Come l'Agentic AI sta cambiando le operazioni aziendali: dalla cabina di pilotaggio alla torre di controllo

L’adozione dell’agentic AI separerà i leader dai chi temporeggia nella nuova era del business.

Immagina un sistema di AI come il pilota di un aeroplano moderno. Controlla altitudine, velocità e direzione, gestendo decisioni complesse e compiti di routine con precisione. I piloti umani sono ancora nella cabina, ma il loro ruolo è mutato: supervisionano, guidano e intervengono solo quando è necessario.

Questa trasformazione non è avvenuta da un giorno all’altro. Negli anni ’20, i piloti volavano manualmente e gestivano ogni dettaglio da soli. Col tempo, l’automazione ha preso in carico le funzioni ripetitive, liberando i piloti per concentrarsi sul quadro generale.

L’AI sta guidando un’evoluzione simile nelle aziende — da processi manuali a assistenza intelligente e operazioni sempre più autonome. Ecco come.

Fase 1: primi piloti automatici = Robotic Process Automation (RPA)

Se continuiamo a tracciare la traiettoria dell’AI come nel settore dell’aviazione, possiamo pensare ai primi piloti che dovevano fare tutto manualmente come agli impiegati che gestivano ogni compito digitale ripetitivo — ad esempio copiare dati o aggiornare registri.

La Robotic Process Automation ha cambiato tutto ciò. Il software RPA, o “bot”, può ora seguire regole semplici per automatizzare compiti ripetitivi, liberando gli umani dal lavoro digitale più noioso. Proprio come i primi esempi di pilota automatico, l’RPA esegue script predefiniti, ma se accade qualcosa di imprevisto, si blocca. Non può improvvisare o adattarsi al cambiamento.

Fase 2: volo assistito = copiloti GenAI

Man mano che i piloti automatici diventavano più intelligenti, iniziarono a gestire più funzioni di volo, permettendo ai piloti di monitorarli e guidarli. È simile all’era recente della GenAI, con strumenti che assistono la forza lavoro in tempo reale nella scrittura o nel coding, offrendo aiuto basato su contesto o prompt.

La GenAI ha aumentato radicalmente l’efficienza in ambiti specifici dell’IT, incluse molte parti del ciclo di vita dello sviluppo software. Può anche suggerire automaticamente risposte a richieste o reclami dei clienti, classificare casi di supporto per priorità e categoria, accelerando la risoluzione e aumentando la precisione.

In diritto, produzione e scienza, la GenAI può scoprire, raccogliere e diffondere conoscenze esperte tacite per trasferire competenze più efficacemente rispetto ai processi manuali. Può interrogare dati finanziari o medici complessi e restituire risposte sotto forma di grafici e tabelle con intuizioni allegate. Chatbot alimentati da GenAI possono comunicare in un linguaggio naturale anche informazioni tecniche complesse con facilità e rapidità.

Questi strumenti non mirano a sostituire gli esseri umani, ma aumentano significativamente produttività e creatività — proprio come le tecnologie di autopilota aiutano i piloti a volare in modo più fluido e sicuro.

Fase 3: volo autonomo = Agentic AI

L’era dell’Agentic AI è come avere un aereo che può decollare, volare, navigare in turbolenza e atterrare da solo, senza interventi esterni. Nel mondo aziendale, significa che l’AI non si limita ad assistere. Gestisce interi flussi di lavoro, prende decisioni reali, agisce e si adatta in tempo reale.

Questa fase è più di una semplice automazione — si tratta di trasformazione, con l’AI non solo che segue istruzioni ma anche che collabora, impara e prende l’iniziativa.

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Ecco 10 caratteristiche che definiscono questa nuova era dell’agentic AI

1. I sistemi agentic sono outcome-driven: valutano obiettivi di alto livello (ad esempio, “ottimizzare l’inventario attraverso le regioni” o “aumentare la fidelizzazione dei clienti”) e aiutano gli utenti a definire il miglior approccio, adattando le strategie man mano che cambiano le condizioni.
   
2. Questi sistemi passano da basati su regole a basati su contesto, operano con una comprensione profonda delle esperienze passate. Integrando dati storici, input in tempo reale e fattori esterni, prendono decisioni informate e sfumate, allineate all’ambiente aziendale più ampio.
3. I processi aziendali nativi AI vengono creati da zero piuttosto che adattati in workflow legacy. Questi processi sono costruiti pensando all’autonomia.
4. Sistemi multi-agente collaborano tra funzioni (come finanza, supply chain o marketing) e collegano insight attraverso l’impresa per raggiungere obiettivi comuni. Per esempio, potrebbe implicare il rinvio di una campagna marketing basata su vincoli della supply chain o l’adattamento del prezzo basato sul sentiment dei clienti e sul comportamento dei competitor.
5. Workflow dinamici e auto-ottimizzanti permettono ai processi di evolversi in tempo reale rispondendo immediatamente a dati, domanda o interruzioni.
6. Agenti con apprendimento adattivo migliorano man mano che operano, apprendendo da nuovi dati, feedback e pattern, senza dover essere riprogrammati.
7. Il ruolo umano cambia: invece di eseguire operazioni, gli esseri umani diventano supervisori, orchestratori e garanti etici che definiscono obiettivi, interpretano risultati e assicurano responsabilità.
8. Governance, trasparenza e responsabilità diventano essenziali. Le aziende devono sapere cosa ha fatto l’AI, perché e per conto di chi — alzando l’asticella su confini etici, controlli di conformità, spiegabilità, auditabilità e verifica dell’identità.
9. Interfacce naturali e intuitive rendono più facile per chiunque lavorare con l’AI tramite conversazione, input visivi o suggerimenti proattivi. Non è richiesto alcun codice.
10. Perché un’AI agentica abbia successo, sarà necessaria una struttura comprensiva di gestione degli agenti (simile alla gestione del talento per gli umani) per costruire, introdurre, formare continuamente (sia competenze tecniche sia “soft” come la collaborazione) e infine ritirare gli agenti.

Siete pronti a volare?

Vedremo l’emergere di ruoli come il Chief Agentic Officer che, insieme ai loro team, orchestreranno questi eventi per garantire che l’agentic AI porti vantaggi complessivi in termini di produttività e profitto, e produca chiarezza e crescita invece che caos e confusione.

Questa trasformazione aziendale a livello enterprise è inevitabile, eppure troppe organizzazioni restano bloccate — paralizzate dall’incertezza, distratte dalla complessità o disallineate sul reale valore strategico dell’AI. Altre hanno fatto i primi passi ma si sono fermate nel realizzare su scala, rallentate da strategie frammentate, pensiero reattivo o un focus ristretto al ROI a breve termine, senza una visione unificata.

Il viaggio da copilota a volo autonomo è già in corso. La domanda che rimane è: dove sei lungo il percorso di volo della tua organizzazione?