In questi giorni ho avuto modo di portare in aula diverse volte temi di AI, da teoria di base a temi più avanzati, oltre la Gen AI, oltre il tema degli agenti, affrontando temi applicati a diverse industrie. Tra i temi di maggior interesse, forse anche dovuto all’hype sul tema, c’è quello degli Agent AI. Avendo ricevuto molte domande sul tema, dopo le diverse lezioni sintetizzate (proprio grazie a strumenti di ai!) ho tirato giù questo post, focalizzando l’approfondimento su Agent AI ed il cambio di paradigma verso quella che potrà esser sempre più chiamata l’impresa cognitiva.
Non c’è dubbio che gli sviluppi recenti dell’intelligenza artificiale stiano portando a un salto di qualità in tanti ambiti: nel 2025, tra le diverse accelerazioni siamo entrati nell’era degli agenti AI.
Un agente AI è essenzialmente un componente software dotato di autonomia per agire per conto di un utente o di un sistema nell’esecuzione di compiti. Ciò significa che può orchestrare flussi di lavoro complessi, coordinare attività tra più sub-agenti, applicare logica a problemi impegnativi e persino valutare le risposte fornite. In altre parole, invece di limitarsi a rispondere a singole richieste, un agente AI può prendere iniziativa e gestire interi processi al posto nostro, aprendo la strada a un nuovo modo di interagire con la tecnologia.
Abbiamo già incontrato versioni embrionali di agenti AI: dal classico chatbot di assistenza clienti fino a quando chiediamo a un modello generativo come ChatGPT di scrivere un testo, utilizziamo forme rudimentali di agenti intelligenti. La differenza oggi è che i progressi nei modelli generativi di linguaggio (gen AI) hanno sbloccato una serie di nuove possibilità. Gli agenti AI moderni possono pianificare, collaborare tra loro per completare compiti complessi e persino apprendere come migliorare le proprie performance nel tempo. Questo rappresenta un vero cambio di paradigma: si passa da sistemi passivi di sola consultazione a sistemi attivi capaci di agire autonomamente e migliorarsi con l’esperienza.
In breve, gli agenti AI stanno passando dal pensiero all’azione. Negli ultimi 18 mesi giganti tech come Google, Microsoft e OpenAI hanno investito in framework software per abilitare funzionalità agentiche (cioè la capacità dei sistemi AI di agire autonomamente). Il risultato sono applicazioni come Microsoft 365 Copilot, Amazon Q o il progetto Astra di Google (tutte alimentate da modelli linguistici di grande scala), che segnano il passaggio da strumenti basati sulla conoscenza a strumenti orientati all’azione. Nel prossimo futuro, questi agenti potrebbero diventare comuni quanto le applicazioni mobile lo sono oggi. Per le imprese, ciò significa prepararsi a una trasformazione radicale nel modo in cui processi e decisioni vengono gestiti: non più solo dall’uomo con l’ausilio del software, ma da ecosistemi di agenti AI che lavorano al nostro fianco.
Tipologie di Agenti AI e implicazioni organizzative
Non tutti gli agenti AI sono uguali. Possiamo distinguerne diverse tipologie in base al ruolo e allo scopo, ciascuna con meccanismi e impatti organizzativi differenti. Di seguito esaminiamo cinque categorie chiave oggi emergenti, dai “copiloti” personali fino ai lavoratori virtuali AI, evidenziando come differiscono e cosa implicano per le aziende.
Agenti “Copilot” per il potenzialmento individuale
Questi agenti fungono da copiloti per utenti individuali, con l’obiettivo di aumentarne la produttività e le capacità. Esempi attuali sono Microsoft 365 Copilot o OpenAI ChatGPT, che supportano l’utente nella stesura di documenti, nella scrittura di codice o nel reperimento di informazioni. In alcuni casi, i copilot diventano assistenti “smart” tarati sul flusso di lavoro specifico di una persona (ad esempio integrandosi con gli strumenti che quell’utente utilizza quotidianamente). Dal punto di vista organizzativo, l’impatto di questi agenti dipende molto dall’adozione individuale: il loro valore si concretizza solo se i singoli lavoratori li integrano attivamente nel proprio modo di lavorare e sono motivati a sfruttarli. In aziende che promuovono una cultura orientata all’apprendimento e all’innovazione, i copilot AI possono liberare tempo da attività ripetitive, permettendo alle persone di concentrarsi su compiti a maggior valore aggiunto.
Piattaforme di automazione dei Workflow
Questo tipo di agente si concentra sull’automatizzazione di attività multi-step o flussi di lavoro specifici, fungendo da orchestratore ed esecutore intelligente di processi esistenti . Immaginiamo un agente AI che gestisce dall’inizio alla fine un processo di approvazione spese o il flusso di onboarding di un cliente: siamo nel campo delle piattaforme di workflow automation. Esempi includono soluzioni come Microsoft Copilot Studio o l’innovativo Salesforce Agentforce (ancora in sviluppo). Poiché questi agenti vengono applicati a processi già esistenti, la loro efficacia richiede grandi sforzi di implementazione e change management: bisogna ripensare i flussi operativi, integrare l’agente nei sistemi in uso e gestire il cambiamento per il personale coinvolto. In pratica, l’adozione di agenti di automazione richiede di rivedere procedure e ruoli, affinché uomini e AI lavorino in sincronia nei processi quotidiani.
Agenti AI verticali per soluzioni di dominio
Si tratta di agenti nativi dell’AI progettati per soluzioni in un dominio o funzione di business specifica. Invece di aggiungere AI a un processo esistente, questi agenti nascono con l’AI al centro della soluzione. Esempi potrebbero essere un sistema AI per il servizio clienti interamente gestito da agenti intelligenti, oppure una pipeline di sviluppo software che utilizza agenti generativi ad ogni fase (dalla raccolta requisiti, al coding, al testing). L’idea è di re-immaginare completamente un particolare dominio con l’AI come architrave, piuttosto che inserire l’AI in ruoli o workflow tradizionali. L’implementazione di agenti verticali comporta spesso un ripensamento profondo del modo in cui quella funzione opera: processi, competenze del personale e metriche di successo possono essere ridefiniti attorno alle capacità dell’agente AI. Organizzativamente, ciò richiede sponsor decisi e una visione chiara di come l’AI possa ridefinire il vantaggio competitivo in quello specifico ambito.
Imprese e operating model “AI-Native”
In questa categoria l’AI non si limita a singoli processi o funzioni, ma viene intrecciata nell’intero modello operativo dell’azienda. Un’impresa AI-native ridisegna da zero interazioni, processi, struttura organizzativa e persino il modello di business con un approccio AI-first. Siamo di fronte a una trasformazione end-to-end: così come anni fa molte aziende tradizionali sono state riconcepite attraverso le lenti del digitale, oggi vediamo organizzazioni ripensarsi interamente attorno all’intelligenza artificiale. I cambiamenti in gioco sono di portata paragonabile a quelli delle prime trasformazioni digitali. In pratica, un’azienda AI-native può avere decine (o migliaia) di agenti AI che operano in vari ruoli – dall’analisi dei dati alle decisioni operative – con gli umani focalizzati su supervisione, eccezioni e aspetti strategici. L’implicazione organizzativa è la più ampia: serve ridisegnare l’organigramma, le competenze chiave e la cultura aziendale per valorizzare appieno la collaborazione uomo-macchina su vasta scala.
“Lavoratori Virtuali” AI
Rappresentano la categoria potenzialmente più dirompente: agenti AI che operano come veri e propri membri di un team o “dipendenti virtuali”. Invece di trasformare l’intera organizzazione in chiave AI, un’azienda può inserire agenti AI nel proprio organico esistente, assegnando loro ruoli specifici accanto ai lavoratori umani. Questi lavoratori virtuali potrebbero, ad esempio, gestire autonomamente un portfolio clienti, condurre analisi finanziarie o eseguire controlli di qualità come farebbe un dipendente – ma con velocità e scalabilità superiori. Il grande vantaggio è che i virtual workers permettono alle aziende di evitare (almeno inizialmente) una trasformazione organizzativa totale, catturando valore rapidamente all’interno del modello corrente. In sostanza, l’agente diventa un nuovo “collega” digitale. Ciò pone sfide interessanti: dall’integrazione di questi agenti nei team esistenti, alla definizione di processi di supervisione, fino alle implicazioni legali e contrattuali di avere entità non umane che producono lavoro. È forse l’ambito dove il confine tra umano e AI in azienda diventa più sottile, ed è per questo un terreno che potrebbe portare i benefici più rapidi ma anche interrogativi etici e gestionali senza precedenti.
Da notare: queste tipologie non si escludono a vicenda. Molte organizzazioni adotteranno un approccio misto – ad esempio, distribuendo copiloti AI personali ai dipendenti, automatizzando al contempo alcuni workflow e sperimentando magari un paio di lavoratori virtuali in aree pilota. L’importante per i leader è comprendere il ventaglio di possibilità a disposizione e pianificare come queste diverse forme di agenti possano coesistere e potenziarsi a vicenda nella propria strategia digitale.
Architettura e funzionamento degli Agenti AI
Come riescono, in concreto, gli agenti AI a svolgere compiti complessi in autonomia? La risposta risiede in architetture software sofisticate, spesso organizzate in sistemi multi-agente dove diversi agenti specializzati collaborano sotto il coordinamento di un agente “manager”. Inoltre, la loro versatilità deriva dalla capacità di utilizzare sia strumenti pensati per esseri umani sia strumenti software via API.
Innanzitutto, un agente AI può utilizzare strumenti progettati per l’uomo, come un browser web, e strumenti pensati per computer, come chiamate API a servizi esterni. Questa duplice abilità – navigare interfacce utente e dialogare con sistemi informatici – dà all’agente enorme flessibilità. In teoria, un agente potrebbe prenotare un volo tramite un normale sito web o interagire con il database aziendale tramite API, il tutto in funzione dell’obiettivo da raggiungere. Ciò gli consente di operare trasversalmente alle architetture IT esistenti, sia all’interno che all’esterno dell’organizzazione, senza richiedere modifiche significative ai sistemi in uso.
In generale, il ciclo di lavoro di un agente AI autonomo segue quattro fasi principali:
- Assegnazione del compito: un utente (umano o un sistema superiore) affida all’agente o al sistema di agenti un obiettivo da raggiungere. A questo punto l’agente analizza il compito e pianifica come procedere.
- Pianificazione e scomposizione: il sistema di agenti suddivide l’obiettivo in sottocompiti più piccoli. Un agente “manager” assegna questi compiti a sub-agenti specializzati, ognuno dotato di esperienze pregresse o competenze di dominio specifiche rilevanti. I vari sub-agenti lavorano in parallelo, coordinandosi tra loro e utilizzando dati (interni o esterni all’organizzazione) per portare a termine le attività assegnate.
- Miglioramento iterativo: durante l’esecuzione, il sistema di agenti può iterare e perfezionare i risultati. Ad esempio, potrebbe richiedere input aggiuntivi all’utente per chiarire dubbi e assicurare la correttezza e rilevanza delle soluzioni che sta elaborando. Una volta generato un output finale, l’agente (o il sistema) può anche chiedere un feedback all’utente, utilizzandolo per apprendere e migliorare nelle future interazioni.
- Esecuzione finale: l’agente compie qualsiasi azione necessaria per completare definitivamente il compito, ad esempio inviando una risposta, aggiornando un database, inoltrando un report o eseguendo un comando nel mondo reale. A questo punto il ciclo può considerarsi concluso (a meno che l’utente non fornisca ulteriori richieste o feedback che riattivino il loop).
Questo schema generale viene potenziato da meccanismi di collaborazione tra agenti e controllo della qualità. In un sistema multi-agent ben progettato, possono esistere ruoli specializzati: ad esempio un agente “creativo” genera un piano o una soluzione, e un agente “critico” la rivede chiedendo iterazioni o correzioni, un po’ come farebbe un revisore umano, ottenendo così risultati migliori. All’occorrenza, alcuni agenti possono persino porre domande direttamente ai responsabili umani se necessitano di chiarimenti durante l’esecuzione. Si possono inoltre sviluppare agenti supervisori dedicati a verificare e correggere gli output di altri agenti, ad esempio controllando che non vi siano errori, violazioni etiche o bias indesiderati. Grazie a questi accorgimenti, un insieme di agenti AI può raggiungere standard di qualità e affidabilità elevati, apprendendo dagli errori e migliorando progressivamente le proprie performance.
Un aspetto tecnico cruciale è come gli agenti AI sfruttano i diversi modelli di intelligenza artificiale sottostanti. Spesso si associa il concetto di “agente AI” ai large language model (LLM) tipo GPT-4, ma in realtà un sistema di agenti può integrare molteplici tipi di modelli a seconda del sottocompito. Ad esempio, in un’auto a guida autonoma possiamo avere una serie di agenti: l’agente incaricato di capire dove l’utente vuole andare userà probabilmente un LLM dotato di comprensione del linguaggio naturale, mentre l’agente che deve assicurarsi che sia sicuro svoltare a sinistra utilizzerà un modello specializzato di visione o di pianificazione del movimento, non un LLM. Ciò evidenzia un punto importante: gli agenti AI sono orchestratori intelligenti che sanno scegliere gli strumenti di AI appropriati per ogni problema. I modelli generativi di linguaggio forniscono loro potenti capacità di ragionamento e interazione in linguaggio naturale, ma il vero valore di un agente sta nel come combina queste capacità con altre fonti di intelligenza (regole di business, modelli predittivi specifici, accesso a dati e servizi) per raggiungere l’obiettivo prefissato.
Opportunità per le imprese: efficienza, trasformazione e customer experience
Gli agenti AI aprono opportunità immense per migliorare l’efficienza e ripensare i processi aziendali. McKinsey stima che, nel lungo termine, le applicazioni enterprise dell’AI generativa potrebbero generare fino a 4,4 trilioni di dollari di valore annuo. Tuttavia, questo potenziale si realizzerà solo se le organizzazioni sapranno implementare rapidamente soluzioni di AI che reinventino il modo di lavorare invece di limitarsi ad aggiungere automazione superficiale. In questo contesto, gli agenti AI possono aiutare a estrarre quel valore “più in fretta, meglio e a costi minori” rispetto a tecnologie precedenti. Vediamo alcune aree chiave di impatto positivo.
Efficienza e produttività operativa
In molti settori, gli agenti AI promettono di snellire le operazioni e aumentare la produttività del personale. Ad esempio, l’azienda tecnologica Lenovo ha impiegato agenti AI sia nell’ingegneria del software che nel supporto clienti, registrando già fino al 15% di miglioramento dell’efficienza per gli sviluppatori software, e incrementi a doppia cifra nella produttività nella gestione delle chiamate dei contact center . In generale, dotare i team di agenti (come copiloti o assistenti virtuali) può ridurre i tempi di esecuzione di attività routinarie, diminuire errori manuali e consentire di fare di più con le stesse risorse. Nell’ambito del customer service, ad esempio, l’adozione di agenti AI generativi ha portato organizzazioni ad aumentare del 14% il tasso di risoluzione delle richieste per ora e a ridurre del 9% il tempo medio di gestione delle issue– un boost di efficienza che si traduce in costi operativi più bassi e clienti più soddisfatti. Oltre alle metriche quantitative, c’è un effetto di liberazione: attività di basso valore (come l’estrazione di dati, la stesura di prime bozze, l’inoltro di ticket) possono essere scaricate sugli agenti, lasciando ai team umani più spazio per creatività, problem solving e interazione di qualità con clienti o colleghi.
Trasformazione dei processi e innovazione
Il valore degli agenti AI va oltre l’automazione incrementale delle attività esistenti: essi offrono l’occasione di ripensare da zero i processi. Con agenti capaci di gestire situazioni meno prevedibili e interpretabili solo a posteriori (dove i sistemi basati su regole fallirebbero), si possono automatizzare parti di processo finora considerate troppo complesse per la tecnologia. Inoltre, grazie alle capacità di comprensione del linguaggio naturale, gli agenti permettono di interagire con i sistemi in modo più intuitivo: chiunque in azienda può descrivere in linguaggio comune un workflow desiderato, e l’agente è in grado di tradurlo in azioni automatizzate. Questo abbassa drasticamente la barriera tra l’intenzione di business e l’implementazione tecnica, abilitando una platea più ampia di persone (non solo gli sviluppatori) a progettare soluzioni automatizzate. Le aziende più visionarie stanno già sperimentando processi completamente nuovi abilitati da sistemi di agenti. Si pensi alla gestione dei prestiti in banca: un sistema di agenti specializzati potrebbe prendere in carico l’istruttoria di un mutuo, raccogliendo e analizzando automaticamente tutte le informazioni su richiedente, tipo di prestito e garanzie, svolgendo in pochi minuti un lavoro che normalmente richiede giorni di scambi tra vari uffici. Allo stesso modo, per attività come il refactoring di applicazioni legacy o la conduzione di campagne di marketing online, esistono già prototipi di agenti AI in grado di coprire dall’ideazione all’esecuzione, coinvolgendo all’occorrenza diversi agenti esperti (es.: uno specialista di software legacy, un agente QA per verificare l’output, un agente di digital marketing per i social media, ecc.). Questi esempi illustrano come la trasformazione dei processi può avvenire su scala maggiore: non si tratta solo di fare le stesse cose in modo più efficiente, ma di fare cose nuove o prima impensabili, grazie alla capacità degli agenti di adattarsi in tempo reale a scenari variabili e di coordinarsi fra loro per raggiungere un obiettivo.
Modernizzazione dell’IT e Agile Delivery
Un beneficio collaterale ma fondamentale dell’adozione di agenti AI riguarda la modernizzazione delle infrastrutture IT e delle pratiche di sviluppo software. Per sfruttare appieno questi agenti, le aziende si trovano a dover aggiornare linguaggi e piattaforme: ad esempio, convertire vecchi sistemi in linguaggi più moderni e far evolvere le architetture verso servizi più modulari. Gli agenti AI stessi possono facilitare questo ammodernamento. McKinsey segnala che l’uso di agenti nella modernizzazione IT – ad esempio un agente specializzato nel leggere e documentare codice legacy, affiancato da un altro agente focalizzato sul refactoring sicuro – può rendere questi processi più rapidi, economici e precisi. Inoltre, l’adozione di agenti spinge i team IT verso metodologie più agili e iterative: invece di progetti monolitici pluriennali, diventa più efficace scomporre i problemi in moduli affrontabili da agenti specializzati che lavorano in parallelo e in continua interazione. I leader tecnologici possono orchestrare molteplici agenti specializzati, ognuno con un ruolo distinto, per collaborare su compiti complessi e raffinarsi reciprocamente grazie al feedback umano in tempo reale. Il risultato è un IT più fluido, dove sperimentazione e implementazione vanno di pari passo, sostenute da un “team digitale” instancabile. In sintesi, gli agenti AI non solo portano miglioramenti diretti, ma fungono da catalizzatore per aggiornare strumenti e modalità operative dell’azienda, preparando il terreno a un’innovazione continua.
Esperienza Cliente (Customer Experience)
L’impatto forse più visibile, almeno nel breve termine, è sulla customer experience. Già oggi molte aziende usano chatbot avanzati nei canali di assistenza al cliente, ma con agenti AI di nuova generazione si può andare oltre le semplici FAQ: un agente può gestire end-to-end la richiesta di un cliente, consultando sistemi interni, compilando pratiche, proponendo soluzioni personalizzate in tempo reale. I benefici sono misurabili: come citato, agenti AI nel customer care hanno aumentato la risoluzione dei problemi al primo contatto e ridotto i tempi di attesa. Ma oltre ai numeri c’è un cambio qualitativo: gli agenti AI possono fornire un’assistenza 24/7 altamente personalizzata, adattando il tono e le informazioni in base al profilo del cliente (grazie alla memoria a breve e lungo termine di cui sono dotati). Questo può tradursi in clienti più soddisfatti e fedeli. Inoltre, liberando tempo agli operatori umani, le imprese possono offrire servizi premium con maggiore coinvolgimento umano quando conta davvero: ad esempio, alcune interazioni complesse o di alto valore potrebbero essere passate a consulenti umani, mentre l’agente AI gestisce le interazioni più semplici. In prospettiva, l’integrazione di agenti AI potrebbe aprire nuove opportunità di ricavi: dai consigli proattivi d’acquisto forniti dall’agente (che agisce quasi da venditore personale), a modelli di servizio in cui l’assistenza base è gestita dall’AI e quella “umana” diventa un valore aggiunto su cui costruire offerte esclusive. In breve, nell’era degli agenti AI l’esperienza cliente potrà essere simultaneamente più efficiente e più ricca, combinando l’instancabile precisione della macchina con l’empatia e creatività umana dove necessarie.
Sfide nell’adozione degli Agenti AI
A fronte delle grandi promesse, le organizzazioni devono affrontare anche sfide significative per adottare con successo gli agenti AI. Implementare questi sistemi non è un semplice upgrade tecnologico: implica toccare aspetti di fiducia, gestione del cambiamento, tutela dei dati e persino un’evoluzione dell’architettura IT aziendale di fondo. Esaminiamo questi punti critici.
Costruire fiducia e affidabilità
La fiducia è forse la sfida più immediata. Sia i clienti che i dipendenti devono poter credere nelle risposte e nelle azioni svolte dagli agenti AI. Oggi molti consumatori, perfino i giovani della Gen Z, preferiscono ancora parlare con una persona al telefono per problemi di assistenza, segno che esiste un gap di fiducia verso le soluzioni completamente automatiche. Un errore o una risposta sbagliata da parte di un agente può minare gravemente questa fiducia. Le imprese leader lo hanno capito e stanno introducendo meccanismi di controllo: ad esempio, una banca ha progettato un’architettura in cui ogni risposta generata dall’agente AI viene verificata da un modulo che intercetta errori o “allucinazioni” prima di comunicarla al cliente, riducendo drasticamente le risposte inesatte e aumentando l’affidabilità percepita. Oltre alla verifica tecnica, c’è un tema di approccio etico: come sottolineano gli esperti, le aziende che trarranno più valore dall’AI saranno quelle capaci di creare fiducia presso clienti, dipendenti e stakeholder. Ciò significa agire con trasparenza (ad esempio dichiarando quando si interagisce con un agente AI), avere politiche chiare sull’uso dei dati, e assicurare che le decisioni automatizzate riflettano i valori dell’organizzazione e mettano al centro l’uomo. Solo così le persone si sentiranno sicure di delegare compiti agli agenti. In ultima analisi, la fiducia verso gli agenti AI si costruisce come quella verso un collega: con competenza dimostrata sul campo, coerenza di comportamento e allineamento ai valori condivisi.
Change Management e riorganizzazione del lavoro
Introdurre agenti AI su larga scala non è come installare un nuovo software – è un cambiamento di paradigma operativo. Molte organizzazioni scoprono che per ottenere reali benefici devono ricablare i propri processi e modelli operativi. L’adozione efficace di agenti AI richiede ben più che distribuire uno strumento ai dipendenti: bisogna rivedere flussi di lavoro, ruoli e responsabilità, formare le persone a collaborare con gli agenti e spesso ripensare intere funzioni aziendali. In pratica, è come passare da una squadra in cui ognuno ha il suo compito definito, a una squadra aumentata da giocatori AI dove le regole del gioco sono diverse. Ciò richiede un intenso change management. I leader devono sponsorizzare attivamente la transizione, comunicando la visione e i benefici, e allo stesso tempo ascoltare le preoccupazioni del personale (timori di sostituzione, mancanza di competenze, ecc.). Un aspetto emerso è la necessità di incentivare e formare i lavoratori affinché imparino a utilizzare – e a fidarsi – dei nuovi strumenti. Questo può voler dire rivedere i programmi di training, creare champion interni che facciano da esempio nell’uso degli agenti, e modificare i sistemi di valutazione delle performance per premiare chi adotta soluzioni AI in modo efficace. Inoltre, sul piano organizzativo è opportuno introdurre gradualmente piccoli team interfunzionali che lavorano in maniera iterativa su progetti pilota con agenti AI. Questi team agili possono sperimentare e identificare ostacoli (tecnologici o di processo), fornendo indicazioni preziose prima di una scala più ampia. In sintesi, il cambiamento richiesto è profondo: non si tratta solo di implementare nuovi tool, ma di ridisegnare il lavoro affinché uomini e agenti AI raggiungano insieme il massimo potenziale.
Data Protection e Sicurezza
L’utilizzo massiccio di agenti AI solleva importanti questioni di protezione dei dati e sicurezza informatica. Per svolgere i loro compiti, questi agenti accedono e processano grandi quantità di informazioni, spesso sensibili o proprietarie. I leader aziendali sono giustamente preoccupati di mantenere il controllo e la riservatezza di questi dati. Ogni interazione con un servizio esterno (ad esempio una chiamata API a un modello AI di un provider cloud) potrebbe esporre informazioni delicate se non gestita con attenzione. Diventa quindi cruciale implementare i giusti controlli e governance sin dall’inizio. Questo include misure di sicurezza tradizionali (crittografia, autenticazione forte, monitoraggio degli accessi) ma anche controlli specifici per l’AI: ad esempio filtri che impediscano agli agenti di condividere dati sensibili in prompt inviati a servizi esterni, sandbox in cui testare gli agenti prima di metterli in produzione, e monitoraggio continuo degli output generati per rilevare anomalie. Fortunatamente, stanno emergendo soluzioni sia commerciali sia personalizzate per affrontare queste sfide. Ad esempio, alcune aziende adottano “AI wrapper” – interfacce che permettono ai servizi interni di comunicare con modelli esterni via API senza esporre i dati grezzi, preservando così la privacy. Altre sviluppano piattaforme interne che tracciano ogni decisione presa da un agente, facilitando audit e spiegabilità, indispensabili in settori regolamentati. In definitiva, la fiducia nei dati è alla base di qualunque iniziativa AI: un’azienda deve sentirsi sicura che i suoi agenti lavorino all’interno dei confini di sicurezza stabiliti, senza creare nuovi rischi operativi o reputazionali.
Dall’architettura applicativa a un modello Multi-Agente
L’adozione diffusa di agenti AI probabilmente cambierà in modo sostanziale le architetture IT delle organizzazioni. Si prospetta un passaggio da un modello tradizionale, centrato su applicazioni monolitiche o su servizi separati, a un modello “multi-agente” in cui miriadi di agenti specializzati interagiscono tra loro. McKinsey prevede che le architetture IT evolveranno da uno schema focalizzato sulle applicazioni a uno basato su una moltitudine di agenti collaborativi. In pratica, invece di progettare un software come un insieme di moduli statici con funzioni predefinite, si progetterà un ecosistema dinamico di agenti in grado di comunicare l’uno con l’altro, con gli esseri umani e con programmi esterni, per raggiungere obiettivi comuni. Questo cambio di paradigma pone diverse sfide. Prima di tutto, la gestione: un’azienda potrebbe ritrovarsi a dover orchestrare centinaia (se non migliaia) di agenti che svolgono compiti diversi ma interdipendenti. Serviranno nuovi strumenti di monitoraggio e controllo per assicurare che tutti questi agenti lavorino in armonia, un po’ come un direttore d’orchestra deve assicurare che decine di strumenti suonino sincronizzati. Inoltre, l’integrazione con i sistemi esistenti richiederà soluzioni creative: ad esempio, l’uso dei già citati AI wrapper per far comunicare agenti AI con applicazioni legacy senza doverle riscrivere. Un altro approccio sarà l’adozione di super-platform: applicazioni di nuova generazione (ad esempio CRM o suite di collaboration) che avranno agenti AI integrati nativamente, pronti a dialogare con gli altri sistemi e agenti dell’ecosistema. Infine, la transizione verso architetture multi-agente comporterà anche un ripensamento delle competenze in IT: serviranno ingegneri capaci di “addestrare” e assemblare agenti, figure di AI orchestrator e nuove pratiche DevOps adattate a componenti AI autonomi. Insomma, l’IT aziendale dovrà evolvere sia a livello tecnologico sia a livello organizzativo per supportare questa proliferazione controllata di agenti intelligenti al servizio del business.
Verso la nuova era dell’impresa cognitiva
Siamo soltanto all’inizio di questa evoluzione. Così come la rivoluzione digitale ha trasformato radicalmente le aziende negli ultimi due decenni, la rivoluzione cognitiva alimentata dagli agenti AI ridefinirà le organizzazioni nei prossimi anni. Molto del lavoro pionieristico sui sistemi multi-agente sta uscendo dai laboratori di ricerca per approdare alla scala reale, e imparare lungo il percorso sarà inevitabile: casi d’uso, best practice e modelli di governance sono in piena fase di scoperta sul campo.
Dal punto di vista personale di un imprenditore e consulente tecnologico, ciò che si profila è un cambiamento epocale nell’interazione tra esseri umani e sistemi. Gli agenti AI diventeranno sempre più come colleghi digitali con cui collaborare. Immaginiamo un futuro prossimo in cui ogni professionista avrà a disposizione una sorta di “team virtuale” di agenti: uno che analizza i dati e propone insight, uno che prepara documenti o codice su richiesta, un altro che cura le attività amministrative di routine. L’interfaccia verso i sistemi aziendali sarà sempre più conversazionale e proattiva: invece di cliccare attraverso menu e form, potremo dialogare con un agente che capisce le nostre intenzioni e mobilita altri agenti e servizi per ottenere risultati. Questo porterà a un rapporto uomo-macchina più fluido, in cui l’AI non è più solo uno strumento, ma un partner operativo.
Naturalmente, il ruolo umano rimarrà cruciale. Anzi, in questa nuova era dell’impresa cognitiva, le capacità tipicamente umane – creatività, leadership, giudizio etico, empatia – diventeranno ancora più importanti. Mentre gli agenti AI assorbiranno molte attività esecutive e analitiche, agli esseri umani spetterà il compito di guidare questi agenti, ponendo le domande giuste, definendo gli obiettivi e intervenendo nei casi non standard. Le organizzazioni dovranno evolvere verso modelli in cui uomini e agenti AI lavorano fianco a fianco in simbiosi, ciascuno concentrato su ciò che sa fare meglio.
In conclusione, gli agenti AI rappresentano davvero un cambio di paradigma tecnologico e organizzativo. Le aziende che sapranno abbracciare questa transizione potranno reinventarsi come imprese cognitive, capaci di apprendere e adattarsi continuamente grazie al connubio di intelligenza umana e artificiale. La visione che si delinea è quella di un ambiente di lavoro arricchito, dove ogni idea può essere immediatamente esplorata da squadre di agenti instancabili, dove ogni decisione è supportata da analisi in tempo reale, e dove la tecnologia diventa un attore attivo e collaborativo. Prepararsi a questo futuro significa investire oggi non solo nella tecnologia, ma nelle persone, nella cultura e nei processi che permetteranno a questi agenti di esprimere tutto il loro potenziale. La nuova era dell’impresa cognitiva è all’orizzonte: sta a noi coglierne le opportunità e guidarla con visione strategica e responsabilità.