L’AI agentica rappresenta la prossima evoluzione dell’intelligenza artificiale. A differenza dei sistemi tradizionali che si limitano a rispondere a dei prompt, questi agenti autonomi avviano attivamente azioni e collegano compiti con un intento preciso. Funzionano essenzialmente come chatbot con accesso agli strumenti aziendali, permettendo loro di svolgere attività significative e orientate agli obiettivi con un intervento umano minimo.
Man mano che avanziamo nel 2025, le tendenze dell’AI agentica stanno rimodellando il modo in cui le aziende affrontano l’automazione, il decision-making e il coinvolgimento dei clienti. Questo segna un cambiamento fondamentale verso un’automazione davvero intelligente. Diversi fattori convergenti hanno reso il 2025 l’anno della svolta per l’adozione, tra cui le capacità di ragionamento avanzate dei modelli AI moderni come Claude 3.5, GPT-4 e Gemini 2.0, che ora dimostrano abilità sofisticate di ragionamento, consentendo decisioni autonome in scenari aziendali complessi.
I principali fornitori cloud stanno investendo massicciamente in questo settore. Amazon Web Services ha recentemente annunciato Amazon Bedrock AgentCore, che consente alle organizzazioni di distribuire e gestire agenti AI sicuri su scala enterprise. AWS ha inoltre lanciato nuove offerte nel suo Marketplace per aiutare le aziende a trovare, acquistare e implementare agenti AI e strumenti dei principali provider. L’azienda prevede di investire ulteriori 100 milioni di dollari nel suo Generative AI Innovation Center per accelerare lo sviluppo e la distribuzione dell’AI agentica.
Le applicazioni reali stanno già mostrando risultati impressionanti. Genentech, azienda biotecnologica statunitense, ha sviluppato una soluzione agentica che automatizza processi manuali di ricerca, consentendo agli scienziati di concentrarsi su attività di ricerca ad alto impatto e accelerare la scoperta di nuovi farmaci. Il sistema utilizza agenti autonomi in grado di suddividere compiti di ricerca complessi in flussi di lavoro dinamici e multi-step. A differenza dei sistemi di automazione tradizionali che seguono percorsi predefiniti, questi agenti adattano il loro approccio in base alle informazioni raccolte a ogni fase.
Le organizzazioni che implementano l’ottimizzazione autonoma dei processi riportano miglioramenti dell’efficienza operativa tra il 40% e il 60% e una riduzione dei costi operativi del 25%. Gli agenti per il decision-making in tempo reale riducono i tempi di risposta del 90% e migliorano la precisione delle decisioni del 40%. In settori specifici, le organizzazioni sanitarie che utilizzano AI agentica segnalano una riduzione del 25% dei costi amministrativi e un miglioramento del 30% nei punteggi di soddisfazione dei pazienti, mentre le istituzioni finanziarie ottengono tempi di elaborazione dei prestiti più rapidi del 40% e una riduzione del 50% delle transazioni fraudolente. Le aziende del retail riportano un aumento del 45% nei tassi di conversione e un miglioramento del 30% nella fidelizzazione dei clienti.
Tuttavia, gli esperti mettono in guardia dal rischio di implementazioni affrettate senza adeguate misure di sicurezza. “Siamo solo all’inizio di questo cambiamento, ma sta avvenendo rapidamente. Gli orchestratori AI potrebbero facilmente diventare la spina dorsale dei sistemi AI aziendali già quest’anno—collegando più agenti, ottimizzando i flussi di lavoro AI e gestendo dati multilingue e multimediali”, osserva Vyoma Gajjar, esperta AI di IBM. Avverte inoltre che “scalare questi sistemi richiederà solidi framework di compliance per mantenere tutto efficiente senza sacrificare la responsabilità” e sottolinea che le organizzazioni devono impegnarsi con la stessa intensità nella governance dei dati e dell’AI quanto nell’adozione delle ultime innovazioni.