Gli Agenti AI rappresentano una nuova frontiera dell’intelligenza artificiale applicata, capaci di operare in autonomia, adattarsi al contesto e ottimizzare i processi aziendali in tempo reale. Per comprenderne meglio la portata e la capacità trasformativa per i business, appuntamento il prossimo 16 maggio a Milano con l’evento “AI Agent: dall’intelligenza all’azione”
Se fino a 12 mesi fa la “buzzword”, il termine che più ricorreva nelle conversazioni sulle nuove leve tecnologiche sulle quali puntare era Intelligenza Artificiale, meglio se nella accezione di “generativa”, nell’ultimo anno l’attenzione si è di fatto spostata verso gli “agenti AI”, anzi, gli AI Agents.
Ma cosa sono e perché sono oggi al centro dell’attenzione?
Cosa sono gli Agenti AI
In sintesi estrema, gli Agenti AI rappresentano una nuova generazione di sistemi intelligenti progettati per operare in modo autonomo, comprendere il contesto, pianificare e portare a termine compiti complessi senza l’intervento umano diretto. A differenza degli assistenti virtuali tradizionali, che rispondono a comandi specifici, gli Agenti AI sono capaci di gestire flussi di lavoro articolati, interagire con altri sistemi e apprendere continuamente dai dati e dalle esperienze.
Un AI agent è, di fatto, un software autonomo che, grazie a tecnologie come il machine learning e il natural language processing (NLP), può interpretare istruzioni ad alto livello, suddividerle in sotto-attività e interagire con strumenti digitali per completare un obiettivo. Ad esempio, un AI agent può ricevere l’incarico di “preparare un report trimestrale”, raccogliendo dati da diverse fonti, analizzandoli e generando un documento finale, senza necessità di ulteriori input umani.
L’aspetti più importante degli Agenti AI è la loro capacità di apprendere e adattarsi nel tempo, migliorando le proprie performance attraverso l’analisi dei risultati ottenuti e l’esperienza accumulata. Cosa che li rende dunque strumenti preziosi per automatizzare processi complessi e dinamici in vari settori aziendali.
Rappresentano un segmento tecnologico in forte espansione, tanto che secondo un rapporto di Grand View Research il valore globale di questo comparto potrebbe raggiungere i 7,63 miliardi di dollari nel 2025, con una crescita media annua del 45,8% fino al 2030, quando il valore complessivo potrebbe toccare i 50,31 miliardi di dollari.
Volumi di crescita molto interessanti, grazie alla crescente domanda di automazione intelligente, dalla diffusione del cloud computing e dai progressi nelle tecnologie di NLP e machine learning.
Le aziende, di tutti i settori e di tutte le dimensioni, stanno guardando agli Agenti AI con l’obiettivo di migliorare l’efficienza operativa, offrire esperienze personalizzate ai clienti e ridurre i costi associati a processi ripetitivi.
Secondo McKinsey, oltre il 72% delle aziende ha già iniziato a implementare soluzioni di intelligenza artificiale, con un interesse crescente verso tecnologie generative e agentiche, destinate a entrare stabilmente nelle roadmap evolutive delle imprese, mentre secondo molti analisti, già entro la fine di quest’anno circa l’85% delle imprese integrerà Agenti AI nei propri processi, sfruttandoli in ambiti come il servizio clienti, la gestione delle risorse umane e l’analisi dei dati.
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Come funzionano gli Agenti AI
Come abbiamo già accennato, gli Agenti AI sono progettati per agire, non solo per rispondere: dunque il loro funzionamento si basa su una combinazione di capacità linguistiche, accesso a strumenti esterni e processi decisionali dinamici.
Vediamo in dettaglio come funzionano
Percezione e raccolta dei dati
Il primo passo nel funzionamento di un AI agent consiste nella percezione dell’ambiente. Questo significa raccogliere dati strutturati e non strutturati da fonti diverse: interazioni con i clienti, cronologie delle transazioni, social media, strumenti aziendali interni. Gli agenti più avanzati sono in grado di integrare dati in tempo reale, fornendo così una visione aggiornata e contestualizzata della situazione in cui devono operare.
Analisi e processo decisionale
Una volta raccolti i dati, l’agente utilizza modelli di machine learning per analizzarli, identificare pattern e prendere decisioni. Questo processo non si basa su regole rigide ma su meccanismi probabilistici, che consentono di adattarsi ai contesti variabili. Un AI agent può, ad esempio, scegliere la risposta più adeguata a una richiesta sulla base di conversazioni precedenti o dell’intento riconosciuto in tempo reale. Grazie alla memoria a lungo termine, può conservare informazioni da interazioni passate, migliorando la coerenza e la pertinenza delle azioni successive.
Azioni
Una volta presa una decisione, l’agente può eseguire direttamente un’azione. Può rispondere a un cliente, compilare un modulo, avviare un processo automatizzato o anche interfacciarsi con altri strumenti software attraverso API. Alcuni Agenti AI sono anche in grado di suddividere gli obiettivi in sotto-attività (subtask), pianificare i passaggi necessari e coordinarli in modo autonomo.
Apprendimento continuo
Un tratto distintivo degli Agenti AI è la capacità di apprendere. Attraverso l’interazione continua con l’ambiente e con gli utenti, aggiornano i propri modelli interni, ottimizzano le risposte e affinano i propri obiettivi. Questo apprendimento può avvenire sia in modo supervisionato (quando ricevono feedback esplicito) sia in modo non supervisionato, riconoscendo autonomamente nuovi pattern e correlazioni nei dati.
Tipologie di agenti
Va anche detto che non basta parlare di “Agenti AI”: ne esistono diverse tipologie, in base alla loro complessità:
- Simple reflex agents: reagiscono a stimoli predefiniti, senza memoria né capacità predittive.
- Model-based reflex agents: mantengono una memoria dello stato del mondo e aggiornano un modello interno per guidare le decisioni.
- Goal-based agents: pianificano le azioni per raggiungere un obiettivo specifico, usando strumenti esterni se necessario.
- Utility-based agents: valutano diverse azioni sulla base di una funzione di utilità, ottimizzando i risultati secondo criteri come tempo, costo o efficienza.
- Learning agents: imparano autonomamente dall’esperienza, aggiornando continuamente la propria base di conoscenza e le strategie operative.
Un ecosistema cooperativo
Sebbene possano operare autonomamente, gli AI agents sono ancora più efficaci quando integrati in una rete. In questi ambienti multi-agente, ciascun agente può collaborare o specializzarsi in specifici compiti, migliorando la scalabilità e l’efficienza dell’automazione.
Ma non è tutto. Il passaggio da semplici chatbot a veri e propri “AI agents” segna una svolta verso un’intelligenza agentica, in cui, come detto, il sistema non si limita a reagire, ma agisce, con capacità simili a quelle umane: comprende, decide, si adatta, impara.
I benefici degli Agenti AI
L’adozione degli Agenti AI rappresenta per molte imprese un beneficio misurabile e in qualche modo anche “immediato”, soprattutto in alcuni ambiti specifici come customer service o gestione delle relazioni con i clienti. Gli agenti consentono infatti di migliorare in modo significativo l’efficienza operativa, dal momento che sono in grado di gestire contemporaneamente più interazioni senza compromettere la qualità del servizio. Le risposte sono rapide, pertinenti e personalizzate, grazie all’elaborazione dei dati e alla capacità di apprendere nel tempo, contribuendo a un’esperienza utente più soddisfacente e coerente.
Non solo. Operano 24 ore su 24, sette giorni su sette, offrendo supporto indipendentemente da fusi orari e orari di apertura. Il che rende l’assistenza sempre accessibile, in linea con le aspettative di self-service dei clienti più evoluti.
Ma c’è un ulteriore aspetto non trascurabile: la loro capacità di scalare facilmente. Questo significa che possono essere rapidamente adattati per gestire volumi crescenti di richieste, garantendo stabilità e affidabilità anche in contesti ad alta intensità operativa.
Ma c’è un ulteriore aspetto da non trascurare.
Oltre a fornire supporto diretto, gli Agenti AI generano una grande quantità di dati utili. Le aziende possono analizzare queste informazioni per comprendere meglio i bisogni, le abitudini e le aspettative dei clienti, ottenendo insight strategici che guidano l’ottimizzazione di processi e servizi. Il fatto che gli agenti operino secondo modelli standardizzati riduce inoltre il rischio di errori e assicura coerenza nelle risposte, rafforzando la fiducia nel brand.
Casi d’uso e applicazioni degli Agenti AI
Come accennato, gli agenti AI stanno trovando applicazione concreta in diversi settori chiave, grazie alla loro capacità di operare in autonomia, apprendere dai dati e interagire con sistemi complessi. In ambito finanziario, ad esempio, sono già impiegati per automatizzare processi critici come la gestione del rischio, il monitoraggio della conformità normativa e l’analisi del credito. La loro capacità di elaborare grandi volumi di informazioni in tempo reale li rende strumenti preziosi per individuare anomalie e prevenire minacce, ma anche per offrire servizi di consulenza personalizzata, come nella gestione patrimoniale e negli investimenti.
Nel settore agricolo, gli AI agents sono utilizzati per ottimizzare le decisioni colturali, monitorando condizioni del suolo e previsioni meteo per migliorare la resa e ridurre gli sprechi. Piattaforme intelligenti sono in grado di riconoscere le piante e somministrare in modo mirato fertilizzanti o erbicidi, riducendo l’impatto ambientale e i costi operativi. In questo contesto, l’intelligenza agentica rappresenta una leva importante per rendere più sostenibile ed efficiente la produzione agricola.
Anche il mondo dell’education sta beneficiando dell’introduzione degli AI agents, che vengono impiegati per costruire percorsi di apprendimento personalizzati e dinamici. Piattaforme educative basate su agenti intelligenti adattano in tempo reale i contenuti in base al livello dello studente, forniscono feedback puntuali e rispondono in linguaggio naturale alle difficoltà incontrate. In contesti universitari o professionali, gli agenti fungono da assistenti di ricerca, aiutano a sintetizzare contenuti e supportano lo sviluppo di competenze trasversali.
Nel campo della creazione di contenuti, l’integrazione tra AI generativa e AI agentica consente di produrre testi, immagini e materiali audiovisivi su larga scala e con minima supervisione umana. Redazioni e aziende di comunicazione possono delegare ad agenti autonomi la stesura di articoli, report o materiali promozionali, mantenendo coerenza e qualità. Questo approccio accelera la produzione di contenuti e consente una maggiore personalizzazione rispetto agli strumenti di automazione tradizionali.
Infine, nell’ambito della customer experience, stanno ridefinendo il modo in cui le aziende gestiscono le relazioni con i clienti. Grazie alla capacità di dialogare in linguaggio naturale, richiamare in tempo reale dati rilevanti e apprendere dai contesti, gli agenti intelligenti offrono esperienze iper-personalizzate e proattive. Possono risolvere problemi, anticipare esigenze o supportare gli operatori umani con informazioni pertinenti, contribuendo ad aumentare la soddisfazione del cliente e a ridurre i costi del servizio.
Una giornata per comprendere le potenzialità degli Agenti AI
Per approfondire il potenziale trasformativo degli Agenti AI e comprendere come queste tecnologie possano essere applicate concretamente nel contesto aziendale, Reti S.p.A ha organizzato un evento dal titolo “AI Agent: dall’intelligenza all’azione”, che si svolgerà il 16 maggio prossimo presso Microsoft House a Milano.
Durante questa giornata, esperti del settore condivideranno esperienze e casi d’uso reali, illustrando come gli AI agents stiano rivoluzionando processi aziendali in diversi ambiti, dalla customer experience alla gestione operativa. Sarà un’occasione unica per comprendere le strategie di implementazione e le best practice per integrare efficacemente queste soluzioni nelle proprie attività.
Di seguito l’agenda dei lavori
10:00 – 10:30 | Registrazione e Welcome Coffee
10:30 – 10:40 | Introduzione e Apertura di RETI, a cura di Lorenzo Beliusse, Direttore Marketing @Reti S.p.A.
10:40 – 11:00 | Fenomenali poteri cosmici… in un “sostenibile” spazio vitale – Marco Maria Lorusso, Giornalista, speaker, Owner at SergenteLorusso Media
11:00 – 11:20 | AI: obblighi, diritti e dilemmi del nuovo scenario digitale – Giulio Vecchi, Partner di LCA Studio
11:20 – 11:40 | AI end to end in an Agentic world – Mattia De Rosa, Regional Sales Director Western Europe – Agents, Automation & Low Code di Microsoft
11:40 – 12:10 | AI Champions @ABB: il journey della cultura digitale tra AI e gamification – Fabio Golinelli, Advanced Processes and Technologies Manager @ ABB e Andrea Blumer, Industrial AI Specialist @ ABB, con Andrea Canevari, Senior Sales & Account Manager @ Reti S.p.A.
12:10 – 12:30| Round Table
12:30 – 12:45 | Q&A e Conclusioni – Discussione aperta con gli speaker e conclusioni
12:45 – 14:00 | Business Lunch & Networking – Un’occasione per continuare il dialogo con i relatori e i partecipanti in un contesto informale
