AI Agentica: il vero vantaggio competitivo per aziende e professionisti

TL;DR

• L'AI generativa risponde alle tue richieste; l'AI agentica porta a termine interi processi in autonomia, entro i limiti che le definisci. È come avere un collaboratore, o un team di collaboratori, che istruisci con contesto, regole e obiettivi chiari.
• Grazie ai recenti progressi e al drastico calo dei costi, oggi anche PMI e professionisti possono usare gli agenti AI per automatizzare le attività ripetitive e a basso valore aggiunto, liberando tempo e aumentando la produttività.
• Il vero vantaggio competitivo non sta nello strumento in sé, ma nel ripensare i processi aziendali per capire cosa delegare all'AI e cosa no, tenendo sempre la persona al centro delle decisioni.

Ormai da almeno tre anni l’AI è entrata su larga scala nella quotidianità di persone, professionisti, aziende. La usiamo tutti per le attività più disparate - personali e lavorative - e abbiamo toccato tutti con mano il potenziale incredibile di questa nuova tecnologia.

C’è però qualcosa che non tutti hanno ancora afferrato, e che rappresenta la vera svolta, ed è come la utilizziamo. Esistono infatti due modi profondamente diversi di metterla a lavoro: quello generativo e quello agentico - e averne consapevolezza è quello che farà la differenza enorme tra subire una nuova tecnologia, e invece metterla al proprio servizio per potenziare il lavoro umano (non sostituirlo, attenzione).

Un brevissimo accenno di contesto. Quando parliamo di ChatGPT, Claude, Gemini e gli altri ci riferiamo ai cosiddetti LLM (Large Language Models): sistemi addestrati su enormi quantità di testo, capaci di comprendere il linguaggio e generare risposte, contenuti, analisi e molto altro. Fin qui la parte che quasi tutti conosciamo. Ma negli ultimi due anni questi modelli hanno fatto un salto: non si limitano più a rispondere, adesso sanno anche agire. È da qui che nasce l'AI agentica, la frontiera più avanzata e, per le aziende, la più interessante. Vediamo perché.

AI generativa vs agentica: differenze e potenzialità

Quando usiamo ChatGPT (o gli altri modelli) aprendo la chat, scrivendo una richiesta (il prompt) e conversandci insieme, stiamo usando l’AI in modo generativo. Che significa esattamente? La usiamo per generare un risultato determinato e specifico: un testo, un’immagine, un riassunto, una traduzione, un’idea. A nostro input, riceviamo un output; se vogliamo continuare dobbiamo inserire un altro input e così via.

E’ utilissima: ci permette di ridurre i tempi, ci affianca nel lavoro creativo, sblocca idee, ci aiuta a cercare e sintetizzare informazioni. Ma è, in fondo, un chatbot avanzatissimo, con un limite intrinseco: risponde a una richiesta alla volta, aspetta sempre la nostra mossa successiva. E su di noi rimane il “lavoro vero” di decidere, incastrare i passaggi, ripetere l’operazione per vari clienti.

Quando parliamo invece di AI agentica (o di “agenti”), il funzionamento cambia radicalmente. Le differenze e caratteristiche principali, riassunte all’osso, sono: hanno accesso ai file in locale sul computer, possono usare strumenti e programmi esterni, sanno scrivere ed eseguire codice, e soprattutto concatenano più azioni in autonomia per arrivare a un risultato.

Quindi. Gli agenti, dato un contesto di riferimento e un obiettivo che noi gli forniamo, lo portano a termine compiendo azioni, ragionando, imparando in modo autonomo. Si capisce il cambio di paradigma?

Non è “faccio una domanda, ricevo una risposta, fine”. E’ questo: ho un obiettivo o un compito - più o meno complesso che sia - che voglio portare a termine (un esempio? Voglio compilare in automatico le pratiche di onboarding di un nuovo cliente), insegno all’AI in che contesto si sta muovendo, quali sono i limiti, quali i processi e le regole che deve seguire - e l’agente farà il lavoro al posto mio.

Di fatto ci stiamo spostando da un approccio reattivo - in cui la “macchina” risponde a una nostra richiesta specifica - a un approccio proattivo - in cui insegniamo alla “macchina” a fare dei compiti più o meno complessi per raggiungere gli obiettivi.

Stiamo parlando anche di automazioni, ma in questo caso la differenza con l’automazione classica a cui ormai da anni siamo abituati, è che mentre l’automazione classica è un sistema chiuso: segue regole rigide, esegue sempre lo stesso passaggio identico e non decide nulla. Se cambia qualcosa fuori dal copione, si blocca. Un sistema di agenti, invece, può orchestrare operazioni complesse, coordinare più agenti tra loro, prendere decisioni entro i limiti che stabiliamo noi e adattarsi ai casi che non erano previsti. In una parola: gestisce l'imprevisto, cosa che l'automazione tradizionale non sa fare.

Il modo più semplice per capirlo? Usare l'AI agentica è come avere un collaboratore, o un intero team di collaboratori, a cui delegare compiti, invece di uno strumento che aspetta ogni tua istruzione.

Quali sono le applicazioni degli Agenti AI per le aziende?

Una volta capite le potenzialità dell’AI agentica, le domande concrete sono: come la porto in azienda? Per quali attività? Mi conviene? Quanto costa?

Iniziamo dicendo alcune cose sul contesto, perché quest’anno è cambiato tutto. Fino a poco tempo fa costruire automazioni e portare l’intelligenza artificiale in azienda richiedeva un investimento in soldi e competenze che solo le grandi realtà potevano permettersi. Adesso la situazione è completamente diversa: il costo dei modelli è crollato, e con investimenti alla portata di una piccola impresa puoi costruire quello che di fatto è un software su misura, con un impatto diretto su produttività, qualità del lavoro e, di conseguenza, fatturato.

Gli esempi di quello che un agente può gestire sono davvero infiniti. Qui sotto vediamo solo alcuni esempi per dare l’idea, ma di fatto per capire cosa conviene a un’azienda si tratta di trovare e mappare i processi aziendali che sono più ripetitivi, a basso valore aggiunto e che al momento portano via un sacco di tempo prezioso che potrebbe essere investito in modo migliore. Un buon punto di partenza è guardare quali compiti rubano più tempo alla settimana a te e al tuo team, da lì puoi partire con un processo solo.

Qualche esempio concreto di processi che si possono automatizzare, che arriva direttamente da nostri lavori e feedback di PMI:

• Qualifica dei lead: raccogliere informazioni sui contatti in arrivo, arricchirle, assegnare una priorità.
• Onboarding clienti: raccolta dati, preparazione documenti, creazione cartelle, invio email di benvenuto.
• Preventivi e amministrazione: lettura richieste in arrivo, preprazione bozza di preventivo, riconciliazione fatture e pagamenti
• Compilazione documentistica: estrarre dati da documenti e compilare in automatico pratiche e documentazione ricorrente
• Assistenza clienti: rispondere alle domande ricorrenti pescando dalla documentazione aziendale, e girare alla persona giusta solo i casi che richiedono giudizio
• Marketing: analisi e report delle varia campagne, adattare contenuti ai vari canali, gestione campagne
• Ricerca: raccogliere informazioni su mercati, concorrenti, fornitori e consegna delle info già sintetizzate

Per capire la differenza rispetto a un chatbot, un esempio. A un chatbot chiedi lo stato di un ordine e lui te lo dice. Un agente controlla l'ordine, si accorge che il fornitore è in ritardo, avvisa il cliente e riprogramma la consegna, senza che tu gli abbia detto passo per passo come fare.

Cosa serve perché funzioni e il ruolo dell’umano

Sembra un po’ controintuitivo, ma il fattore critico perché un sistema agentico funzioni bene, prima ancora della tecnologia, è la chiarezza di contesto e informazioni che gli vengono fornite (le istruzioni). Devi essere in grado di mappare molto bene i processi della tua azienda. E’ un po’ come quando assumi un dipendente nuovo e gli fai l’onboarding: meglio spieghi e più contesto dai, meglio e più velocemente imparerà.

Un ultimo disclaimer importantissimo: il ruolo dell’umano deve restare centrale. Gli agenti non sostituiscono le persone ma tolgono il lavoro più ripetitivo e a meno valore aggiunto. Il controllo su obiettivi, limiti, risultati e output resta la persona. Infatti sui passaggi delicati un agente propone, e la persona approva. Decidi sempre tu quanta autonomia dargli.

Conclusione

Come per ogni tecnologia nuova, è normale che non sia ancora tutto chiaro: è successo tutto in fretta e serve un attimo per riadattare il modo in cui pensiamo il lavoro.

Ma è proprio lì l'occasione. Capire adesso la differenza tra usare l'AI per scrivere due testi in più e usarla per affidarle interi processi è il vero vantaggio competitivo. Per iniziare: si individua un primo processo, ripetitivo, dispendioso, con regole chiare, e si parte da quello.

Il costo di far girare i modelli quest’anno si è abbassato drasticamente, quindi al momento la convenienza di portare applicazioni di ai agentica in azienda non è in discussione. Quello che bisogna fare è solo capire come usarla per trarne i benefici maggiori e potenziare il lavoro umano, mai sostituirlo.

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