Agentic AI: la nuova frontiera dell’intelligenza artificiale per le imprese

Dal “Gen AI paradox” al vantaggio competitivo

Molte organizzazioni hanno già sperimentato la generative AI, ma poche ne hanno tratto un valore economico tangibile. È il cosiddetto “Gen AI paradox”: altissimo tasso di adozione, ma impatto limitato su ricavi e margini. Il motivo è chiaro: l’uso di strumenti orizzontali come copilots o chatbot genera efficienza tattica, non trasformazione sistemica.

L’Agentic AI supera questa soglia: introduce agenti autonomi in grado di orchestrare workflow complessi, integrare dati e piattaforme aziendali, apprendere dal contesto e adattarsi in tempo reale. Secondo le analisi di settore, entro il 2026 il 40% delle applicazioni enterprise conterrà componenti agentiche; al tempo stesso, oltre il 40% dei progetti rischia la cancellazione entro il 2027 per governance e business case deboli. Evitare l’“agent-washing” — cioè chiamare “agente” un assistente statico — è il primo passo verso un impatto reale.

Cos’è l’Agentic AI

L’Agentic AI rappresenta una nuova generazione di intelligenza artificiale composta da agenti autonomi in grado di pianificare, eseguire e ottimizzare attività complesse in modo indipendente, interagendo con persone, dati e sistemi.
A differenza della tradizionale automazione o dei copilots generativi, gli agenti non si limitano a eseguire istruzioni, ma comprendono il contesto, collaborano con altri agenti o con team umani e si evolvono nel tempo grazie alla memoria e all’apprendimento continuo. In termini pratici, questo significa passare da strumenti isolati a ecosistemi intelligenti, in cui agenti digitali e persone lavorano insieme per ottenere risultati più rapidi, accurati e scalabili.

Perché è rilevante per le aziende B2B e B2C

Efficienza e velocità operativa

Nel mondo B2B, dove i processi coinvolgono più attori e sistemi complessi, l’Agentic AI consente di ridurre drasticamente i tempi di ciclo e i costi operativi. Gli agenti possono coordinare l’onboarding di un cliente, aggiornare il CRM, verificare la compliance e generare documentazione in autonomia.
Nel B2C, l’impatto si traduce in interazioni più rapide e fluide con i clienti: dai chatbot che apprendono dal contesto alle esperienze omnicanale personalizzate in tempo reale. In contesti come i contact center, i progetti agentici human-in-the-loop mostrano già risultati concreti: fino all’80% delle richieste gestite autonomamente mantenendo invariato o migliorato il livello di soddisfazione del cliente (CSAT).

Scalabilità e adattabilità

Uno dei vantaggi più significativi è la capacità di operare su larga scala senza aumentare proporzionalmente le risorse umane. Nel B2B, questo significa gestire volumi crescenti di processi o dati con maggiore affidabilità e continuità. Nel B2C, consente di sostenere milioni di interazioni simultanee, mantenendo servizio e qualità costanti anche nei picchi di domanda. Le imprese che hanno già introdotto agenti in area market intelligence o post-vendita registrano incrementi di produttività superiori al 60% e risparmi multimilionari grazie alla riduzione delle attività manuali.

Personalizzazione e migliore customer experience

Gli agenti comprendono l’intento, tengono traccia delle interazioni e si adattano dinamicamente al contesto. Per i brand B2C, questo si traduce in esperienze su misura e engagement continuo, mentre per le imprese B2B significa relazioni più fluide, processi decisionali più rapidi e interazioni più rilevanti.
In entrambi i casi, la memoria contestuale dell’agente permette di passare da una comunicazione reattiva a un’interazione realmente proattiva.

Decisioni più rapide e basate sui dati

L’Agentic AI è in grado di raccogliere, interpretare e reagire ai dati in tempo reale. In ambito B2B, abilita il monitoraggio proattivo di anomalie o rischi, come nei processi di credit-risk o supply-chain, riducendo i tempi decisionali fino al 30%. Nel B2C, permette un customer care predittivo, capace di anticipare problemi e suggerire soluzioni personalizzate prima che il cliente le richieda.

Nuovi modelli e vantaggio competitivo

Adottare l’Agentic AI significa ripensare i processi end-to-end, integrando automazione, dati e intelligenza in un unico flusso continuo. Le aziende che riescono a farlo diventano più resilienti, più adattive e più veloci nel reagire ai cambiamenti di mercato. È un vantaggio competitivo che nasce non dall’uso dell’AI come strumento, ma dalla sua integrazione come architettura di business.

Il paradigma dell’Agentic AI Mesh

Per governare reti di agenti in ambienti complessi, serve una struttura agent-centrica connessa e controllabile. Questo modello prevede:

• interconnettività immediata tra agenti e strumenti;
• intelligenza distribuita e cooperazione tra agenti;
• separazione logica tra memoria, orchestrazione e interfacce;
• neutralità vendor tramite protocolli aperti;
• governance integrata con policy e meccanismi di escalation.

• il Model Context Protocol (MCP), che permette a modelli e applicazioni di condividere in modo sicuro dati e strumenti;
• e l’Agent-to-Agent (A2A), pensato per consentire comunicazione e cooperazione tra agenti di vendor diversi.

La potenza degli agenti richiede un altrettanto solido impianto di governance.
I rischi principali — come prompt injection, insecure output handling e vulnerabilità nella catena dei modelli — sono già classificati da OWASP Top-10 LLM e richiedono policy chiare: permessi granulari, allow list degli strumenti, sistemi di logging e rollback transazionale.
Sul fronte normativo, l’AI Act europeo introduce un calendario preciso:

• 1 agosto 2024: entrata in vigore;
• 2 febbraio 2025: prime disposizioni su pratiche vietate e AI literacy;
• 2 agosto 2025: obblighi per i modelli generali;
• 2 agosto 2026: piena applicazione, con transizione per sistemi high-risk fino al 2027.

Per chi pianifica progetti agentici, questo è il momento di definire framework di governance conformi e scalabili.
Fondamentale anche la base dati: gli agenti funzionano in modo ottimale solo se possono accedere a dati attendibili, aggiornati e contestuali. L’adozione di un data fabric aziendale unificato semplifica la gestione della memoria e riduce errori e derive comportamentali.

KPI e misurazione del valore

• B2B: tempo medio di ciclo, riduzione dei touch umani per processo, tasso di eccezioni, backlog evaso e velocità di chiusura delle opportunità.
• B2C: tasso di risoluzione al primo contatto (FCR), durata media delle interazioni (AHT), tasso di deflessione, conversion rate e riduzione del churn.
• Comuni: costo per interazione, tempo medio di rollback, incident rate e conformità alle policy.

Misurare non solo l’efficienza, ma anche l’impatto sugli outcome — ad esempio passando dal “costo per token” al “costo per risultato” — permette di calcolare il ROI in modo realistico e strategico.

Roadmap di maturità

1. Assistenti – modelli generativi e copilots con funzioni limitate, nessuna autonomia.
2. Agenti strutturati – agenti con capacità di pianificazione e autonomia parziale, supervisionati con gating e SLA.
3. Reti multi-agente (mesh) – ecosistemi cooperativi di agenti e persone, pienamente osservabili e auditabili, dove l’interazione uomo-agente è continua e trasparente.

L’obiettivo finale è un equilibrio tra autonomia, controllo e valore: una collaborazione fluida, governata e misurabile.

Il ruolo di Rhei: dall’automazione alla strategia agentica

Affrontare l’era dell’Agentic AI richiede visione, metodo e capacità di execution. In questo scenario, Rhei opera come Business Evolution Partner, aiutando le aziende a evolvere da modelli di automazione tradizionale a veri ecosistemi agent-centrici, dove persone, dati e intelligenze artificiali collaborano per generare valore continuo.

• Assessment & Design – identificazione dei processi a maggior impatto, analisi di fattibilità e disegno dei casi d’uso agentici più efficaci.
• Technology Enablement – implementazione di architetture interoperabili, integrazione con piattaforme di automazione, CRM e marketing orchestration.
• Adoption & Governance – formazione dei team, introduzione di framework di governance e monitoraggio continuo per garantire sicurezza, conformità e scalabilità.

L’Agentic AI non è solo un’evoluzione tecnologica, ma una nuova architettura d’impresa. Le organizzazioni che sapranno adottarla con visione strategica — unendo consulenza, tecnologia e governance — potranno ridefinire il proprio modo di lavorare, innovare e competere. È questa la direzione in cui Rhei guida oggi i propri clienti: dal potenziale dell’AI al valore concreto dell’agency.

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