Che cosa sono gli agenti AI?

Come funziona un agente AI

Ogni agente esegue lo stesso ciclo. Parte da un obiettivo scritto in linguaggio semplice. Il modello decide il passo successivo e, quando gli serve un'informazione o deve agire, chiama uno strumento: una ricerca, un'interrogazione a un database, un aggiornamento del CRM, una bozza di email. Il risultato torna al modello, che decide di nuovo. Il ciclo termina quando l'obiettivo è raggiunto, quando si arriva a un limite o quando l'agente passa la mano a una persona.

Quattro elementi determinano quanto bene funziona un agente:

• Il modello, che pianifica, legge i risultati e decide.
• Gli strumenti, ciascuno con una descrizione chiara, spesso forniti tramite server MCP.
• Il contesto: istruzioni, esempi e la conoscenza che l'agente può consultare.
• I guardrail: limiti su passaggi e spesa, approvazioni per le azioni sensibili e un log di tutto ciò che ha fatto.

Agenti AI, chatbot e automazione

I tre vengono spesso confusi. La differenza sta in chi decide i passaggi e nel fatto che il sistema agisca o meno in altri software.

I buoni sistemi spesso li combinano: un workflow gestisce la parte prevedibile e chiama un agente solo dove serve giudizio.

Tipi di agenti AI

I manuali classificano gli agenti in base a come scelgono le azioni, dagli agenti a riflesso semplice a quelli basati su obiettivi, su utilità e ad apprendimento. In azienda è più utile distinguerli per il lavoro che svolgono:

• Agenti di attività: eseguono un flusso di lavoro da un capo all'altro, come smistare i ticket di assistenza o riconciliare le fatture.
• Agenti assistenti: lavorano per una persona dentro i suoi strumenti, come Claude Cowork sul desktop, preparando documenti, analisi e follow-up.
• Agenti di coding, come Claude Code: leggono una codebase, apportano modifiche ed eseguono i test.
• Agenti vocali: rispondono e fanno telefonate, prendono prenotazioni e passano la chiamata a una persona.
• Sistemi multi-agente: dividono un obiettivo tra più agenti coordinati da un orchestratore. Vedi agentic AI.

Dove le aziende usano gli agenti AI

• Servizio clienti: rispondere, classificare e smistare le richieste e passare la conversazione a una persona con una sintesi.
• Vendite: studiare i clienti prima di un incontro e aggiornare il CRM dopo.
• Finance: abbinare le fatture agli ordini e preparare i solleciti sulle eccezioni.
• Legale: una prima revisione dei contratti rispetto al playbook aziendale, che un avvocato verifica.
• IT e HR: smistare i ticket e rispondere a domande sulle policy a partire dai documenti dell'azienda.

Il filo comune è un lavoro in più passaggi, con informazioni sparse tra i sistemi e una definizione chiara di quando è concluso.

Come mettere in produzione gli agenti AI in sicurezza

Gli agenti agiscono, quindi i controlli contano quanto il modello. Gartner prevede 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. Gran parte di questo si può evitare in fase di progettazione.

• Scegliete un flusso di lavoro con una definizione chiara di conclusoE una baseline: quanto tempo richiede oggi e quanto spesso va storto.
• Date all'agente l'accesso minimo necessarioSola lettura dove possibile, con ambiti limitati ai record toccati dal flusso di lavoro.
• Richiedete l'approvazione per le azioni con conseguenzeInviare a un cliente, pagare, cancellare o modificare un contratto passano prima da una persona.
• Fissate limiti su passaggi, tempo e spesaCosì un agente in difficoltà si ferma invece di girare a vuoto.
• Registrate ogni azioneQuale strumento, quale input, quale risultato, così ogni esito è tracciabile.
• Testate su casi reali prima della produzioneCompresi quelli scomodi, e misurate rispetto alla baseline.

Secondo l'EU AI Act, dal 2 agosto 2026 un agente che parla con le persone deve rendere chiaro che hanno a che fare con un'AI, a meno che sia evidente. Gli agenti usati per le finalità ad alto rischio elencate nell'Allegato III, come la selezione del personale o il credit scoring, hanno obblighi per l'alto rischio dal 2 dicembre 2027. Vedi la checklist EU AI Act.

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.
• Nell'indagine State of AI 2026 di McKinsey, su 1.719 intervistati, circa due su dieci hanno dichiarato che la propria organizzazione ha raggiunto la fase di scala con gli agenti AI. Tra le aziende con ricavi superiori a 1 miliardo di dollari la quota è del 40%.

Fonti

• Anthropic: Building effective agents, 19 dicembre 2024
• Gartner: over 40% of agentic AI projects will be canceled by end of 2027, 25 giugno 2025
• Gartner: 40% of enterprise apps will feature task-specific AI agents by 2026, 26 agosto 2025
• McKinsey: The state of AI, 25 agosto 2026
• EU AI Act, articolo 50: obblighi di trasparenza