Tag: agent ai

AI & GENAI

AI Agents vs Agentic AI: comprendere differenze, paradigmi e prospettive future

Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è passata dal ruolo di semplice assistente a quello di attore operativo a tutti gli effetti. Non stiamo più solo utilizzando l’AI: stiamo iniziando a delegarle compiti, azioni e decisioni. In passato ci si limitava a sfruttare algoritmi per supportarci (ad esempio nel suggerire testi o analizzare dati), sempre accanto all’uomo ma mai al posto suo. Oggi invece fanno la loro comparsa gli AI Agents, agenti software autonomi capaci di osservare un contesto, pianificare azioni, usare strumenti e agire in autonomia per raggiungere obiettivi prefissati. Questa svolta segna l’inizio di quello più volte ho definito uno shift agentico: un cambiamento di paradigma che ridefinisce il modo in cui costruiamo processi, organizziamo il lavoro e progettiamo responsabilità. Parallelamente è emerso il concetto di Agentic AI, riferito a sistemi d’intelligenza artificiale dotati di un grado di autonomia decisionale e strategica senza precedenti.

Visto che spesso, anche in aula, mi capita di ricevere domande sul significato e spesso sulla differenza tra i due concetti Ai Agents e Agentic Ai, ho scritto questo approfondimento con l’obiettivo di disambiguare e spiegare il tema.

Definizioni e differenze: Agenti AI vs Agentic AI

Nella discussione attuale sull’AI, i termini AI Agent e Agentic AI vengono talvolta confusi, ma indicano concetti distinti e rappresentano fasi evolutive diverse dei sistemi intelligenti. Vediamo le definizioni di ciascuno e poi le differenze chiave.

Agente AI: esecutore autonomo ma delimitato

Un Agente AI è un’entità software autonoma progettata per svolgere compiti specifici all’interno di un ambiente digitale ben definito. In pratica, un agente AI è in grado di comprendere il suo ambiente, elaborare informazioni e intraprendere azioni mirate al raggiungimento di obiettivi circoscritti. Importante sottolineare che opera secondo parametri e regole predefinite: la sua autonomia, per quanto reale, rimane confinata entro limiti stabiliti in fase di progettazione. Questi agenti rispondono tipicamente a stimoli o richieste esterne in modalità reattiva, eseguendo istruzioni o compiti senza deviare dai percorsi previsti.

Esempi comuni di Agenti AI tradizionali includono gli assistenti virtuali come Siri o Alexa, chatbot di customer service, oppure sistemi automatici per lo smistamento di email. Ciascuno di essi è progettato per rispondere a comandi specifici o risolvere problemi ben delimitati. Il loro processo decisionale, per quanto sofisticato possa essere, segue percorsi deterministici con limitate capacità di adattamento a situazioni non previste. In sintesi, un agente AI rappresenta la prima generazione di sistemi autonomi: efficaci nel proprio dominio ristretto ma incapaci di trascendere i confini per comprendere contesti più ampi o prendere iniziative fuori dallo script per cui sono programmati.

Agentic AI: intelligenza autonoma proattiva e strategica

L’Agentic AI costituisce un salto qualitativo rivoluzionario rispetto ai tradizionali agenti AI. Questo termine (derivato dall’inglese agency, cioè capacità di agire autonomamente) indica sistemi di intelligenza artificiale dotati di una vera e propria autonomia decisionale e cognitiva, capaci di intraprendere azioni indipendenti e prendere decisioni strategiche senza necessitare di una guida umana passo-passo.

Un sistema di Agentic AI non si limita a reagire a input o eseguire istruzioni predeterminate; al contrario, interpreta obiettivi complessi, elabora strategie su più livelli e si adatta dinamicamente a contesti mutevoli. In altre parole, possiede quella flessibilità e iniziativa che gli consente di individuare da solo problemi, opportunità e soluzioni, ridefinendo sotto-obiettivi se necessario, il tutto con un livello di indipendenza decisionale prima inimmaginabile.

Spesso l’Agentic AI è concepita come un ecosistema integrato di più agenti specializzati che collaborano tra loro sotto il coordinamento di un’intelligenza superiore orchestratrice. Questa architettura multi-agente permette di affrontare problemi complessi scomponendoli in sottocompiti gestibili: ciascun agente secondario è dedicato a uno specifico aspetto, mentre un modulo centrale mantiene la visione d’insieme e coordina le attività verso l’obiettivo generale.

Grazie a questa organizzazione, un sistema agentico può gestire processi decisionali molto articolati bilanciando variabili, vincoli e obiettivi potenzialmente in conflitto in modo proattivo. Ad esempio, un’Agentic AI in ambito finanziario potrebbe autonomamente identificare trend di mercato anomali, ricalibrare le proprie strategie di investimento e persino suggerire nuovi obiettivi operativi adattandosi a eventi imprevisti, il tutto senza intervento umano diretto.

Differenze chiave: la distinzione tra Agenti AI e Agentic AI non è una mera sottigliezza semantica, ma riflette un cambio di paradigma nelle capacità dell’IA. Riassumiamo le differenze principali:

  • Grado di autonomia: un Agente AI opera con autonomia limitata al suo dominio e segue percorsi predefiniti, mentre un’Agentic AI gode di autonomia avanzata, potendo adattarsi a contesti imprevisti, modificare strategie in corsa e persino ridefinire obiettivi intermedi in base alle necessità. In breve, l’agente esecutivo gioca entro le regole assegnate, l’AI agentica invece può riscrivere le regole entro certi limiti per perseguire lo scopo finale.
  • Proattività vs reattività: gli Agenti AI sono prevalentemente reattivi – attendono un input o evento per poi agire – mentre un sistema di Agentic AI può essere proattivo, iniziando iniziative proprie. Si passa così da strumenti passivi a vere entità attive nel processo decisionale.
  • Complessità dei compiti: un agente tradizionale è progettato per compiti specifici e circoscritti, ottimizzato per uno scopo definito (ad es. rispondere a FAQ, regolare un termostato). Un’AI agentica opera su una scala più ampia, combinando competenze diverse per gestire attività complesse end-to-end. Può integrare capacità di linguaggio, visione, calcolo ecc., affrontando problemi anche mal definiti grazie alla coordinazione di più abilità.
  • Capacità di ragionamento e apprendimento: gli Agenti AI basano le decisioni su modelli relativamente semplici o regole fisse, con scarsa generalizzazione fuori dal loro dominio specifico. L’Agentic AI invece implementa meccanismi di ragionamento sofisticato, ad esempio pianificazione su più passi e inferenze su conoscenze generali, permettendole di navigare in situazioni ambigue e bilanciare priorità conflittuali. Inoltre, tende ad apprendere e adattarsi dall’esperienza in tempo reale, migliorando le proprie prestazioni autonomamente, cosa che un agente tradizionale fa solo nei limiti previsti dai suoi programmatori.
  • Collaborazione e visione d’insieme: un Agente AI opera in isolamento, concentrato sul proprio compito; al più, può integrarsi in una pipeline più grande ma senza coordinarsi attivamente con altri agenti. L’Agentic AI, al contrario, funziona come un sistema cooperativo: diverse componenti comunicano e collaborano per il raggiungimento di un obiettivo globale. Questa collaborazione orchestrata fa sì che l’AI agentica abbia una visione d’insieme del problema da risolvere, mentre l’agente singolo vede solo il suo pezzetto.

In parole povere “AI Agent” si riferisce tipicamente a un’applicazione ristretta dell’AI, un agente intelligente che svolge un compito per conto dell’uomo, mentre “Agentic AI” indica un’intera intelligenza agentica capace di operare autonomamente a livello strategico. Come affermano diverse analisi e studi, la differenza principale sta nell’autonomia: un AI agent segue un framework imposto, potendo sì prendere decisioni ma entro binari tracciati, mentre un’Agentic AI può spingersi oltre e ridefinire il modo di raggiungere gli obiettivi adattandosi e imparando in tempo reale.

LLM e sistemi autonomi: contesto attuale dell’adozione

Perché proprio adesso si parla tanto di agenti AI e di intelligenza agentica? La risposta risiede nei recenti avanzamenti dell’AI generativa e in particolare dei Large Language Model (LLM) come GPT-3.5, GPT-4 e successori. Questi modelli avanzati hanno portato l’AI a un nuovo livello di comprensione e interazione, fungendo di fatto da cervello flessibile per agenti autonomi.

Se in passato un agente software seguiva rigide regole codificate, oggi un LLM può interpretare istruzioni in linguaggio naturale, ragionare sui problemi e prendere iniziative per risolverli. In altre parole, grazie ai LLM l’agente AI è passato dal semplice “capire” al fare. Ad esempio, chiedendo a ChatGPT di scrivere una mail o pianificare un itinerario, stiamo già usando una forma basilare di AI agent che comprende il nostro scopo e lo traduce in azioni (testuali) appropriate.

Quello che ha davvero acceso l’interesse è stata la possibilità di far eseguire compiti complessi in autonomia a questi modelli. Esperimenti come Auto-GPT (apparso nel 2023) hanno dimostrato che collegando opportunamente un LLM a strumenti esterni (ad es. motori di ricerca, ambienti di esecuzione di codice, servizi web) si può ottenere un agente che, dato un obiettivo generale, genera autonomamente i passi necessari per perseguirlo, affinando il piano iterativamente.

In sostanza l’AI ha iniziato a auto-orchestrarsi, spostandosi da un approccio “ad ogni richiesta il suo output” a un ciclo continuo orientato al raggiungimento di un goal. Questo ha spalancato le porte a un’ondata di nuovi sistemi autonomi (spesso chiamati AI agents nelle community tech) in grado di prenotare appuntamenti, analizzare dati o controllare dispositivi senza intervento umano passo-passo.

Parallelamente, molte aziende hanno colto il potenziale di questa evoluzione e stanno valutando come integrare agenti AI nei propri processi. Siamo però ancora agli inizi: pochissime organizzazioni possono dire di avere già un’AI pienamente integrata nelle operazioni quotidiane.

Secondo una ricerca recente, solo circa l’1% dei leader aziendali dichiara di aver raggiunto un’integrazione matura in cui l’AI è completamente incorporata nei processi con risultati di business significativi, e appena un 4% delle imprese ha sviluppato capacità AI d’avanguardia in tutte le funzioni. La stragrande maggioranza si trova ancora in fase di sperimentazioni pilota o adozioni limitate a casi d’uso specifici. L’interesse è altissimo: oltre il 90% delle aziende pianifica di aumentare gli investimenti in AI nei prossimi anni, segno che la transizione verso workflow potenziati dall’AI è riconosciuta come prioritaria (anche se richiederà tempo e leadership coraggiosa). Un altro sondaggio internazionale stima che circa l’82% delle aziende intenda adottare agenti AI entro i prossimi tre anni, a testimonianza di quanto questo paradigma sia percepito come trasformativo. In parallelo, i grandi player tecnologici stanno rilasciando strumenti per facilitare lo sviluppo di sistemi agentici: ad esempio Microsoft ha introdotto la piattaforma Semantic Kernel per orchestrare decisioni dinamiche con l’AI, e sono nate librerie open-source come LangChain o LlamaIndex per collegare i LLM a database, memorie e servizi esterni. Insomma, l’ecosistema sta maturando rapidamente.

Il panorama attuale vede da un lato una tecnologia matura (LLM e modelli generativi) capace di abilitare agenti autonomi potenti, dall’altro organizzazioni che muovono i primi passi per sfruttarla su larga scala. Ci troviamo di fronte a un cambio di paradigma in divenire: l’AI esce dal “laboratorio” delle demo per diventare un agente operativo pervasivo. Ma questo comporta anche un ripensamento profondo di come progettiamo le interazioni con le macchine e i nostri processi di lavoro, come vedremo nelle sezioni seguenti.

Dal flusso tradizionale al paradigma agentico: nuovi modelli di design

L’avvento dell’AI agentica richiede un cambio di prospettiva rispetto ai modelli tradizionali di interazione e progettazione dei sistemi. Non si tratta solo di introdurre una nuova tecnologia, ma di ripensare i flussi di lavoro e i mental model con cui concepiamo le soluzioni AI. Ecco i principali cambi di paradigma che caratterizzano questa evoluzione:

  • Dal “prompt” al “goal”: in passato l’uso di AI avveniva tipicamente fornendo istruzioni puntuali o query (prompt) a cui la macchina rispondeva. Nel paradigma agentico, invece di specificare ogni singola azione, si tende a fornire all’AI un obiettivo finale da raggiungere. L’agente ha il compito di tradurre quell’obiettivo in una serie di azioni o passi autonomamente decisi. In pratica, si passa dalla logica command-response a una logica goal-driven: l’umano definisce il cosa, l’AI decide il come. Questo cambia radicalmente il design delle applicazioni, che diventano orientate ai risultati anziché alle singole funzionalità.
  • Dal task isolato al ciclo percepisci–pianifica–agisci: i sistemi tradizionali spesso eseguono compiti isolati su richiesta (ad esempio “estrai questo dato”, “genera quel report”). Un agente AI, invece, opera in un ciclo continuo: percepisce lo stato dell’ambiente o il contesto (legge dati, input utente, cambiamenti esterni), pianifica la prossima azione in base all’obiettivo e alla situazione corrente, quindi agisce eseguendo l’azione e aggiornando lo stato. Questo ciclo iterativo (analogo al sense-plan-act dei robot) si ripete finché il goal non è raggiunto, con l’agente che ad ogni iterazione può riconsiderare la strategia in base a nuove informazioni. Si passa dunque da un design statico di sequenze predefinite a un design dinamico basato su loop di feedback continui.
  • Dalla UI tradizionale all’interazione comportamentale: tradizionalmente, l’utente interagisce con il software tramite interfacce (UI) fatte di pulsanti, moduli, menu, seguendo flussi deterministici disegnati a priori. Con un AI agent, l’interazione diventa più naturale e comportamentale: spesso avviene in linguaggio naturale (chat, voce) oppure è addirittura implicita, con l’agente che osserva il contesto e agisce proattivamente. L’utente passa dal dover esplicitare ogni comando tramite interfaccia, all’orchestrare un comportamento: ad esempio dicendo all’agente “occupati delle email di routine” invece di cliccare lui stesso decine di volte. L’esperienza utente si sposta verso la supervisione ad alto livello e la collaborazione, piuttosto che il micro-controllo di ogni passaggio. Anche il concetto di interfaccia cambia: l’AI può operare dietro le quinte, integrata nei processi, presentando all’utente solo risultati o richieste di conferma quando necessario.
  • Dall’AI come supporto all’AI come agente operativo:** forse la differenza più dirompente è di ruolo. Nelle applicazioni tradizionali l’AI forniva consigli, analisi o automazioni limitate – sempre con l’umano a tenere il timone finale. Nel nuovo paradigma l’AI diventa un soggetto operativo a tutti gli effetti, un “collega digitale” in grado di prendere iniziative ed eseguire compiti in autonomia. Si passa quindi dall’AI vista come strumento a un’AI vista come attore nel sistema. Questo implica che quando progettiamo un processo o un prodotto, possiamo assegnare responsabilità operative direttamente a un agente artificiale (es: “gestisci il monitoraggio della rete e intervieni se c’è un’anomalia”), dove prima avremmo previsto necessariamente un intervento umano. È un cambiamento concettuale enorme: significa introdurre nelle architetture di processo una nuova entità con cui coordinarsi, che ha bisogno delle sue interfacce (API, protocolli di comunicazione), delle sue regole di ingaggio e di controllo. Di fatto l’AI agentica inaugura l’era dell’intelligenza operativa, in cui l’automazione non è solo esecuzione meccanica di compiti ma vero contributo intelligente alle attività di business.

Questi cambi di paradigma comportano una revisione profonda dei modelli progettuali. Ad esempio, nei sistemi agentici diventa centrale il concetto di stato condiviso e memoria (l’agente deve ricordare ciò che è successo nei cicli precedenti), mentre nei flussi tradizionali spesso ogni transazione è stateless. Oppure, la progettazione delle interazioni passa dall’anticipare tutte le possibili azioni dell’utente (design della UI) al definire vincoli e obiettivi entro cui l’agente ha libertà di manovra (design delle policies dell’agente). Progettare un’AI agentica richiede di pensare in termini di comportamenti emergenti e scenari aperti, piuttosto che sequenze chiuse di azioni. È un cambiamento mentale non banale per designer e sviluppatori abituati ai flussi deterministici, ma necessario per sfruttare appieno il potenziale di questi nuovi sistemi autonomi.

Implicazioni organizzative e sfide progettuali

L’adozione di AI agentici non è soltanto una questione tecnologica: coinvolge aspetti organizzativi, di processo e culturali di grande portata. Quando introduciamo agenti autonomi nei flussi di lavoro aziendali, infatti, essi diventano a tutti gli effetti nuove unità di azione all’interno dell’organizzazione. Questo impone di ripensare ruoli, responsabilità, governance e persino la fiducia riposta nelle decisioni prese dalla macchina.

Innanzitutto cambia la logica di design dei processi. In un workflow tradizionale ogni step ha un responsabile umano o un sistema deterministico; in un workflow agentico, possiamo delegare interi segmenti di processo a un agente AI. Ciò richiede di definire con attenzione quando e come l’agente interviene, quali limiti ha, e in quali casi deve invece coinvolgere un umano. Si parla infatti di principi come l’human-in-the-loop continuo: mantenere l’essere umano nel ciclo decisionale in fasi critiche, ad esempio prevedendo che l’agente chieda conferma prima di eseguire azioni ad alto impatto, o che certi risultati vengano revisionati da una persona prima di essere considerati finali. Ripensare i processi significa anche stabilire nuovi punti di controllo e metriche: ad esempio, come misuriamo la performance di un agente AI? quali KPI assegniamo a un “collega digitale”? e come facciamo debugging o auditing di decisioni prese autonomamente?

Le tradizionali metodologie di gestione potrebbero non bastare, serve introdurre meccanismi di governance specifici per l’AI. Non a caso, esperti di AI governance sottolineano che servono framework di gestione del rischio dedicati a questi agenti, perché presentano sfide diverse dal software convenzionale (ad es. possono allontanarsi dai casi previsti, mostrando comportamenti emergenti non facilmente prevedibili a priori).

Un’altra implicazione cruciale riguarda le responsabilità. Se un agente AI commette un errore o prende una decisione sbagliata, chi ne risponde? Il tema della accountability dell’AI diventa pressante: va chiarito fino a che punto consideriamo l’agente come un mero strumento (di cui il proprietario o sviluppatore è responsabile) e da dove inizia a essere visto quasi come un’entità con una certa autonomia decisionale. Dal punto di vista legale e regolatorio, siamo in un terreno nuovo: le normative future dovranno probabilmente inquadrare il ruolo di sistemi AI autonomi nei processi decisionali aziendali, soprattutto in settori critici (finanza, sanità, trasporti) dove un errore può avere gravi conseguenze. Nell’immediato, le aziende devono dotarsi di policy interne che definiscano chi supervisiona gli agenti, chi può autorizzarli ad agire in certi ambiti, e come gestire eventuali incidenti o output indesiderati (ad esempio hallucinations dell’LLM che portino l’agente a conclusioni errate). Si va delineando la necessità di nuove figure professionali, come il AI ethics officer o il prompt/process designer, che abbiano il compito di controllare e tarare il comportamento degli agenti AI operativi.

C’è poi la dimensione delle competenze e cultura aziendale. Integrare agenti AI significa che i team di lavoro dovranno imparare a collaborare con questi nuovi “colleghi digitali”. Cambieranno i job profile: meno attività ripetitive per le persone, più focalizzazione su supervisione, gestione delle eccezioni, lavoro creativo e strategico complementare all’AI.

Questo richiede programmi di upskilling per formare il personale all’uso efficace dell’AI (ad esempio, saper formulare obiettivi chiari per l’agente, interpretarne i risultati, correggerne la rotta). Dal lato culturale, serve costruire fiducia nei confronti delle soluzioni AI autonome: non è scontato che manager e operatori si sentano a proprio agio nel lasciare che una macchina prenda decisioni al posto loro. È importante quindi introdurre gradualmente queste tecnologie, dimostrarne l’affidabilità e fornire trasparenza sul loro funzionamento (es. spiegabilità delle decisioni dell’agente) per superare resistenze e timori. L’AI agentica va vista non come una minaccia al ruolo umano, ma come un amplificatore delle capacità umane – tuttavia questo messaggio va supportato con fatti, formazione e coinvolgimento attivo delle persone nei progetti pilota.

Come ho già esplorato in altri post, lo shift agentico è contemporaneamente tecnico, strategico e culturale: tecnico, perché implica dotarsi di agenti con memoria persistente e capacità di adattamento sul campo; strategico, perché richiede di ridefinire i processi aziendali attorno a un contributo AI costante; culturale, perché bisogna accettare una collaborazione uomo-macchina molto più stretta e continua.

Le organizzazioni dovranno progettare il lavoro prevedendo un’AI “sempre sul pezzo”, ottenendo enormi opportunità di efficienza ma affrontando al contempo le sfide di coordinamento e fiducia che ciò comporta. In pratica, delegare in modo consapevole parte dell’operatività all’AI significa ripensare i meccanismi di controllo: come in ogni delega, il delegante (umano) deve stabilire obiettivi chiari, limiti e criteri di verifica, mentre il delegato (agente AI) deve avere gli strumenti per agire ma anche essere monitorato.

La parola chiave qui è orchestrazione: orchestrare la collaborazione tra più agenti AI e tra AI e umani, in modo che ciascuno (umano o artificiale) faccia leva sui propri punti di forza. I migliori risultati si ottengono distribuendo compiti e decisioni in base a questi punti di forza: l’AI eccelle in velocità, calcolo su larga scala e monitoraggio continuo; l’umano apporta discernimento, contesto, creatività e valori etici. Spesso è utile introdurre un coordinatore centrale del workflow: talvolta esso stesso è un meta-agente supervisore che smista il lavoro ai vari micro-agenti e richiama l’attenzione umana quando necessario, altre volte è una vera piattaforma software di regia che gestisce l’intera “flotta” di agenti (emergono già soluzioni di Agent Operations System enterprise per questo).

In tutti i casi, un principio guida essenziale è mantenere l’umano al timone (human-at-the-helm) delle operazioni critiche: man mano che cresce l’autonomia degli agenti, diventa vitale avere meccanismi di intervento umano robusti e una governance attenta per mantenere fiducia e sicurezza.

L’introduzione di AI agentici in un’organizzazione richiede un approccio multidisciplinare: tecnologia avanzata sì, ma anche ridisegno dei processi, chiarezza di ruoli/responsabilità e gestione del cambiamento tra le persone. Chi saprà coniugare questi aspetti trasformerà la propria impresa in una vera cognitive enterprise, capace di sfruttare la sinergia uomo-AI per innovare e competere meglio. Chi invece proverà a calare gli agenti AI dall’alto senza adeguare il contesto organizzativo rischia frizioni, mancanza di adozione o addirittura errori e incidenti operativi. La sfida è tanto progettuale quanto culturale: “non stiamo solo adottando nuova tecnologia, stiamo cambiando il modo stesso in cui lavoriamo”.

Architettura di un sistema AI agentico: orchestrazione, delega, obiettivi e stato

Dal punto di vista tecnico-progettuale, come si costruisce un sistema di AI agentica? A differenza di una singola applicazione AI che prende input e restituisce output, un sistema agentico è più simile a un organismo composto da vari moduli intelligenti che agiscono in concerto. Possiamo delinearne un’architettura di alto livello identificando alcuni componenti chiave e principi di progettazione:

  • “Cervello” decisionale e pianificazione degli obiettivi: al centro vi è un modulo di reasoning avanzato, spesso incarnato da uno o più modelli AI (es. un LLM) che funge da mente dell’agente. Questo componente elabora gli obiettivi assegnati (o identificati) e pianifica le azioni necessarie per conseguirli. Include meccanismi di planning e decision-making sofisticati, ad esempio algoritmi che scompongono un goal complesso in sotto-compiti, o che valutano diverse strategie possibili. In un’architettura multi-agente, potrebbe esserci un agente orchestratore principale con questa funzione di pianificazione globale. Importante: gli obiettivi possono essere forniti dall’utente oppure generati dall’agente stesso (e.g. “per raggiungere il goal X devo prima ottenere Y come sub-obiettivo”). Saper gestire una gerarchia di obiettivi e lo stato di avanzamento è quindi fondamentale. Un buon design prevede che l’agente tenga traccia dei task completati e di quelli pendenti, aggiornando dinamicamente le proprie priorità.
  • Memoria e gestione dello stato: uno degli elementi che distingue un agente continuo da un semplice script è la presenza di una memoria persistente. L’agente deve ricordare informazioni sul contesto, sui risultati intermedi e sulle decisioni prese in precedenza, così da non ripartire da zero ad ogni iterazione. Dotare l’AI di un contesto persistente la rende stateful, capace di mantenere il filo logico nel tempo. Questa memoria può assumere forme diverse: memoria conversazionale (nel caso di interfacce in linguaggio naturale, per ricordare cosa ha detto l’utente in precedenza), memoria di lavoro temporanea per piani in corso, o database di conoscenza a lungo termine che l’agente consulta. Ad esempio, un agente potrebbe avere un vector store dove immagazzina informazioni chiave man mano che le scopre, per poi recuperarle alla bisogna. La capacità di mantenere lo stato e l’esperienza è la fondazione di qualsiasi workflow automatizzato prolungato o sistema multi-agente – senza memoria a lungo termine, un’AI non può essere veramente continua, perché dimenticherebbe il contesto a ogni ciclo. Come evidenziato in un recente studio, mano a mano che i sistemi AI evolvono da assistenti reattivi ad agenti autonomi, la memoria passa dall’essere utile a essere essenziale.
  • Integrazione con l’ambiente e tool: un agente operativo deve potersi interfacciare con il mondo esterno. Ciò implica uno strato di integrazione fatto di API, connettori e driver verso i sistemi con cui l’agente interagirà. In un contesto aziendale, ad esempio, l’agente potrebbe aver bisogno di leggere dati da un database, interagire con un CRM/ERP, chiamare servizi esterni o comandare dispositivi IoT. Questo modulo funge da “sensi” e “mani” dell’agente nel mondo digitale: gli fornisce accesso a informazioni aggiornate e gli consente di compiere azioni (es. creare un ticket di assistenza, inviare un’email, eseguire una transazione) al di fuori di sé stesso. Progettare bene questo strato è cruciale sia per l’utilità del sistema (un agente isolato senza accesso ai dati o ai sistemi aziendali è poco più di un giocattolo) sia per la sicurezza: bisogna definire con precisione a quali risorse l’agente può accedere e con quali permessi, per evitare che compia azioni indesiderate. In pratica, spesso si implementano policy di sicurezza, sandbox ed eventualmente un approval mechanism: l’agente può preparare un’azione ma sottoporla a verifica umana prima dell’effettiva esecuzione se è potenzialmente rischiosa.
  • Orchestrazione e coordinamento dei task: in sistemi agentici complessi, specialmente multi-agente, serve un robusto framework di orchestrazione per gestire i flussi di lavoro prolungati e la collaborazione tra componenti. Questo strato si occupa di assegnare i sotto-compiti agli agenti o ai moduli appropriati, di sincronizzare i risultati e di gestire eventuali errori o eccezioni in modo che il processo complessivo non si interrompa. L’agente (o il sistema di agenti) deve saper prioritizzare attività, allocare risorse (ad esempio decidere quanta “attenzione” dedicare a un sub-task rispetto ad altri), e implementare meccanismi di recupero in caso di problemi (ad esempio se fallisce un tentativo, riprovare con una strategia diversa). Questo aspetto richiama concetti di workflow management classico, ma in versione adattiva: non c’è uno schema statico di flusso, bensì regole generali e monitoraggio continuo. In alcuni casi l’orchestrazione è gestita da un meta-agente supervisore, in altri da un modulo ad hoc; in ogni caso è ciò che consente all’intero sistema di funzionare come “circuito chiuso” che osserva, decide, agisce e apprende iterativamente, anziché come semplice sequenza aperta di operazioni.
  • Interfaccia uomo-macchina e comunicazione: sebbene l’agente agisca in autonomia, quasi sempre è previsto un canale di interazione con utenti umani. Può essere un’interfaccia conversazionale (chatbot avanzato) tramite cui l’utente impartisce obiettivi all’agente e riceve aggiornamenti sullo stato del lavoro. Oppure dashboard e notifiche che segnalano cosa sta facendo l’agente e con quali risultati. Dal lato interno, se abbiamo più agenti cooperanti, serve anche un meccanismo di comunicazione agente-agente (ad esempio un blackboard comune, o messaggi diretti fra agenti) per coordinarsi e condividere informazioni. La progettazione dell’interfaccia uomo-macchina diventa qui un esercizio di equilibrio: bisogna dare all’utente controllo e visibilità sufficiente (per fiducia e supervisione) senza però sovraccaricarlo di dettagli operativi che l’agente dovrebbe gestire da sé. Una buona pratica è definire checkpoints in cui l’agente fa emergere all’utente solo decisioni chiave o richiede input in caso di ambiguità, tenendo invece nascosta la complessità delle micro-azioni. In tal modo, l’utente interagisce a livello strategico (“dimmi se devo cambiare rotta”, “ecco il risultato finale, vuoi procedere?”) anziché a livello tattico.
  • Apprendimento e miglioramento continuo: un sistema agentico efficace include infine meccanismi per imparare dall’esperienza e ottimizzare il proprio comportamento nel tempo. Ciò può avvenire tramite feedback loop interni: l’agente registra le decisioni prese, i risultati ottenuti e li analizza per capire cosa ha funzionato o meno. Ad esempio, potrebbe tarare i propri parametri o scegliere strategie diverse in futuro in base ai successi/fallimenti passati (metodi di reinforcement learning o semplice aggiornamento di regole in base a feedback). In contesti enterprise, spesso si implementano log delle decisioni e metriche di performance che vengono poi revisionati periodicamente da team umani per apportare migliorie (un approccio di continuous improvement simile a quello usato per i processi umani). L’agente quindi non è un sistema statico, ma idealmente evolve per adattarsi meglio al dominio specifico dell’organizzazione. Questo pone anche la questione del controllo delle versioni e governance: bisogna monitorare i cambiamenti nel comportamento dell’agente e assicurarsi che l’apprendimento non deragli verso esiti indesiderati. Nel design tecnico ciò si traduce in strumenti di analisi delle decisioni (ad esempio scite grafici o spiegazioni delle azioni intraprese) e possibilità di reset o retraining controllato se l’agente prende una piega sbagliata.

In termini più concreti, oggi chi sviluppa un agente AI avanzato ha a disposizione vari framework che incapsulano molti di questi elementi. Come citato, librerie come LangChain offrono moduli per collegare LLM a memorie conversazionali, a strumenti esterni e per definire catene logiche multi-step. Framework come AutoGen di Microsoft e CrewAI permettono di creare con relativa facilità ecosistemi di agenti cooperanti specializzati. Esistono perfino piattaforme low-code/no-code (es. LangFlow, Lyzr) che promettono di orchestrare workflow complessi basati su agenti tramite interfacce grafiche, senza richiedere competenze di programmazione avanzata. Questa proliferazione di strumenti riflette la necessità di gestire componenti diversi – memoria, tool esterni, dialogo, orchestrazione – in modo integrato.

Va sottolineato che progettare un’AI agentica è un esercizio di sistema: non basta un singolo modello intelligente, serve far lavorare assieme modelli, memorie, API e logiche di controllo. Bisogna pensare all’agente come a un software autonomo completo, che vive nel tempo. Un’analogia utile: se un LLM puro è un motore con potenza bruta di calcolo linguistico, un agente AI è un veicolo costruito attorno a quel motore, con volante, freni, navigatore e serbatoio per viaggiare autonomamente verso una destinazione scelta. La nostra responsabilità come progettisti è assemblare questi “pezzi” in modo che il veicolo sia sicuro, affidabile e porti effettivamente a destinazione (il goal) nel modo migliore possibile.

Il futuro dell’AI agentica: impatto su prodotti, modelli di business e organizzazioni

All’orizzonte si delinea un futuro in cui l’AI agentica diventerà parte integrante di prodotti e servizi, trasformando modelli di business e il funzionamento stesso delle organizzazioni. Siamo di fronte a una trasformazione radicale nel rapporto tra esseri umani e tecnologia, che ridefinirà i confini dell’automazione intelligente. Proviamo a immaginare alcuni sviluppi e implicazioni di medio-lungo termine di questa rivoluzione agentica.

Dal punto di vista dei prodotti e servizi, assisteremo alla nascita di applicazioni dotate di intelligenza proattiva incorporata. Un esempio già in sviluppo è quello dei digital assistant di nuova generazione: non più semplici esecutori di comandi vocali, ma agenti capaci di gestire compiti complessi per conto dell’utente. Immaginiamo un assistente personale agentico che organizza in autonomia l’agenda di lavoro, pianifica viaggi ottimizzando impegni e preferenze, monitora email e notifiche agendo su quelle di routine e coinvolgendoci solo per le decisioni importanti. Oppure pensiamo a servizi clienti potenziati da AI agentiche: bot che non si limitano a rispondere alle FAQ, ma prendono iniziative per risolvere i problemi – ad esempio coordinandosi con altri sistemi per spedire un rimborso, prenotare un intervento tecnico o rinegoziare una tariffa, il tutto senza intervento umano salvo casi eccezionali. Prodotti software tradizionali (da CRM a piattaforme di analytics) evolveranno integrando agenti interni che si occupano di mantenere puliti i dati, segnalare insight rilevanti agli utenti, o persino attuare direttamente ottimizzazioni (es: un agente finanziario che ribilancia un portafoglio investimenti secondo linee guida preimpostate). In sintesi, i prodotti diventeranno più “intelligenti” e autonomi, offrendo valore non solo come strumenti passivi ma come partner attivi dell’utente. Ciò potrà costituire un vantaggio competitivo enorme: aziende che offriranno soluzioni capaci di agire e non solo di consigliare o notificare avranno un appeal formidabile, specie in contesti B2B dove l’efficienza operativa è un driver fondamentale.

Questa evoluzione abiliterà anche nuovi modelli di business. Ad esempio, potremo avere servizi “AGI as a Service” o marketplace di agenti pre-addestrati specializzati in certi domini (simile a come oggi esistono marketplace di microservizi o API). Un’azienda potrebbe assumere agenti AI freelance da integrare nei propri flussi per svolgere funzioni specifiche – una sorta di forza lavoro digitale on-demand. Si parla già di AI agent marketplace dove organizzazioni possono reperire agenti per customer service, per gestione IT, per analisi dati, che operano 24/7 instancabilmente. In ambito enterprise, l’AI agentica porterà probabilmente a modelli di licensing diversi: non più solo pagare per software o per numero di utenti, ma per risultato ottenuto dall’agente (ad esempio “paghi tot cent per ogni ticket risolto dall’agente AI di supporto”). Inoltre, i processi di sviluppo prodotto cambieranno: la presenza di agenti imporrà logiche di aggiornamento continuo (un agente può migliorare nel tempo, quindi il prodotto diventa quasi vivente) e di monetizzazione basate sul valore in tempo reale che l’agente genera (es: un agente vendite che porta nuove opportunità di business può essere remunerato a commissione, anche se virtuale!). Alcuni modelli di business tradizionali potrebbero essere stravolti: si pensi alle piattaforme di intermediazione – un agente AI potrebbe fungere esso stesso da intermediario automatizzato tra domanda e offerta (ad esempio un agente assicurativo AI che trova le polizze migliori per il cliente e conclude il contratto), riducendo la necessità di operatori umani e tempi di attesa.

Dentro le organizzazioni, l’AI agentica promette di amplificare enormemente la produttività e le capacità. Gli agenti AI potranno occuparsi di gran parte delle attività ripetitive, liberando tempo alle persone per concentrarsi su compiti a maggior valore aggiunto (creatività, strategia, relazione). Invece di rimpiazzare semplicemente i lavoratori, questi agenti agiranno come amplificatori delle capacità umane. Immaginiamo team ibridi uomo-AI in cui, ad esempio, un agente project manager coordina automaticamente avanzamento e assegnazione di task, mentre gli umani del team si dedicano a risolvere i problemi tecnici e creativi; oppure un reparto HR dove gli agenti AI filtrano candidature, programmando colloqui e perfino conducendo un primo screening conversazionale, lasciando ai recruiter solo la fase decisionale finale. Il lavoro diventerà più centrato sulle eccezioni: l’AI gestisce i casi standard, l’uomo interviene sui casi complessi o anomali. Questo cambierà la definizione stessa di molti ruoli professionali. Come evidenziato in una riflessione, si passerà da strumenti passivi a partner attivi nel processo decisionale, creando nuove forme di collaborazione uomo-macchina prima inimmaginabili. L’AI agentica, lungi dall’automatizzare solo compiti manuali e ripetitivi, potrà supportare anche processi decisionali complessi – pensiamo alla medicina personalizzata, dove agenti AI potranno analizzare enormi moli di dati clinici e proporre diagnosi o piani terapeutici, che il medico umano validerà e arricchirà con il suo giudizio esperto. Oppure all’ottimizzazione industriale, in cui agenti coordinano in tempo reale reti energetiche o linee di produzione, regolando parametri e flussi per massimizzare efficienza e sostenibilità, interfacciandosi con gli ingegneri umani per le scelte strategiche. Insomma, la promessa è di una potenza di fuoco cognitiva immensamente maggiore a disposizione delle organizzazioni, che se ben impiegata potrà accelerare innovazione e crescita.

Insieme alle opportunità, il futuro agentico porta con sé sfide significative che dovremo affrontare. In primis questioni di etica, governance e responsabilità: delegando decisioni a sistemi autonomi complessi, sarà cruciale garantire trasparenza sugli algoritmi e sulle logiche con cui operano, soprattutto quando influenzano direttamente la vita delle persone (si pensi a un agente AI che decide l’esito di una richiesta di mutuo, o che regola il traffico automobilistico di una città).

Dovremo predisporre meccanismi di audit degli agenti, per poter spiegare a posteriori perché hanno agito in un certo modo (il tema dell’explainable AI sarà sempre più importante). Inoltre, si porranno interrogativi sulla supervisione umana: fino a che punto è accettabile lasciare che un’AI agisca senza supervisione? In quali ambiti sarà sempre obbligatorio un controllo umano (ad esempio decisioni mediche vitali, decisioni giudiziarie)? Queste linee devono essere tracciate con attenzione per bilanciare efficacia e sicurezza. Un’altra sfida è quella delle competenze e del lavoro: come già accennato, la forza lavoro dovrà evolvere. Serviranno programmi di formazione massicci per riqualificare persone la cui mansione attuale verrà automatizzata dall’AI agentica, preparando i lavoratori ai nuovi ruoli complementari all’AI.

I sistemi educativi dovranno aggiornarsi per includere concetti di collaborazione con AI, e le aziende dovranno investire in change management per accompagnare i dipendenti in questo percorso. Sul piano macroeconomico, alcuni temono impatti occupazionali negativi se molte decisioni complesse verranno prese dall’AI: è uno scenario possibile, ma storicamente l’automazione crea nuove categorie di lavoro nel lungo termine (anche se nel breve può spiazzare intere professioni). Sarà fondamentale dunque governare la transizione in modo che l’adozione di agenti AI sia accompagnata da politiche attive sul lavoro e da una visione di insieme che miri all’augmented human (umano potenziato dall’AI) piuttosto che al suo rimpiazzo.

Inoltre, dovremo affrontare il tema della fiducia da parte del pubblico e dei clienti: accetteranno le persone di interagire con agenti autonomi al punto di affidare loro compiti importanti? Si pensi alle resistenze iniziali a salire su auto a guida autonoma: ci vorranno tempo e prove sul campo perché la società sviluppi fiducia nell’AI agentica in ruoli critici. La comunicazione e trasparenza saranno ingredienti chiave: chi fornisce soluzioni AI dovrà spiegare chiaramente cosa fa l’agente, con quali limiti e garanzie, e assumersi la responsabilità di eventuali errori. Probabilmente emergeranno certificazioni o standard di qualità per agenti AI in certi settori, così come oggi abbiamo certificazioni di sicurezza per dispositivi o software.

In definitiva, il futuro dell’AI agentica sarà un equilibrio delicato: da un lato un enorme progresso tecnologico con agenti sempre più capaci e “intelligenti”, dall’altro la necessità di ancorare questo progresso a solidi principi etici e sociali. Dovremo garantire che l’Agentic AI operi come amplificatore dell’ingegno umano e non come sua sostituzione antagonista. La collaborazione uomo-macchina dovrà basarsi su fiducia reciproca, complementarità e rispetto dei valori fondamentali della società. Se riusciremo in ciò, l’AI agentica potrà davvero inaugurare una nuova era di efficienza e creatività, con organizzazioni più agili e focalizzate sulla strategia, prodotti che migliorano proattivamente la vita degli utenti, e modelli di business innovativi costruiti attorno a capacità cognitive perennemente disponibili. In caso contrario – se invece lasciassimo che l’AI agentica dilaghi senza guida – rischieremmo un contraccolpo in termini di errori clamorosi, sfiducia pubblica e opportunità mancate.

Guardando oltre

Immaginate un’azienda del 2030 dove ogni team ha accanto a sé uno o più agenti AI affidabili: analisti digitali, facilitatori instancabili che si occupano del “lavoro sporco” e suggeriscono percorsi ottimali, mentre le persone possono concentrarsi su ciò che sanno fare meglio – avere idee, prendere decisioni di valore, costruire relazioni. I processi scorrono in modo fluido h24, con gli agenti che passano il testimone agli umani solo quando serve il tocco creativo o etico. I prodotti stessi apprendono e migliorano dopo la vendita, tramite agenti interni che ottimizzano l’esperienza utente in base all’uso reale.

Le città sono gestite in parte da agenti AI che regolano traffico, consumi energetici, servizi pubblici con efficienza adattiva. Questo futuro, per quanto visionario, è alla nostra portata tecnologicamente. Realizzarlo pienamente richiederà visione, pragmatismo e responsabilità – esattamente le qualità che servono per governare qualunque grande trasformazione. L’AI agentica sarà uno straordinario acceleratore del progresso umano, a patto che siamo pronti a progettarla e guidarla con saggezza. E la vera sfida sarà proprio questa: più che insegnare agli agenti a essere intelligenti, dovremo essere noi abbastanza intelligenti da integrarli in modo virtuoso nel tessuto delle nostre attività e della nostra società.

AI & GENAI

Agenti AI: un cambio di paradigma verso l’impresa cognitiva

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.

AI & GENAI, PENSIERI SPARSI

Dalla gerarchia al dialogo: come gli agenti AI stanno riscrivendo il nostro modo di chiedere

C’è stato un tempo (e forse c’è ancora) in cui il comando “vai a farmi le fotocopie” era il simbolo per eccellenza della gerarchia operativa. Diretto, inequivocabile, senza margini di interpretazione o ambiguità. Più o meno.

Vi starete domandando cosa c’entra questo con l’AI, con il rilascio di Perplexity o del recente Operator di OpenAI, vero? Non ci crederete ma un legame, con l’evoluzione e l’arrivo degli agenti, questo tema è molto attuale.

Pensateci, con un’intelligenza artificiale non funziona più essere autoritari: bisogna essere collaborativi. E forse anche un po’ educati.

Partiamo dal principio.

Dal comando al dialogo: chi educa chi?

La relazione con un agente AI, viste le evoluzioni recenti, le potenzialità e l’efficacia che stanno cominciando ad avere, non è più univoca: è una relazione che diventa dialogica e persino educativa. Il fatto di dover collaborare con un agente AI, e non comandarlo come verrebbe naturale, implica un cambio di prospettiva non da poco. Non possiamo più limitarci ad impartire ordini secchi; dobbiamo chiederci come formulare una richiesta in modo che sia compresa e, soprattutto, eseguita al meglio.

Immaginate la scena:

  • “Vai a farmi le fotocopie.”
  • L’AI risponde: “Quali pagine? A colori o in bianco e nero? E quante copie esattamente?”
  • Tu: “Fai tu.”
  • L’AI: “Fai tu cosa? C’è un errore nella richiesta / prompt.”

Ecco, questa è la nuova realtà: l’AI non si accontenta di eseguire, vuole capire. E noi, da “padroni del comando”, dobbiamo trasformarci in partner comunicativi, in grado di spiegare non solo cosa vogliamo, ma anche perché e come lo vogliamo. E se non iniziamo ad agire così abbiamo due possibili effetti che, in alcuni casi, iniziano già a manifestarsi: il primo è che l’AI, questo strumento magico che sembra possa fare tutto, in effetti non capisce e non fa quello che ci aspettiamo. Il secondo effetto, successivo, è noi non sappiamo chiederle ciò che ci serve e questo ci fa sentire inferiori potenzialmente.

Un nuovo (possibile) galateo

Se gli agenti AI diventano partner dialogici, forse dovremmo iniziare a pensare al nostro tono. Dopotutto, nessuno ama o ha mai amato un capo che urla, da comandi e impone di fare cose senza spiegarsi. E se la tecnologia ci stesse insegnando qualcosa, non in modo diretto, sul valore della gentilezza? Immaginate di dover chiedere all’AI di prenotare un volo:

  • Versione “vai a farmi le fotocopie“: “Prenota il volo per Milano.”
  • Versione dialogica: “Mi aiuti a trovare il miglior volo per Milano? Preferisco partire al mattino e con pochi scali.“

Io credo che sia palese che una delle due è efficace, mentre l’altra no. Non solo la seconda versione è più chiara, ma risulta anche più… umana!

È ironico: un agente digitale, apparentemente privo di emozioni, ci costringe a essere più consapevoli del nostro modo di comunicare. Forse, nel tentativo di insegnare all’AI come interagire con noi, stiamo imparando noi stessi a interagire meglio con gli altri?

Dal “cosa” al “perché”

La vera rivoluzione di questo shift non è solo nel come chiediamo, ma nel perché lo chiediamo. Quando diciamo all’AI di fare qualcosa, stiamo implicitamente trasferendo a lei il processo decisionale. Non stiamo solo delegando un compito, ma anche il modo in cui quel compito verrà eseguito. E qui nasce una domanda cruciale: siamo davvero pronti a cedere questo potere?

Prendiamo un esempio semplice: “Organizza la mia giornata.”

Se non forniamo contesto, l’AI potrebbe pianificare otto meeting consecutivi senza pause. Ha sbagliato? No, semplicemente ha eseguito un compito interpretandolo sulla base delle informazioni che aveva a disposizione. Non vi sembra un dejavù, no? Se non spieghiamo perché abbiamo bisogno di spazio per pensare o di tempo per un pranzo tranquillo, l’AI non potrà saperlo.

La verità è che chiedere bene richiede una certa dose di autoconsapevolezza. Dobbiamo sapere cosa vogliamo e perché lo vogliamo, altrimenti rischiamo di essere “mal serviti” da un’entità che, paradossalmente, cerca solo di aiutarci.

Chi è il maestro?

E qui arriviamo al punto più ironico (e forse non solo ironico) di tutti: chi sta educando chi? Stiamo insegnando all’AI a comprendere meglio il linguaggio umano? Oppure è l’AI che, indirettamente, ci sta insegnando a essere più chiari, più collaborativi, persino più riflessivi? Forse, l’evoluzione degli agenti AI non riguarda tanto il loro apprendimento, quanto il nostro.

Questi sistemi ci costringono a fermarci, a pensare, a chiarire.

Non possiamo più limitarci a dire “vai a farmi le fotocopie“; dobbiamo chiederci: “Perché servono? Come posso spiegare meglio la mia richiesta?” E in questo processo, potremmo scoprire che la tecnologia non sta solo automatizzando i nostri compiti, ma sta affinando le nostre capacità di comunicazione e comprensione. Una lezione inaspettata da un’entità che non ha né cuore né anima.

Eppure è un insegnamento che ha sicuramente un impatto sul singolo, ma potenzialmente avrà un impatto anche sul modo in cui le aziende si approcceranno a questa ennesima trasformazione: ridefinire lo scopo prima di attivare una azione che non necessariamente sarà utile.

La gentilezza del futuro

Forse, un giorno, guarderemo indietro e penseremo che la rivoluzione dell’AI non è stata tanto nell’efficienza o nell’automazione, su cui tutti, chi più e chi meno stiamo mettendo la testa, ma nel suo impatto sul nostro modo di pensare e interagire. Esattamente come scrivevo anche giorni fa nel post “Comprensione e fiducia: l’evoluzione dell’interazione uomo-macchina” . Gli agenti AI ci stanno spingendo a rivalutare non solo cosa chiediamo, ma come e perché lo facciamo. E chissà, magari la prossima volta che ci verrà da dire “vai a farmi le fotocopie”, ci fermeremo un attimo.

Forse sorrideremo e diremo: “Mi aiuti a organizzare al meglio questo lavoro? Grazie.”

E quel grazie, in fondo, potrebbe essere il vero segno del nostro progresso.

AI & GENAI

Costruire il futuro con nuove parole, paradigmi e visioni

Quando Jensen Huang, CEO di NVIDIA, all’intervento del CES ha affermato

The IT department of every company is going to be the HR department of AI agents in the future. Today, they manage and maintain a bunch of software from the IT industry. In the future, they will maintain, nurture, onboard, and improve a whole bunch of digital agents and provision them to the companies to use. And so, your IT department is gonna become kind of like AI Agent HR

che in sintesi è “il dipartimento IT diventerà il dipartimento HR per gli agenti AI“, ha colto senza dubbio una trasformazione epocale: la convergenza tra tecnologia e gestione delle risorse, tra IT e HR. È un’affermazione che provoca, fa riflettere e, in parte, semplifica. Forse anche troppo.

Ma dietro questa semplificazione si cela una verità complessa che merita di essere analizzata con attenzione e che mi ha fatto riflettere in questi giorni.

Partiamo da un dettaglio che spesso diamo per scontato. HR sta per Human Resources. E quella “H”, che spesso dimentichiamo, quel riferimento diretto all’umano, è fondamentale. Nella nostra quotidianità professionale tendiamo a usare “HR” come un’etichetta astratta, dimenticandoci che il termine richiama la gestione delle persone, delle loro capacità, emozioni, relazioni e ambizioni. È un acronimo che implica tutto ciò che rende unico e irripetibile l’essere umano.

Quando applichiamo il concetto di HR agli agenti AI, come in questo caso, rischiamo di dimenticare il significato intrinseco di quella letterina. Gli agenti AI non sono umani. Non hanno ambizioni, emozioni o valori. Non cooperano per scelta, non imparano per aspirazione, non falliscono per mancanza di motivazione. Sono strumenti, sofisticati e straordinari, ma sempre strumenti. Strumenti in grado di potenziare le nostre capacità. Paragonarli a risorse umane, per quanto utile come provocazione, rischia di condurci su un terreno scivoloso: quello dell’antropomorfizzazione, della percezione che questi agenti possano sostituire completamente l’umano, anziché affiancarlo.

Dobbiamo rivedere il concetto stesso. Se la “H” di HR non si applica agli agenti AI, cosa rappresenta allora la loro gestione? Sicuramente non possiamo banalizzare la loro gestione ad una semplice gestione di un asset tecnologico, perché a mio avviso non sono solo questo.

Senza dubbio stiamo entrando in un’era in cui le risorse umane e digitali devono essere integrate in un nuovo paradigma, che non vede l’AI come un “collega virtuale”, “uno stagista” o una entità a se stante, ma come un potenziatore delle capacità umane. Un modello in cui il dipartimento IT non diventa semplicemente un “HR per AI”, ma un gestore strategico di una forza lavoro ibrida, in cui umano e artificiale si completano e valorizzano a vicenda.

Eppure, non possiamo ignorare la validità della visione di Huang. Dietro le sue parole c’è una fotografia del futuro. Il dipartimento IT si trasformerà davvero. Oggi gestisce infrastrutture e software; domani dovrà gestire agenti AI con logiche che ricordano quelle applicate alle persone: addestramento, monitoraggio, miglioramento continuo. Il linguaggio con cui descriviamo questa evoluzione deve essere altrettanto trasformativo. Non possiamo limitarci a prendere in prestito termini esistenti per descrivere qualcosa di radicalmente nuovo.

Dopo tutto l’HR ha sempre gestito le “umane risorse” (come direbbe un amico) e l’IT le risorse tecnologiche. Forse nella loro ibridazione, è necessario ripensare non solo alle etichette ma anche alle tipologie di competenze per valutare tutto questo.

Le parole contano, come direbbe qualcuno. Definire il ruolo del dipartimento IT come “HR per l’AI” potrebbe sembrare pratico e immediato, ma rischia di nascondere una verità più complessa. Gli agenti AI non sostituiscono l’umano, né lo imitano. Sono un complemento, un supporto, un’estensione. Serve un linguaggio che enfatizzi l’integrazione, non l’equivalenza. Un linguaggio che riconosca il valore unico dell’umano e, allo stesso tempo, la specificità dell’intelligenza artificiale.

E qui emerge un’opportunità. Huang ha ragione quando ci invita a ripensare i ruoli organizzativi alla luce dell’AI. Ma forse, il vero cambiamento non è solo nell’IT o nella tecnologia. È nella nostra capacità di immaginare nuovi paradigmi, nuovi concetti, nuovi linguaggi.

Cosa dobbiamo continuare a imparare da quell'”H” senza perderla? Che il nostro rapporto con l’AI non deve perdere di vista l’umano. L’AI non ha bisogno di essere “umanizzata” nel vero senso della parola, per essere straordinaria. La sua forza sta proprio nella sua diversità, nella sua capacità di amplificare ciò che noi, come esseri umani, possiamo fare. Ma questa diversità richiede una gestione che tenga conto delle differenze, che riconosca e rispetti i limiti dell’AI e, al contempo, ne valorizzi il potenziale unico.

Cosa invece ci dobbiamo ricordare? Che ogni rivoluzione tecnologica è, prima di tutto, una rivoluzione culturale. Da sempre. Se oggi parliamo di “HR per AI”, forse domani parleremo di “Digital Resources Management” o di un nuovo concetto ancora da inventare. Ma quello che non possiamo permetterci di fare è usare un linguaggio che riduca la complessità o che confonda i confini tra umano e artificiale.

Dobbiamo aspettarci un cambiamento, inevitabile. Un mondo in cui le organizzazioni saranno guidate dalla complementarità tra umano e AI. Dove il dipartimento IT non sarà più solo un gestore di infrastrutture, ma un orchestratore strategico di risorse digitali. E dove quella “H” di HR, che oggi ci invita a riflettere, continuerà a ricordarci ciò che ci rende unici: l’umanità.

Forse non abbiamo ancora le risposte, ma sappiamo che le parole con cui raccontiamo il futuro sono già parte della sua costruzione. E quindi, se possiamo fare meglio – se possiamo trovare un linguaggio che onori questa complessità (enorme) – allora dobbiamo farlo.

Perché il futuro non si costruisce con vecchi paradigmi, ma con nuove visioni.