Agentic AI: come sperimentarla e portarla in impresa

Agentic AI: la sperimentazione come motore dell’adozione

Negli ultimi anni le imprese hanno imparato a conoscere l’intelligenza artificiale generativa attraverso un percorso relativamente lineare. Prima sono arrivati gli assistenti conversazionali, poi gli strumenti per la scrittura, la generazione di codice, la ricerca documentale e il supporto alla produttività individuale. In molti casi il percorso di adozione è stato simile a quello di altre tecnologie digitali: si identificava un caso d’uso, si realizzava una Proof of Concept, si misuravano i risultati e, se l’esperimento produceva valore, si procedeva con l’integrazione nei processi aziendali.

L’Agentic AI cambia il processo di sperimentazione

Gli agenti intelligenti non rappresentano infatti una evoluzione dei chatbot o dei Large Language Model. La loro caratteristica distintiva è la capacità di perseguire un obiettivo attraverso una sequenza di decisioni autonome. Un agente può analizzare un problema, pianificare le attività necessarie per risolverlo, scegliere gli strumenti da utilizzare, interrogare applicazioni aziendali, collaborare con altri agenti specializzati, verificare la qualità dei risultati e correggere autonomamente eventuali errori lungo il percorso. In altre parole, non si limita a generare una risposta: ma è in grado di agire.

La capacità di azione cambia il rapporto tra impresa e intelligenza artificiale

È proprio questa capacità di azione a modificare profondamente il rapporto tra impresa e intelligenza artificiale. Se la GenAI tradizionale entrava prevalentemente nella sfera della produttività individuale, l’Agentic AI entra direttamente nella dimensione operativa dell’organizzazione, influenzando processi, flussi decisionali e modalità di collaborazione tra persone e sistemi digitali.

Il concetto di sperimentazione continua

Per questa ragione oggi le aziende più avanzate non parlano tanto di implementazione quanto di sperimentazione continua. Prima ancora di chiedersi quale piattaforma adottare o quale modello linguistico utilizzare, stanno cercando di comprendere in quali attività sia opportuno affidare agli agenti una parte del lavoro e quali condizioni siano necessarie affinché questo avvenga in modo affidabile, sicuro e controllabile.

La sperimentazione diventa quindi il vero terreno sul quale si gioca la maturità dell’Agentic AI.

Perché la tradizionale Proof of Concept non è più sufficiente

Per molti anni la Proof of Concept ha rappresentato il passaggio obbligato di qualsiasi progetto di innovazione. Il principio era semplice: verificare in un ambiente limitato che una tecnologia fosse realmente in grado di risolvere un determinato problema.

Con gli agenti intelligenti questo approccio continua a essere utile, ma non è sufficiente. Un agente non viene valutato esclusivamente per la qualità delle sue risposte. Deve dimostrare di saper operare all’interno di sistemi complessi, interagire con dati in continua evoluzione, adattarsi a situazioni impreviste e mantenere un comportamento coerente anche quando il contesto cambia.

È una differenza sostanziale. Mentre un modello linguistico produce un output, un agente produce un comportamento. E i comportamenti non possono essere validati una volta per tutte.

Un esempio aiuta a comprendere il cambiamento. Un assistente AI che riassume un documento può essere testato confrontando il risultato con quello elaborato da un esperto umano. Un agente incaricato di gestire l’intero processo di approvvigionamento di un componente industriale, invece, deve prendere una lunga serie di decisioni concatenate: verificare la disponibilità del materiale, confrontare fornitori, consultare contratti, controllare budget, dialogare con l’ERP aziendale, generare documenti, inviare richieste di acquisto e monitorare lo stato dell’ordine. La qualità del suo lavoro non dipende da una singola risposta, ma dall’intero percorso decisionale.

Diventa quindi necessario osservare come l’agente si comporta nel tempo, come reagisce agli imprevisti, quali errori commette, se è in grado di correggerli autonomamente e in quali situazioni richieda invece l’intervento umano.

È proprio per questa ragione che molte organizzazioni stanno progressivamente sostituendo la logica della Proof of Concept con quella della sperimentazione continua. L’obiettivo non è più semplicemente verificare che una tecnologia funzioni, ma costruire un ambiente nel quale gli agenti possano essere osservati, migliorati e progressivamente responsabilizzati. (Leggi anche il servizio dedicato all’Agentic AI e a come si passa dalla sperimentazione all’integrazione n.d.r.)

La sperimentazione non riguarda più la tecnologia, ma l’organizzazione

Uno degli aspetti più interessanti emersi negli ultimi mesi riguarda il fatto che la sperimentazione dell’Agentic AI sta coinvolgendo molto più l’organizzazione che il dipartimento IT.

La vera domanda non è infatti se un agente sia tecnicamente in grado di svolgere una determinata attività. Nella maggior parte dei casi la risposta è già positiva. Il problema consiste piuttosto nel capire se quell’attività possa essere affidata a un sistema autonomo senza compromettere qualità, sicurezza, conformità normativa o controllo manageriale.

Questo sposta inevitabilmente il baricentro della sperimentazione. Accanto agli specialisti di AI iniziano a sedersi allo stesso tavolo process owner, responsabili della compliance, cybersecurity, HR, risk manager e business manager. L’attenzione non si concentra più soltanto sulle prestazioni del modello, ma sull’intero ecosistema nel quale l’agente dovrà operare.

Introdurre un Agente AI significa rivedere i processi

Le imprese stanno così scoprendo che introdurre un agente significa, prima di tutto, ripensare il processo nel quale dovrà essere inserito. Molti workflow costruiti negli anni non sono infatti progettati per collaborare con sistemi autonomi. Presentano passaggi ridondanti, controlli duplicati, informazioni distribuite tra applicazioni diverse o responsabilità poco definite. L’arrivo degli agenti rende immediatamente visibili queste inefficienze.

Da questo punto di vista l’Agentic AI sta producendo un effetto inatteso: costringe le aziende a ripensare la propria organizzazione prima ancora della propria infrastruttura tecnologica.

Non sorprende quindi che grandi società di consulenza stiano progressivamente spostando il dibattito dall’intelligenza artificiale alla trasformazione dei processi. Gli agenti vengono considerati sempre meno come una nuova categoria di software e sempre più come nuovi attori organizzativi, destinati a collaborare con le persone all’interno dei flussi di lavoro.

È un cambiamento culturale ancora prima che tecnologico. E proprio per questo motivo la sperimentazione assume un valore strategico: non serve soltanto a testare ciò che l’AI sa fare, ma soprattutto a comprendere come dovrà evolvere l’impresa per poter lavorare insieme agli agenti.

A questo punto è importante capire come le aziende selezionano gli use case, come costruiscono gli ambienti di sperimentazione, perché stanno nascendo le Agent Factory, quali metriche utilizzano per valutare gli agenti e perché il concetto di Human in the Loop sta evolvendo verso modelli molto più sofisticati. Prosegui la lettura con il servizio dedicato ai vari percorsi di sperimentazione dell’Agentic AI e il servizio su come misurare la sperimentazione dell’Agentic AI.