L’intelligenza artificiale agentica – anche se in Italia non è conosciutissima – sta entrando nei flussi di lavoro di PMI, aziende e liberi professionisti del digitale, sia nel nostro paese che nel resto del mondo.
Stiamo parlando di sistemi capaci non solo di generare contenuti o rispondere a domande: eseguono azioni , analizzano dati, inviano mail, aggiornano dashboard, coordinano ed eseguono processi online, perché si integrano in piattaforme, software, applicazioni.
Tutt’altro storia rispetto a semplici modelli generativi. Naturalmente ci vogliono tempo, risorse e tentativi per integrare l’IA agentica correttamente nella propria impresa. E ci vogliono conoscenze e capacità di monitoraggio per vedere – come minimo – i rischi.
Quindi tanto impegno e tante incertezze… ma la posta in gioco è ottima: chi usa efficacemente l’IA agentica, abbatte tempi e sforzi umani.
Risorse che si possono impiegare per concepire, realizzare e coltivare meglio visioni, idee, strategie, rapporti, tempo libero e cura di sé: tutto ciò che non può e deve essere automatizzato.
Ma cosa stabilisce davvero quello che si può fare (o non si può fare) con l’intelligenza artificiale agentica? Le possibilità tecnologiche? I trend di mercato? La sostenibilità energetica? Le politiche nazionali? L’iniziativa di start-up? Sviluppatori pazzi che stravolgono modelli open-source elaborando formule uniche? Garanti di privacy ed etica?
Cerchiamo di trovare una quadratura ragionando insieme e affidandoci a ciò che sappiamo oggi.
Indice dei contenuti
L’intelligenza artificiale agentica in pillole
Una forma elaborata di IA progettata per agire in autonomia a partire da prompt. I chatbot tradizionali e le IA generative eseguono compiti su richiesta dell’utente; gli agenti IA invece pianificano sequenze di azioni in base a obiettivi e si adattano ai risultati, che diventano fonte di addestramento. L’intelligenza artificiale agentica quindi solitamente combina:
- un modello linguistico o cognitivo,
- interazione con strumenti esterni (API, software, CRM, app.. ),
- Sistema di feedback: l’agente valuta gli esiti delle sue azioni e si adatta.
Quindi autonomia… che non implica infallibilità.
Infatti oggi la qualità del risultato dipende da come viene definito l’obiettivo, da quali risorse l’agente può usare: dall’azione consapevole e dalla supervisione umana.
Se vuoi approfondire, leggi questo articolo sull’IA agentica.
Cosa si può fare oggi con l’intelligenza artificiale agentica?
Gli agenti IA sono estremamente versatili. Quindi i campi di applicazione digitale sono moltissimi. In generale però si può individuare un principale punto di forza dell’IA agentica: la capacità di automatizzare processi dinamici.
Quindi nel marketing digitale l’IA agentica:
- monitora campagne pubblicitarie,
- aggiorna report settimanali,
- ottimizza budget pubblicitario in base alle prestazioni.
A te rimane solo di dare un’occhiata a quello che fa, valutare, approvare o aggiustare il tiro.
Nella gestione aziendale gli agenti IA possono:
- fare archiviazione in base a obiettivi specifici,
- programmare riunioni e ottimizzare lo scambio di documenti e informazioni,
- inviare follow-up automatici,
- aggregare dati da più fonti,
- fornire report analitici in tempo reale.
E in ambito tecnico e IT:
- monitoraggio di server,
- aggiornamento di sistemi,
- prevenzione di anomalie.
E questi sono solo esempi, con in quali potremmo andare avanti per ore: quindi in sintesi cosa si può fare con l’intelligenza artificiale agentica oggi? Automatizzare – attraverso uno strumento operativo – per risparmiare tempo e risorse.
Ma l’automatizzazione ha i suoi limiti.
Cosa non si può fare con l’intelligenza artificiale agentica e perché
Limiti strutturali e diverse aree di rischio ostacolano utilizzi davvero efficaci ed efficienti dell’IA agentica. Infatti può facilmente interpretare male un obiettivo, perché non tutti sanno architettare bene i prompt, che è una competenza professionale.
O semplicemente per un suo errore tecnico.
Un’agente IA può improvvisamente agire sulla base di dati incompleti o alterarli nel suo processo. Può abbracciare un presupposto sbagliato e da quello sviluppare tutti i suoi ragionamenti, le sue azioni, i suoi consigli, le sue valutazioni… e quindi compromettere la validità del suo sistema di feedback. E allora rendere il monitoraggio umano praticamente inutile e pieno di ostacoli.
Richiede supervisione umana costante eppure può “prendere decisioni”: quindi agire, ma senza davvero comprendere il contesto etico, sociale o relazionale in cui opera. Un agente IA ad esempio può analizzare centinaia di candidature per un posto di lavoro.
Ma può l’intelligenza artificiale agentica decidere chi assumere? Può tenere colloqui?
In teoria sì: ma in pratica varrebbe la pena e sarebbe accettabile farlo? O giusto? E il risultato avrebbe la qualità che ci aspettiamo?
No, perché nessuna intelligenza artificiale oggi può garantire giudizi equi o imparziali
Vedi i bias: altro esempio? L’IA agentica attraverso monitoraggio e analisi può suggerirti un investimento: ma come fa a valutare i rischi legati ai rapporti che hai con altri clienti, istituzioni, enti, e coniugare questa valutazione a interessi combinati e dinamici? Non può farlo come lo fai tu. Dunque – quando si tratta di prendere decisioni di questo tipo – è meglio non permettere che l’intelligenza artificiale agisca in autonomia; è meglio non affidarsi troppo ai suoi suggerimenti.
Un agente IA può rispondere in automatico a dei reclami: ma può davvero rassicurare un utente, lasciarlo soddisfatto e coinvolto nei tuoi confronti? Riesce a trasformare il reclamo in fidelizzazione, traffico sui social e community?
A volte ci può riuscire, ma il distacco (se si vede) a molti utenti di oggi in Italia non piace.
Come decidere cosa può fare l’intelligenza artificiale per te
Per decidere quali attività delegare all’IA agentica dobbiamo tirare le somme in base a ciò di cui abbiamo parlato finora.
Ci sono processi che traggono vantaggio dall’autonomia degli agenti IA, altri che richiedono responsabilità e partecipazione umana, e alcuni che proprio non vale la pena affidare, perché integrare agenti IA nel proprio flusso di lavoro non è una passeggiata e ha dei costi. Poi i casi d’uso sono tanti e diversi tra loro. E lo sono anche i risultati e la qualità degli esiti. Quindi neanche cercare una regola assoluta in questo senso ci può essere utile.
Allora affidiamoci a 3 parametri di cui tenere conto per decidere:
- Ripetitivà del compito: se un’attività segue regole chiare e può essere descritta passo per passo, automatizzarla ti conviene.
- Impatto dell’errore: un’errore di archiviazione da parte dell’IA rimane interno e il suo impatto si può contenere più facilmente; un’agente IA che approva i pagamenti rischia invece di fare danni.
- Livello di interpretazione richiesto: in una trattativa, in una selezione del personale e nelle comunicazioni ci sono sfumature che un’intelligenza artificiale non potrà mai comprendere e gestire come faresti tu.
Usa l’IA agentica per fare, non per decidere. Lascia che gestisca ciò che è meccanico e quantificabile, ripetibile e prevedibile. Ma mantieni la responsabilità e la consapevolezza delle scelte e delle loro conseguenze.
Cosa si potrà fare domani con l’intelligenza artificiale agentica?
Nel giro di pochi anni l’intelligenza artificiale agentica diventerà una componente stabile dei sistemi aziendali. Open AI, Google, Meta; Anthropic, e altri stanno già integrando agenti autonomi nelle suite di produttività: vedi software che possono agire su mail, documenti, CRM e piattaforme di marketing senza richiedere input continui.
C’è in atto una rincorsa tecnologica, che genera e velocizza il progresso. Uno dei più interessanti riguarda la collaborazione tra più agenti IA. Maggiore efficienza, migliore ottimizzazione: ma si rimarrà al passo con le sfide di governance? E con i problemi di sicurezza informatica e privacy? Si riusciranno ad arginare utilizzi pericolosi o scorretti?
Vedremo – all’aumentare delle possibilità tecniche – multinazionali che continueranno a guadagnare barche di soldi dall’IA, insieme ad approcci e tentativi diversi di regolamentazione e di utilizzo nel mondo: e in questo brodo misto e pieno di chiaroscuri si andrà a determinare – come oggi – cosa si può fare con l’intelligenza artificiale agentica e cosa non si può fare… almeno per noi.
