Cos'è l'Agentic AI?

Hai sentito parlare di agenti AI — ma cosa significa esattamente AI agentica?

Anche se non ne sei consapevole, l’IA agentica fa già parte della tua vita quotidiana. Nel Blueprism Global Enterprise AI Survey del 2025, il 29% delle aziende ha dichiarato di utilizzare già l’IA agentica — e il 44% prevede di implementarla entro l’anno.

La sua popolarità è comprensibile. "Il sistema AI agentico comprende qual è l’obiettivo o la visione dell’utente e il contesto del problema che sta cercando di risolvere," spiega l’esperto di AI Enver Cetin.

I sistemi agentici stanno cambiando il nostro modo di lavorare.

Aiutiamo le aziende a implementare AI agentica ogni giorno — ecco le cose più importanti da sapere.

Cos'è l'Agentic AI?

AI agentica si riferisce a software in grado di prendere decisioni autonome, spesso progettati per raggiungere obiettivi specifici con il minimo intervento umano.

Questi sistemi prendono decisioni in risposta a condizioni variabili utilizzando consapevolezza del contesto, ragionamento e apprendimento.

L’AI agentica è comunemente utilizzata in assistenti virtuali, automazione aziendale e veicoli autonomi.

Agentic AI vs AI Agents

L’AI agentica e gli agenti AI sono strettamente collegati: l’AI agentica descrive la capacità, mentre gli agenti AI sono una specifica implementazione di tale capacità.

Quindi, mentre l’AI agentica è un concetto più ampio di autonomia e azione, gli agenti AI sono programmi software che incarnano questo concetto.

Tuttavia, l’AI agentica può esistere anche in altri formati oltre agli agenti AI, come sistemi integrati, framework o persino piattaforme su larga scala.

Agentic AI vs. Gen AI

Pur essendo capacità AI distinte, l’AI agentica e l’AI generativa (che genera testo, immagini, musica, codice, ecc.) spesso lavorano insieme.

L’AI agentica si riferisce a un programma con capacità decisionali autonome e alcune di queste decisioni possono includere la generazione. Ad esempio, i sistemi di AI agentica possono utilizzare l’AI generativa per:

• Crea messaggi di marketing personalizzati
• Condividi raccomandazioni di prodotto dinamiche tramite AI conversazionale

Come funziona l’Agentic AI?

L'AI agentica combina percezione, ragionamento e azione per operare in modo indipendente.

Inizia raccogliendo informazioni dal suo ambiente, come testo, immagini o input degli utenti. Utilizzando strumenti come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o il riconoscimento di pattern, interpreta questi dati per comprendere il contesto e identificare il compito da svolgere.

Poi applica il ragionamento per valutare le opzioni, pianificare la strategia migliore ed eseguire i compiti — che si tratti di rispondere agli utenti, gestire sistemi o risolvere problemi.

Successivamente, monitora i risultati e apprende dai feedback, migliorando le prestazioni nel tempo.

Questo ciclo di percezione, pianificazione, azione e apprendimento permette all’AI agentica di gestire compiti complessi e adattarsi a nuove sfide con un intervento umano minimo.

Casi d’uso dell’AI agentica

L’AI agentica è estremamente versatile. Se abbinata a una piattaforma flessibile, il suo potenziale è limitato solo dalla creatività.

Non solo può generare output, ma anche effettuare analisi e suggerire soluzioni.

Gli esperti ritengono che entro il 2028 il 15% delle decisioni quotidiane sarà preso tramite AI agentica. Se hai mai chiesto a ChatGPT un consiglio su come fare qualcosa — ci sei già dentro.

Ecco alcuni dei modi più comuni in cui le aziende stanno potenziando i loro chatbot aziendali con AI agentica:

Automazione del supporto clienti

Probabilmente conosci i chatbot di assistenza clienti tradizionali, ma l’agentic AI può anche potenziare sistemi clienti complessi.

Gartner prevede che l’AI agentica gestirà autonomamente l’80% delle richieste di assistenza clienti (senza intervento umano) entro il 2029.

E onestamente? Ci credo. Ho visto alcuni nostri clienti automatizzare il 98% delle richieste di assistenza utilizzando agenti AI. Possono essere davvero molto efficaci se implementati correttamente.

A differenza dei bot tradizionali che si basano su script rigidi, l’AI agentica si adatta dinamicamente alle esigenze dell’utente. Comprendendo contesto e intenzione, offre soluzioni personalizzate, semplificando le interazioni e aumentando la soddisfazione.

Sono spesso utilizzati per:

• Risolvi i problemi in autonomia
• Escalation dei problemi complessi agli operatori umani (con contesto)
• Analizza le interazioni con i clienti per individuare tendenze

Marketing personalizzato

L’AI agentica è progettata per aumentare l’efficienza in tutto il funnel di vendita, inclusa la generazione di lead con l’AI, la qualificazione dei lead, i follow-up e la prenotazione di demo.

Può anche giocare un ruolo chiave nel nuovo ambito del marketing tramite chatbot portando l’AI conversazionale a un livello superiore: analizza le interazioni dei clienti per perfezionare le strategie di targeting e ottimizzare il coinvolgimento, tutto senza intervento umano.

Gestione lead di vendita

Ci sono molti modi per usare l'AI nelle vendite. L'AI agentica può combinarli al meglio.

Può migliorare i processi di vendita qualificando, dando priorità e coltivando i lead in modo autonomo. I sistemi agentici possono analizzare i dati di coinvolgimento per identificare i potenziali clienti di maggior valore e garantire follow-up tempestivi, integrandosi nel funnel di marketing personalizzato.

L’AI agentica può essere utilizzata per:

• Valuta i lead in base al coinvolgimento e al valore potenziale
• Invia follow-up personalizzati via email o chat
• Notifica ai team di vendita le opportunità ad alta priorità

Assistenza sanitaria

In ambito sanitario, l’AI agentica può semplificare processi amministrativi e clinici. Può fissare appuntamenti, fare triage dei pazienti in base ai sintomi e persino aiutare nella codifica medica.

Finanza e gestione del rischio

I migliori chatbot per la finanza ora sono agentici.

L'AI agentica aiuta ad automatizzare compiti semplici e a fornire informazioni più approfondite per aiutare i dipendenti a prendere decisioni basate sui dati. Può anche:

• Segnala le transazioni sospette per la revisione
• Analizza dati di mercato o dei clienti per fornire raccomandazioni
• Automatizza i controlli di conformità e la rendicontazione delle spese
• Fornire insight sulle tendenze per migliorare il processo decisionale

Moderazione dei contenuti

Monitorare i canali social, individuare contenuti target e agire (cancellare, rispondere o tracciare il sentiment degli utenti) rientra perfettamente nelle capacità dei sistemi IA agentici. Lascia che i dipendenti gestiscano le interazioni più complesse, mentre un sistema agentico si occupa del resto.

Assistenti per la programmazione

Nel 2023, il 10% degli sviluppatori software ha utilizzato assistenti di programmazione. Ma Gartner prevede che il 75% degli sviluppatori userà AI agentica per svolgere le attività quotidiane.

Questi assistenti possono generare codice, ma anche agire come editor e revisori, controllando il lavoro per individuare problemi. Ti assicuro che i miei colleghi ingegneri software lavorano molto più velocemente rispetto a qualche anno fa.

Automazione HR

Utilizzare un chatbot HR è un modo semplice per permettere agli addetti HR di concentrarsi su attività di livello superiore.

L’AI agentica semplifica le operazioni HR automatizzando attività ripetitive come screening dei CV, pianificazione dei colloqui e supporto ai nuovi assunti durante l’onboarding.

Possono anche gestire l’approvazione e la prenotazione delle ferie o la creazione dei turni dei dipendenti.

Tipi di AI agentica

Ci sono molti modi per applicare l’AI agentica. Ecco 5 dei tipi più comuni di AI agentica, incluse le applicazioni reali degli agenti AI e i sistemi che alimentano.

1. AI agentica reattiva

Definizione: Sistemi che rispondono a stimoli o situazioni specifiche senza memoria a lungo termine o capacità di apprendimento.

Esempi: chatbot che gestiscono richieste predefinite, sistemi di raccomandazione.

L’AI agentica reattiva è ideale per eseguire compiti semplici con rapidità e precisione. Questi sistemi sono perfetti per applicazioni che richiedono risposte immediate a condizioni note, come rispondere a FAQ o suggerire prodotti.

2. AI agentica deliberativa

Definizione: Sistemi che utilizzano ragionamento e pianificazione per prendere decisioni, spesso considerando risultati a lungo termine.

Esempi: Veicoli autonomi che navigano nel traffico, AI che gestisce le supply chain.

L’AI deliberativa utilizza logica e previsione per gestire compiti complessi, assicurando che le decisioni siano in linea con obiettivi più ampi. Questi sistemi sono essenziali per applicazioni che richiedono pianificazione strategica e adattabilità.

3. AI agentica interattiva

Definizione: AI progettata per interagire con esseri umani o altri sistemi, spesso in ambienti dinamici.

Esempi: Assistenti virtuali, robot collaborativi (cobot) in ambito industriale.

L’AI agentica interattiva punta a creare interazioni fluide tra persone e macchine. Questi sistemi sono fondamentali in contesti dove comprendere e rispondere alle esigenze degli utenti è centrale per il successo.

4. AI agentica adattiva

Definizione: Sistemi che apprendono e migliorano nel tempo tramite feedback e dati, adattando di conseguenza il proprio comportamento.

Esempi: agenti AI per piattaforme di apprendimento personalizzato, sistemi di pricing dinamico nell’e-commerce.

L’AI adattiva sfrutta i dati per affinare continuamente il proprio processo decisionale e comportamento. Questo tipo di AI è ideale in scenari dove flessibilità e miglioramento nel tempo sono fondamentali per ottenere risultati ottimali.

5. Sistemi Multi-Agente (MAS)

Definizione: Reti di AI agentiche che collaborano o competono per raggiungere obiettivi condivisi o individuali.

Esempi: Swarm robotics, sistemi AI distribuiti per smart grid.

I sistemi multi-agente coinvolgono più entità AI che collaborano per risolvere problemi complessi e su larga scala. Sono molto efficaci in ambienti distribuiti dove i compiti beneficiano di prospettive diverse o strategie collaborative.

Vantaggi dell’AI agentica

Decisioni autonome

‍L’AI agentica si occupa di compiti ripetitivi o complessi, così il tuo team non deve intervenire ogni volta.

Efficienza aumentata

‍Analizzando rapidamente i dati, prendendo decisioni e agendo, l’IA agentica aiuta le aziende a risparmiare tempo e risorse.

Scalabilità

‍Che tu gestisca 10 o 10.000 processi, l’IA agentica si adatta senza problemi, rispondendo a richieste crescenti senza difficoltà.

Adattabilità

‍L’Agentic AI non si limita a seguire uno script: si adatta a nuove informazioni e condizioni, mantenendosi sempre rilevante e precisa.

Miglioramento nella risoluzione dei problemi

‍Grazie alla capacità di ragionare e apprendere, l’IA agentica può affrontare anche le sfide più complesse e trovare soluzioni intelligenti e creative.

Convenienza economica

‍Automatizzando le attività che richiedono molto tempo, l’AI agentica aiuta a ridurre i costi e a sfruttare al meglio le risorse.

Esperienza utente migliorata

‍Dall’assistenza clienti al marketing, l’AI agentica offre interazioni personalizzate e reattive che mantengono alto il coinvolgimento degli utenti.

Disponibilità 24/7

‍A differenza di un team umano, l’AI agentica non si ferma mai, offrendo servizio e produttività 24/7.

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Domande frequenti

1. Come gestisce l’IA agentica le decisioni etiche?

L'AI agentica gestisce le decisioni etiche seguendo regole, politiche o vincoli predefiniti stabiliti dai suoi sviluppatori: non comprende l'etica in modo autonomo. Il comportamento dell'AI riflette i principi etici incorporati nella sua programmazione, quindi la supervisione umana resta fondamentale.

2. L’IA agentica può ignorare input o istruzioni umane?

L’AI agentica non può ignorare input o istruzioni umane a meno che non sia stata progettata esplicitamente per farlo. Per impostazione predefinita, opera entro limiti rigorosi, ma gli sviluppatori possono abilitare percorsi di escalation o eccezioni condizionali per scenari specifici, se necessario.

3. Quali sono i rischi o i limiti dell'AI agentica?

I principali rischi dell’AI agentica includono decisioni basate su dati distorti o azioni indesiderate se configurata male. Risolvere questi problemi può essere difficile senza audit trail dettagliati e sistemi con supervisione umana.

4. L’agentic AI è sempre basata su cloud o può funzionare anche on-premise?

L’AI agentica non è limitata al cloud e può essere eseguita anche on-premise. Sebbene il cloud sia popolare per la scalabilità, molti settori come sanità, finanza e difesa adottano soluzioni on-premise per soddisfare i requisiti di sicurezza.

5. Come si confrontano le prestazioni dell'IA agentica con i team umani in settori specifici?

L’IA agentica supera i team umani nei compiti ripetitivi e ad alta intensità di dati, come l’elaborazione di documenti o la gestione dei ticket di supporto. Tuttavia, in ruoli che richiedono intelligenza emotiva o giudizio morale, come la terapia o l’arbitrato legale, gli umani restano la scelta migliore.