L’Agentic AI rappresenta la prossima frontiera dell’automazione aziendale, ma molti non sanno che non tutti i casi d’uso sono adatti.
Sebbene il mercato degli Agents AI stia vivendo un momento di grande fermento, dietro l’entusiasmo si nasconde una realtà complessa. Recenti ricerche di Gartner rivelano che molti vendor stanno praticando “agent-washing” su prodotti esistenti, mentre le organizzazioni faticano a comprendere quando questi sistemi rappresentino davvero la soluzione ottimale rispetto ad approcci più tradizionali come RPA o workflow automation.
La confusione terminologica non aiuta: “Agentic AI” viene utilizzato in modi diversi, dai sistemi più semplici agli ecosistemi multi-agent più complessi. Questa ambiguità rende difficile per i decision maker valutare correttamente investimenti e strategie di implementazione.
Per determinare quando gli Agents AI rappresentano la scelta giusta, è necessario valutare sei capacità fondamentali su uno spettro che va da “minimale” ad “avanzato”: percezione, decisione, azione, agenzia, adattabilità e conoscenza.
Prendiamo l’esempio di un sistema di booking viaggi aziendale. La percezione deve analizzare molteplici fattori come destinazioni, preferenze e disponibilità di trasporti. La capacità decisionale deve gestire trade-off complessi tra durata del viaggio, comfort, costi e impatto ambientale. L’azione richiede l’integrazione con API diverse a seconda del mezzo di trasporto, mentre l’agenzia determina se il sistema può operare autonomamente o necessita validazione umana. L’adattabilità diventa cruciale quando il sistema deve apprendere dalle preferenze degli utenti per personalizzare future interazioni, considerando che la disponibilità di trasporti varia frequentemente e molte situazioni sono imprevedibili. Infine, la conoscenza deve essere sufficientemente ampia per gestire prenotazioni e comunicazioni in un ecosistema integrato.
Gli Agents AI brillano in contesti caratterizzati da complessità dinamica, dove l’ambiente operativo presenta variabili multiple che cambiano frequentemente. I sistemi di gestione della supply chain, ad esempio, devono adattarsi continuamente a variazioni di domanda e cambiamenti normativi che l’automazione tradizionale non può gestire efficacemente.
Questi sistemi eccellono nell’automazione contestuale, dove processi apparentemente simili richiedono approcci diversi basati su sfumature specifiche. Un Agent AI per il Customer Service può interpretare il sentiment del cliente, consultare multiple knowledge base, risolvere problemi complessi e coordinarsi con sistemi esterni, adattando continuamente la sua strategia di risoluzione.
I processi multi-step complessi rappresentano un altro territorio ideale. Mentre l’automazione tradizionale segue percorsi predefiniti, gli Agents AI possono ragionare attraverso sequenze di decisioni interconnesse, gestire eccezioni impreviste e riconfigurare dinamicamente i loro flussi operativi.
Paradossalmente, gli Agents AI possono essere controproducenti quando i requisiti del caso d’uso sono troppo semplici. In ambienti operativi stabili e strutturati, con obiettivi statici e ben definiti, processi rigidi e routine con deviazioni limitate, l’automazione tradizionale risulta più efficiente, affidabile ed economica.
Le limitazioni tecniche attuali rappresentano un altro fattore critico. I modelli probabilistici alla base di molti Agents AI possono “allucinare” o fornire risultati inaccurati, particolarmente problematico in settori sensibili come healthcare, servizi finanziari o operazioni di sicurezza. La latenza introdotta dal ragionamento complesso può renderli inadatti per applicazioni real-time che richiedono risposte istantanee.
Le considerazioni economiche non vanno sottovalutate. I modelli pay-per-use possono rapidamente diventare proibitivi, specialmente per operazioni ad alto volume. Inoltre, molte organizzazioni mancano della readiness organizzativa necessaria, dalle competenze tecniche per l’implementazione alla governance per la gestione dei rischi.
I sistemi multi-agent rappresentano l’evoluzione naturale per contesti particolarmente complessi. La robustezza aumenta significativamente quando collettivi di Agents possono compensarsi reciprocamente e continuare a operare nonostante malfunzionamenti individuali. L’affidabilità migliora attraverso meccanismi di validazione incrociata, dove Agent multipli confrontano risultati prima dell’esecuzione.
La riusabilità diventa un vantaggio strategico quando Agents specializzati vengono progettati per essere modulari e ricombinabili, permettendo di creare ecosistemi flessibili e adattivi, capaci di rispondere con agilità a obiettivi e contesti in continua evoluzione. Tuttavia, questa flessibilità comporta complessità architetturale significativa e richiede sofisticati meccanismi di orchestrazione e coordinamento.
Le organizzazioni che eccellono nell’implementazione degli Agents AI adottano un approccio sistematico che inizia con la valutazione precisa dei requisiti specifici di ogni caso d’uso. Non si tratta di sostituire indiscriminatamente l’automazione esistente, ma di identificare quei contesti dove le capacità uniche di flessibilità, adattabilità e autonomia creano valore misurabile.
Un approccio graduale si dimostra più efficace rispetto a implementazioni massive. Partire da progetti pilota in contesti a basso rischio consente di sviluppare competenze interne, definire una governance solida e pianificare una scalabilità sostenibile basata su evidenze reali. La preparazione al futuro diventa cruciale considerando che le architetture potrebbero diventare completamente Agent-centriche, dove tutti gli strumenti e i workflow verrebbero sostituiti da ecosistemi di Agents AI collaborativi.
Gli Agents AI rappresentano una frontiera tecnologica con del potenziale trasformativo, ma il successo dipende da una comprensione precisa di quando, come e perché utilizzarli. Il valore reale emerge dall’orchestrazione intelligente dell’interazione tra automazione tradizionale, Agents AI e competenze umane, creando ecosistemi operativi che massimizzino i punti di forza di ciascun approccio.
In un panorama tecnologico in rapida evoluzione, la consapevolezza e la capacità di distinguere tra hype e sostanza diventano un vantaggio competitivo decisivo. Le organizzazioni lungimiranti stanno già sperimentando con approcci ibridi, preparandosi per un futuro dove l’Agentic AI non sostituisce l’automazione esistente, ma la eleva a livelli di sofisticazione e adattabilità precedentemente impensabili.
Non si tratta di sostituire indiscriminatamente l’automazione esistente,
ma di identificare quei contesti dove le capacità uniche di flessibilità,
adattabilità e autonomia creano valore misurabile.
Un approccio graduale si dimostra più efficace rispetto a implementazioni massive. Partire da progetti pilota in contesti a basso rischio consente di sviluppare competenze interne, definire una governance solida e pianificare una scalabilità sostenibile basata su evidenze reali. La preparazione al futuro diventa cruciale considerando che le architetture potrebbero diventare completamente Agent-centriche, dove tutti gli strumenti e i workflow verrebbero sostituiti da ecosistemi di Agents AI collaborativi.