Agenti AI, tutto ciò che le aziende devono sapere: la guida

Cosa sono (e cosa non sono) gli Agenti di AI

Un Agente di Intelligenza Artificiale si distingue per la capacità di osservare l’ambiente circostante, raccogliere informazioni rilevanti, elaborare piani d’azione e agire in modo coerente rispetto a un obiettivo, anche in assenza di istruzioni esplicite per ogni passaggio. Non si tratta semplicemente di una tecnologia reattiva, ma di un sistema dotato di una propria logica operativa, capace di adattarsi, apprendere e interagire con altri strumenti e attori, sia umani che digitali.

A differenza di chatbot basati su regole o di assistenti virtuali che seguono script predefiniti, l’agente di IA è un’entità che agisce sulla base di uno stato interno e di una memoria articolata, che può includere sia il contesto immediato dell’interazione sia conoscenze a lungo termine acquisite nel tempo. È in grado di ragionare, pianificare azioni multi-step e aggiornare le proprie strategie in base agli esiti delle operazioni svolte. Inoltre, può connettersi a strumenti esterni come database, CRM, piattaforme di messaggistica o gestionali aziendali, eseguendo operazioni complesse che vanno ben oltre la semplice risposta a una domanda.

Gli elementi chiave dell’architettura agent AI

Nel rapporto si sottolinea che l’agente IA più evoluto nasce dalla combinazione tra modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e un’architettura tecnica che ne potenzia la capacità operativa. Al centro di questa architettura si trova il LLM, che funge da motore cognitivo, ma la sua efficacia dipende dalla presenza di un Agent Manager che ne coordina l’attività, della memoria a lungo termine e della possibilità di interagire con strumenti esterni attraverso API o plugin.

La sinergia tra queste componenti consente all’agente non solo di comprendere il linguaggio naturale, ma anche di pianificare azioni, monitorarne l’esecuzione e adattarsi alle condizioni operative.

Per comprendere appieno cosa non è un agente IA è utile osservare le tecnologie a cui spesso viene erroneamente assimilato. I sistemi RPA, ad esempio, automatizzano compiti ripetitivi e ben strutturati, ma non possiedono alcuna autonomia né capacità di apprendimento. Gli assistenti virtuali basati su LLM sono certamente più evoluti, ma rimangono confinati entro una logica reattiva, interpretano comandi, restituiscono risposte coerenti, ma non orchestrano attività né prendono decisioni indipendenti. L’agente, invece, è proattivo, riceve un obiettivo e lo traduce in una serie di azioni, selezionando strumenti e strategie più adatti al contesto.

Una nuova forma di interazione

Questa differenza non è solo tecnica, ma culturale e organizzativa. L’agente IA rappresenta un nuovo modo di concepire il rapporto tra uomo e macchina, in cui la tecnologia non si limita a supportare, ma diventa parte attiva della struttura operativa. È proprio questa sua natura trasformativa che lo rende uno dei più potenti strumenti oggi disponibili per la digitalizzazione profonda dei processi aziendali e amministrativi.

Agenti AI: tipologie e architetture

Il rapporto propone una classificazione degli agenti di intelligenza artificiale basata sul grado di autonomia, sulla capacità di pianificazione e sull’architettura tecnologica sottostante. Questo approccio consente di distinguere tra:

• modelli semplici, focalizzati su singole attività e
• sistemi complessi, distribuiti e cooperativi, in grado di affrontare missioni articolate e adattarsi dinamicamente al contesto operativo.

Agenti semplici

La prima forma di agenti descritta è quella dei cosiddetti single agent, ovvero agenti autonomi specializzati che svolgono un compito specifico con una certa flessibilità. Questi agenti sono dotati di capacità decisionali e possono adattare le loro azioni in base alle informazioni ricevute o a variazioni del contesto.

Operano come “unità intelligenti” all’interno dei processi, fornendo risposte e azioni mirate senza richiedere una struttura di coordinamento esterna. Possono ad esempio redigere un report personalizzato, aggregando dati provenienti da più fonti e integrando strumenti esterni per l’elaborazione.

Sistemi complessi multi agent

A un livello superiore si collocano i sistemi multi-agent, in cui una pluralità di agenti, ciascuno con competenze specifiche – coopera sotto il coordinamento di un orchestratore.

In queste architetture distribuite, ogni agente gestisce un segmento del processo e comunica con gli altri per condividere dati, sincronizzare attività e ottimizzare il risultato complessivo.

Il coordinamento è spesso affidato a un Agent Manager, che funge da direttore d’orchestra digitale, intervenendo in caso di conflitti, ottimizzando la pianificazione e adattando la strategia generale.

Un esempio applicativo può essere la gestione di una supply chain, in cui agenti distinti si occupano di approvvigionamento, logistica, ordini e relazioni con i fornitori.

Agenti multi step

Un’altra categoria analizzata è quella degli agenti multi-step, che si caratterizzano per la capacità di pianificare ed eseguire una sequenza di azioni concatenate in autonomia.

A differenza del single agent, che agisce principalmente su istruzione singola, il multi-step agent riceve un obiettivo complesso e lo scompone in sotto-obiettivi, gestendone l’esecuzione fino al completamento.

Questa configurazione è utile per compiti che richiedono più fasi, come la stesura di un documento articolato o lo sviluppo di un’applicazione software.

Human in the loop con gli agenti

Infine, il modello human-in-the-loop introduce una logica ibrida, in cui l’agente opera in autonomia ma prevede momenti di supervisione umana, soprattutto quando si presentano ambiguità, criticità o scelte ad alto impatto.

Questa architettura permette di bilanciare efficienza e controllo, ed è particolarmente indicata in ambiti regolati o ad alta sensibilità, come quello legale, sanitario o della pubblica amministrazione. La collaborazione tra uomo e agente si configura come un’interazione virtuosa, in cui l’agente apprende dai feedback umani e ne migliora progressivamente le prestazioni.

Le piattaforme abilitanti degli agenti

Le architetture tecnologiche che abilitano queste tipologie di agenti si fondano su piattaforme cloud-native in modalità PaaS (Platform as a Service), dotate di caratteristiche fondamentali come la modularità, l’interoperabilità via API, la scalabilità e l’integrazione con strumenti esterni.

Il Model Context Protocol (MCP) è uno degli standard emergenti per garantire che gli agenti possano comunicare tra loro e con l’ambiente in modo efficace, sicuro e tracciabile.

Tali infrastrutture consentono di sviluppare soluzioni agentiche adattive, capaci di apprendere, migliorarsi e cooperare in contesti complessi e dinamici.

Agenti AI: dimensioni del mercato

Il mercato globale degli agenti di intelligenza artificiale è destinato a una crescita rapidissima nei prossimi anni. La stima per il 2024 si attesta attorno ai 5,1 miliardi di dollari, ma le previsioni parlano di un’espansione che potrebbe superare i 47 miliardi di dollari entro il 2030.

Questo corrisponde a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) superiore al 44%, a testimonianza di un settore che non solo è in pieno sviluppo, ma che si configura come uno dei più strategici nel panorama dell’intelligenza artificiale applicata. L’Italia, pur partendo da una base di dimensioni più contenute, mostra segnali molto promettenti. Il valore del mercato nazionale dell’AI ha raggiunto i 935 milioni di euro nel 2024, con una crescita media stimata per anno del 28% nel periodo 2024–2028.

All’interno di questo contesto, l’AI agentica rappresenta una delle componenti a più alto potenziale, capace di incidere in profondità su settori chiave come manifattura, servizi, sanità, pubblica amministrazione e commercio.

A rafforzare l’interesse verso questi sistemi contribuiscono anche gli sviluppi normativi e le politiche industriali europee, che riconoscono nella capacità di integrare agenti autonomi una leva fondamentale per l’efficienza e la sovranità digitale. Parallelamente, la convergenza con altre tecnologie abilitanti, come il cloud, l’edge computing e la cybersecurity, rende il mercato degli agenti IA particolarmente attrattivo anche per startup e attori emergenti. Questi numeri, se interpretati correttamente, non raccontano solo un trend, ma descrivono una trasformazione profonda nei modelli organizzativi, nelle piattaforme tecnologiche e nei paradigmi produttivi. Comprendere e anticipare questa evoluzione diventa quindi essenziale per le imprese italiane che intendono mantenere competitività e rilevanza nello scenario digitale globale.

Agenti AI: raccomandazioni operative per le imprese

L’integrazione degli agenti di intelligenza artificiale all’interno delle organizzazioni non può essere affrontata come un semplice aggiornamento tecnologico. Si tratta piuttosto di un cambio di paradigma che implica una ridefinizione dei modelli operativi, delle competenze, delle responsabilità e delle piattaforme digitali. Gli agenti IA non si limitano a replicare attività esistenti: li reinterpretano, li collegano in modo nuovo e ne modificano l’architettura sottostante.

Per questa ragione, l’adozione efficace di queste soluzioni richiede un approccio sistemico, strategico e interfunzionale.

Obiettivi

Il primo passo fondamentale è la definizione degli obiettivi, non generici o esplorativi, ma concreti, misurabili e coerenti con le priorità aziendali. L’utilizzo degli agenti IA va indirizzato verso le aree ad alto impatto, in termini di valore generato, margine di miglioramento o efficienza, evitando esperimenti pilota scollegati dai processi reali. È utile partire da attività già parzialmente digitalizzate e che dispongono di dati strutturati, come la gestione documentale, l’analisi previsionale o la customer interaction.

Governance

In secondo luogo, è cruciale stabilire una governance progettuale che coinvolga competenze trasversali, non solo IT e data scientist, ma anche compliance, direzione HR, responsabili legali e business owner. Questo perché gli agenti IA impattano non solo sulla tecnologia, ma anche sulle responsabilità, sulla qualità dei dati, sui criteri di accountability e sui modelli organizzativi.

La qualità, l’accessibilità e la sicurezza dei dati

La qualità, l’accessibilità e la sicurezza dei dati rappresentano il terzo pilastro. Nessun agente, per quanto sofisticato, potrà operare con efficacia in assenza di una base informativa curata. È necessario investire in attività di data governance, mappare le fonti informative, definire standard e garantire che i flussi siano interoperabili e aggiornati.

Infrastrutture necessarie

Dal punto di vista infrastrutturale, occorre dotarsi di piattaforme modulari, scalabili e aperte, capaci di dialogare via API con gli strumenti aziendali esistenti. La logica “API-first” non è più un’opzione, ma una condizione abilitante per lo sviluppo e l’orchestrazione di agenti intelligenti.

In parallelo, è utile monitorare l’evoluzione degli standard emergenti, come il Model Context Protocol, che faciliteranno l’interoperabilità tra agenti e sistemi.

Competenze e risorse umane

Sul piano delle risorse umane, l’adozione dell’AI agentica richiede nuove competenze. È necessario investire in formazione tecnica e strategica, attivare percorsi di reskilling e creare nuove figure professionali in grado di progettare, gestire e valutare l’impatto degli agenti.

Tra queste emergono i profili dell’AI Officer, dell’Agent Architect e dell’Interaction Designer, ruoli ibridi capaci di tradurre le esigenze operative in architetture agentiche funzionali.

Approccio integrato

Infine, l’integrazione degli agenti nei processi non dovrebbe essere vissuta come un’aggiunta esterna, ma come un’evoluzione nativa della struttura operativa. Gli agenti devono essere pensati come nodi intelligenti che si inseriscono organicamente nei flussi, contribuendo non solo all’efficienza, ma anche alla generazione di insight e alla capacità predittiva.

Questo richiede un design processuale attento, capace di armonizzare tecnologia e obiettivi di business. Solo con questo approccio integrato e consapevole le imprese potranno davvero cogliere le opportunità trasformative degli agenti IA e affrontare le sfide di un mercato in rapida evoluzione. L’adozione di agenti IA non è una semplice sostituzione tecnologica, ma richiede un ripensamento dell’architettura organizzativa e dei flussi operativi. Per il contesto italiano con una cultura professionale fortemente relazionale e una crescente pressione sull’aggiornamento delle competenze, la sfida non è solo se automatizzare, ma dove, con quali priorità e con quali modelli di coinvolgimento delle persone.

https://www.agendadigitale.eu/industry-4-0/che-lavoro-sara-con-gli-agenti-ai-un-grande-studio-stanford-da-qualche-risposta/

Focus: Agenti per PMI e Pubblica Amministrazione

Le piccole e medie imprese italiane rappresentano il tessuto vivo dell’economia nazionale, ma spesso faticano ad accedere in modo pieno alle opportunità offerte dalle tecnologie emergenti. In questo contesto, gli agenti di intelligenza artificiale possono costituire un vero e proprio volano di trasformazione, grazie alla loro capacità di automatizzare operazioni complesse, potenziare l’efficienza organizzativa e favorire la transizione verso modelli di gestione più data-driven.

L’approccio agentico è particolarmente adatto per contesti caratterizzati da risorse limitate ma grande flessibilità. In ambito PMI, infatti, gli agenti possono svolgere un ruolo cruciale nel ridurre il carico operativo e liberare tempo e risorse da destinare ad attività a maggior valore aggiunto. Dai processi di generazione e analisi dei preventivi alla gestione dinamica delle offerte, fino al monitoraggio della concorrenza e alla produzione automatizzata di reportistica, gli agenti permettono di aumentare la produttività e migliorare la qualità decisionale anche senza una divisione IT strutturata. Non mancano le sfide.

Le principali riguardano l’accesso a competenze specialistiche, la disponibilità e la qualità dei dati aziendali e la capacità di integrare le nuove tecnologie nei sistemi legacy. Per affrontare questi ostacoli, si suggerisce l’adozione di modelli di accompagnamento alla trasformazione, attraverso collaborazioni con incubatori, competence center, system integrator e università, capaci di guidare l’adozione degli agenti in modo sostenibile e coerente con le specificità delle PMI.

Nel settore pubblico, gli agenti IA possono rappresentare una svolta strutturale per affrontare l’annoso problema dell’efficienza e della qualità dei servizi. Il 42% dei progetti censiti da Agid punta a migliorare l’efficienza dei processi interni, il 24% è orientato alla valorizzazione dei dati disponibili, mentre il 18% mira ad aumentare la fruibilità dei servizi per cittadini e imprese.

Permane un quadro di difficoltà legato alla frammentazione delle banche dati, all’assenza di indicatori di impatto e alla dipendenza da competenze esterne. L’agente IA, in questo scenario, può fungere da catalizzatore per un cambiamento di prospettiva: da una logica orientata all’adempimento a una centrata sul valore generato.

Si pensi, ad esempio, a un agente in grado di rispondere automaticamente a richieste normative, consultare basi di dati pubbliche e produrre documentazione coerente; oppure a un agente che affianchi i funzionari nell’analisi delle istanze o nella verifica documentale, riducendo drasticamente i tempi di istruttoria.

La PA potrebbe così sperimentare una nuova modalità di interazione con i cittadini, più reattiva, accessibile e personalizzata. Sia per le PMI sia per il settore pubblico, è cruciale che l’adozione degli agenti sia accompagnata da una riflessione strutturale, serve una governance del cambiamento che includa la revisione dei processi, la formazione continua e la valutazione d’impatto. Solo così gli agenti IA potranno diventare alleati autentici della produttività, dell’efficienza e dell’equità nei servizi. In parallelo, si diffondono i cosiddetti solo Creator agentici, sistemi che consentono a singoli professionisti o micro-imprese di sviluppare e monetizzare contenuti, servizi o prodotti senza necessità di un’organizzazione strutturata. Grazie a flussi automatizzati e interfacce no-code, questi agenti diventano veri e propri collaboratori imprenditoriali, capaci di amplificare le capacità del singolo.

Casi applicativi degli Agenti in Italia

Nel rapporto vengono riportati numerosi esempi di adozione concreta degli agenti di intelligenza artificiale, distribuiti in diversi ambiti aziendali e amministrativi, con l’obiettivo di illustrare la versatilità e il potenziale trasformativo di questi strumenti.

Nel campo dello sviluppo software, si segnalano agenti capaci di generare porzioni di codice sulla base di requisiti funzionali espressi in linguaggio naturale, di testarli in ambienti simulati e di proporre correzioni o miglioramenti in autonomia. In alcuni casi più avanzati, questi agenti possono operare come “team virtuali” in grado di coordinarsi tra loro per completare task complessi di sviluppo applicativo, risparmiando tempo e riducendo la possibilità di errore umano.

Nell’area commerciale e della gestione delle relazioni con i clienti, emergono esempi in cui gli agenti prendono in carico l’intero ciclo di elaborazione di un preventivo: dalla lettura della richiesta proveniente dal CRM, all’analisi dei dati contenuti nell’ERP, fino alla generazione automatica dell’offerta, adattata a caratteristiche e cronologia del cliente. Questo consente non solo una maggiore velocità, ma anche una personalizzazione spinta e un utilizzo più efficace delle informazioni disponibili.

Nel customer service, si afferma una nuova generazione di agenti che vanno oltre il semplice chatbot, operano su più canali (email, chat, telefono, portale), mantengono una memoria conversazionale persistente, sono in grado di recuperare dati da fonti diverse, adattare il tono della comunicazione e prendere decisioni complesse per la risoluzione dei problemi, coinvolgendo operatori umani solo nei casi più delicati o anomali.

Infine, in ambito knowledge management, sono sempre più diffusi gli agenti che agiscono come potenti motori di ricerca intelligenti all’interno delle basi documentali aziendali.

Questi agenti non si limitano a restituire link o documenti, ma sintetizzano le informazioni, le contestualizzano rispetto al quesito posto, evidenziano eventuali contraddizioni tra fonti e producono risposte articolate e rilevanti. In questo senso, diventano veri e propri collaboratori cognitivi al servizio della conoscenza aziendale. Questi casi dimostrano che gli agenti di IA non sono più una prospettiva futura, ma una realtà già operativa in molti contesti. La loro capacità di combinare comprensione linguistica, pianificazione autonoma e interazione con sistemi complessi li rende strumenti ideali per affrontare le sfide di efficienza, personalizzazione e scalabilità che caratterizzano il contesto competitivo attuale.

Agenti AI per le imprese italiane: i punti chiave

Gli agenti di intelligenza artificiale rappresentano una delle evoluzioni più significative della tecnologia digitale contemporanea. Non si tratta di un semplice miglioramento dei sistemi precedenti, ma di un salto concettuale che ridefinisce il ruolo della tecnologia all’interno delle organizzazioni.

Questi sistemi, infatti, non si limitano ad automatizzare attività ripetitive, ma sono in grado di apprendere, prendere decisioni in autonomia, interagire con altri sistemi e con gli esseri umani, e adattarsi in modo dinamico ai cambiamenti del contesto operativo. Il cuore pulsante di questi agenti è oggi costituito da modelli linguistici di grandi dimensioni, basati sull’architettura Transformer. Questa architettura consente di elaborare e generare linguaggio naturale in modo altamente sofisticato, rappresentando un fondamento solido per la costruzione di capacità cognitive artificiali.

I limiti

Resta importante sottolineare che l’attuale generazione di LLM, pur straordinariamente potente, non è priva di limiti. Questi sistemi possono incorrere in errori di ragionamento, confabulazioni o generalizzazioni improprie, soprattutto in contesti complessi o ambigui. Pertanto, un’implementazione efficace deve prevedere non solo strumenti di controllo e verifica, ma anche un’attenta progettazione dell’interazione tra uomo e agente.

Il futuro degli agenti IA, inoltre, potrebbe non essere legato esclusivamente alla prosecuzione dell’approccio Transformer. Si stanno infatti affacciando nuove architetture e paradigmi ibridi, come i modelli multimodali generalisti e gli agenti bio-ispirati, che promettono di superare alcune delle limitazioni attuali, migliorando la comprensione del contesto e l’adattabilità.

Le imprese e le istituzioni devono quindi mantenere una visione prospettica, capace di accogliere l’innovazione ma anche di valutarne criticamente le implicazioni etiche, operative e organizzative.

L’approccio giusto

In conclusione, l’adozione degli agenti IA non può essere intesa come un’aggiunta tattica a una strategia esistente. Rappresenta una trasformazione che richiede nuove competenze, una governance evoluta, e un impegno continuo nel monitorare l’impatto delle tecnologie. Le imprese italiane, in particolare le PMI, hanno oggi l’opportunità di cogliere un vantaggio competitivo significativo, a condizione che sappiano integrare questi strumenti all’interno di un disegno coerente e consapevole.

Come per ogni fase di profondo cambiamento, la differenza la farà la capacità di apprendere, adattarsi e collaborare con intelligenza, umana e artificiale. Gli agenti di IA non sono un’appendice all’automazione, ma un cambio di paradigma che trasforma il modo di lavorare.

Le imprese italiane, e in particolare le PMI, possono trarne grande beneficio, a patto di adottare un approccio strutturato, consapevole e strategico. Ricordiamo che gli agenti avanzati non sono perfetti. I modelli basati su Transformer possono incorrere in errori di ragionamento, “confabulation” (inventare fatti) e creare generalizzazioni errate in contesti ambigui.

Per i sistemi bio-ispirati, restano ancora grandi sfide su interpretabilità, affidabilità e standardizzazione etica e di sicurezza. Per questo, nell’adozione operativa, è fondamentale mantenere un controllo umano (human-in-the-loop), definire chiare policy di validazione e monitorare continuamente le performance e la compliance degli agenti in attività reali.