Gli Agenti AI stanno cambiando il modo in cui le aziende analizzano i dati, prendono decisioni e attivano processi. Ma qual è il loro vero impatto sul business? In questo articolo esploriamo come l’intelligenza artificiale agentica possa portare valore alle imprese, partendo dalle considerazioni della ricerca “The Current State of AI Agents for Enterprises”, pubblicata da Gartner.
Agente AI non significa assistente virtuale
Secondo lo studio sopracitato, molti degli Agenti AI oggi in circolazione sono in realtà versioni evolute degli assistenti basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Sono capaci di comprendere il linguaggio naturale, raccogliere informazioni, interagire con strumenti e applicazioni, ma non sono ancora in grado di prendere decisioni complesse e contestualizzarle in modo autonomo.
Per questo motivo, nella ricerca vengono definiti “AI Agent 1.0”: sistemi agentici con un buon grado di autonomia operativa, ma ancora limitati sul piano decisionale.
Il loro potenziale quindi, si deve trovare nel giusto equilibrio tra capacità e contesto. Gli Agenti AI basati su LLM possono essere estremamente utili in scenari dove è richiesto di:
- elaborare grandi volumi di dati testuali
- recuperare e sintetizzare informazioni da più fonti
- attivare strumenti o funzioni software in base al contesto.
Tuttavia, queste soluzioni mostrano forti limiti quando si tratta di:
- pianificazione strategica
- ottimizzazione di processi complessi
- presa di decisioni guidate da vincoli aziendali specifici.
Come sottolineato dalla ricerca, è proprio qui che si gioca la partita dell’AI agent 2.0: il futuro di questi sistemi risiede nella capacità di incorporare modelli decisionali, simulazioni, rappresentazioni dinamiche del contesto aziendale e integrazioni profonde con i sistemi informativi d’impresa.
Progettare Agenti AI di valore
Per costruire Agenti AI realmente utili per le imprese, la ricerca Gartner consiglia l’applicazione di un approccio composito, modulare e pragmatico.
- Composito: gli Agenti AI devono integrare diverse tecniche di AI (LLM, machine learning, algoritmi di ottimizzazione, rule-based systems, simulazioni). Nessun singolo modello è sufficiente.
- Modulare: le soluzioni agentiche devono adattarsi alle architetture esistenti, senza richiedere rivoluzioni infrastrutturali. Serve interoperabilità, non settorialità.
- Pragmatico: gli Agenti AI devono essere progettati per risolvere problemi specifici e concreti, non per inseguire hype tecnologici. L’efficienza e l’impatto sul business sono i veri indicatori di successo.
Il passaggio da AI Agent 1.0 ad AI Agent 2.0 sarà graduale. Nella ricerca Gartner, si stima che entro il 2028 almeno il 15% delle decisioni operative quotidiane verranno prese autonomamente da Agenti AI. Ma perché questo accada, sarà necessario superare alcune barriere fondamentali:
- Costruire modelli: gli agenti devono apprendere dinamicamente dai contesti reali, proprio come fanno gli esseri umani.
- Favorire l’integrazione sistemica: dati, sistemi aziendali, modelli decisionali e ambienti di simulazione devono essere parte della soluzione.
- Scegliere le tecnologie giuste per ogni compito: LLM, ma anche ottimizzatori, solutori di vincoli e approcci rule-based, a seconda dei casi.
Cosa si può fare oggi
Sfruttare ciò che c’è ora: gli Agenti AI esistenti possono già migliorare l’efficienza operativa, se impiegati nei contesti giusti.
Non esagerare con le promesse: impostare aspettative realistiche con gli stakeholder per non generare sfiducia o delusioni.
Adottare una visione sistemica: costruire soluzioni flessibili, integrate e scalabili, che combinino più tecniche e fonti informative.
Evitare lo sviluppo in-house complesso: prediligere stack open-source, piattaforme flessibili e approcci plug-and-play.
In Humason, progettiamo l’intelligenza artificiale agentica come una leva concreta per trasformare i processi aziendali. Implementiamo Agenti AI con l’automazione intelligente, rendendoli capaci di analizzare, decidere e agire in contesti reali.
Siamo convinti che la vera crescita con la tecnologia stia nel saper comporre soluzioni intelligenti, modulari e adattive.
Approfondimenti autorevoli:
Gartner – “The Current State of AI Agents for Enterprises”
