Che cos'è l'agentic AI e perché sta guadagnando terreno
L'agentic AI è il prossimo passo nell'automazione aziendale. A differenza degli assistenti tradizionali o dei chatbot, questi agenti sono sistemi autonomi in grado di ragionare, pianificare e agire, prendendo decisioni complesse in tempo reale senza l'intervento umano. Che si tratti di reindirizzare le catene di approvvigionamento, di supportare l'assistenza diagnostica o di segnalare il rischio finanziario, gli agenti stanno già cambiando il modo di lavorare delle aziende.
E non si tratta di un cambiamento ipotetico Nel sondaggio globale condotto da Cloudera su quasi 1.500 leader IT nel 2025, il 96% delle organizzazioni ha dichiarato di avere in programma l'ampliamento degli agenti AI il prossimo anno, e l'84% ritiene che gli agenti siano essenziali per rimanere competitivi. Quella che un tempo era una tecnologia emergente è oggi un imperativo strategico.
Tuttavia, anche se l'interesse è alto, scalare l'agentic AI non è semplice. Il 53% cita la privacy e la conformità dei dati come preoccupazione numero uno. Altri sono ostacolati dall'integrazione (40%), dalla complessità dell'implementazione (39%) e dalle lacune nella governance (30%). Queste barriere non fermano l'adozione, ma costringono i leader a ripensare il modo in cui passare dai progetti pilota alla produzione.
Gli ostacoli
Scalare l’agentic AI non è solo una questione tecnica, ma anche una prova di fiducia. Man mano che le aziende passano da progetti pilota limitati a flussi di lavoro reali, le preoccupazioni riguardo alla privacy dei dati, all’integrazione dei sistemi e all’etica diventano sempre più evidenti.
La privacy dei dati è la priorità assoluta. Poiché gli agenti accedono a sistemi sensibili come registri finanziari, dati dei pazienti e informazioni proprietarie, le organizzazioni devono limitare ciò a cui possono accedere e che possono dedurre. La posta in gioco è alta: IBM segnala che il costo medio di una violazione dei dati è di 4,45 milioni di dollari, una cifra che non farà altro che crescere. Un solo passo falso può portare a violazioni della conformità e a un crollo della fiducia da parte del pubblico.
Al secondo posto, troviamo la complessità tecnica. Il 40% dei leader cita l'integrazione con i sistemi legacy come una sfida significativa, specialmente in settori come le telecomunicazioni o la finanza, dove le stesse infrastrutture sono in piedi da decenni. Ma, cosa forse ancora più urgente, le imprese devono affrontare la carenza di talenti. Il 76% delle grandi aziende segnala una carenza di talenti con competenze nell'AI, e il 44% afferma che questo le sta rallentando. L'agentic AI richiede team ibridi che comprendano sia la tecnologia che il business. Senza quel ponte, anche i progetti ben finanziati possono arenarsi.
Poi c'è la dimensione etica. Il 51% dei leader è preoccupato per i bias nei sistemi di AI. Uno studio di Yale, citato nel report di Cloudera, ha mostrato che gli agenti diagnostici addestrati su dataset non diversificati hanno ottenuto risultati peggiori per i pazienti appartenenti a minoranze, causando ritardi e diagnosi errate. Il bias può emergere in qualsiasi fase, nella raccolta dati, nella progettazione del modello o nell'implementazione e, senza una forte supervisione, può diffondersi rapidamente.
Le organizzazioni si stanno attivando. Il 38% ha implementato audit sui bias e processi di revisione umana, e un altro 36% utilizza strumenti di rilevamento dei bias. Ma la formazione su questo argomento non può essere solo una casella da spuntare: deve essere continua, trasparente e responsabile per guadagnare una fiducia duratura.
Il piano per superare i limiti
Le aziende che hanno avuto successo con l'agentic AI non hanno iniziato con implementazioni generalizzate, ma con progetti pilota concreti e all'avanguardia, pensati per generare valore a lungo termine. I progetti interni ad alto impatto aiutano i team a testare i flussi di lavoro, a stabilire i controlli e a dimostrare i risultati, prima di diffonderli all'interno dell'organizzazione.
Le ultime ricerche di Cloudera rivelano una tendenza chiara: la maggior parte delle organizzazioni parte da casi d'uso contenuti e a basso rischio, come il supporto IT interno o l'automazione DevOps. Attività come la reimpostazione delle password o il routing dei ticket sono facili da automatizzare e offrono un ROI misurabile con interruzioni minime. Infatti, il 78% delle organizzazioni già utilizza gli agenti per il supporto clienti, e il 71% li applica all'automazione dei processi. Queste prime vittorie contribuiscono a creare slancio, credibilità e prontezza operativa.
Ma questi progetti pilota sono più che semplici prove tecniche: sono un test per i team che li guidano. Passare da progetti localizzati a una distribuzione su scala aziendale porta nuove sfide, tra cui una gestione del rischio più rigorosa, una governance più solida e una maggiore integrazione dei sistemi. Per soddisfare queste esigenze non bastano piattaforme solide, ma occorre anche disporre di persone con le competenze, l'allineamento e la supervisione necessari per guidare il loro percorso.
La tecnologia da sola non è scalabile. Sono le persone a renderla tale. I risultati rapidi sono importanti, ma anche i progetti pilota più promettenti si bloccano se non hanno il talento giusto per sostenerli e prolungarli. Mentre l'85% delle aziende afferma che gli investimenti nella GenAI hanno gettato una solida base per l'agentic AI, il 34% cita ancora la mancanza di competenze come ostacolo alla crescita.
Ecco perché il miglioramento delle competenze è fondamentale per andare oltre la modalità pilota. Nel settore sanitario, ad esempio, i radiologi stanno imparando a convalidare la diagnostica generata dall'AI, mentre i team amministrativi stanno imparando a lavorare insieme agli agenti che gestiscono la programmazione e i registri. Questo tipo di partnership tra umani e AI è essenziale non solo per mantenere fiducia e conformità, ma anche per garantire un impatto reale e duraturo.
Il momento di scalare è adesso
L'agentic AI non è più all'orizzonte: è già qui. In tutti i settori, gli agenti stanno passando dai progetti pilota alla produzione semplificando la diagnostica nel settore sanitario, prevedendo il tasso di abbandono nel settore delle telecomunicazioni e migliorando la conformità nel settore finanziario. Non si tratta di esperimenti, ma di sistemi operativi che stanno già producendo un impatto misurabile.
Le aziende pioniere hanno già stabilito le loro fondamenta. Hanno modernizzato l'infrastruttura, formato i loro team e integrato la governance lungo tutto il ciclo di vita dell'AI. Chi aspetta rischia di rimanere indietro rispetto alla concorrenza e di aumentare le aspettative dei clienti e delle normative.
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