Agentic AI: l’evoluzione autonoma dell’intelligenza artificiale nelle imprese

A cura di Mirko Gubian, Global Demand Senior Manager & Partner di Axiante

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha registrato progressi notevoli anche nel mondo aziendale. Si è passati dagli algoritmi iniziali, capaci di analizzare dati strutturati all’interno di contesti definiti, all’intelligenza artificiale predittiva, che ha dato alle imprese la possibilità di anticipare scenari futuri e prendere decisioni basate sui dati, mentre il recente sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa, è stato accompagnato da un’ondata di entusiasmo — a volte eccessivo — per le possibili integrazioni di queste tecnologie nei processi aziendali.

Attualmente le organizzazioni sono impegnate a trasformare l’interesse per l’intelligenza artificiale in valore concreto. Una fase che vede sullo sfondo una nuova frontiera: quella dell’Agentic AI. Infatti se l’AI generativa è una tecnologia potente ma tendenzialmente “passiva” – nel senso che fornisce output a partire da input – l’AI agentica aggiunge un ulteriore livello: autonomia e proattività dinamica. Un agente AI non si limita a generare contenuti o risposte, ma prende decisioni, pianifica azioni e apprende in modo continuo, interagendo con sistemi e persone.

Azioni, non solo risposte

Per le aziende, questo può rappresentare un salto evolutivo significativo. Le principali applicazioni dell’Agentic AI oggi si concentrano in grande parte sull’evoluzione dell’automazione dei processi aziendali. Se i modelli tradizionali operano su task rigidi e ben definiti, un agente AI consente di affrontare situazioni complesse, dinamiche e in parte impreviste.

Ma l’AI agentica è anche in grado di gestire interi flussi di lavoro, orchestrare strumenti e repository diversi, monitorare obiettivi, agire e reagire agli imprevisti. Può, ad esempio, curare la relazione con il cliente in modo continuo, cogliendone intenzioni ed emozioni, oppure automatizzare processi di acquisto analizzando disponibilità dei fornitori, stock, trend di vendita e previsioni della domanda.

I dati, risorsa strategica

L’attenzione che questa tecnologia sta ricevendo in ambito aziendale testimoniata dal crescente numero di proof of concept, è legata non solo al bisogno di automazione, ma anche alla volontà delle imprese di utilizzare i dati come risorsa strategica per l’efficienza e la crescita.

In quest’ottica, l’intelligenza artificiale agentica gioca un ruolo fondamentale, permettendo di sfruttare i dati in modo dinamico e autonomo. Nello specifico, grazie a essi può:

• Coordinare attività cross-funzionali, ad esempio integrando marketing, vendite e customer service senza necessità di interventi manuali;
• Orchestrare sistemi eterogenei, come CRM, ERP, piattaforme di analytics e tool di project management, fungendo da “collante intelligente” tra essi;
• Gestire attività in autonomia, pianificando, monitorando ed eseguendo azioni secondo obiettivi aziendali, aggiornando lo stato dei progetti o segnalando criticità in tempo reale;
• Apprendere dai dati, migliorando nel tempo l’esecuzione dei task, riducendo errori e ottimizzando le decisioni.

I dati rappresentano la base di queste attività. Senza di essi, un agente AI non potrebbe prendere decisioni né agire.

L’importanza dell’umano

Nonostante il notevole potenziale dell’Agentic AI nel generare efficienza e crescita aziendale, non va sottovalutato che questa tecnologia è ancora in una fase relativamente iniziale. Inoltre, sebbene questi sistemi possiedano capacità avanzate di ragionamento ed esecuzione autonoma, non eliminano – anzi accentuano – le sfide legate a sicurezza, etica e conformità.

La maggior parte degli esperti concorda infatti sul fatto che l’adozione degli agenti AI richieda da un lato un solido framework di governance, per allineare le decisioni dell’agente alla strategia aziendale e alle normative vigenti; dall’altro processi “human in the loop”, che prevedano supervisione, intervento e collaborazione umana al fine di garantire che le azioni dell’agente AI siano coerenti con obiettivi, valori e vincoli aziendali, oltre che le leggi vigenti, per esempio attraverso l’approvazione di decisioni critiche o la supervisione delle azioni correttive in determinati ambiti.

Axiante: dati e soluzioni per la competitività

I dati si confermano quindi un asset sempre più strategico anche per l’adozione delle nuove tecnologie. In un contesto macroeconomico instabile e complesso, in cui il successo si gioca sulla capacità di reagire, innovare e generare efficienza, Axiante si impegna a supportare le aziende nel valorizzare i dati e le soluzioni evolute che li alimentano per aumentare l’efficacia e la velocità decisionale, con un impatto diretto su flessibilità operativa, competitività e performance.Inizio modulo