, segue i precedenti dedicati a “Il Mercato dell’IA” e “IA e Cybersecurity“, concentrandosi su una delle evoluzioni più promettenti dell’intelligenza artificiale: gli agenti intelligenti.

Cosa sono gli agenti di AI: entità autonome e collaboratori digitali proattivi

Il paper di Anitec-Assinform analizza l’emergere di una nuova generazione di sistemi intelligenti definiti Agenti di AI. Questi non sono semplici strumenti da integrare nei processi esistenti, ma tecnologie che richiedono un ripensamento nativo delle architetture organizzative, dei flussi operativi e dello stack tecnologico. Gli Agenti di AI sono entità autonome capaci di interagire proattivamente con l’ambiente digitale, di ragionare, pianificare ed eseguire azioni complesse, persino coordinandosi tra loro.

Claudio Bassoli, vicepresidente di Anitec-Assinform con delega alle Tecnologie Abilitanti e di Frontiera, dichiara: “Gli Agenti di intelligenza artificiale non sono solo un’evoluzione tecnologica, ma un’opportunità concreta per rafforzare competitività ed efficienza del sistema produttivo e amministrativo, come partner digitali delle capacità umane. Serve un approccio lungimirante: governance solida, investimenti in formazione e regole chiare per garantire trasparenza e fiducia. La nostra Associazione è impegnata a promuovere conoscenza e consapevolezza all’interno del Sistema Confindustria, per un’adozione sicura e strategica di queste tecnologie.”

A differenza dei semplici chatbot o assistenti virtuali tradizionali, gli Agenti di AI sono considerati veri e propri collaboratori digitali. Essi sono dotati non solo di “memoria”, ma anche della capacità di accedere a strumenti esterni. Questa peculiarità conferisce loro il potenziale di trasformare radicalmente l’automazione dei processi e l’offerta di servizi. In un’ottica operativa, un agente di AI si comporta come un assistente digitale autonomo: osserva l’ambiente, elabora informazioni, prende decisioni e agisce per raggiungere obiettivi specifici. Ciò lo rende ideale per automatizzare processi decisionali, gestire task distribuiti o coordinare attività complesse all’interno dei flussi aziendali.

A differenza dei semplici assistenti reattivi, un agente agisce in base a una logica autonoma e contestuale, adattandosi dinamicamente al contesto in cui opera. Il funzionamento di un agente segue un ciclo ricorrente di percezione → ragionamento → decisione → azione. Questo ciclo è paragonabile a quello di un guidatore che osserva la strada, valuta le condizioni, decide una manovra ed esegue l’azione necessaria.

Le capacità fondamentali di un Agente AI: memoria, ragionamento e strumenti esterni

Al cuore di ogni Agente AI vi sono tre capacità fondamentali che ne descrivono le funzioni di base per operare in modo intelligente e operativo nel proprio ambiente.

• La prima è la memoria: un agente AI dispone tipicamente di due forme di memoria. La memoria a breve termine conserva il contesto immediato della conversazione e delle azioni recenti. La memoria a lungo termine, invece, può accedere a basi di conoscenza persistenti, come database, knowledge graph, log, documenti aziendali o archivi semantici. Tra le tecniche più diffuse per implementarla vi è la Retrieval-Augmented Generation (RAG). Il RAG combina la ricerca semantica su database vettoriali con la generazione di risposte tramite un modello linguistico (LLM), permettendo all’agente di integrare contenuti aggiornati e pertinenti nei propri output. La memoria a breve termine consente all’agente di seguire il filo della conversazione in corso, mentre quella a lungo termine gli permette di recuperare informazioni rilevanti da interazioni passate o knowledge base, trasformandolo progressivamente in un collaboratore efficace e personalizzato.
• La seconda capacità è il ragionamento (reasoning): questa è la facoltà dell’agente di controllare il proprio flusso operativo, prendendo decisioni autonome che guidano i passi successivi. I livelli di reasoning spaziano dal routing di base, in cui l’agente seleziona tra percorsi predefiniti, al rilevamento dell’intento tramite LLM specializzati, fino alla pianificazione avanzata e all’orchestrazione multi-step. In quest’ultimo caso, l’agente scompone un obiettivo complesso in sotto-compiti, ne coordina l’esecuzione, monitora i risultati intermedi e adatta le azioni in tempo reale, se necessario.
• La terza capacità è l’utilizzo di strumenti esterni (tools): gli agenti AI non operano in isolamento. Essi possono interagire con l’esterno tramite chiamate API, accedendo a database, siti web, strumenti di messaggistica, CRM, gestionali aziendali o piattaforme di marketing, per ottenere informazioni e completare i task assegnati. Questa capacità di interfacciarsi con software terzi consente agli agenti di compiere operazioni articolate, composte da più fasi e integrate in flussi di lavoro reali.

Tale architettura modulare prende il nome di compound system, un’evoluzione diretta dei modelli LLM isolati. In questo schema, il modello linguistico funge da motore centrale per l’elaborazione e la generazione di testo, ma la reale potenza degli agenti risiede nella sinergia tra pianificazione, memoria e interazione con strumenti esterni.

Mercato in forte espansione e benefici tangibili per ogni tipo di organizzazione

Il settore dell’intelligenza artificiale si conferma come uno dei comparti più promettenti e dinamici del panorama tecnologico attuale. Il mercato dell’AI in Italia registra una crescita significativa, con un tasso di crescita medio annuo (TCMA) del 28% tra il 2024 e il 2028, raggiungendo un valore di mercato stimato in 935 milioni di euro nel 2024 (fonte “Il Digitale in Italia 2025”).

In particolare, il comparto degli agenti AI è in forte espansione a livello globale: il suo valore di mercato era di 5,1 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che supererà i 47 miliardi di dollari, con un tasso di crescita annuale composto superiore al 44% (fonte Statista).

Gli Agenti di AI offrono benefici tangibili e diversificati per ogni tipo di organizzazione. Dalle PMI, che potranno ottimizzare le risorse e scalare le proprie competenze, alla Pubblica Amministrazione, che vedrà migliorate efficienza, trasparenza e reattività. I vantaggi spaziano dall’automazione dei processi operativi alla conseguente riduzione dei costi, dall’incremento della produttività al miglioramento della qualità dell’esperienza cliente attraverso servizi più personalizzati, fino alla capacità di supportare decisioni più informate grazie all’analisi avanzata di grandi volumi di dati.

In aggiunta, gli agenti AI migliorano la gestione della conoscenza aziendale, mantenendo aggiornate le informazioni e rendendole facilmente accessibili. Offrono una personalizzazione più efficace nei servizi e, operando 24 ore su 24, 7 giorni su 7, contribuiscono a rendere i processi più efficienti, riducendo tempi e carichi di lavoro.

Agenti di AI, lo studio Anitec Assinform: l’approccio integrato per l’adozione

Anitec-Assinform sottolinea come l’adozione degli Agenti di AI non sia solo una sfida tecnologica, ma richieda un approccio integrato che includa aspetti organizzativi, culturali e normativi. È essenziale definire ruoli chiari, garantire la supervisione umana dove necessaria, tutelare i dati sensibili e promuovere trasparenza, il tutto all’interno di una governance solida e strutturata. Il documento enfatizza che è fondamentale costruire una governance efficace che coinvolga le diverse funzioni aziendali – come compliance, IT, comunicazione e risorse umane – per valutare l’impatto delle soluzioni e prendere decisioni consapevoli.

Tale sistema di governance deve essere flessibile e dinamico, in grado di adattarsi alle continue evoluzioni normative e tecnologiche, monitorando costantemente i rischi e aggiornando le linee guida operative. Nella pratica, è utile accompagnare l’uso degli agenti con controlli che ne limitino l’autonomia in situazioni critiche, prevedendo ad esempio conferme manuali prima di azioni sensibili o sistemi per tracciare le decisioni. La sicurezza informatica è centrale: bisogna proteggere gli agenti da abusi, manipolazioni dei dati o alterazioni nei processi di apprendimento.

Le quattro direttrici principali delineate dal paper

Le conclusioni del documento delineano quattro direttrici principali per favorire l’adozione degli Agenti di AI nel sistema produttivo italiano.

1. Rafforzamento delle politiche pubbliche: le politiche pubbliche devono creare un contesto di fiducia, promuovendo un uso trasparente delle tecnologie e bilanciando innovazione, tutela della privacy e sicurezza. È cruciale rafforzare le strategie per l’adozione dell’AI, superando gli ostacoli normativi, amministrativi e culturali che ne rallentano la diffusione. Sono necessari interventi concreti come fondi dedicati per le PMI, programmi settoriali di diffusione e percorsi formativi per i decisori pubblici. È inoltre fondamentale promuovere una prospettiva “agent-ready” nella Pubblica Amministrazione con l’aggiornamento delle infrastrutture e la semplificazione dei processi di procurement.
2. Adozione di un approccio normativo basato sul rischio: è fondamentale adottare un approccio normativo che distingua i diversi contesti d’uso degli Agenti di AI e proporzionare le regole di conseguenza. Questo include una chiara definizione delle responsabilità lungo tutta la filiera dell’AI – dai fornitori di dati agli sviluppatori, fino agli utilizzatori finali – per garantire trasparenza e accountability. L’utente deve sempre sapere quando ha a che fare con un agente automatizzato e i contenuti generati devono essere chiaramente riconoscibili.
3. Investimento nella formazione e nell’alfabetizzazione digitale: la formazione è un fattore abilitante cruciale per una transizione efficace verso l’adozione degli agenti AI. Tutte le figure coinvolte (dirigenti, tecnici, operatori) dovrebbero acquisire e aggiornare costantemente le competenze necessarie per comprendere, adottare, valutare e monitorare questi sistemi. La formazione continua deve diventare parte integrante delle strategie aziendali e pubbliche, con percorsi su misura per i diversi ruoli e iniziative di alfabetizzazione digitale per chi interagirà direttamente con gli agenti.
4. Promozione di una visione condivisa a livello internazionale: per uno sviluppo sicuro e trasparente, le politiche nazionali devono essere allineate a un quadro normativo condiviso. L’AI Act dell’Unione Europea è un riferimento importante, introducendo un approccio risk-based, requisiti di trasparenza e regole proporzionate anche per i sistemi general purpose e gli agenti che ne derivano. Le policy nazionali dovrebbero concentrarsi sull’attuazione efficace di questo quadro comune, evitando normative più stringenti o frammentate che genererebbero incertezza per le imprese, soprattutto le più piccole.

Cosa non è un Agente AI: distinzioni fondamentali

Nel definire cos’è un agente di AI, è altrettanto importante chiarire cosa non lo è.

Non tutte le tecnologie che utilizzano il linguaggio naturale o automatizzano processi possono essere considerate agenti intelligenti. È il caso, ad esempio, della Robotic Process Automation (RPA) o di molti chatbot di prima generazione, basati su flussi conversazionali rigidi o regole predefinite. Queste soluzioni, pur rientrando nell’ambito dell’automazione e dell’intelligenza artificiale conversazionale, operano in modo reattivo, senza memoria, stato interno o capacità di pianificazione.

Anche alcuni assistenti basati su LLM, seppur più evoluti, rimangono entro i confini di strumenti reattivi: interpretano comandi, forniscono risposte contestuali, ma non decidono né orchestrano azioni in autonomia.

Ciò che distingue un vero agente AI non è l’interfaccia o la complessità linguistica, ma la presenza di autonomia decisionale, ragionamento multi-step, uso dinamico di strumenti esterni e adattamento al contesto. Le soluzioni conversazionali non agentiche includono i chatbot rule-based, sistemi basati su regole predefinite che rispondono solo a input specifici secondo copioni rigidi, senza comprendere il contesto o adattarsi a nuove situazioni. Sono paragonabili a un distributore automatico: rispondono solo se si preme il “tasto giusto”.

Gli assistenti AI, invece, utilizzano LLM per generare risposte più pertinenti sulla base delle interazioni precedenti o di informazioni fornite manualmente dall’utente. Possono accedere a dati storici, personalizzare le risposte e imparare a svolgere compiti ripetitivi tramite esempi mirati, ma non si attivano autonomamente né orchestrano azioni complesse. La loro intelligenza rimane reattiva, non proattiva.

La differenza fra un assistente e un agente AI

La differenza cruciale tra un assistente AI e un agente AI risiede nel ruolo svolto dagli LLM: negli assistenti, il modello linguistico genera risposte appropriate in base all’input ricevuto, mentre negli agenti, l’LLM è integrato all’interno di un’architettura più ampia e funge da motore cognitivo, guidando l’elaborazione, la pianificazione e la scelta delle azioni da intraprendere.

Infine, la Robotic Process Automation (RPA) automatizza operazioni ripetitive e meccaniche, eseguendo fedelmente sequenze di click e digitazioni senza alcuna forma di comprensione, memoria o adattamento. La distinzione tra un agente di AI e un sistema automatizzato tradizionale non risiede nell’interfaccia, bensì nella capacità di valutare, pianificare, decidere e agire in modo autonomo, andando ben oltre la generazione di semplici risposte.

Tipologie di Agenti IA: dalla rigidità all’intelligenza distribuita e coordinata

Gli agenti di intelligenza artificiale possono operare singolarmente o in gruppo, eseguire task semplici o contribuire a processi complessi, lavorare in autonomia o in collaborazione con esseri umani. Una distinzione centrale riguarda sia il tipo di modello utilizzato (linguistico o multimodale), sia il livello di autonomia nel compiere uno o più task. Il flow statico si riferisce a una sequenza operativa definita in modo rigido, dove ogni fase di un processo è programmata e pianificata a priori. Questo modello segue percorsi fissi e deterministici, non adatti alla complessità e variabilità delle sfide contemporanee.

Single agent

Il single agent è un singolo agente dotato di intelligenza artificiale che si fa carico delle decisioni operative, adattando autonomamente scelte e strategie in base agli input ricevuti e agli obiettivi da raggiungere. Il single agent può gestire task diversificati e, grazie a meccanismi di memoria, modificare le proprie azioni in base agli input precedenti o a feedback ricevuti, superando i limiti dell’automazione tradizionale. All’interno di questa categoria esistono anche gli agenti single-step o single-task, progettati per eseguire un’azione alla volta. Sono agenti autonomi ma focalizzati, che agiscono come specialisti digitali con un obiettivo preciso, lo eseguono in modo indipendente e generalmente integrano un LLM e una serie di tool o API esterne.

Multi-agent

L’approccio multi-agent prevede la presenza di molteplici agenti autonomi, spesso specializzati e coordinati tra loro, che collaborano per affrontare problemi articolati, dividendosi compiti e responsabilità. Questa sinergia permette di gestire la complessità con grande flessibilità e velocità. In scenari più strutturati, può entrare in gioco un Agent Manager, una sorta di direttore d’orchestra digitale che sovrintende la pianificazione, coordina le interazioni tra agenti e risolve conflitti. Questo tipo di architettura permette di scalare l’intelligenza operativa, distribuendo il carico tra agenti con competenze distinte.

Gli agenti multi-step sono capaci di organizzare autonomamente una sequenza di azioni concatenate senza necessità di istruzioni intermedie. Sono in grado di pianificare, suddividere il compito in sotto-obiettivi e completarli uno alla volta. I workflow-based agents seguono flussi di lavoro dinamici e sono in grado di adattarsi in tempo reale a nuovi input, eccezioni o fallimenti, ricalcolando il piano operativo come navigatori intelligenti.

Il modello “Human-in-the-Loop”: la collaborazione essenziale con l’uomo

In contesti ad alta criticità – come il settore sanitario, legale o della sicurezza – si impone spesso un modello human-in-the-loop, progettato per integrare la supervisione umana nel proprio funzionamento. Questi agenti possono operare in autonomia ma sono programmati per interrompere l’esecuzione in presenza di ambiguità, per attendere l’intervento di un operatore umano. Questo intervento può servire ad aggiungere contesto, chiarire un’informazione o semplicemente confermare un passaggio prima di procedere.

L’approccio human-in-the-loop adotta una logica collaborativa, in cui l’interazione tra intelligenza artificiale e operatore umano diventa parte integrante del processo. In alcuni casi, l’interazione serve anche ad arricchire la base di conoscenza dell’agente: la risposta fornita dall’operatore viene salvata e indicizzata, permettendo all’agente di apprendere dal contesto e riutilizzare in futuro quell’informazione. Questo riduce la probabilità di errori o “allucinazioni”, aumentando la qualità delle risposte e il tasso di successo nella risoluzione dei task.

Architettura, comunicazione e sfide: costruire infrastrutture solide per l’Agentic AI

L’Agentic AI rappresenta una forma avanzata di intelligenza artificiale che combina autonomia decisionale, capacità di ragionamento e adattamento al contesto. Le sue architetture includono componenti modulari:

• il Large Language Model come motore cognitivo,
• l’Agent Manager per il coordinamento,
• una crew di agenti specializzati che cooperano su task articolati.

L’interoperabilità è garantita da protocolli come il Model Context Protocol (MCP). Il MCP regola lo scambio di informazioni tra agenti e ambienti esterni, definendo in modo strutturato il contesto operativo, i compiti e le risorse accessibili. Esso agisce come un interprete, traducendo e uniformando i messaggi, assicurando che tutti gli attori coinvolti comprendano esattamente ciò che viene comunicato. Questa capacità di “parlare la stessa lingua” è essenziale per un’integrazione fluida degli agenti nei flussi aziendali, garantendo al contempo controllo, tracciabilità e sicurezza operativa.

Naturalmente, l’adozione di queste architetture non è priva di sfide.

Tra le principali:

• garantire l’affidabilità delle azioni,
• monitorare in tempo reale il comportamento degli agenti,
• gestire la cooperazione tra entità distribuite,
• assicurare etica, sicurezza e tracciabilità.

Costruire infrastrutture solide richiede non solo potenza computazionale, ma anche regole chiare di collaborazione e responsabilità condivisa.

Piattaforme PaaS per agenti AI: l’ecosistema abilitante per lo sviluppo e l’orchestrazione

L’Agentic AI si fonda sulla cooperazione tra agenti software autonomi e specializzati, capaci di comunicare, coordinarsi e risolvere task complessi in modo distribuito. A supporto di questa evoluzione, sono oggi disponibili diverse piattaforme PaaS (Platform as a Service) complete, pensate per sviluppare, orchestrare e scalare architetture multi-agenti, garantendo interoperabilità, governance e un time-to-market accelerato. La piattaforma ideale per l’Agentic AI consente di realizzare soluzioni modulari, aperte e scalabili.

Grazie al paradigma API-first, al supporto degli standard, ai workflow human-in-the-loop e ai servizi gestiti, è possibile ridurre sensibilmente i tempi di implementazione e costruire architetture in grado di adattarsi a requisiti di business e di governance sempre più esigenti. In un sistema multi-agentico, ogni agente è progettato con competenze specifiche e comunica attraverso un orchestrator. Le piattaforme devono supportare sia architetture event-driven sia orchestrazioni a stati.

Attraverso orchestratori intelligenti, è possibile implementare un Orchestrator Agent che riceve una richiesta e la distribuisce dinamicamente ai sotto-agenti più idonei, gestendo fallback, retry e bilanciamento del carico. Le piattaforme PaaS devono inoltre garantire la compatibilità nativa con framework come LangChain, Haystack o Rasa, oltre che con i principali servizi cloud, tramite connettori e SDK.

Strumenti come Data Catalog e Data Safe permettono di gestire in modo conforme la tracciabilità dei dati, l’auditing e la protezione delle informazioni sensibili. Gli agenti possono integrarsi facilmente con sistemi esterni – come CRM, ERP, soluzioni IoT e piattaforme di analytics – garantendo così un ecosistema aperto e interconnesso. È possibile integrare servizi di AI fully managed, come Vision, Language, Anomaly Detection e Document Understanding, come endpoint invocabili direttamente dagli agenti, arricchendone le capacità senza sviluppare modelli da zero.

Come adottare una soluzione di Agenti IA: dalle PMI alla pubblica amministrazione

Integrare agenti di intelligenza artificiale nelle organizzazioni richiede un approccio ampio, che vada oltre la sola adozione tecnologica, includendo aspetti culturali e organizzativi. Il primo passo è definire un insieme chiaro di principi guida che accompagnino tutte le fasi del ciclo di vita degli agenti, includendo accuratezza delle risposte, protezione dei dati, trasparenza del funzionamento e rispetto della privacy e dell’autonomia degli utenti. A livello strategico, i decisori aziendali devono concentrarsi su tre punti chiave per garantire un’adozione efficace degli agenti AI:

1. Valutare con attenzione ogni progetto che richieda tempi lunghi o un uso intenso di risorse, analizzando come l’intelligenza artificiale possa effettivamente semplificare i processi e ridurre inefficienze.
2. Concentrarsi su ambiti a maggiore rilevanza: privilegiare solo interventi marginali può limitare l’impatto complessivo delle iniziative. Orientare l’impiego dell’AI verso problemi più rilevanti o complessi può favorire un cambiamento più significativo nel medio-lungo periodo.
3. Anticipare e gestire i cambiamenti che l’adozione di questi agenti comporta in termini di competenze, struttura organizzativa e modelli operativi. Ciò significa ripensare i ruoli all’interno dell’azienda, investire in formazione continua e rivedere la distribuzione di priorità e risorse tra costi operativi e investimenti strategici.

L’adozione degli Agenti AI nelle PMI: un impulso per produttività e riduzione dei costi

L’adozione degli Agenti di AI nelle piccole e medie imprese rappresenta una trasformazione di grande portata, offrendo numerosi vantaggi. Tra questi:

• incremento della produttività, automatizzando attività ripetitive e permettendo al personale di concentrarsi su compiti a maggior valore strategico e creativo; la riduzione dei costi legati a inefficienze operative e agli errori umani;
• decisioni data-driven grazie ad analisi sofisticate;
• miglioramento dell’esperienza cliente con interazioni personalizzate e risposte tempestive;
• disponibilità continua, operando 24/7;
• scalabilità, adattandosi facilmente a volumi crescenti di lavoro.

Nonostante le opportunità, l’introduzione nelle PMI si scontra con diverse difficoltà: la mancanza di competenze specifiche all’interno del personale, costi di implementazione elevati, difficoltà nel reperire dati di qualità e ben strutturati, integrazione complessa con sistemi IT obsoleti, oneri burocratici e resistenza culturale al cambiamento. Per superare queste sfide, le PMI possono adottare strategie strutturate, come l’investimento nella formazione continua del personale, la promozione di una cultura aziendale orientata all’innovazione, partnership strategiche con startup e centri di ricerca, il miglioramento della gestione dei dati e il rafforzamento della sicurezza informatica.

Gli Agenti AI nella Pubblica Amministrazione: verso servizi più efficienti e reattivi

L’adozione di soluzioni basate su agenti di intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione (PA) rappresenta una grande opportunità per migliorare sia la qualità dei servizi offerti ai cittadini e alle imprese, sia l’efficienza organizzativa interna degli enti pubblici. Gli agenti AI possono elaborare informazioni e prendere decisioni autonome, migliorando la rapidità delle risposte ai cittadini. Grazie alla loro interoperabilità, si integrano con diverse piattaforme e database, facilitando la condivisione delle informazioni tra vari enti pubblici. Inoltre, possono dialogare direttamente con i cittadini tramite chatbot e assistenti virtuali.

L’implementazione di progetti AI consente di rendere i servizi pubblici più reattivi, efficienti ed economicamente sostenibili. L’AI agentica permette significativi incrementi di produttività, automatizzando la fase iniziale di molte attività e gestendo un volume elevato di lavoro più efficacemente rispetto all’intervento umano.

Secondo un’indagine condotta da Agid, su 108 organizzazioni coinvolte:

• il 42% dei progetti AI mira a migliorare l’efficienza operativa,
• il 24% a potenziare la gestione dei dati
• il 18% a ottimizzare l’accesso ai servizi.

Tuttavia, permangono criticità importanti, come la qualità spesso insufficiente dei dati usati per l’addestramento, la prevalente dipendenza da consulenti esterni per competenze specifiche e la scarsità di KPI definiti. Per superare tali sfide, è necessario puntare su tecnologie affidabili, migliorare la qualità e la gestione dei dati, innovare il procurement pubblico, adottare una pianificazione strategica con obiettivi chiari e indicatori di performance, e promuovere metodologie di open innovation e lo sviluppo di competenze specifiche.

L’AI Agentica nelle imprese: natività, dati e vantaggio competitivo integrato

Oggi le aziende cercano nell’intelligenza artificiale un vantaggio competitivo concreto. La strategia dovrebbe partire da un principio chiaro: l’intelligenza artificiale agentica deve essere innanzitutto nativa e integrata, non aggiunta. Dovrebbe essere infusa in ogni livello dello stack tecnologico, dall’infrastruttura cloud ai database, fino alla suite applicativa. Tutto dovrebbe essere pensato per rendere l’AI agentica una parte naturale e invisibile del modo in cui le aziende lavorano ogni giorno.

L’AI inizia dai dati: senza dati coerenti e condivisi, non è possibile costruire modelli affidabili. Le applicazioni, il database e l’infrastruttura cloud dovrebbero condividere lo stesso modello dati e di sicurezza. Questo permette di creare agenti che capiscono davvero il contesto aziendale, non dovendo essere addestrati a riconoscere cosa sia una fattura o un ordine, perché nascono da un sistema che li conosce in profondità.

Gli agenti AI, se costruiti a partire da dati coerenti e condivisi, sono in grado di rispettare i controlli di accesso esistenti e operare all’interno delle stesse regole di sicurezza e compliance. L’AI agentica sta anche spingendo sempre più aziende a migrare al cloud, offrendo un’opportunità per ripensare i processi e liberare risorse.

Solo Creator, Micro SaaS e “Vibe Coding”: nuove forme di imprenditorialità digitale

Negli ultimi tempi sta prendendo forma una nuova ondata imprenditoriale, guidata da singoli sviluppatori che sfruttano l’intelligenza artificiale generativa non solo come motore tecnologico, ma come leva per creare prodotti digitali eleganti, mirati e immediatamente utili. È il fenomeno dei “solo creator”: professionisti indipendenti che, spesso senza team né finanziamenti, riescono a costruire e lanciare SaaS (Software-as-a-Service) in tempi rapidissimi, grazie all’uso di LLM, strumenti no-code/low-code e una profonda attenzione al design dell’esperienza utente. Questi nuovi imprenditori digitali cercano di costruire micro-prodotti ad alto valore aggiunto, pensati per risolvere un problema preciso con efficienza. Esempi includono ExcelFormulaBot, un’applicazione che traduce richieste in linguaggio naturale in formule per Excel, o FounderPal, uno strumento di marketing AI che produce in automatico strategie di comunicazione. Questi progetti incarnano un nuovo approccio, definito “vibe coding”: non si punta solo alla funzionalità tecnica, ma anche a creare un’esperienza coerente, curata, riconoscibile. L’AI, in questo contesto, è il catalizzatore che consente di ridurre drasticamente tempi di sviluppo, costi operativi e barriere all’ingresso.

Benefici amplificati per le organizzazioni: dall’automazione intelligente all’innovazione dei modelli di business

Gli agenti di AI stanno emergendo come strumenti chiave per le aziende, capaci di orchestrare processi complessi e decisioni con intelligenza e autonomia. Offrono un’automazione intelligente ben oltre i limiti dell’RPA tradizionale, apprendendo e prendendo decisioni autonome per gestire situazioni eccezionali, trasformando processi manuali e statici in dinamici e ottimizzati end-to-end. In parallelo, rivoluzionano la gestione della knowledge base aziendale, trasformando archivi di dati in una mappa vivente della conoscenza, continuamente aggiornata e fruibile, colmando lacune informative e offrendo conoscenza just-in-time.

Questi agenti abilitano inoltre una personalizzazione dei servizi senza precedenti, grazie a interazioni altamente contestuali e adattive, riconoscendo le esigenze individuali e modulando risposte o offerte in tempo reale. Un caso concreto si trova nei servizi di assistenza clienti, dove agenti AI gestiscono richieste via chat o e-mail, consultando i sistemi aziendali e offrendo risposte mirate.

Tutti questi benefici si traducono in maggiore efficienza operativa, delegando compiti ricorrenti e dispendiosi, riducendo costi e tempi, e liberando il personale umano per attività a più alto valore aggiunto. Gli agenti AI funzionano 24/7 senza pause, garantendo continuità operativa e velocità di esecuzione. Dal punto di vista dell’innovazione del modello di business, gli agenti AI aprono nuove prospettive, agendo come “co-piloti” digitali al fianco di manager e team nei processi decisionali e operativi. Forniscono suggerimenti e insight in tempo reale, aiutando a prendere decisioni più informate e accelerando la trasformazione digitale dell’organizzazione. Infine, un vantaggio cruciale è la loro capacità di integrarsi facilmente nei sistemi esistenti grazie ad API, protocolli standard e architetture flessibili, fungendo da ponte intelligente tra diverse tecnologie senza stravolgere i software gestionali o le piattaforme.

Casi applicativi: l’AI Agentica nel settore produttivo, nei servizi e nell’assistenza clienti

Il paper include diversi esempi applicativi che dimostrano l’efficacia degli agenti AI in vari settori.

HPE, con la sua piattaforma LAT-Mesh (LLM Agentic Tool Mesh), ha semplificato l’orchestrazione e la gestione di agenti e strumenti basati su LLM in ambienti complessi. Questa soluzione open-source offre un repository centralizzato per strumenti specializzati e un motore di ragionamento che coordina le attività, promuovendo la collaborazione tra agenti specializzati e adottando principi di governance federata. I risultati includono una riduzione della complessità, maggiore autonomia per i gruppi aziendali e un’accelerazione nell’adozione di soluzioni GenAI.

Oracle ha implementato, in collaborazione con Technology Reply, una soluzione multi-agente per Pusterla 1880, azienda italiana specializzata nella produzione di packaging di lusso. Tre agenti intelligenti – AI Configurator Assistant, Notes Analysis Assistant e Estimate Assistant – analizzano i brief in linguaggio naturale, estraggono specifiche tecniche e generano preventivi precisi, riducendo del 90% i tempi di stima dei costi e automatizzando la creazione dei preventivi.

Syllotips ha fornito a Eolo, società di telecomunicazioni, un agente human-in-the-loop AI integrato in Microsoft Teams e nei principali CRM per supportare gli operatori di call center. L’agente cerca soluzioni nella sua base di conoscenza e, se rileva informazioni mancanti, apre verifiche automatiche verso i supervisori, che convalidano e arricchiscono il contenuto. Questo porta a risposte veloci e coerenti, riducendo l’impatto delle richieste ripetitive sui supervisor.

Salesforce, con la sua piattaforma Agentforce, ha supportato Amplifon, leader globale nella cura dell’udito, nell’automazione della gestione delle agende e dei follow-up. Agentforce interagisce autonomamente con i clienti tramite SMS, propone appuntamenti intelligenti, si integra in tempo reale con Service Cloud e invia conferme automatiche, riducendo il carico amministrativo e migliorando l’esperienza cliente.

Anche Finnair, la compagnia aerea finlandese, ha adottato Agentforce per potenziare il servizio clienti 24/7. L’agente conversazionale avanzato combina dati dal sito di Finnair, dal CRM Service Cloud, dal sistema di prenotazioni Amadeus e dal programma fedeltà Finnair Plus per rispondere in tempo reale a domande specifiche e personalizzare ogni risposta, risolvendo automaticamente l’80% delle richieste clienti e riducendo del 25% i tempi di onboarding per i nuovi operatori.

Conclusioni: collaborazione uomo-macchina per il futuro dell’AI in Italia

Gli agenti di intelligenza artificiale rappresentano uno dei più promettenti orizzonti dell’innovazione digitale, con un potenziale trasformativo che attraversa numerosi settori. Il loro impiego può migliorare in modo significativo la qualità della vita e l’efficienza operativa, offrendo alle imprese nuove opportunità di sviluppo e competitività. È fondamentale comprendere che gli agenti AI non sono destinati a sostituire i lavoratori, ma a lavorare al loro fianco. Vanno intesi come alleati digitali, in grado di potenziare le capacità umane e arricchire i processi aziendali con nuovi livelli di efficienza, creatività e innovazione. Per rendere possibile un’adozione efficace, sicura e responsabile di questi strumenti, è necessario un sistema di governance attento e lungimirante. I governi sono chiamati a rafforzare le proprie strategie per l’adozione dell’AI, superando gli ostacoli normativi, amministrativi e culturali. Serve un approccio normativo basato sul rischio, che sappia distinguere i diversi contesti d’uso e proporzionare le regole, garantendo trasparenza e responsabilità.

L’investimento nella formazione e nell’alfabetizzazione digitale è cruciale, assicurando che tutte le figure coinvolte acquisiscano e aggiornino costantemente le competenze necessarie. Infine, per promuovere uno sviluppo equo, sicuro e trasparente, occorre costruire un quadro normativo armonizzato a livello internazionale, allineato con l’AI Act dell’Unione Europea. La sinergia tra uomo e tecnologie può accelerare l’innovazione, migliorare la qualità dei servizi e consolidare il vantaggio competitivo, facendo dell’intelligenza artificiale una risorsa operativa efficiente e di supporto concreto.