L’intelligenza artificiale sta vivendo una nuova fase di sviluppo, con il passaggio da strumenti assistivi e guidati dall’utente a veri e propri agenti autonomi in grado di prendere decisioni, apprendere e operare con margini di autonomia crescente. Questa trasformazione è resa possibile dall’evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni LLM e dalle interfacce in linguaggio naturale, che consentono di superare le barriere tecniche tradizionali.
Indice degli argomenti
Cosa sono gli agenti AI
Gli agenti AI sono sistemi progettati per svolgere compiti in modo autonomo. Possono essere semplici strumenti reattivi, come i chatbot, oppure sistemi adattivi in grado di apprendere dal contesto, pianificare e agire per obiettivi. Alcuni operano entro confini predefiniti, altri interagiscono dinamicamente con l’ambiente.
Agenti autonomi in azienda: dove vengono già utilizzati
Gli agenti AI sono già attivi in numerosi settori e stanno trasformando processi consolidati in molteplici ambiti applicativi.
Agenti AI nel customer service
Nel customer service, ad esempio, si stanno diffondendo interfacce intelligenti capaci di ricordare le interazioni precedenti con l’utente e rispondere in modo contestuale a richieste complesse. Un esempio è l’assistente MyVW di Volkswagen, alimentato da Google Gemini, che fornisce supporto personalizzato ai conducenti.
Agenti AI e programmazione
Nel campo della programmazione, gli agenti AI aumentano la produttività degli sviluppatori, ma consentono anche a utenti non tecnici di generare codice attraverso linguaggio naturale. Questa democratizzazione rappresenta un cambio di paradigma nella creazione di software.
Agenti AI nel marketing e nella gestione delle campagne
Nel marketing e nella gestione delle campagne, gli agenti sono utilizzati per personalizzare i messaggi, ideare programmi di fidelizzazione e automatizzare la comunicazione con il cliente. Strumenti come quelli sviluppati da Antavo rappresentano un esempio avanzato di agenti AI applicati alla fidelizzazione del cliente. L’agente sviluppato dalla piattaforma AI Loyalty Cloud è in grado di analizzare i dati comportamentali dei consumatori, incrociarli con gli obiettivi strategici del brand e proporre autonomamente campagne di loyalty personalizzate.
Questo tipo di agente non si limita a eseguire compiti preimpostati, ma contribuisce attivamente alla fase di ideazione strategica, generando proposte supportate da visualizzazioni grafiche e simulazioni. Inoltre, può interfacciarsi con altri agenti aziendali per ottimizzare l’esecuzione delle campagne e supportare anche il servizio clienti con informazioni contestuali e storiche sul singolo utente, aumentando coerenza e tempestività delle risposte.
Agenti AI nelle risorse umane e nel comparto finanziario
Nel settore delle risorse umane, gli agenti AI intervengono nella selezione dei candidati, nell’onboarding, nella pianificazione delle attività, nella previsione del turnover e nell’individuazione dei fabbisogni formativi, contribuendo a una gestione più analitica e proattiva del capitale umano.
Nel comparto finanziario, gli agenti assistono nella definizione di strategie di investimento, nell’individuazione di transazioni sospette e nella gestione dei portafogli, spesso operando in tempo reale. In ambito sanitario, l’intelligenza artificiale agentica trova impiego nella diagnostica autonoma basata su immagini e dati clinici, nella chirurgia assistita da robot, nel monitoraggio continuo dei pazienti e nella gestione delle complicanze post-operatorie.
Agenti Ai nel settore legale, industriale e logistico
Nel mondo legale, gli agenti redigono bozze contrattuali, analizzano la giurisprudenza, prevedono possibili esiti giudiziari e suggeriscono argomentazioni sulla base dei precedenti. Nel settore industriale e logistico, gli agenti AI sono impiegati nella manutenzione predittiva, nel controllo di qualità in tempo reale e nell’automazione del trasporto, come dimostrano i progetti di camion senza conducente già in fase di sperimentazione negli Stati Uniti.
Agenti AI nel retail
Infine, nel retail, gli agenti monitorano e gestiscono i livelli di inventario, analizzano i dati di vendita per prevedere la domanda futura e ottimizzano l’intera supply chain, contribuendo a migliorare l’efficienza operativa e la soddisfazione del cliente.
Vantaggi misurabili degli agenti AI in azienda
Pascal Bornet, autore del libro Agentic Artificial Intelligence: Harnessing AI Agents to Reinvent Business, Work, and Life, è un esperto riconosciuto nel campo dell’automazione intelligente e ha ricoperto ruoli di leadership presso McKinsey ed EY. Il suo lavoro si concentra sull’applicazione dell’intelligenza artificiale per migliorare i processi aziendali, con una particolare attenzione all’impatto umano delle tecnologie emergenti. Secondo i dati raccolti da Pascal Bornet e dal suo team, come riportato nel report pubblicato dal Financial Times, che analizza l’adozione di agenti AI basati su LLM di livello 3 in 167 aziende operanti in diversi settori, emergono benefici misurabili e significativi.
In particolare, nell’ambito del customer service si osserva un risparmio di tempo compreso tra il 12% e il 30%, grazie alla maggiore capacità degli agenti di gestire richieste complesse e fornire risposte personalizzate. Le operazioni interne beneficiano di incrementi di efficienza ancora più marcati, con guadagni stimati tra il 30% e il 90%, derivanti dalla riduzione delle attività manuali e dall’automazione di flussi ripetitivi. Nel campo delle vendite e del marketing, l’utilizzo di agenti AI contribuisce a una maggiore personalizzazione delle campagne e a un migliore allineamento delle azioni commerciali con le esigenze del cliente, con conseguente aumento dei ricavi variabile tra il 9% e il 21%. Questi risultati, pur contestualizzati in aziende già predisposte all’innovazione digitale, offrono un’indicazione chiara del potenziale trasformativo dell’AI agentica per chi è in grado di integrarla efficacemente nei propri processi.
I limiti tecnologici e culturali degli agenti AI
Siamo ancora lontani dal raggiungimento di una piena autonomia operativa degli agenti AI. Oggi la maggior parte di questi sistemi si colloca ai livelli 2 o 3 su una scala da 0 a 5, mutuata dal settore delle auto a guida autonoma. I livelli 4 e 5, che rappresentano la piena autonomia decisionale e operativa in qualsiasi contesto senza input umano, restano per ora a uno stadio teorico o limitati a domini molto ristretti.
Uno dei principali ostacoli riguarda la qualità e la coerenza dei dati: molti agenti faticano a operare in ambienti con dati disomogenei, rumorosi o incompleti. A ciò si aggiunge la mancanza di protocolli standard per l’interoperabilità tra sistemi diversi, che limita la possibilità di creare ecosistemi multi-agente realmente integrati e scalabili. Le preoccupazioni legate alla sicurezza informatica e alla tutela della privacy rappresentano un ulteriore freno. La proliferazione di punti di accesso e la possibilità di azioni non intenzionali rendono necessarie solide misure di controllo e contenimento. Anche sul piano culturale, la fiducia nell’autonomia delle macchine è ancora bassa, tanto tra gli utenti quanto tra manager e clienti. La resistenza si accentua in settori regolamentati o dove l’errore ha un impatto elevato. Infine, non vanno sottovalutati i limiti infrastrutturali. Gli agenti AI richiedono potenza computazionale e capacità di memoria significative, il che comporta costi crescenti e una competizione per risorse che potrebbero diventare scarse, specie in contesti ad alta intensità operativa.
Come adottare gli agenti AI in azienda in modo efficace
Adottare agenti AI in azienda richiede un approccio strategico e graduale, orientato alla concretezza. Il primo passo consiste in un’attenta analisi dei bisogni specifici dell’organizzazione: non è sempre necessario implementare l’agente più sofisticato, ma piuttosto quello più adatto agli obiettivi operativi e alle risorse disponibili. Una scelta efficace passa per la comprensione dei processi da ottimizzare e delle funzioni dove l’autonomia dell’agente può generare un impatto reale.
Un criterio pragmatico per iniziare è quello di puntare su attività semplici, ripetitive e ben strutturate, come la verbalizzazione dei meeting, il follow-up automatico o la classificazione di richieste standard. Questo consente di testare il valore degli agenti in contesti controllabili, riducendo il rischio e favorendo l’accettazione interna.
Altro aspetto fondamentale è la definizione chiara degli obiettivi. Stabilire con precisione cosa l’agente deve fare, quali sono i criteri di successo e quali le soglie di errore tollerabili permette di limitarne le azioni impreviste e facilita la supervisione umana nei casi critici.
L’adozione efficace passa anche attraverso investimenti in governance, competenze e trasparenza.
Occorre formare i team coinvolti, predisporre meccanismi di monitoraggio e disporre di procedure che assicurino il rispetto delle normative, in particolare in materia di dati e responsabilità. Infine, è preferibile progettare strumenti nativamente pensati per operare con l’AI, piuttosto che limitarsi ad aggiungere componenti AI a sistemi esistenti. Gli strumenti “AI-native” sono concepiti per integrare al meglio l’automazione e l’interazione cognitiva degli agenti, garantendo maggiore coerenza tra processi, dati e decisioni.
Implicazioni strategiche e casi aziendali reali
Il caso di Klarna offre uno spunto utile per riflettere sulle contraddizioni e sulle complessità dell’adozione degli agenti AI su larga scala. L’azienda fintech svedese aveva annunciato a fine 2024 l’intenzione di dimezzare il numero dei propri dipendenti grazie all’introduzione dell’AI, in particolare nel servizio clienti, sostituendo circa 700 operatori umani con un assistente virtuale. Dopo dopo alcuni mesi, l’esperimento ha mostrato i suoi limiti: la qualità percepita del servizio era peggiorata, soprattutto nei casi più complessi o emotivamente delicati.
Il CEO Sebastian Siemiatkowski ha ammesso pubblicamente che l’enfasi sulla riduzione dei costi aveva avuto come conseguenza un peggioramento dell’esperienza cliente, spingendo l’azienda a reintegrare personale umano per garantire la possibilità di interazione diretta. Questo dietrofront evidenzia quanto sia importante un approccio bilanciato e realistico nell’integrazione dell’AI, specialmente in quei contesti in cui la relazione umana resta cruciale. La transizione verso agenti autonomi non può essere guidata esclusivamente da logiche di efficienza: servono sensibilità, sperimentazione controllata e capacità di adattare i modelli organizzativi alle reali esigenze degli utenti.
Considerazioni finali sulla trasformazione agentica
Gli agenti AI rappresentano una delle frontiere più avanzate della trasformazione digitale, ma non vanno considerati come semplici strumenti incrementali. Il loro impatto è sistemico, agiscono sui processi, ridefiniscono ruoli e competenze, aprono nuove possibilità di creazione di valore. Per le aziende che scelgono di adottarli per prime, ciò significa poter contare su un vantaggio competitivo non solo tecnologico ma anche culturale, poiché l’apprendimento iterativo e continuo consente di affinare le capacità dell’agente nel tempo e di modellare l’organizzazione attorno a nuovi paradigmi operativi.
Questo potenziale richiede di essere incanalato con visione strategica, responsabilità e attenzione alla governance. Senza questi elementi, il rischio è di incorrere in derive controproducenti: perdita di fiducia da parte di clienti e dipendenti, decisioni non trasparenti, o implementazioni che generano più complessità che benefici. Il futuro dell’automazione intelligente sarà sostenibile solo se accompagnato da una reale capacità di governo della tecnologia, da una riflessione etica sui suoi impatti e da una progettualità che ponga al centro le persone e i risultati concreti. Gli agenti AI sono una leva potente, ma vanno guidati con consapevolezza e non semplicemente lasciati agire.
