Se fino a pochi mesi fa molte organizzazioni si limitavano a sperimentare singoli chatbot o assistenti intelligenti, oggi la prospettiva legata alla necessità di conoscere le potenzialità dell’Intelligenza artificiale è profondamente cambiata. Le aziende più mature hanno compreso che l’Agentic AI non può essere introdotta attraverso iniziative isolate o affidate esclusivamente all’entusiasmo di qualche team innovativo. Serve un metodo (leggi a questo proposito l’articolo su Agentic AI come sperimentarla), capace di accompagnare il passaggio dall’idea iniziale all’integrazione nei processi aziendali.
Alla ricerca di best practices
Non esiste ancora uno standard condiviso. L’Agentic AI è una tecnologia troppo giovane perché si siano consolidate best practice universalmente riconosciute. Tuttavia, osservando i percorsi intrapresi da grandi organizzazioni internazionali e le indicazioni che emergono dai principali analisti, si nota una convergenza su alcuni principi metodologici.
Processi come punto di partenza
E il primo consiste nel partire dai processi e non dalla tecnologia.
È un cambiamento che può sembrare banale, ma che rappresenta una netta discontinuità rispetto a molte sperimentazioni di AI generativa avviate negli ultimi anni. In quella fase era frequente che i dipartimenti IT introducessero una piattaforma e invitassero le diverse funzioni aziendali a individuare possibili applicazioni. Con gli agenti il percorso si inverte: si osservano i processi, si individuano le attività più adatte a essere delegate e solo successivamente si scelgono strumenti e modelli.
Attenzione massima ai flussi di lavoro
L’attenzione si concentra soprattutto sui flussi di lavoro caratterizzati da molte interazioni, decisioni ripetitive e passaggi tra applicazioni differenti. Sono contesti nei quali una persona dedica gran parte del proprio tempo non tanto ad attività ad alto valore, quanto al coordinamento di sistemi, alla ricerca di informazioni o alla gestione di procedure amministrative. Ed è proprio qui che gli agenti possono esprimere il loro maggiore potenziale.
Non perché siano in grado di sostituire completamente il lavoro umano, ma perché possono eliminare gran parte delle attività di orchestrazione che oggi rallentano i processi aziendali.
Dagli use case alla creazione di ecosistemi di agenti
Un altro elemento che accomuna le sperimentazioni più avanzate riguarda il superamento dell’idea di “agente universale”. Nelle prime fasi di sviluppo dell’Agentic AI era diffusa l’aspettativa di costruire un unico assistente capace di svolgere qualsiasi attività aziendale. Con il passare dei mesi è emerso invece un modello diverso, per certi aspetti più pragmatico e più vicino alla realtà delle imprese.
Le imprese stanno progettando ecosistemi di agenti specializzati. Ogni agente viene addestrato e configurato per svolgere un compito specifico: analizzare contratti, verificare la conformità normativa, pianificare acquisti, supportare il customer service, coordinare attività di sviluppo software o monitorare indicatori di performance. Quando il processo richiede competenze differenti, gli agenti collaborano tra loro, scambiandosi informazioni e distribuendosi le attività secondo logiche di orchestrazione.
Un approccio molto simile all’organizzazione tradizionale
Questo approccio ricorda, per molti aspetti, il funzionamento delle organizzazioni umane. All’interno di un’impresa nessun professionista possiede tutte le competenze necessarie per affrontare ogni problema. Si lavora attraverso la collaborazione tra specialisti, ciascuno responsabile di una parte del processo. L’Agentic AI sta progressivamente replicando questa logica anche nel mondo digitale.
Per le aziende questo significa che la sperimentazione non riguarda più il comportamento di un singolo agente, ma quello di un’intera rete di collaboratori virtuali. Diventa quindi fondamentale comprendere come coordinarli, come distribuire le responsabilità e come evitare che decisioni autonome prese da un agente producano effetti inattesi sugli altri.
Il ruolo chiave delle Agent Factory
Questa crescente complessità sta dando origine a nuovi modelli organizzativi. Sempre più imprese stanno infatti creando strutture dedicate allo sviluppo degli agenti, spesso definite Agent Factory. Non si tratta di semplici laboratori tecnologici, ma di team multidisciplinari nei quali convivono competenze molto diverse.
Accanto agli specialisti di intelligenza artificiale lavorano esperti di processo, sviluppatori software, professionisti della cybersecurity, responsabili della governance dei dati e figure provenienti dalle diverse linee di business.
L’obiettivo non è sviluppare rapidamente il maggior numero di agenti, ma costruire un modello replicabile che permetta all’organizzazione di progettare, testare, monitorare e aggiornare continuamente nuovi sistemi autonomi.
La logica ricorda quella con cui, negli ultimi anni, molte aziende hanno affrontato la diffusione delle piattaforme cloud o delle pratiche DevOps. Anche in quel caso il vero salto di qualità non è derivato dalla tecnologia in sé, ma dalla costruzione di competenze, metodologie e strumenti condivisi.
L’Agent Factory rappresenta, in questo senso, il tentativo di industrializzare la sperimentazione. (Leggi anche il servizio dedicato all’Agentic AI e a come si passa dalla sperimentazione all’integrazione n.d.r.)
L’importanza di agire nell’ambito di ambienti protetti
Un altro principio che emerge riguarda la necessità di separare nettamente sperimentazione e produzione. Un agente, per definizione, interagisce con sistemi aziendali, consulta basi dati, modifica informazioni e può attivare processi operativi. Consentire che queste attività avvengano direttamente sugli ambienti di produzione significherebbe esporre l’organizzazione a rischi elevati.
Per questa ragione le aziende stanno investendo nella realizzazione di ambienti di sperimentazione sempre più sofisticati.
Non si tratta più delle tradizionali sandbox utilizzate dagli sviluppatori software, ma di vere e proprie copie dell’ecosistema aziendale, alimentate da dati anonimizzati e progettate per simulare fedelmente il comportamento dei sistemi reali. L’obiettivo è osservare gli agenti nelle condizioni più vicine possibile alla realtà, senza però compromettere operatività, sicurezza o conformità normativa.
In questi ambienti gli agenti possono sbagliare, prendere decisioni non ottimali, entrare in conflitto con altri sistemi o percorrere strategie inattese. Ed è proprio questo il valore della sperimentazione: consentire che gli errori emergano quando il loro impatto è ancora completamente controllabile.
Il ruolo centrale dell’essere umano
Uno degli equivoci più frequenti quando si parla di Agentic AI riguarda il livello di autonomia. L’immaginario collettivo tende spesso a rappresentare gli agenti come sistemi completamente indipendenti, capaci di sostituire integralmente il lavoro umano. La realtà delle sperimentazioni aziendali è molto diversa.
Nella quasi totalità dei progetti oggi in corso, le organizzazioni stanno scegliendo livelli di autonomia progressivi.
In una prima fase l’agente osserva il processo e formula suggerimenti. Successivamente inizia a eseguire alcune attività operative, mantenendo però la necessità di una conferma umana prima di completare le azioni più rilevanti. Solo quando l’affidabilità raggiunge livelli sufficientemente elevati alcune decisioni vengono completamente automatizzate.
Questa evoluzione ha dato origine a un concetto destinato a diventare sempre più importante: quello dei diversi livelli di supervisione umana.
Human in the loop e Human on the loop
Nel modello definito Human in the Loop, ogni decisione significativa richiede l’approvazione di una persona. Nel modello Human on the Loop, invece, l’agente opera autonomamente mentre il supervisore interviene solo in presenza di anomalie o situazioni eccezionali. Alcuni processi molto circoscritti possono arrivare anche a modalità completamente automatizzate, ma sempre all’interno di confini operativi rigorosamente definiti. Più che eliminare il ruolo delle persone, l’Agentic AI sembra quindi modificarlo profondamente.
Il lavoro umano si sposta progressivamente dall’esecuzione delle attività al controllo della qualità, alla gestione delle eccezioni, alla definizione delle strategie e al miglioramento continuo dei processi.
È una trasformazione che ricorda, per certi aspetti, quella avvenuta con l’automazione industriale. Le macchine non hanno eliminato il lavoro, ma hanno modificato il contenuto delle competenze richieste. Con gli agenti intelligenti sta accadendo qualcosa di molto simile, questa volta nel lavoro della conoscenza.
Appare ora importante osservare quelli che sono gli aspetti più strategici: come misurare l’efficacia degli agenti, quali modelli di governance stanno emergendo, come si passa dalla sperimentazione all’adozione su larga scala e perché l’Agentic AI porterà le imprese a trasformarsi in organizzazioni capaci di sperimentare continuamente. Prosegui la lettura con il servizio su come misurare le performance dell’Agenti AI.
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