Cosa cambia davvero con l’Agentic AI

L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più autonoma e capace di pianificare azioni complesse. Il concetto di Agentic AI descrive sistemi che non si limitano ad analizzare dati, ma che possono definire obiettivi, prendere decisioni e agire in modo indipendente. A differenza dei modelli tradizionali che rispondono a istruzioni esterne, questi agenti si muovono entro vincoli dinamici e sono in grado di interagire con ambienti eterogenei e diversificati. L’adozione non è più teorica, infatti secondo una previsione di Gartner si stima che entro il 2028 oltre un terzo delle applicazioni aziendali integrerà funzioni agentiche (Atera, 2025). Alcuni esempi già operativi includono l’utilizzo di agenti AI da parte di Salesforce per automatizzare la composizione di flussi operativi, o da parte di EY per supportare attività di analisi documentale interna (Business Insider, maggio 2025). La direzione è chiara ed è quella di estendere l'automazione oltre l'output reattivo, verso sistemi in grado di decidere e comporre sequenze operative da soli.

Dalla gestione dei dati al coordinamento degli agenti

In uno scenario guidato da AI agentiche, i dati non rappresentano più solo una materia prima da analizzare, ma un contesto operativo con cui gli agenti interagiscono. Perché un agente possa agire in modo corretto, non basta dargli accesso ai dati. Serve creare un ambiente in cui i dati siano leggibili, aggiornati, referenziabili e delimitati da vincoli chiari. Questo implica una progettazione attenta di ciò che oggi viene ancora trattato come “metadato”: tipologia, origine, destinazione, scadenza, condizioni d’uso. In mancanza di questa struttura, gli agenti rischiano di agire in modo efficace dal punto di vista operativo, ma inconsistente rispetto alla governance o alla finalità dichiarata del processo.

Governance dinamica e auditabilità

L’autonomia richiede regole e la tracciabilità degli agenti non può essere pensata come controllo post-evento. Deve diventare un requisito architetturale. Ogni agente dovrebbe essere disegnato per lasciare una traccia del proprio processo decisionale: che dati ha usato, quali passaggi ha eseguito, quali condizioni ha verificato. Nuovi framework agentici come LangGraph, CrewAI e AutoGen iniziano a introdurre logiche più robuste di orchestrazione, memoria e step-by-step reasoning, ma servono regole condivise. Il rischio non è solo che l’agente sbagli. È che il sistema non sappia nemmeno che una decisione è stata presa. Una panoramica utile sui principali framework agentici in sviluppo è disponibile nell’articolo Top 5 Agentic AI Frameworks to Watch in 2025, pubblicato su Medium da Lekha Priyadarshini Bhan.

Opportunità e punti critici

L’adozione dell’Agentic AI permette di delegare attività complesse, gestire in modo continuo fonti informative eterogenee e automatizzare processi senza codifica esplicita. Tuttavia, come dimostrato da esperimenti recenti, agenti basati su LLM possono generare sequenze di azioni impreviste se posti in ambienti troppo aperti o privi di regole esplicite (ReAct Agents and Beyond, Microsoft Research, 2024).

Le implicazioni operative più critiche riguardano:

• La possibilità che un agente superi i limiti di autonomia senza segnali evidenti.

• La difficoltà nel mantenere accountability distribuita, soprattutto in catene di agenti interdipendenti.

• La necessità di re-ingegnerizzare i modelli di logging, autorizzazione e testing in ottica continua.

Conclusione

L’Agentic AI introduce un modello operativo in cui la responsabilità non si assegna a posteriori, ma si costruisce a monte. Non serve solo un buon dataset o un LLM capace. Serve una struttura che definisca dove, come e quando un agente può agire, e che garantisca la coerenza tra quello che fa e quello che l’organizzazione intende fare. Per chi si occupa di progettare sistemi informativi, è il momento di superare l’idea che basti “addestrare” un modello. Bisogna iniziare a progettare agenti come si progetta un’organizzazione: con ruoli chiari, confini operativi e capacità di rispondere delle proprie azioni.