Dopo anni di rapidi progressi nell’ambito dell’intelligenza artificiale generativa, è ormai giunto il momento del prossimo passo evolutivo: il passaggio all’AI agentica.
Se la GenAI opera tipicamente in modo reattivo, ad esempio creando nuovi contenuti in risposta a un prompt specifico, l’AI agentica agisce al contrario in modo proattivo, avviando azioni in autonomia e raggiungendo gli obiettivi prefissati con una supervisione umana minima. In questo, c’è una differenza sostanziale anche rispetto ai Large Language Model e agli Small Language Model: l’AI agentica non si limita a elaborare richieste, ma analizza processi, accede a diverse fonti di dati e prende decisioni autonome in funzione del contesto, abilitando una risoluzione dinamica dei problemi.
AI agentica: da dove partire
A differenza della GenAI, l’adozione dell’AI agentica non può avvenire con un approccio plug-and-play. La sua implementazione richiede innanzitutto una chiara comprensione della propria catena di processo, dei flussi di dati e dei percorsi decisionali. L’AI agentica, infatti, provvede ad automatizzare ciò che è chiaro e strutturato, ma non risolve i problemi interni ai sistemi. Prima di iniziare qualsiasi percorso di implementazione, le aziende dovrebbero quindi analizzare i propri processi e, se necessario, adattarli.
È fondamentale definire con chiarezza gli obiettivi. Un’azienda deve sapere cosa vuole ottenere, come dovrà configurarsi il progetto e quali soluzioni e competenze siano necessarie. È consigliabile, inoltre, non partire dai processi più complessi, ma da quelli che richiedono solo un numero limitato di fonti dati differenti. Su questa base è possibile maturare una prima esperienza concreta, su cui poi passare a costruire le fasi successive.
Sicurezza e trasparenza al centro
Trasparenza, sicurezza e tracciabilità sono prerequisiti essenziali per creare fiducia in questa nuova forma di AI. Ed è proprio qui che l’approccio open source assume un’importanza decisiva. I modelli chiusi, come ad esempio le piattaforme proprietarie di chat o analytics, non offrono sulla logica decisionale una visibilità che è fondamentale. Se l’AI agentica compie in autonomia azioni operative o strategiche, un’azienda deve poter comprendere come tali decisioni vengano prese. Per questo motivo, sempre più utenti che attribuiscono valore a controllo e compliance si orientano verso modelli aperti come Mistral, Granite o Llama, che offrono una base verificabile.
Inoltre, in qualsiasi utilizzo dell’AI agentica, l’essere umano deve rimanere coinvolto nei cicli decisionali critici, così da poter intervenire o autorizzare le azioni quando necessario, soprattutto nei processi che incidono sulla produzione o sulla conformità normativa. In altre parole, non deve essere trascurato il principio “human in the loop” .
A conferma della rilevanza dell’open source in questo contesto, si possono citare anche due protocolli aperti: MCP (Model Context Protocol) e A2A (Agent-to-Agent). Il primo crea il collegamento tra i sistemi di AI e i dati aziendali, standardizzando il modo in cui i modelli accedono a strumenti, file, API, database e altri contesti. In modo complementare, l’A2A standardizza la comunicazione tra agenti, consentendo il passaggio di compiti, lo scambio di risultati e il coordinamento di sistemi multi-agente. In ogni caso, gli aspetti legati alla sicurezza devono essere considerati con la massima attenzione, dal momento che nel contesto aziendale vengono trasferiti dati riservati.
Dalla teoria alla pratica: il 2026 sarà l’anno dell’implementazione
Dopo una fase intensa e a tratti caotica, di ricerca e sperimentazione con progetti pilota, il 2026 si preannuncia come l’anno in cui l’AI agentica passerà dal concetto alla reale pratica standardizzata. Le prime applicazioni esistono già nel manifatturiero, nel settore finanziario e nella sanità, mercati caratterizzati già oggi da processi standardizzati e grandi volumi di dati.
I casi d’uso significativi possono fare riferimento ad ambiti ancora differenti, come ad esempio i seguenti:
- Nel manifatturiero:i workflow agentici possono aiutare a gestire le supply chain, ottimizzare le scorte, prevedere la domanda e pianificare i processi logistici.
- Nella sanità:l’AI agentica può supportare la diagnosi cercando automaticamente immagini comparative provenienti da diverse fonti dati.
- Nella gestione del rischio finanziario:l’AI agentica può analizzare i trend di mercato in ambito finanziario e trading, prendere decisioni operative e adattare le strategie sulla base di dati in tempo reale.
- Nello sviluppo software:l’AI agentica può generare automaticamente codice di debugging, gestire i cicli di sviluppo e progettare architetture di sistema.
Le basi tecnologiche, dunque, sono ormai disponibili e i primi ambiti applicativi sono stati identificati. Ora si tratta di costruire fiducia, attraverso tecnologie aperte, processi decisionali trasparenti e principi architetturali sicuri.
Solo così l’AI agentica potrà esprimere davvero il suo potenziale: non limitarsi a supportare i processi, ma contribuire a progettarli in modo intelligente.
