In questi ultimi tempi 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.

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’IA generativa è una tecnologia potente ma tendenzialmente “passiva” – nel senso che fornisce output a partire da input – l’IA agentica aggiunge un ulteriore livello: autonomia e proattività dinamica: non si limita a generare contenuti o risposte, ma prende decisioni, pianifica azioni e apprende in modo continuo, interagendo con sistemi e persone.

Per le aziende, questo può rappresentare un salto evolutivo significativo. Le principali applicazioni dell’Agentic AI 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 IA consente di affrontare situazioni complesse, dinamiche e in parte impreviste.

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

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 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

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 sul fatto che l’adozione degli agenti IA 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 IA 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.