L’Agentic AI è davvero la Terra Promessa?
Ormai è certo che l’avvento dell’Agentic AI non è una bolla. L’adozione ed è destinato a sbloccare nuovi modelli di business, a creare vantaggi competitivi solidi e difendibili, superando le semplici efficienze operative incrementali. Le sue peculiari capacità, come la risoluzione proattiva dei problemi e la gestione autonoma di compiti complessi, innoveranno radicalmente i servizi e introdurranno soluzioni iper-personalizzate con una coerenza finora irraggiungibile.
L’adozione di Sistemi di Agentic AI è l’ultima frontiera nel mercato dell’intelligenza artificiale e la loro diffusione è già realtà. Si tratta di entità software che utilizzano tecniche di intelligenza artificiale per percepire l'ambiente, prendere decisioni, intraprendere azioni e adattarsi per raggiungere obiettivi specifici, sia in contesti digitali che fisici.
Le differenze tra Agentic AI e Agentic AI System
Per comprendere lo scenario e valutare il mercato frammentato e in continua evoluzione, è innanzitutto fondamentale distinguere due concetti che spesso vengono usati in sovrapposizione e in modo confuso, quando non persino proditorio. Questa distinzione aiuta anche a smascherare il fenomeno dell'Agent-Washing per cui si spaccia un semplice agente reattivo e specifico per un compito come se si trattasse di una vera soluzione di Agentic AI. Vediamo dunque due semplici definizioni.
| Dimensione | Agentic AI | Agentic AI System |
|---|---|---|
| Autonomia | Limitata: esegue compiti predefiniti all'interno di un contesto fisso. | Proattiva: agisce in modo indipendente attraverso vari compiti e si adatta a nuovi contesti. |
| Gestione Obiettivi | Segue obiettivi fissi definiti in fase di progettazione. | Può generare, rivedere o dare priorità agli obiettivi in modo dinamico. |
| Capacità di Pianificazione | Limitata o basata su regole. | Pianificazione strategica, ricorsiva e multi-step. |
| Memoria / Stato | Stateless o legata alla sessione. | Stateful, con memoria persistente e consapevolezza contestuale a lungo termine. |
| Architettura | Modulare, a singola entità, orientata al compito. | Orchestrazione multi-agente e multi-strumento |
| Casi d'Uso Tipici | Aggiornamenti CRM, FAQ, pianificazione riunioni, instradamento ticket. | Risoluzione di problemi complessi, ottimizzazione della supply chain, risposta a minacce informatiche. |
Quali sono le caratteristiche distintive degli Agentic AI System?
Le principali sono le seguenti:
- l’orientamento agli obiettivi e alla collaborazione orchestrata guidata da obiettivi predefiniti che evolvono dinamicamente.
- l’autonomia ovverosia la capacità di operare in modo indipendente e di prendere decisioni. Questa autonomia, tuttavia, non è assoluta; è spesso delimitata da protocolli strutturali (come vincoli legali o normativi), controlli e meccanismi human-in-the-loop (HITL), specialmente per azioni critiche o irreversibili.
- La capacità di memoria e apprendimento. Sono cioè stateful, utilizzando la memoria per migliorare la conoscenza e l'adattamento del comportamento nel tempo.
Il cambiamento da Generative AI ad Agentic AI
Il passaggio dalla Generative AI all'Agentic AI segna un cambiamento chiave nel modo in cui l'AI interagisce con l'ambiente. L'IA Generativa è reattiva e crea contenuti, mentre l'IA Agentica è proattiva e compie azioni per raggiungere un risultato.
| Dimensione | Generative AI | Agentic AI |
|---|---|---|
| Orientamento agli obiettivi | Reattivo: è interpellata dall'utente; esegue compiti specifici definiti dall'utente stesso | Proattivo: è guidata da obiettivi di alto livello; genera sotto-obiettivi; auto-diretta. |
| Autonomia | È una sorta di “estensione” delle capacità dell'utente, senza una vera indipendenza. | Ha un’autonomia da moderata a molto elevata, con promessa di piena autonomia. |
| Percezione e interazione | Contesto fornito dal prompt e dal RAG. | Percepisce ambiente e condizioni per creare un contesto autonomamente. |
| Uso degli strumenti | Integrazioni predefinite, attivate dall'utente. | Uso dinamico degli strumenti; chiama API autonome. |
Le tecnologie che definiscono l'Agentic AI includono non solo i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM) e gli algoritmi di Machine Learning (ML), ma anche componenti essenziali come il Reinforcement learning (per comportamenti in ambienti dinamici), gli Algoritmi di pianificazione (per la scomposizione dei compiti) e la Rappresentazione della conoscenza tramite knowledge graph. Inoltre, i Domain-specific language models (DSLM) – non solo gli LLM generici – sono fondamentali per le soluzioni agentiche altamente performanti e possono essere una fonte di vantaggio competitivo di lunga durata.
L'Agent Washing e la necessità immediata di un'AI Governance
L'entusiasmo per l'Agentic AI porta con sé il rischio del fenomeno dell'Agent-Washing, che erode la credibilità dei fornitori e compromette la crescita futura del mercato. Le aziende rischiano di etichettare semplici automazioni o funzionalità di chatbot come "agentic" senza criteri chiari, svalutando il termine e confondendo i clienti, il che può portare a cicli di vendita più lunghi e ricavi scarsi o nulli.
Per evitare questo rischio, è fondamentale agire ora sul fronte della governance. Le azioni raccomandate (nel breve-medio periodo, 6-18 mesi) includono:
- definire un framework di Agentic AI con standard chiari su autonomia, pianificazione e uso degli strumenti.
- Focalizzarsi su problemi/processi specifici con casi di successo concreti, per distinguersi dalle soluzioni "AI-washed" e rafforzare la fiducia del mercato.
- Introdurre una soluzione di AI Governance per poter governare e testare gli agenti efficacemente.
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