Sfruttare l'agentica AI per la trasformazione del business

Filippo Tihonovich

18 giugno 2025 15 minuti di lettura

Qualche tempo fa, stavo lavorando con un cliente del settore logistico durante la fase di lancio di un modulo operativo AI. Il modulo era appena entrato in funzione quando ha segnalato un problema della catena di approvvigionamento, ha individuato una soluzione e ha reindirizzato le operazioni prima ancora che qualcuno del team si accorgesse del problema. Nessuno gli aveva detto di farlo. L'ha fatto e basta.

In quel momento è scattata la molla. Non siamo più limitati al tradizionale AI. Possiamo costruire sistemi che prendono l'iniziativa.

E questo cambia il gioco.

I sistemi Agentic AI vanno oltre l'automazione. Permettono di sbloccare cose che prima non si potevano fare. Rilevano i punti ciechi. Agendo. Prendendo decisioni più velocemente dei vostri concorrenti e, cosa ancora più importante, agendo mentre gli altri stanno ancora preparando i rapporti.

Se gestite un'azienda, è come avere un nuovo tipo di partner di pensiero, che non ha bisogno di riposo, non ha una visione a tunnel e non aspetta istruzioni.

Se vi sembra un'affermazione azzardata, è così. Ma le aziende che lo fanno ora? Tra due anni saranno quelle che cercheranno di raggiungere gli altri.

Parliamo di come arrivarci.

Punti di forza

Laddove i sistemi AI tradizionali reagiscono, gli agenti AI prendono l'iniziativa. Consentono di prendere decisioni autonome. Gli agenti AI stabiliscono obiettivi, agiscono in modo indipendente e si adattano al volo.
È più adatto per gli ambienti ad alta pressione e ad alto contenuto decisionale. (finanza, commercio al dettaglio, sanità) dove i ritardi o le indecisioni costano denaro vero.
Non aspettatevi una magia fuori dalla scatola. Questi sistemi hanno bisogno di contesto, dati e tempo per imparare. Ma una volta messi a punto, riducono il rumore con cui i vostri team hanno a che fare ogni giorno.
No, non si tratta di tagliare il personale. Si tratta di spostare l'attenzione, lasciando che sia l'uomo a gestire le sfumature, mentre l'AI si occupa di ciò che è ripetitivo o prevedibile.
Non è necessario ricostruire la propria attività per iniziare. Iniziate con un ciclo decisionale disordinato e prototipate intorno ad esso. È qui che il valore diventa visibile.
È più di un progetto tecnologico. Se la leadership lo tratta come un aggiornamento del backend, si blocca. Se la leadership si impegna per tempo, diventa strategico.

Che cos'è l'AI agenziale e perché i dirigenti aziendali dovrebbero preoccuparsene?

Agentic AI è un design di sistema che consente al software alimentato da AI di perseguire obiettivi, prendere decisioni e adattare le azioni senza attendere l'input umano in ogni fase. Invece di gestire compiti isolati come rispondere a richieste o assegnare un punteggio al rischio, i sistemi agici combinano più capacità (ragionamento, pianificazione, memoria e uso di strumenti) in qualcosa che può agire in modo indipendente verso un risultato.

Questo design offre alle aziende qualcosa di nuovo: AI in grado di gestire la complessità in movimento. Che si tratti di regolare i prezzi in tempo reale, di reinstradare le spedizioni durante le interruzioni delle forniture o di attivare i controlli di conformità prima che il rischio si aggravi, i sistemi AI agenziali gestiscono ciò che prima richiedeva una riunione o un manager.

I leader aziendali dovrebbero prestare molta attenzione perché i vantaggi sono misurabili. Reazioni più rapide, meno colli di bottiglia e meno decisioni lasciate in sospeso. I team recuperano tempo per concentrarsi sulla strategia, non sulla risoluzione dei problemi. E l'organizzazione guadagna resilienza dove serve: nelle operazioni, nella finanza e nell'esperienza del cliente.

Questo è esattamente il motivo per cui gli agenti AI stanno scalando l'elenco di le principali tendenze di sviluppo del software. Non solo perché automatizzano di più, ma anche perché prendono decisioni migliori.

Di recente abbiamo lavorato con un'azienda di vendita al dettaglio che si trovava ad affrontare continui attriti nella propria catena di approvvigionamento: SKU sbagliati inviati ai magazzini sbagliati, ritardi che si accumulavano e responsabili decisionali sovraccarichi. Abbiamo creato agenti AI che monitoravano i livelli delle scorte, i segnali dei fornitori e persino i modelli meteorologici locali. Quando hanno individuato una probabile interruzione, non hanno alzato la bandiera. Hanno agito. Adeguavano le rotte. Inviavano avvisi dove era importante.

Il risultato? Meno esercitazioni antincendio. A 22% goccia nei ritardi. Squadre operative più felici.

"Abbiamo costruito strumenti AI in grado di eseguire. Ora stiamo costruendo strumenti AI in grado di fare progetti. E tra i clienti con cui abbiamo lavorato, l'impatto sta già raggiungendo i bilanci".

Dmitry Nazarevich

CTO

Questo tipo di capacità non può essere ottenuta con un software standard. Ci vuole un'infrastruttura adeguata. Dati di dominio reali. Un partner che sa che l'integrazione AI significa allineare la tecnologia al funzionamento effettivo dell'azienda.

Noi di Innowise realizziamo questi sistemi con un mix di Sviluppo dell'intelligenza artificiale , scienza dei dati, e machine learning competenza. Ma soprattutto, li progettiamo per pensare come la vostra azienda, solo più velocemente e senza fatica.

Come la AI agenziale si differenzia dalla AI tradizionale e generativa

AI agenziale vs AI generativa vs AI tradizionale è da intendersi come una differenza di comportamento, non di architettura del modello. I sistemi tradizionali e generativi AI rispondono alle richieste. Prevedono, classificano o creano. I sistemi AI agenziali, invece, prendono decisioni.

Laddove i vecchi sistemi AI eccellono in compiti isolati, l'AI agenziale orchestra le azioni tra strumenti, sistemi e fasi, adattandosi al mutare delle condizioni.

Ora analizziamo chiaramente la differenza.

Tradizionale AI

Processo decisionale: I sistemi AI tradizionali gestiscono decisioni predefinite. Sono bravi a classificare, ordinare e classificare, ma aspettano sempre un input o delle regole definite in anticipo.

Stile del caso d'uso: Si pensi al rilevamento delle frodi, alla previsione di abbandono del mercato o alla previsione della domanda. I sistemi AI tradizionali identificano gli schemi e segnalano i risultati, ma è qualcun altro a decidere cosa fare dopo.

Punti di forza:

Rapidità nel riconoscimento di modelli ripetitivi
Solido per l'automazione dei processi fissi
Basso rischio in ambienti prevedibili

Limiti:

Manca il contesto o l'adattabilità
Non è in grado di intraprendere un'azione indipendente
Necessita di una costante supervisione o di una messa a punto delle regole.

Generative AI

Processo decisionale: I sistemi generativi AI non decidono, generano. Creano testi, immagini o codici basati sulla probabilità, ma non hanno alcuna comprensione degli obiettivi o dei risultati.

Stile del caso d'uso: Dai chatbot per l'assistenza clienti agli strumenti creativi, gli strumenti generativi AI rispondono alle richieste. Ma non seguono la procedura se qualcuno non dice loro di farlo.

Punti di forza:

Ottimo per la generazione di contenuti
Flessibile con i suggerimenti
L'interfaccia in linguaggio naturale è intuitiva

Limiti:

Nessuna memoria o pianificazione a lungo termine
Non sa se ciò che ha generato ha "funzionato".
Necessita di una persona nel ciclo per la pertinenza e il giudizio

IA agenziale

Processo decisionale: I sistemi agenziali AI prendono decisioni in modo indipendente. È orientato agli obiettivi. Gli agenti AI possono impostare sottoattività, utilizzare strumenti e regolare il loro comportamento nel tempo per raggiungere i risultati senza che sia necessario dire loro cosa fare dopo.

Stile del caso d'uso: I sistemi agentic AI gestiscono i flussi di lavoro end-to-end, ad esempio identificando un rischio per la catena di approvvigionamento, pianificando una soluzione e attivando gli aggiornamenti logistici senza bisogno di richieste umane in ogni fase.

Punti di forza:

Agisce per raggiungere gli obiettivi aziendali
Riduce i colli di bottiglia decisionali
Coordinamento automatico tra i sistemi

Limiti:

Richiede una chiara definizione degli obiettivi
Necessità di vincoli e supervisione
Ancora in fase di maturazione nei casi d'uso aziendali

Quali sono i settori industriali che traggono maggiore vantaggio dall'AI agenziale?

Le aziende di tutti i settori stanno già vedendo risultati concreti con agentic AI. Mercedes-Benz ha integrato l'assistente virtuale MBUX per offrire una navigazione e un'assistenza in auto più naturale e reattiva. E il fornitore globale di energia AES ha sfruttato agentic AI per automatizzare i controlli di sicurezza.

Il modo migliore per capire la differenza è osservare il funzionamento di ciascuno di essi. Vediamo la suddivisione in base al dominio:

Banche e finanza

La finanza è sempre stata rapida nell'adottare l'AIIl rilevamento delle frodi, lo scoring del credito e la modellazione del rischio sono ormai standard. La maggior parte dei sistemi è in grado di individuare un problema. Ma individuare non significa risolvere.

Gli agenti AI cambiano questa dinamica. Invece di limitarsi a segnalare un problema, agiscono rapidamente per ridurre i rischi e ottimizzare le decisioni. Ad esempio, in trading algoritmicoGli agenti AI valutano continuamente i dati di mercato, eseguendo automaticamente operazioni a basso rischio in base a parametri preimpostati e alle variazioni in tempo reale delle condizioni di mercato.

Questo processo decisionale autonomo riduce il ritardo che tipicamente deriva dagli interventi manuali, consentendo alle aziende di anticipare le fluttuazioni del mercato.

Alcune banche private utilizzano il sistema agenziale AI per analizzare proattivamente i portafogli dei clienti e suggerire aggiustamenti, basati sia sulle preferenze dei clienti sia sui segnali economici esterni, spesso prima che il cliente li richieda.

Ad esempio, JP Morgan utilizza agenti AI per semplificare le operazioni finanziarie. Questi sistemi monitorano autonomamente le transazioni, rilevano le frodi e regolano i processi di pagamento in tempo reale, riducendo la supervisione manuale e migliorando i tempi di risposta. Automatizzando le decisioni chiave, hanno aumentato l'efficienza e migliorato la prevenzione delle frodi.

Commercio al dettaglio e e-commerce

I rivenditori si affidano all'AI da anni. Nella vendita al dettaglio fisica, L'AI sta già contribuendo a ottimizzare il tutto dalla pianificazione degli scaffali alla programmazione del personale. E sul versante digitale, Le piattaforme di e-commerce utilizzano AI per consigliare prodotti, gestire i percorsi dei clienti e perfezionare il marketing.

Ora, alcuni rivenditori stanno già utilizzando gli agenti AI per osservare i dati di vendita in tempo reale, i prezzi della concorrenza e i ritardi di evasione, tutto contemporaneamente. Quando le cose cambiano, l'AI adegua le promozioni, sospende le pubblicità inefficaci o reindirizza le spedizioni, senza aspettare che qualcuno approvi un piano.

Certo, è veloce. Ma ciò che lo rende potente è il modo in cui collega i punti del marketing, dell'inventario e della logistica. Si muove verso un obiettivo condiviso senza trasformare ogni piccola decisione in una riunione.

Walmart è un caso emblematico di utilizzo reale del sistema AI. Come indicato nel loro Rapporto 2025 Retail RewiredL'azienda sta impiegando agenti AI che gestiscono tutto, dagli aggiustamenti dell'inventario alle trattative con i fornitori, senza bisogno di alcun intervento umano. Questi agenti monitorare i dati in tempo reale, segnalare le interruzioni, riordinare le scorte e persino ottimizzare la disposizione degli scaffali al volo. Questo tipo di autonomia riduce i ritardi e consente al personale di concentrarsi su decisioni di più ampio respiro, invece di dedicarsi a compiti di routine.

Allo stesso modo, Nova-Act AI di Amazon Gli agenti sono progettati per svolgere le attività quotidiane in modo autonomo, gestendo tutto, dalla programmazione all'elaborazione dei dati. In questo modo i dipendenti possono concentrarsi su attività di livello superiore e aumentare l'efficienza operativa complessiva.

Scoperta di farmaci

Nella scoperta dei farmaci, la velocità non serve solo a risparmiare denaro, ma può salvare vite umane. I ricercatori hanno a che fare con milioni di combinazioni di composti, ognuno con le proprie variabili, dipendenze e incognite. È un lavoro disordinato che richiede tempo.

AI ha già contribuito ad accelerare le cose individuando schemi e restringendo gli obiettivi. Ma l'agenziale AI fa un passo in più. Invece di limitarsi a generare intuizioni, lavora per raggiungere un obiettivo. È in grado di stabilire le priorità delle ipotesi, di eseguire simulazioni e di suggerire le fasi successive senza bisogno di essere sollecitato ogni volta.

Nelle prime fasi di sperimentazione, alcuni team hanno già riscontrato Da 30 a 40% identificazione più rapida del bersaglio. Non perché hanno tagliato gli angoli, ma perché hanno scaricato il rumore. Il sistema gestisce gli infiniti cicli di "e se", in modo che i ricercatori possano concentrarsi sulle idee che fanno effettivamente progredire la scienza.

Ad esempio, Novartis ha applicato con successo sistemi guidati dalla AI nel processo di scoperta dei farmaci. Gli agenti AI accelerano l'identificazione di candidati farmaci validi, analizzando grandi insiemi di dati e prevedendo più rapidamente i risultati.

Sanità e diagnostica

AI sta svolgendo un ruolo importante nella diagnostica, il triage e le operazioni ospedaliere.

La maggior parte dei sistemi sanitari ha a che fare con dati frammentati, personale ridotto e un flusso continuo di decisioni urgenti. Agentic AI è progettato per prendere l'iniziativa e portare a termine le attività end-to-end.
In alcuni ospedali, gli agenti stanno già analizzando le cartelle cliniche dei pazienti attraverso sistemi scollegati, rilevando i primi segni di deterioramento e facendo avanzare automaticamente i casi critici nelle code di scansione, spesso ore prima dell'intervento di un medico.

L'utilizzo è in crescita anche nel back office. I sistemi agenziali gestiscono le pre-approvazioni assicurative, rimodulano gli appuntamenti in base alla disponibilità del personale e mantengono in movimento le operazioni quotidiane quando le persone non hanno semplicemente la larghezza di banda necessaria.

Non si tratta di teoria. Questi strumenti vengono testati proprio ora, in ambienti reali e sotto pressione.

Ad esempio, Bayer ha sfruttato l'AI per prevedere le epidemie di influenza e raffreddore analizzando le tendenze dei dati, compresi i dati di ricerca e le informazioni meteorologiche. Ciò consente di ottimizzare la distribuzione e di indirizzare i clienti in modo più efficace con prodotti tempestivi.

Test del software e QA

Questo è meno appariscente, ma incredibilmente d'impatto. AI sta già ridisegnando il modo in cui i team QA affrontano i test, l'automazione e l'analisi dei rischi.

Con agentic AI, il sistema impara cosa fa il prodotto, cosa interessa agli utenti e quali modifiche devono essere testate. Nelle configurazioni avanzate, il sistema segnala le aree a rischio, regola le priorità dei test e può persino eseguire il rollback delle build se vengono rilevate anomalie.

In questo modo si riduce l'impegno manuale per i test e si garantisce che i problemi più importanti vengano individuati prima nel processo di sviluppo. Di conseguenza, gli agenti AI contribuiscono a migliorare la qualità complessiva del software e a ridurre i tempi di commercializzazione.

Ad esempio, Cognizant sta ora implementando il sistema agenziale AI nei loro processi di test. In questo caso, gli agenti AI non si limitano a eseguire i test o a generare i risultati. Analizzano i risultati dei test, stabiliscono autonomamente le priorità dei test da eseguire in base alle modifiche in tempo reale e decidono persino quando interrompere i test a causa di anomalie. Questa regolazione dinamica durante i test assicura che l'assicurazione della qualità rimanga allineata con un software in costante evoluzione.

Siete curiosi di sapere dove gli agenti AI potrebbero spostare l'ago della bilancia nella vostra azienda?

Come sfruttare le AI agenziali per ottenere un vantaggio competitivo

Reazioni più rapide ai cambiamenti del mercato, meno colli di bottiglia e la capacità di stare davanti alla concorrenza, il tutto senza dover aspettare l'approvazione a ogni passo: ecco la vera vittoria degli agenti AI.

Non avete bisogno di più tecnologia. Avete bisogno di meno ritardi, di meno momenti di "controlliamo domani" e di un sistema che vi aiuti a smettere di fare i pompieri e ad andare avanti. Questo è il tipo di confusione per cui gli agenti sono costruiti.

Quindi, come si fa a metterlo in pratica senza stravolgere l'intera azienda?

Utilizzate gli agenti AI per sbloccare i colli di bottiglia che rallentano il vostro team

Tutti ne hanno: catene di approvazione, piccole escalation, cose che cadono nel dimenticatoio. Un sistema agenziale AI non si ferma per fare il check-in. Continua a far funzionare la macchina senza bisogno di fermarsi a chiedere ogni cinque minuti.

Se un sistema si rompe, viene reindirizzato. Se una scadenza slitta, le priorità vengono adeguate automaticamente. Questo tipo di autonomia non migliora solo i flussi di lavoro. Rende l'intera operazione più leggera.

Lasciate che gli agenti AI gestiscano i dati che non avete tempo di gestire

La maggior parte delle squadre conserva pile di dati preziosi che non utilizza mai perché nessuno ha il tempo di scavare in tutti questi dati. Gli agenti AI non si limitano a leggere i dati. Collegano i punti, trovano schemi e agiscono in base a ciò che vedono.

Immaginatevi un sistema che segnala il churn dei clienti prima che si verifichi e lancia un piano di retention mentre siete ancora alla riunione mattutina. Ecco come appare in azione.

Aggiornate i vostri bot: date loro un cervello, non solo degli script

L'automazione standard è utile... finché non succede qualcosa di strano. Allora si rompe.

I sistemi agenziali AI gestiscono i casi limite. Comprendono l'obiettivo e si adattano quando la situazione cambia. Se una fase fallisce o le condizioni cambiano, gli agenti AI individuano la mossa successiva migliore invece di lanciare un errore.

Quindi sì, è ancora automazione ma con un impulso.

Liberate il carico mentale del vostro team in modo che possa pensare più in grande.

A nessuno vengono in mente idee rivoluzionarie mentre è sommerso dal lavoro. Quando gli agenti AI si occupano delle decisioni ripetitive (gli aggiornamenti di stato, i suggerimenti, le chiamate a basso rischio), il vostro team recupera larghezza di banda. È allora che la creatività prospera.

Alcune delle migliori idee di prodotto nascono dal silenzio che segue la tempesta. Agentic AI aiuta a creare quel silenzio.

Quanta libertà si deve concedere all'AI (e quando intervenire)

Il fatto che l'AI possa decidere non significa che sia sempre in grado di farlo. dovrebbe.

I sistemi agenziali sono intelligenti. Imparano, si adattano e prendono iniziative. Ma non sono immuni da punti deboli. Soprattutto se i dati che li alimentano sono disordinati o distorti. È qui che la supervisione umana diventa essenziale.

Pensate a questo: non state consegnando il volante. State dando al sistema AI una patente di guida con un supervisore sul sedile del passeggero che interviene quando necessario.

Alcune aziende sbagliano. O trattano l'AI come un fragile tirocinante, che prende il sopravvento su ogni decisione, o gli danno troppo controllo, troppo presto. Nessuna delle due cose funziona. Il punto di forza è un quadro chiaro:

Su cosa può agire il sistema AI in solitaria?
Che cosa ha bisogno di un umano nel circuito?
E quando dovrebbe fermarsi e chiedere?

Non si tratta di microgestione. Si tratta di fiducia con guardrail.

E comunque, i migliori sistemi agenziali migliorano con buona supervisione. Ogni momento di "Ehi, aspetta a farlo" diventa una nuova lezione. I comportamenti diventano più nitidi, più allineati con gli obiettivi aziendali e più prevedibili nel tempo.

Se in passato siete rimasti scottati dall'automazione (bot che si rompevano, modelli che andavano in tilt), di solito è perché non erano stati costruiti tenendo conto del feedback. Gli agenti AI cambiano questa situazione. Ma hanno ancora bisogno di un contesto. Ed è qui che entra in gioco il vostro team.

Il ruolo dell'agente AI: cosa devono sapere i dirigenti aziendali

Quando si tratta di adottare il sistema agentic AI, i leader aziendali devono capire una cosa: non si tratta solo di avere una tecnologia più intelligente. Si tratta di capire cosa fa quella tecnologia per i vostri profitti. Il potenziale ROI è reale, e l'impatto sulla vostra attività può essere immediato.

Ecco cosa dovete aspettarvi:

Riduzione dei costi: Gartner prevede che entro il 2029 l'agente AI risolverà in modo autonomo 80% di problemi comuni del servizio clienti senza l'intervento umano, portando ad una 30% riduzione dei costi operativi. Automatizzando le decisioni che normalmente richiederebbero l'approvazione o la supervisione umana, agentic AI aiuta le aziende a ridurre significativamente i costi operativi.
Migliore acquisizione e fidelizzazione dei clienti: Consentendo alle aziende di rispondere in modo più rapido e proattivo alle esigenze dei clienti, agentic AI migliora la soddisfazione dei clienti. Ad esempio, i primi ad adottare stanno già segnalando un migliore coinvolgimento dei clienti identificando i problemi prima che si aggravino.
Risparmio di tempo: Assumendo compiti ripetitivi e di scarso valore, AI libera il vostro team per concentrarsi sulle cose che contano. Per uno dei nostri clienti, le soluzioni agenziali AI hanno permesso di risparmiare fino a 20 ore alla settimana per i team gravati da attività amministrative di routine.

Tuttavia, l'implementazione di AI agenziali non è semplice come premere un interruttore. Richiede investimenti nella qualità dei dati e nel contesto: il vostro AI deve avere accesso alle informazioni giuste per prendere decisioni intelligenti. Inoltre, è necessario un equilibrio tra autonomia e supervisione. Non si vuole che gli agenti AI si scatenino, ma si vuole anche che siano in grado di prendere decisioni senza il costante intervento umano.

Alla fine, i sistemi agentic AI renderanno la vostra azienda più agile e competitiva. È un investimento che si ripaga eliminando i colli di bottiglia, risparmiando tempo e offrendo la flessibilità necessaria per prendere decisioni più rapidamente.

Siete pronti a creare i vostri primi agenti AI e a vedere rapidamente risultati concreti?

Passi per integrare con successo l'agentic AI nella vostra organizzazione

L'introduzione di un sistema agenziale AI non deve necessariamente comportare una trasformazione su larga scala fin dal primo giorno. Infatti, è non dovrebbe. Le aziende più intelligenti non hanno fretta, ma costruiscono a strati. Ecco una tabella di marcia che funziona davvero nel mondo reale, non solo nelle presentazioni.

1. Identificare i punti di decisione ad alto attrito

Iniziate a mappare i punti in cui le decisioni si bloccano costantemente. Cercate le aree in cui:

Il personale attende le approvazioni
I compiti rimbalzano tra i team
I risultati variano molto a seconda di chi li gestisce.

Questi sono i migliori candidati per l'intervento agenziale. Se un processo è lento, ripetitivo e richiede comunque un giudizio? Questo è un punto di forza.

Cosa fare:

Intervistate i responsabili operativi, non solo i dirigenti
Osservare i flussi di lavoro (sì, l'osservazione della vecchia scuola)
Documentare 3-5 decisioni in cui un sistema intelligente potrebbe rilevare

2. Definire l'obiettivo degli agenti come se si trattasse di un ruolo lavorativo.

Non iniziare con i dati. Iniziate con l'intento. Di cosa sono effettivamente responsabili gli agenti? Quali risultati dovrebbero influenzare?

Pensate in termini di:

Cosa devono decidere gli agenti
Quali input utilizzeranno (dati, regole, contesto)?
Quali azioni sono consentite (notifiche, trigger, modifiche)?

Suggerimento: scrivere una descrizione del lavoro per gli agenti AI. Se sembra vaga, non siete pronti a costruire.

3. Costruire un pilota con confini chiari

Trattatelo come un recinto di sabbia. L'obiettivo è l'apprendimento, non la perfezione.

Iniziate con un ciclo di micro-decisioni. Qualcosa come: "Quando le scorte scendono al di sotto di X e il ritardo del fornitore è superiore a Y, reinstradare le scorte da Z."

Costruite la logica, integrate le fonti di dati e fatela funzionare. Poi misurate:

Con quale frequenza agiscono gli agenti?
Il suo processo decisionale è logico?
Come reagiscono gli esseri umani?

4. Coinvolgere le persone fin dall'inizio

Un sistema agenziale AI necessita di una realizzazione tecnica, ma l'adozione organizzativa è altrettanto fondamentale.

Non scaricate una scatola nera sul vostro team operativo e sperate per il meglio. Coinvolgeteli per tempo. Mostrate loro cosa vedono gli agenti. Lasciate che influenzino i parametri.

I migliori rollout che abbiamo visto sono più simili alla formazione di un nuovo assunto che all'installazione di un software.

5. Stabilire il modello di supervisione AI

Impostare un ciclo di revisione (settimanale o mensile) per analizzare le decisioni degli agenti:

Hanno agito quando avrebbero dovuto?
Hanno oltrepassato i limiti?
I risultati stanno andando nella giusta direzione?

Decidete cosa ha bisogno di un'escalation, cosa no e quando gli esseri umani devono intervenire. Questo è il vostro sistema di guardrail ed è fondamentale per la stabilità a lungo termine.

Suggerimento: documentare tutto. La AI verificabile è responsabile della AI.

6. Scalare intenzionalmente. Non clonare, ma adattare

Quando il primo pilota mostra risultati coerenti e affidabili, non limitatevi a fare copia-incolla tra i vari reparti. Ogni funzione ha variabili, obiettivi e tolleranza al rischio diversi.

Invece:

Modificare la logica per ogni caso d'uso
Addestrare gli agenti su nuovi input contestuali
Espandere gradualmente le loro responsabilità

A questo punto, state evolvendo la vostra struttura organizzativa per far funzionare con AI.

Conclusioni: Il futuro di AI agenziale nel processo decisionale aziendale

Saltiamo il futurismo. Agentic AI non è un salto fantascientifico in attesa di hardware o normative migliori. È già nelle mani di aziende che hanno deciso di smettere di aspettare la chiarezza perfetta e di iniziare a sperimentare.

E sta cambiando il modo in cui vengono prese le decisioni, in modo silenzioso, ma fondamentale.

Se avete un ruolo di leadership, non avete bisogno di padroneggiare la tecnologia. Ma dovete capire cosa significa quando un sistema inizia a stabilire le priorità da solo. Dovete decidere a chi appartiene l'iniziativa e cosa succede quando non proviene da un essere umano.

Questo è il vero cambiamento.

Non cruscotti. Non chatbot. Agenzia.
Le aziende che fanno carriera? Sono quelle che costruiscono agenti che capiscono gli obiettivi, agiscono e imparano dai risultati. E non li stanno sovrapponendo a flussi di lavoro non funzionanti, ma li stanno riprogettando.

Niente clamore, solo leva.

Se c'è una parte dell'azienda che è sempre in ritardo o un ciclo decisionale che non funziona mai del tutto, iniziate da lì. Costruite un sistema che non si limiti a rispondere, ma che risponda con uno scopo.

E se non sapete da dove cominciare? Vi aiuteremo a capirlo.

Filippo Tihonovich

Responsabile dei Big Data

Philip mette a fuoco tutto ciò che riguarda i dati e l'intelligenza artificiale. È lui che pone le domande giuste in anticipo, definisce una visione tecnica forte e si assicura che non stiamo solo costruendo sistemi intelligenti, ma che stiamo costruendo quelli giusti, per un reale valore aziendale.

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