Il termine agenti AI è ormai entrato nel linguaggio quotidiano di chi si occupa di digitalizzazione aziendale, ma la definizione resta spesso sfumata.
Capire cosa sono gli agenti AI, come funzionano e quando davvero portano valore è un passaggio utile per manager e responsabili di PMI che valutano investimenti in produttività ed efficienza.
Per capire il valore di questi sistemi è però necessario andare oltre la definizione e capire come funzionano, quali attività possono svolgere e in quali processi aziendali possono trovare applicazione.
Cosa sono gli agenti AI e cosa fanno
Un agente AI, o agente di Intelligenza Artificiale, è un sistema software progettato per perseguire un obiettivo specifico con un livello di supervisione umana limitato.
A differenza di uno strumento che si limita a rispondere a una domanda, un agente AI osserva il contesto in cui opera, valuta le opzioni disponibili e sceglie in autonomia una sequenza di azioni per raggiungere il risultato richiesto.
Cosa fanno concretamente gli agenti AI dipende dal dominio applicativo, ma alcune capacità ricorrono in gran parte dei sistemi oggi disponibili:
- Interpretano una richiesta espressa in linguaggio naturale e la traducono in un piano di azione articolato su più passaggi.
- Richiamano strumenti esterni, come API, database o applicativi aziendali, per reperire informazioni aggiornate o eseguire operazioni.
- Monitorano l’esito delle azioni intraprese e correggono il percorso quando il risultato non corrisponde all’obiettivo.
Per una PMI questo si traduce, ad esempio, in un agente che, ricevuto il compito di verificare lo stato di una spedizione, interroga autonomamente più sistemi (gestionale, corriere, CRM) e restituisce una risposta consolidata, senza che un operatore debba aprire manualmente ciascuna piattaforma.
Come funzionano gli agenti AI
Per comprendere il funzionamento di un agente AI è utile chiarire la differenza tra tre concetti spesso usati come sinonimi: modello linguistico (LLM), Intelligenza Artificiale generativa e agente AI.
Un LLM è un modello statistico addestrato su grandi quantità di testo, capace di generare risposte plausibili a partire da un prompt. È il motore linguistico su cui si basa gran parte dell’AI generativa attuale, ma da solo non pianifica, non richiama strumenti esterni e non mantiene una memoria persistente tra un’interazione e l’altra.
Un agente AI è invece un sistema più ampio, nel quale il modello linguistico può costituire una componente, ma non l’unica. Attorno al modello si aggiungono in genere:
- un insieme di istruzioni operative che definiscono compiti, vincoli e priorità;
- una memoria, a breve o lungo termine, che conserva informazioni tra un passaggio e l’altro del processo;
- strumenti (tool) con cui l’agente interagisce con sistemi esterni, come API o database aziendali;
- meccanismi di pianificazione, esecuzione e controllo, che scompongono l’obiettivo in sotto-attività e verificano i risultati ottenuti.
È quindi scorretto considerare un LLM automaticamente equivalente a un agente AI: la differenza sta nella capacità di pianificare ed eseguire azioni in un sistema informativo reale, non solo di generare testo.
Tipologie e caratteristiche degli agenti AI
Non esiste una classificazione unica e universalmente condivisa degli agenti AI; diversi criteri vengono utilizzati a seconda del contesto, ed è utile distinguerli con chiarezza per evitare di trattare come equivalenti caratteristiche, architetture e ambiti applicativi differenti.
Un primo criterio riguarda il livello di autonomia: un agente supervisionato richiede una convalida umana prima di eseguire azioni critiche, mentre un agente più autonomo può agire senza intervento diretto entro perimetri definiti, mantenendo comunque meccanismi di controllo.
Un secondo criterio riguarda l’architettura: si parla di agente singolo quando un solo sistema gestisce l’intero processo, e di multi agent systems quando più agenti specializzati collaborano, ciascuno responsabile di una parte del compito, coordinati da una logica di orchestrazione.
Un terzo criterio riguarda l’ambito applicativo: alcuni agenti sono progettati per un compito specifico e ristretto, come la gestione delle email, altri per obiettivi più generali che richiedono l’integrazione di più strumenti e fonti dati.
In quest’ultimo caso può intervenire l’agentic RAG, non una tipologia di agente a sé stante, ma un approccio architetturale che combina il recupero di informazioni da basi documentali con capacità agentiche, come ragionamento, pianificazione e utilizzo di strumenti, quando previste dal sistema.
Questi criteri non sono mutuamente esclusivi: uno stesso sistema può essere, ad esempio, un agente autonomo, a singola istanza, specializzato in un compito ristretto.
Applicazioni e casi d’uso
Tradurre la definizione teorica in applicazioni concrete aiuta a capire dove un agente AI può realmente fare la differenza rispetto a strumenti già noti in azienda, come i chatbot o i sistemi di automazione.
Agenti AI vs chatbot
Un chatbot tradizionale, anche se basato su un LLM avanzato, resta all’interno della conversazione: risponde a ciò che gli viene chiesto ma non agisce autonomamente sui sistemi aziendali. Un agente AI, al contrario, può ricevere un obiettivo e portarlo a termine attraverso più passaggi, richiamando strumenti esterni senza che l’utente debba guidare ogni singola fase.
Agenti AI vs automazione e RPA
I sistemi di Robotic Process Automation eseguono procedure predefinite e ripetitive su interfacce note, seguendo un percorso fisso stabilito in fase di configurazione. Un agente AI si differenzia per la capacità di adattarsi a situazioni non previste: se un passaggio intermedio fallisce o le condizioni cambiano, può ripianificare il percorso invece di interrompersi, mantenendo il rispetto dei vincoli e delle policy definite dall’azienda.
Agenti AI per le aziende
Nelle PMI, gli ambiti in cui gli agenti AI stanno trovando applicazione concreta includono:
- il supporto operativo al customer service, con la gestione autonoma di richieste ricorrenti e l’escalation verso un operatore umano nei casi complessi;
- l’automazione dei flussi di integrazione tra sistemi gestionali, ERP e piattaforme di e-commerce, dove l’agente individua anomalie e propone correzioni;
- l’analisi e la reportistica, con agenti che raccolgono dati da fonti eterogenee e generano sintesi periodiche senza intervento manuale;
- la gestione documentale, dove l’agente classifica, estrae e instrada documenti in base al contenuto.
In tutti questi casi il valore non deriva dalla sola automazione del compito, ma dalla capacità dell’agente di adattarsi a varianti ed eccezioni che un sistema rigido non saprebbe gestire.
Implementazione e integrazione degli agenti AI in azienda
Introdurre un agente AI in azienda richiede innanzitutto di risolvere un problema spesso sottovalutato: l’integrazione con i sistemi già esistenti. Un agente può accedere a informazioni corrette e aggiornate solo se è connesso in modo affidabile ai gestionali, ai CRM e agli altri applicativi che compongono l’infrastruttura digitale dell’azienda.
Questo aspetto è particolarmente rilevante per le imprese che gestiscono ecosistemi tecnologici complessi, come nel caso della logistica e dei trasporti, dove convivono ERP, sistemi di gestione del magazzino, piattaforme doganali e portali dei clienti. Un esempio applicativo concreto in questo ambito è rappresentato da HIDE, la piattaforma di integrazione (iPaaS) sviluppata da iDigital3, che consente di costruire e monitorare i flussi di scambio dati tra sistemi eterogenei attraverso un’interfaccia visuale, senza scrivere codice.
All’interno di HIDE opera Ida, l’agente integrato nella piattaforma che esegue azioni concrete a supporto dell’utente, come suggerire, creare e ottimizzare i flussi di integrazione tra le applicazioni collegate: un esempio di come un agente operativo possa essere incorporato direttamente in uno strumento aziendale, riducendo il tempo necessario per configurare e mantenere le integrazioni tra sistemi.
Prima di introdurre un agente AI è utile mappare i processi coinvolti, definire con chiarezza i perimetri di autonomia concessi al sistema e prevedere fasi di test in ambienti controllati prima dell’attivazione su processi di produzione.
Vantaggi, costi e ROI
I benefici attesi dall’adozione di agenti AI riguardano soprattutto la riduzione del tempo dedicato ad attività ripetitive e il miglioramento della qualità delle decisioni operative, ma vanno valutati insieme ai costi di implementazione e mantenimento.
Tra i vantaggi più concreti per una PMI si possono indicare:
- la riduzione del tempo speso in attività manuali a basso valore aggiunto, come la verifica incrociata di dati tra più sistemi;
- una maggiore continuità operativa, grazie ad agenti che possono monitorare processi anche al di fuori dell’orario di lavoro;
- una minore probabilità di errore nelle attività ripetitive, a condizione che l’agente operi su dati corretti e aggiornati;
- la possibilità di scalare alcune attività senza aumentare proporzionalmente il personale dedicato.
Sul fronte dei costi, oltre alla licenza o all’abbonamento della piattaforma scelta, vanno considerati il tempo necessario per l’integrazione con i sistemi esistenti, la formazione del personale e un periodo di affinamento durante il quale l’agente viene monitorato e corretto.
Il ritorno sull’investimento dipende quindi non solo dallo strumento adottato, ma dalla qualità dei dati disponibili e dalla chiarezza con cui vengono definiti i processi da automatizzare.
Sicurezza e governance degli agenti AI
L’autonomia decisionale che caratterizza gli agenti AI introduce anche nuove responsabilità in termini di sicurezza e governance. A livello europeo, il Regolamento sull’Intelligenza Artificiale (AI Act) stabilisce requisiti specifici per i sistemi di IA, distinguendo tra diversi livelli di rischio e imponendo obblighi più stringenti ai sistemi classificati come ad alto rischio.
Uno dei principi centrali del regolamento riguarda la supervisione umana (Human Oversight): l’AI Act non impone lo stesso insieme di obblighi a tutti i sistemi di IA, ma prevede requisiti differenziati in base alla tipologia di sistema e al relativo livello di rischio.
Gli obblighi di Human Oversight assumono particolare rilevanza nei casi espressamente previsti dal regolamento, in particolare per i sistemi classificati come ad alto rischio, che devono prevedere meccanismi capaci di consentire alle persone di monitorarne il funzionamento, intervenire o interromperlo quando necessario.
Il fatto che un sistema sia definibile come agente AI non determina di per sé una specifica classificazione di rischio ai sensi dell’AI Act: la governance del sistema deve quindi definire con chiarezza, caso per caso, i perimetri entro cui l’agente può operare autonomamente e i casi in cui è richiesta una convalida umana.
Anche la sicurezza informatica rientra tra i requisiti normativi da considerare, dal momento che un agente connesso a più sistemi aziendali rappresenta una superficie di attacco potenzialmente più ampia rispetto a uno strumento tradizionale.
Per un approfondimento sugli obblighi previsti per i fornitori di sistemi di intelligenza artificiale, si può fare riferimento all’articolo:
AI Act e Provider di Intelligenza Artificiale: obblighi, responsabilità e requisiti per la conformità.
Il futuro dell’AI agentica
L’Intelligenza Artificiale agentica si sta consolidando come una delle direzioni di sviluppo più rilevanti nel panorama dell’IA aziendale, superando il modello dell’assistente che risponde a comando per orientarsi verso sistemi capaci di perseguire obiettivi con un grado crescente di autonomia.
Per le PMI questo non significa necessariamente adottare architetture complesse fin da subito: spesso il punto di partenza più efficace è un singolo agente AI applicato a un processo ben definito, integrato correttamente con i sistemi esistenti e accompagnato da una governance chiara.
È su questa base che si potranno poi valutare evoluzioni verso architetture più articolate, come i multi agent systems, man mano che l’azienda acquisisce familiarità con lo strumento e con i suoi limiti.
FAQ
Cosa sono gli agenti intelligenti?
Gli agenti intelligenti sono un concetto storico dell’Intelligenza Artificiale, definito già a partire dagli anni novanta come un’entità capace di percepire l’ambiente attraverso sensori e di agire su di esso attraverso attuatori, per raggiungere un obiettivo. Questa definizione, alla base di testi accademici di riferimento come “Intelligenza Artificiale: un approccio moderno” di Russell e Norvig, comprende un’ampia gamma di sistemi: dai semplici agenti reattivi, che rispondono a stimoli senza mantenere memoria, fino agli agenti basati sulla conoscenza e sull’apprendimento. Gli agenti AI moderni rientrano concettualmente in questa categoria più ampia, ma si distinguono per l’uso di modelli linguistici di grandi dimensioni come componente centrale del ragionamento e della pianificazione, una tecnologia non disponibile quando il concetto fu originariamente formulato.
Qual è la differenza tra agenti AI e agenti intelligenti?
La differenza principale è di natura storica e tecnologica. Il termine agente intelligente indica una categoria ampia e teorica, che comprende qualsiasi sistema in grado di percepire un ambiente e agire su di esso, indipendentemente dalla tecnologia utilizzata: può trattarsi di un termostato programmato o di un robot industriale. Gli agenti AI sono invece un’applicazione specifica e recente di questo concetto, resa possibile dai progressi dell’Intelligenza Artificiale generativa e dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Un agente AI è quindi un agente intelligente, ma non tutti gli agenti intelligenti sono agenti AI nel senso moderno del termine, poiché molti sistemi classificati come agenti intelligenti non utilizzano affatto un modello linguistico.
Che cos’è l’Intelligenza Artificiale agentica?
L’Intelligenza Artificiale agentica, o agentic AI, indica l’approccio e il campo di sviluppo che rende possibile la costruzione di agenti AI, più che un singolo prodotto o tecnologia. Descrive sistemi progettati per perseguire obiettivi complessi con supervisione limitata, combinando modelli linguistici, memoria, strumenti esterni e meccanismi di pianificazione. A differenza dell’Intelligenza Artificiale generativa tradizionale, che produce contenuti in risposta diretta a un input, l’Intelligenza Artificiale agentica orienta il sistema verso il raggiungimento di un risultato, anche attraverso più fasi intermedie, senza che ogni passaggio venga esplicitamente richiesto dall’utente.
Qual è la differenza tra un Agente e un Agentic AI?
Nel linguaggio corrente, l’espressione agente (o AI agent) indica solitamente una singola istanza software che esegue un compito definito, operando entro un perimetro di autonomia stabilito in fase di progettazione. L’espressione agentic AI fa invece riferimento più in generale al paradigma e alle tecniche che rendono possibile costruire questi sistemi, incluse architetture con più agenti coordinati tra loro. Si può quindi pensare all’agente come all’unità operativa concreta, e all’agentic AI come alla disciplina e all’insieme di pratiche architetturali entro cui quell’unità viene progettata, sviluppata e messa in produzione.
Qual è la differenza tra AI e Agentic AI?
Il termine AI, o Intelligenza Artificiale, è una categoria molto ampia che comprende qualsiasi tecnica con cui un sistema informatico simula capacità cognitive, dal riconoscimento di pattern nei dati fino alla generazione di linguaggio naturale. L’agentic AI è un sottoinsieme specifico di questa categoria, che si concentra sulla capacità di un sistema di agire autonomamente verso un obiettivo, invece di limitarsi a classificare, prevedere o generare contenuti su richiesta. Non tutta l’Intelligenza Artificiale è agentica: un modello che riconosce immagini o traduce un testo, ad esempio, svolge un compito specifico senza pianificare autonomamente una sequenza di azioni.
Quali sono gli strumenti di Agentic AI?
Gli strumenti utilizzati per costruire sistemi di agentic AI comprendono in genere framework di orchestrazione, che gestiscono la logica di pianificazione ed esecuzione dei compiti, e librerie per il collegamento a strumenti esterni, come API aziendali, database e servizi cloud. A questi si aggiungono componenti di memoria, che permettono all’agente di conservare informazioni tra un’interazione e l’altra, e meccanismi di retrieval, come nell’agentic RAG, che combinano il recupero di documenti pertinenti con capacità di ragionamento. Nel mercato sono disponibili sia framework open source destinati a sviluppatori, sia piattaforme integrate pensate per essere adottate direttamente dalle aziende, senza necessità di scrivere codice.
Qual è la principale differenza tra Intelligenza Artificiale generativa e agentica?
L’Intelligenza Artificiale generativa riguarda principalmente la capacità di un sistema di generare contenuti, come testo, immagini, codice o audio, a partire da un input ricevuto. L’Intelligenza Artificiale agentica, pur basandosi spesso sugli stessi modelli generativi, si distingue per un comportamento orientato al raggiungimento di obiettivi: comporta infatti la capacità di pianificare una sequenza di azioni, richiamare strumenti esterni e svolgere più passaggi operativi, fino al raggiungimento del risultato assegnato.
