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Glossario

Cos'è l'agentic AI?

L'agentic AI indica i sistemi di AI che perseguono un obiettivo con un certo grado di autonomia: pianificano i passaggi, usano strumenti, verificano il proprio lavoro e agiscono, spesso con più agenti che lavorano insieme e persone che approvano ciò che conta.

Scritto e rivisto da Solorai

In breve

Dove un chatbot risponde a una domanda, un sistema agentico lavora per un risultato. Google Cloud descrive l'agentic AI come una forma di AI incentrata su decisioni e azioni autonome e Anthropic usa il termine sistemi agentici sia per i workflow che seguono percorsi scritti nel codice sia per gli agenti che si dirigono da soli.

I sistemi agentici più grandi usano un agente orchestratore che divide un obiettivo in attività per agenti specializzati, ne combina i risultati e chiede a una persona di approvare i passaggi che comportano rischi.

Agentic AI e agenti AI

I due termini si sovrappongono. Un agente AI è un singolo sistema che esegue un ciclo di decisione, azione e verifica. L'agentic AI è l'approccio più ampio: progettare sistemi di AI, dai workflow semplici a molti agenti che cooperano, che compiono azioni verso un obiettivo invece di limitarsi a produrre una risposta.

L'autonomia è una manopola, non un interruttore. La guida di Anthropic su come costruire agenti efficaci ne descrive le posizioni:

  • Prompt chaining: un'attività è divisa in passaggi fissi, ciascuno gestito da una chiamata al modello.
  • Routing: un input viene classificato e inviato al passaggio specializzato giusto.
  • Parallelizzazione: le parti indipendenti vengono eseguite in contemporanea e poi combinate.
  • Orchestratore e worker: un modello scompone l'attività mentre lavora e ne delega le parti.
  • Valutatore e ottimizzatore: un modello redige, un altro verifica e chiede modifiche.
  • Agenti: il modello pianifica e usa gli strumenti in autonomia finché l'attività è completata.

Il consiglio della guida è scegliere l'opzione più semplice che funziona e aggiungere autonomia solo dove si ripaga.

Come funzionano i sistemi multi-agente

In un sistema multi-agente un agente orchestratore riceve l'obiettivo, prepara un piano e affida le attività ad agenti specializzati: uno ricerca, uno redige, uno rivede. Ciascuno ha istruzioni, strumenti e contesto propri e può quindi concentrarsi su un solo compito. L'orchestratore raccoglie i risultati, risolve i conflitti e decide che cosa succede dopo.

Questa impostazione ha benefici chiari: lavoro in parallelo sulle attività ampie, separazione tra l'agente che esegue e quello che verifica, istruzioni più brevi e chiare per ogni parte. Ha anche dei costi: più chiamate al modello e quindi più spesa, più tempo per attività e più punti in cui qualcosa può andare storto. Spesso basta un solo agente. Più agenti si giustificano quando un'attività si divide naturalmente in parti.

Le persone restano nel processo in punti definiti: approvano il piano, danno il via libera prima che qualcosa venga inviato, pagato o modificato e rivedono un campione del lavoro finito.

Esempi di agentic AI nelle aziende

  • Risposte a gare: un agente estrae i requisiti dal bando, un altro prepara le risposte a partire dalle proposte passate, un terzo le verifica rispetto ai requisiti.
  • Due diligence: gli agenti leggono in parallelo una data room, estraggono i punti critici per tema e compongono un report per il team dell'operazione.
  • Supporto alla chiusura mensile: gli agenti riconciliano i conti, spiegano gli scostamenti e preparano un fascicolo per il controller.
  • Modifiche software: agenti di coding come Claude Code pianificano una modifica, cambiano il codice, eseguono i test e aprono una pull request per la revisione.

Che cosa dicono le ricerche

  • Gartner prevede che entro la fine del 2026 il 40% delle applicazioni enterprise includerà agenti AI specifici per attività, rispetto a meno del 5% nel 2025.
  • Gartner prevede anche che oltre il 40% dei progetti di agentic AI sarà cancellato entro la fine del 2027, per costi crescenti, valore di business poco chiaro o controlli del rischio inadeguati.
  • Nell'indagine State of AI 2026 di McKinsey circa due intervistati su dieci hanno dichiarato che la propria organizzazione ha raggiunto la fase di scala con gli agenti AI.

Letti insieme, i dati vanno nella stessa direzione: la tecnologia arriva in fretta e i progetti che durano hanno un obiettivo misurabile e controlli adeguati fin dall'inizio.

Come iniziare con l'agentic AI

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Fonti

FAQ

Domande sull'agentic AI

Qual è la differenza tra agentic AI e AI generativa?

L'AI generativa produce contenuti, come testo, immagini o codice, in risposta a un prompt. L'agentic AI usa i modelli generativi per perseguire un obiettivo in più passaggi: pianifica, usa strumenti e agisce in altri sistemi.

Qual è la differenza tra agentic AI e agenti AI?

Un agente AI è un sistema che decide e agisce tramite strumenti. L'agentic AI è l'approccio più ampio, che va dai workflow semplici con un modello in ogni passaggio a più agenti che lavorano insieme sotto un orchestratore.

Che cos'è un sistema multi-agente?

Un'impostazione in cui un agente orchestratore divide un obiettivo in attività per agenti specializzati, come ricerca, redazione e revisione, e poi ne combina il lavoro. È adatta alle attività che si dividono naturalmente in parti.

L'agentic AI è sicura per le aziende?

Può esserlo, con i controlli giusti: accesso ristretto ai sistemi, approvazione prima delle azioni con conseguenze, limiti su passaggi e spesa e un log di ogni azione. Gartner indica i controlli del rischio inadeguati tra i motivi per cui prevede la cancellazione di molti progetti di agentic AI.

Da dove dovrebbe iniziare un'azienda con l'agentic AI?

Da un processo con un risultato misurabile, dall'impostazione più semplice che può funzionare e da un pilota su casi reali misurato rispetto a una baseline.

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