Che cos'è l'AI agentica?

Che cos'è un'AI agentica? Caratteristiche e capacità principali

L'AI agentica non è definita da un singolo modello, ma da un insieme di caratteristiche comportamentali e architetturali che la distinguono dai sistemi di AI reattiva. Queste caratteristiche includono:

• Operatività autonoma: il sistema decide quando e come agire in modo indipendente, senza una supervisione umana costante.
• Risoluzione di problemi multi-step: la capacità di partire da un obiettivo di alto livello e portarlo avanti autonomamente attraverso più passaggi dipendenti tra loro (interpretazione dell'obiettivo, pianificazione, azione, verifica dei risultati e adattamento) fino al raggiungimento dell'obiettivo o alla sua escalation.
• Adattabilità: la capacità di modificare il proprio comportamento durante l'esecuzione di un'attività in base a nuove informazioni, risultati o condizioni mutevoli, perseguendo l'obiettivo anziché seguire rigidamente uno script fisso. L'IA agentica si adatta tramite ragionamento, euristiche, regole e memoria a breve termine.

Anatomia degli agenti di AI agentica

L'anatomia di un agente di AI agentica è il seguente ciclo a esecuzione continua:

Obiettivo e trigger ↓ 

Policy e guardrail ↓ 

Controller dell'agente (loop di esecuzione) ↓ 

Pianificazione e ragionamento (LLM) ↓ 

Orchestrazione di strumenti e modelli ↓ 

Osservazione e valutazione ↓ 

Memoria e stato ↓ 

Decisione / Adattamento

Confrontando il ragionamento multi-step degli agenti basati sull'AI con la costante supervisione umana richiesta dai sistemi di AI tradizionali, diventa evidente che un singolo prompt non potrebbe gestire autonomamente dipendenze, recuperare in caso di errore, utilizzare in modo estensivo strumenti diversi, mantenere il contesto nel tempo e decidere quale azione intraprendere successivamente. L'AI agentica supera le risposte one-shot grazie alle seguenti funzionalità:

• Pianificazione orientata all'obiettivo: gli agenti AI possono scomporre obiettivi complessi in sotto-attività ordinate e adattare i piani al variare delle condizioni, abilitando flussi di lavoro complessi anziché azioni isolate.
• Integrazione con strumenti AI: utilizzo di strumenti esterni, API, database, esecuzione di codice e servizi per portare l'AI dall'analisi all'azione.
• Loop di esecuzione autonomi: il meccanismo principale per il raggiungimento degli obiettivi è un ciclo di controllo ripetuto di Definizione dell'obiettivo → Pianificazione → Azione → Osservazione → Adattamento → Ripetizione

Come imparano gli agenti di AI agentica

Gli agenti AI apprendono tramite diversi meccanismi. I modelli di AI generativa e i modelli di ML vengono addestrati su enormi set di dati storici. Attraverso l'apprendimento per rinforzo, i sistemi di AI agentica migliorano compiendo azioni e osservandone i risultati. Apprendono inoltre grazie al feedback human-in-the-loop e a sistemi di memoria episodica (ciò che ha funzionato nelle interazioni passate).

AI agentica vs AI generativa: differenze principali

L'AI generativa si riferisce a modelli che creano contenuti come testo, immagini, codice, audio o video, sulla base di pattern appresi dai dati. I sistemi di AI agentica pianificano, decidono e agiscono autonomamente per raggiungere obiettivi, spesso utilizzando l'AI generativa come uno dei componenti, per eseguire attività e ottimizzare processi aziendali. Sebbene l'AI agentica consenta un'esecuzione completamente autonoma, la maggior parte degli agenti in produzione opera con meccanismi di salvaguardia human-in-the-loop.

L'AI generativa risponde a prompt, mentre l'AI agentica avvia e adatta processi complessi.

Confronto tra architetture

L'architettura di un'AI generativa prevede la generazione di un singolo output: Utente → Prompt → Modello → Output.

L'architettura dell'AI agentica è l'automazione di un flusso di lavoro multi-step: Obiettivo → Loop dell'agente ↓ Pianificare → Agire → Osservare → Adattare ↓ Strumenti, Modelli, Esseri umani

I modelli di AI generativa funzionano al meglio quando l'obiettivo è la creazione di contenuti e le attività sono a singolo step. L'AI agentica viene utilizzata quando le attività sono multi-step, è necessario operare dei sistemi, è richiesto un adattamento e i risultati contano più del testo.

Come funzionano i sistemi di AI agentica: tecnologia e architettura

I sistemi di AI agentica sono sistemi, non modelli, che combinano LLM, AI tradizionale, strumenti AI, sistemi di memoria e logica di controllo in un loop in grado di pianificare, agire, osservare e adattarsi autonomamente. Consentono agli agenti AI di percepire gli ambienti, ragionare su problemi complessi, compiere azioni e imparare dall'esperienza. Il loop principale è il seguente:

Obiettivo / Trigger ↓ Policy e guardrail ↓ Controller dell'agente (ciclo di esecuzione) ↓ Pianificazione e ragionamento (LLM) ↓ Orchestrazione di strumenti e modelli ↓ Esecuzione (strumenti, API, ML) ↓ Osservazione e valutazione ↓ Decisione (continuare / riprovare / ripianificare / fare escalation) ↺ (loop)

Il ruolo dei modelli linguistici di grandi dimensioni

I modelli linguistici di grandi dimensioni svolgono un ruolo centrale nel fornire capacità di ragionamento, interpretazione e sintesi. Traducono l'intento umano o gli input di sistema in obiettivi strutturati. Scompongono obiettivi complessi in passaggi ordinati e logici. Aiutano a valutare informazioni incomplete e a ragionare sui compromessi per suggerire le azioni successive più appropriate. Suggeriscono quali strumenti o modelli utilizzare e perché. Inoltre, eccellono nell'interpretazione di dati non strutturati.

Integrazione del machine learning

Gli algoritmi di machine learning svolgono un ruolo complementare all'interno del loop di esecuzione, alimentando il processo decisionale dei sistemi AI autonomi tramite previsione, scoring, rilevamento e ottimizzazione. Gli algoritmi di machine learning forniscono segnali attendibili e stime di affidabilità che consentono agli agenti di agire in modo autonomo, sicuro e su larga scala. I modelli di ML sono solitamente modelli specializzati, specifici per un'attività, modulari e riaddestrati periodicamente per evitare di sovraccaricare i LLM con attività cui non sono adatti.

Integrazione con sistemi esterni

I sistemi di AI agentica si integrano anche con strumenti e sistemi esterni e con software aziendale, fungendo da livello di orchestrazione controllato per l'esecuzione di attività. Gli agenti AI coordinano ambienti già esistenti, inclusi database, sistemi di dati e analisi, strumenti di ingegneria e DevOps, strumenti di collaborazione, piattaforme SaaS, API, flussi di lavoro e controlli di sicurezza. Il punto di integrazione chiave è il livello di strumenti e connettori, che astrae i sistemi esterni in azioni invocabili. Questo livello di strumenti controllato applica i permessi, registra le azioni e consente agli agenti di coordinare in sicurezza i sistemi esistenti per raggiungere gli obiettivi senza sostituirli o aggirarli.

Sistemi multi-agente

I sistemi multi-agente sono architetture in cui più agenti autonomi lavorano insieme, cooperando, coordinandosi o competendo, per raggiungere obiettivi che rappresentano sfide troppo complesse per un singolo agente. Ogni agente ha il proprio ruolo, le proprie capacità AI e una visione locale, e la collaborazione emerge attraverso interazioni strutturate. Gli agenti autonomi nei sistemi multi-agente collaborano quando un agente scompone un obiettivo in sotto-attività e le assegna. Gli agenti collaborano tramite un workspace condiviso e la comunicazione (che può essere sincrona o asincrona) avviene mediante lo scambio di messaggi strutturati, risultati e punteggi di confidenza.

Applicazioni nel mondo reale: dove l'AI agentica crea valore

I sistemi di AI agentica forniscono un valore misurabile superiore a quello generato dall'automazione tradizionale o dall'AI generativa ed eccellono in contesti di lavoro articolati, dinamici e ad alta intensità decisionale. Ecco alcuni esempi:

Gestione della supply chain

Gli agenti di AI agentica aiutano a ottimizzare le supply chain monitorando e prevedendo la domanda, eseguendo previsioni e scenari, riequilibrando i piani, automatizzando flussi di lavoro complessi, comunicando gli impatti e adattandosi al variare delle condizioni. La pianificazione della supply chain e delle operazioni comporta molte decisioni interdipendenti, con un costante intervento umano e in condizioni di incertezza. Gli agenti AI possono creare valore migliorando la resilienza, accelerando la risposta alle interruzioni e aumentando i livelli di servizio nella gestione della supply chain.

Servizio clienti e assistenza

Gli agenti basati su AI gestiscono le interazioni con i clienti, analizzano i dati e forniscono insight azionabili con un intervento umano minimo. I ticket di supporto richiedono indagini e risposte e il contesto è distribuito su più sistemi e sorgenti di dati. Gli agenti AI possono aiutare a classificare l'intento e l'urgenza dei ticket, raccogliere il contesto del cliente, tentare i passaggi di risoluzione, redigere le risposte ed effettuare l'escalation dei casi complessi. Creano valore grazie a tempi di risoluzione più rapidi, costi di supporto ridotti, migliori relazioni con i clienti e una qualità del servizio più costante.

Sviluppo software

I sistemi di AI autonoma automatizzano le attività ripetitive, consentendo ai team umani di concentrarsi su attività a maggior valore. La correzione dei bug è un processo in più fasi che richiede molto contesto; gli agenti AI possono essere d'aiuto riproducendo i bug, analizzando codice e log, proponendo correzioni, eseguendo test e rispondendo al feedback. Gli ingegneri si concentrano sulla progettazione, non sull'infrastruttura, il che si traduce in cicli di sviluppo software più rapidi e in una maggiore qualità del codice.

Applicazioni sanitarie

L'AI agentica crea valore nel settore sanitario coordinando autonomamente attività complesse e flussi di lavoro clinici, operativi e amministrativi in più fasi, con l'approvazione di un operatore umano (human-in-the-loop). Gli ambienti sanitari sono estremamente complessi e frammentati, ricchi di dati che sono tuttavia organizzati in silos; in questo contesto, l'AI agentica si rivela particolarmente utile per attività dispendiose in termini di tempo e soggette a regolamentazione. Gli agenti AI possono essere d'aiuto nell'analisi dei dati dei pazienti, l'automatizzazione di attività complesse, il coordinamento dell'assistenza clinica, il supporto decisionale, la gestione della capacità e gli studi clinici.

Automazione aziendale

I processi aziendali si estendono su più sistemi, passaggi di consegne manuali e dati incoerenti. Questi processi sono in genere attività ripetitive e basate su regole, con interfacce utente stabili. L'AI agentica supporta il passaggio dall’automazione tramite script rigidi e basati su regole a sistemi adattivi e guidati dagli obiettivi, con gestione intelligente delle eccezioni, in grado di pianificare, agire e recuperare all’interno di processi aziendali complessi. L'AI agentica fornisce un'orchestrazione dinamica dei bot per abilitare flussi di lavoro multi-bot e multi-sistema. Invece di automatizzare i passaggi, l'AI agentica automatizza i risultati.

Finanza e gestione del rischio

In ambito finanziario, il monitoraggio del rischio è continuo e comporta numerosi controlli di conformità manuali distribuiti su più sorgenti di dati. L'AI agentica può contribuire ad automatizzare attività complesse come il monitoraggio delle transazioni o dei controlli, il rilevamento di anomalie o violazioni, la raccolta delle evidenze, la valutazione della gravità, l'attivazione di controlli o revisioni e la generazione di tracce di audit. Questo tipo di automazione dei processi crea valore riducendo l'esposizione al rischio, accelerando i flussi di lavoro di conformità, migliorando le tracce di audit e riducendo la necessità di revisioni manuali.

Operazioni nel settore retail

Gli agenti AI possono trasformare il retail prendendo decisioni rapide, aumentando l'efficienza e migliorando l'esperienza del cliente senza supervisione umana. L'AI agentica può supportare l'analisi dei report e fornire istruzioni dettagliate su come procedere. Può aiutare gli addetti marketing ad aggiornare le pagine dei prodotti con nuove informazioni stagionali o a gestire il picco dei resi post-festività.

Implementazione dell'AI agentica: considerazioni e requisiti

Implementare sistemi di AI agentica richiede molto più della semplice distribuzione di un LLM. Dal momento che questi sistemi funzionano in cicli di esecuzione continui e hanno un impatto diretto su sistemi reali, la loro implementazione richiede un approccio più vicino ai sistemi distribuiti (con sicurezza e controlli operativi rigorosi) che a una tipica integrazione di ML. Ecco alcune considerazioni e requisiti fondamentali:

Esigenze infrastrutturali

I componenti dell'infrastruttura possono essere suddivisi come segue:

Livello core di calcolo e modelli per la chiamata di funzioni/strumenti, che richiede gateway API e gestione dei limiti di chiamata; logica di fallback/instradamento dei modelli; gestione sicura delle chiavi.

Orchestrazione e runtime degli agenti con un orchestratore di agenti e un ambiente di esecuzione, che richiedono flussi di lavoro stateful, code di attività asincrone e confini di isolamento.

Strumenti e interfacce di azione, inclusi API interne ed esterne, file system, database e ambienti di esecuzione del codice. I requisiti includono un registro degli strumenti e degli schemi, permessi per singolo agente e logging di audit per ogni chiamata di strumento.

Sistemi di memoria a breve e lungo termine, inclusi database vettoriali, archivi di stato strutturati, pipeline di pruning e di sintesi della memoria e memoria versionata.

Osservabilità, feedback e valutazione per input degli strumenti, feedback degli utenti, euristiche di successo/fallimento e metriche di latenza e costo. Ciò richiede la registrazione degli eventi, pipeline di valutazione e code di revisione human-in-the-loop.

Sicurezza, controllo e governance con budget di azione, kill switch, credenziali a perimetro limitato e motori di policy. Ciò richiede solide misure di sicurezza con un livello di applicazione delle policy, limiti di utilizzo per agente, gate di approvazione e audit trail completi.

Gestione dell'implementazione e degli ambienti, con ambienti di sviluppo, staging e produzione. I requisiti includono feature flag per i livelli di autonomia, distribuzioni canary per la logica degli agenti, definizioni versionate degli agenti e supporto al rollback della memoria.

Requisiti di supervisione umana

Per bilanciare autonomia e controlli human-in-the-loop, e garantire l'allineamento con l'intento umano, è necessario prevedere diversi livelli di supervisione.

Human-in-control, in cui gli agenti producono raccomandazioni ma l'esecuzione è approvata e gestita dagli umani; richiede strumenti di sola lettura e checkpoint manuali di esecuzione.

Human-in-the-loop (supervisionato), in cui gli agenti eseguono autonomamente azioni a basso rischio, mentre le azioni predefinite richiedono approvazione umana; richiede code di approvazione, anteprime delle azioni, finestre di esecuzione ritardata e funzionalità di override o annullamento.

Autonomia limitata, in cui l'intervento umano avviene solo in caso di anomalie o superamento di soglie; richiede permessi di azione codificati, budget di costo, tempo e passaggi, avvisi automatici e interruttori di emergenza (kill switch).

Metriche delle prestazioni

Per misurare i risultati dell'AI agentica è necessario monitorare sia i risultati che il comportamento. Le principali categorie di metriche includono:

Metriche di efficacia degli outcome, come tasso di successo delle attività, qualità del completamento, successo al primo tentativo e allineamento agli obiettivi.

Metriche di efficienza e produttività, come tempo di completamento, numero di passaggi, efficienza delle chiamate agli strumenti e tasso di retry.

Metriche di costo e utilizzo delle risorse, come costo per task, rapporto costo/valore, tasso di sforamento del budget e frequenza di riscontri nella cache.

Metriche di affidabilità e robustezza come tasso di fallimento, completamenti parziali, timeout/loop e errori degli strumenti.

Metriche di sicurezza e conformità alle policy, come tasso di violazione delle policy, escalation di approvazioni, frequenza di override e conformità nell'accesso ai dati.

Metriche di supervisione umana, come tasso di intervento umano, tempo medio di revisione per task, accuratezza delle approvazioni e livello di fiducia degli utenti.

Metriche di impatto sul business, come ore di lavoro umano risparmiate, ricavi influenzati o protetti, riduzione degli errori rispetto alla baseline, aumento del volume delle attività e miglioramenti nell'aderenza agli SLA.

Metriche di integrazione

Le seguenti metriche possono essere utilizzate per misurare quanto efficacemente gli agenti si integrano con flussi di lavoro AI, strumenti e sistemi operativi esistenti:

Metriche di interoperabilità e compatibilità, come tasso di compatibilità dei flussi di lavoro, riutilizzo degli strumenti, conformità agli schemi e stabilità dei contratti API.

Metriche di handoff e coordinamento, come tasso di successo nel passaggio da umano ad agente, successo del coordinamento tra agenti, punteggio di preservazione del contesto e tasso di recupero tramite fallback.

Metriche di efficienza e latenza dei flussi di lavoro, come durata end-to-end del flusso di lavoro, latenza indotta dall'agente, tasso di parallelizzazione e frequenza dei colli di bottiglia.

Metriche di affidabilità e stabilità, come tasso di fallimento dell'integrazione, punteggio di integrità delle dipendenze, tasso di retry e compensazione e incidenti di drift di versione.

Metriche di allineamento a governance e policy, come copertura dell'applicazione delle policy, completezza degli audit trasversali al sistema, tasso di coerenza delle approvazioni e conformità ai confini dei dati.

Sfide: gestione di autonomia, spiegabilità e rischio

All'aumentare dell'autonomia, aumentano anche le esigenze di spiegabilità, controllo e gestione del rischio. Trovare un equilibrio tra operatività autonoma e supervisione umana costante può sacrificare la velocità a favore del controllo, la scalabilità a favore della supervisione e la flessibilità a favore della coerenza. Per superare queste sfide, valuta la possibilità di implementare un'AI agentica con livelli di autonomia differenziati, ambiti di azione e permessi espliciti, budget di costo/tempo/passaggi per attività e un rilascio progressivo.

Spiegabilità nei processi multi-step

L'AI agentica introduce anche sfide di spiegabilità nei processi decisionali articolati in più fasi. Le strategie di mitigazione includono riepiloghi strutturati del ragionamento, log delle azioni con relativa motivazione, tracciati di esecuzione passo-passo, esecuzioni dei task riproducibili e attribuzione chiara alle versioni dell'agente.

Prevenzione di comportamenti indesiderati

I comportamenti indesiderati nei sistemi autonomi possono derivare da ambiguità negli obiettivi, contesto incompleto, limiti dei modelli o interazioni tra strumenti e ambienti. La loro prevenzione richiede una chiara definizione di obiettivi e ambito, vincoli e permessi sulle azioni, confini di autonomia e budget, guardrail a livello di policy, controlli human-in-the-loop, osservabilità, logging e replay, test, simulazioni, valutazioni avversarie, loop di feedback e controlli di emergenza e risposta agli incidenti.

Affrontare bias e rischi di errore

Un'ulteriore sfida è gestire bias e rischi di errore, garantendo al contempo che i sistemi di AI agiscano in modo autonomo nel rispetto dei confini. I bias possono essere introdotti dai dati di addestramento, dai modelli pre-addestrati, dagli output degli strumenti, dalla memoria storica e dai cicli di feedback umano. Le strategie di mitigazione includono l'uso di set di dati di valutazione diversificati e rappresentativi, la separazione della logica decisionale dagli esiti storici, la revisione e il pruning periodici della memoria e i test controfattuali. Il rilevamento dei bias deve valutare il comportamento dell'agente nel tempo, non solo i singoli output.

Bilanciare autonomia e supervisione

Trovare un equilibrio tra autonomia e supervisione è fondamentale. Una supervisione eccessiva mina l'efficienza, mentre una supervisione insufficiente aumenta il rischio. Crea modelli di autonomia a più livelli, allineati al rischio. Implementa gate di approvazione per le azioni ad alto impatto, interventi umani basati sulle eccezioni e un'autonomia adattiva che si restringe o si allenta in base alle metriche di prestazione.

ChatGPT è un'AI agentica?

Poiché i sistemi di AI agentica sono caratterizzati dalla capacità di pianificare, agire, osservare i risultati e iterare autonomamente su più passaggi, ChatGPT non è un'AI agentica, ma un'AI conversazionale. Tuttavia, può essere utilizzato come componente di sistemi agentici. ChatGPT non decide quando agire, ma risponde in modo reattivo ai prompt dell'utente. Non mantiene obiettivi persistenti nel tempo e non avvia loop o comportamenti auto-diretti. Non dispone di memoria o stato indipendenti al di fuori della conversazione corrente.

ChatGPT sarebbe qualificabile come AI agentica solo se fosse integrato in un sistema che gli conferisca obiettivi persistenti, capacità di azione autonoma e un controllo delimitato sull'esecuzione. Fino ad allora, rimane un potente motore di ragionamento, non un agente autonomo.

L'AI agentica esiste già? Stato attuale e prospettive future

I sistemi di AI agentica esistono già oggi, ma solo in ambienti di produzione a perimetro ristretto, fortemente vincolati e con supervisione umana. Le implementazioni reali più comuni includono agenti per l'automazione dei flussi di lavoro, agenti di monitoraggio e correzione, agenti di ricerca e sintesi e agenti per le operazioni con i clienti (con gate di approvazione). Si tratta di sistemi costruiti attorno a LLM, non di LLM che agiscono in modo autonomo. Le affermazioni sull'esistenza di agenti AI completamente autonomi sono in gran parte operazioni di marketing, dimostrazioni o prototipi di ricerca.

Prototipi vs. implementazioni mature

Oggi esistono chiare distinzioni tra prototipi e implementazioni mature per attività specifiche. I prototipi servono a validare concetti e fattibilità, mentre le implementazioni mature forniscono risultati affidabili e ripetibili. I prototipi vengono utilizzati per esplorare comportamenti e flussi di lavoro degli agenti, dimostrare valore e ottimizzare velocità e flessibilità. Le implementazioni mature operano in sicurezza in ambienti di produzione, si integrano con sistemi e processi core e ottimizzano stabilità, governance e scalabilità.

Il percorso verso l'adozione su larga scala

L'adozione su larga scala dell'AI agentica sarà graduale, guidata dai singoli domini applicativi e fortemente ancorata a requisiti di governance, più che universale o completamente autonoma. Il percorso assomiglia più all'evoluzione di precedenti tecnologie infrastrutturali che ai rapidi passi in avanti dell'AI consumer. Nei prossimi uno o due anni, i progressi nel machine learning renderanno possibile un uso più affidabile degli strumenti, framework di orchestrazione più maturi, sistemi di memoria e recupero delle informazioni più efficaci, pratiche di valutazione e monitoraggio più robuste e modelli di autonomia più sicuri. Questo porterà a una diffusione crescente di agenti specializzati per dominio e a un maggiore ricorso a forme di autonomia supervisionata.

In un orizzonte di tre-cinque anni, è plausibile aspettarsi agenti in grado di gestire una gamma più ampia di attività, con capacità di pianificazione e recupero più adattive, una minore necessità di supervisione continua e l'emergere di framework standardizzati per la governance degli agenti. La prossima vera evoluzione non sarà rappresentata da singoli agenti sempre più potenti, ma da sistemi coordinati di agenti specializzati che lavorano insieme. La collaborazione multi-agente consente maggiore scala, robustezza e flessibilità, ma introduce anche nuove sfide in termini di coordinamento e governance.

Strumenti e piattaforme di AI agentica

Le organizzazioni che implementano soluzioni di AI agentica possono avvalersi di una varietà di strumenti e piattaforme per progettare, distribuire e gestire soluzioni basate sull'AI. Questi strumenti forniscono framework per l'orchestrazione di agenti AI, la gestione di cicli di apprendimento continuo e l'integrazione con sistemi esistenti. Le piattaforme AI mettono a disposizione componenti preconfigurati per la risoluzione dei problemi e la gestione dei dati di processo, e funzionalità di intelligenza artificiale che accelerano lo sviluppo, mantenendo al contempo una robusta sicurezza.

Conclusione

L'AI agentica rappresenta un progresso continuo verso sistemi di intelligenza artificiale autonomi e orientati agli obiettivi. Con la sua evoluzione, l'AI smette di essere soltanto uno strumento e inizia ad assumere il ruolo di collaboratore o operatore. Tuttavia, il valore dell'AI agentica non deriva semplicemente da un maggiore grado di autonomia. Il valore emerge quando i suoi meccanismi fondamentali (pianificazione, uso di strumenti, memoria, feedback e controllo) vengono applicati ai giusti tipi di attività.

L'automazione tramite agenti AI offre il massimo valore quando le attività sono non lineari e articolate in più passaggi, coinvolgono più sistemi, API o sorgenti di dati, sono ripetitive ma non richiedono un'esecuzione rigida, e dipendono dal feedback; attività dove i risultati determinano i passaggi successivi, e le azioni eseguite sono soggette a vincoli o revisione umana.

Già oggi è possibile osservare implementazioni dal vivo in ambiti quali attività operative e analitiche, garanzia di qualità e conformità, monitoraggio e correzione, ricerca e sintesi delle informazioni. Per valutare la preparazione della tua organizzazione all'adozione dell'AI agentica, nota che tutte queste implementazioni di successo presentano alcune caratteristiche ricorrenti: una chiara definizione delle responsabilità degli agenti, una forte integrazione con i sistemi esistenti, condizioni di arresto esplicite, cicli di feedback ben strutturati e la presenza di esseri umani in qualità di decisori responsabili.

Se le tue soluzioni di automazione attuali sono fragili o non documentate, se i processi sono informali o se le responsabilità non sono chiaramente definite, l'AI agentica non risolverà questi problemi, ma piuttosto li amplificherà. E quando inizierai a rendere operativa l'autonomia, aspettati un percorso graduale, piuttosto che un repentino balzo in avanti.