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.
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.
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).
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.
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.
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.
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.
Per governare reti di agenti in ambienti complessi, serve una struttura agent-centrica connessa e controllabile. Questo modello prevede:
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:
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.
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.
L’obiettivo finale è un equilibrio tra autonomia, controllo e valore: una collaborazione fluida, governata e misurabile.
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.
Rhei accompagna le organizzazioni lungo tre direttrici: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.
Scopri come applicare l’Agentic AI ai tuoi processi di marketing e customer experience. Parliamone insieme.