La nuova frontiera dell’intelligenza artificiale è l’Agentic IA, basata su piattaforme che decidono e compiono azioni. Ecco come funziona questa nuova rivoluzione nel campo.
La storia della tecnologia è fatta di date, mesi, anni che indicano svolte, frontiere, rivoluzioni. Per quel che riguarda l’intelligenza artificiale il novembre del 2022 ha rappresentato il momento cardine in cui il mondo si è reso conto della portata rivoluzionaria degli algoritmi. Aldilà dei cosiddetti effetti wow, i primi chatbot di OpenAI hanno mostrato la loro capacità di generare testo, idee, soluzioni e di farlo in maniera complessa. A soli quattro anni dall’esordio nelle nostre vite dei ChatGPT, dei Gemini, dei Claude e degli altri modelli di IA generativa, viviamo una nuova svolta, meno percettibile della prima, ma ugualmente significativa: l’arrivo dell’Agentic IA, l’intelligenza artificiale del fare.
«Gli agenti AI oggi sono digital employees capaci di pianificare, ragionare e agire in autonomia per raggiungere un obiettivo complesso», spiega a Changes Paolo Massarani, amministratore delegato di Athics, una delle principali società italiane specializzate in intelligenza artificiale. «Un agente IA è un sistema di intelligenza artificiale progettato per operare in modo autonomo verso un obiettivo specifico: non si limita a generare risposte, ma osserva il contesto, prende decisioni e compie azioni concrete».
Dai chatbot agli agenti: quali differenze?
Quello che discrimina l’Agentic IA dall’IA Generativa “semplice” è insomma l’output. Se un chatbot risponde a domande, anche complesse, offre soluzioni, unisce i concetti e li elabora in maniera evoluta, un agente IA agisce, compie azioni, prende decisioni. Una differenza di rilievo, dovuta al fatto che, come rileva Massarani, «l’intelligenza artificiale agentiva utilizza informazioni e dati contenuti in sistemi che non sono disponibili in maniera immediata. In pratica, l’IA generativa trae la sua conoscenza da dati che recepisce sul web, l’agentiva comprende e agisce prendendo le informazioni da altri sistemi come quelli delle organizzazioni private». Si capisce perciò come proprio la qualità dei dati, la loro accessibilità e la loro natura sia uno dei punti più delicati e al contempo più decisivi di questo genere di intelligenza artificiale, che su questi dataset basa le proprie azioni.
Prendiamo come esempio la ricerca di un esame clinico. Un chatbot di IA generativa saprà indicarci, in base ai nostri prompt, quale analisi occorrerebbe eseguire per un nostro problema di salute. Probabilmente, se richiesto farà una ricerca sul web per segnalarci i migliori professionisti in grado di aiutarci. Un agente IA fa di più: incrocia le disponibilità degli specialisti e in base ai nostri desiderata può arrivare a prenotare l’esame. «Una sorta di segretario o assistente personale che interagisce con i sistemi e fa una o più azioni dispositive».
Come funziona l’Agentic AI?
La base dell’intelligenza artificiale agentiva è sempre rappresentata dai modelli di linguaggio avanzati, quegli LLM che allenano e addestrano i chatbot di AI generativa e che consentono di creare testi, immagini, video, ecc. Da qui parte, spiega Paolo Massarani, il lavoro del «system integrator che costruisce la sua macchina agentiva, scegliendo il modello più adeguato al suo obiettivo. La struttura del sistema viene, insomma, customizzata combinando diverse tecnologie, integrando i modelli di LLM con API e piattaforme software, che permettono agli agenti di interagire con servizi esterni e automatizzare flussi di lavoro complessi».
Come si presentano le piattaforme di Agentic AI?
Come spiega Paolo Massarani, sul mercato «si possono trovare piattaforme pronte all’uso, che si possono adattare ai vari scopi, oppure soluzioni perfettamente personalizzate che si adeguano agli obiettivi. Esistono anche piattaforme che sono un mix di già pronto da configurare, seppur con dei limiti». Inoltre, ci sono piattaforme di Agentic IA «che posso decidere di noleggiare, condividendo perciò le soluzioni con altri utilizzatori».
Le fattispecie di Agentic IA sono insomma variegate e si adeguano alle finalità da soddisfare. Le varie piattaforme si differenziano anche per complessità e si va «dai framework complessi pensati per le grandissime multinazionali, fino alle piattaforme AI low-code e no-code, che permettono di avere soluzioni chiavi in mano, pronte all’uso in tempi rapidissimi anche alle PMI».
I settori che più utilizzano Agentic AI e lo scenario italiano
Come accaduto per i modelli di IA generativa basati sui chatbot, è il campo del customer caring quello che è stato più veloce a adottare le soluzioni di IA agentiva. Altri settori sono quelli dell’e-commerce, dell’HR e recruiting, dell’Healthcare. Secondo i dati del Politecnico di Milano in Italia nel 2025 il mercato dell’intelligenza artificiale ha raggiunto il valore di 1,8 miliardi di euro, segnando una crescita del 50% rispetto all’anno precedente. Tuttavia, ancora una volta, la grande preponderanza in Italia di piccole e medie imprese rappresenta un freno allo sviluppo del mercato dell’IA agentiva. Sempre secondo il Politecnico di Milano, infatti, il 53% delle grandi aziende ha adottato in Italia soluzioni di intelligenza artificiale, mentre per quel che riguarda le PMI questo dato si ferma al 15-17%. E in questo scenario la penetrazione dell’Agentic IA è ancora più debole. Secondo Polo Massarani a frenare è sicuramente la scarsa formazione digitale di chi nelle aziende (e soprattutto nelle PMI) deve prendere le decisioni, «ma anche la falsa credenza che l’IA costi tanto in termini di investimento. Come operatori del settore la nostra missione è rendere accessibile questa innovazione a una platea sempre più vasta di soggetti», conclude Massarani. «In genere, l’Agentic IA serve ad automatizzare attività ripetitive e riduce sensibilmente costi e tempi operativi. Agevola, insomma anche chi non ha grossi capitali».
