L’AI generativa ha aperto la strada, ma l’AI agentica ridefinisce le regole. Da semplici copilots a sistemi autonomi capaci di orchestrare processi, personalizzare esperienze e migliorare i margini operativi. In questo articolo analizziamo come le imprese possono superare il “Gen AI paradox” e costruire un reale vantaggio competitivo attraverso architetture agent-centriche e una governance evoluta.
Pubblicato il 22 ottobre 2025
L’intelligenza artificiale generativa ha conquistato le riunioni di board e nelle aziende si moltiplicano progetti, prototipi e chatbot. Eppure, pochi executive riescono a misurare un reale impatto sui ricavi e sui margini.
È arrivato il momento di superare la fase sperimentale e abbracciare un approccio end-to-end, in cui gli AI agent non siano più semplici assistenti, ma collaboratori proattivi in grado di orchestrare processi complessi, personalizzare esperienze su larga scala e garantire elasticità operativa.
Dal “gen AI paradox” al payoff concreto
Oggi oltre l’80% delle imprese utilizza strumenti di AI generativa, ma altrettante registrano risultati trascurabili in termini di business. Il motivo?
La gran parte dei progetti si limita a tool orizzontali come copilots e chatbot, anziché investire in soluzioni verticali capaci di introdurre cambiamenti sistemici.
Per passare dalla fase di sperimentazione a un impatto misurabile è indispensabile identificare workflow critici e riprogettarli attorno a AI agent specializzati, non limitarsi a sperimentazioni isolate.
Gli agenti AI come “co-worker” proattivi
A differenza dei modelli di linguaggio tradizionali, gli AI agent integrano orchestrazione, memoria e connessioni ai sistemi aziendali.
Possono eseguire task in parallelo, adattarsi in tempo reale a nuove informazioni e riallocare risorse automaticamente.
Questo si traduce in:
- Tempi di ciclo ridotti grazie all’esecuzione concorrente
- Personalizzazione di massa delle interazioni
- Adattività ai picchi di domanda
- Monitoraggio continuo e interventi correttivi autonomi
Ridisegnare processi di marketing e customer journey
Integrare agenti AI nei processi esistenti non basta. Serve riprogettarli dall’inizio intorno alla collaborazione uomo–agente.
Nel contact center, ad esempio, gli agenti possono:
- Anticipare problemi identificando pattern di anomalie
- Avviare in autonomia flussi di risoluzione per le richieste standard
- Coinvolgere l’operatore umano solo per eccezioni complesse
Risultato: riduzione dei tempi di risoluzione fino al 90% e automazione dell’80% degli interventi di primo livello.
Il paradigma dell’“agentic AI mesh”
Per governare decine o centinaia di agenti in ambienti complessi, serve un’architettura agent-centrica che preveda:
- Interconnettività immediata di agenti e strumenti
- Intelligenza distribuita in reti di agenti cooperanti
- Decoupling a strati tra logica, memoria, orchestrazione e interfacce
- Neutralità vendor attraverso protocolli aperti
- Governed autonomy con policy, permessi e meccanismi di escalation
Il ruolo strategico del CEO
Un cambiamento di questa portata richiede un forte coinvolgimento del top management.
Il CEO deve:
- Concludere la sperimentazione, riallocando risorse dalle iniziative non scalabili a progetti agentici strategici.
- Ridisegnare governance e operating model, istituendo un AI Council interfunzionale per definire policy, priorità e KPI di business.
- Lanciare progetti “lighthouse” su workflow critici, creando le basi tecnologiche (data hub, infrastruttura, formazione) per una scalabilità rapida e sicura.
La vera differenza la fa la capacità di integrare questi strumenti in un’unica visione coerente, abbattendo silos organizzativi e tecnologici.
Adottare un approccio agentico significa trasformare la marketing automation e il customer engagement in un vantaggio competitivo reale, scalabile e sostenibile. Se il marketing tradizionale mira a ottimizzare task ripetitivi, l’AI agentica li trasforma in processi intelligenti e autonomi, in grado di generare valore tangibile e duraturo. È il momento di ripensare l’intero ecosistema, mettendo l’AI al centro della strategia e delle operazioni quotidiane.
AI agentica in azione: risultati misurabili, trasformazioni concrete
Ecco tre casi d’uso concreti in cui le organizzazioni stanno già applicando con successo l’AI agentica per trasformare processi critici e ottenere risultati misurabili:
- Modernizzazione del core banking tramite “digital factory” ibrida
Una grande banca ha ridotto oltre il 50% tempi e sforzi nelle prime squadre di adozione modernizzando 400 applicazioni legacy con squadre miste di agenti AI e supervisori umani. Gli agenti documentano retroattivamente l’applicazione, generano e revisionano codice, integrano funzionalità e testano automaticamente, mentre i supervisori umani guidano qualità e strategia. - Automazione avanzata per data quality in ricerche di mercato
Una società di market intelligence con oltre 500 analisti manuali soffriva di un tasso di errore dell’80% nei report clienti. Grazie a una soluzione multi-agente, anomalie e shift di mercato sono ora identificati autonomamente, sintetizzati e classificati per priorità, liberando analisti per attività strategiche e promettendo un guadagno di produttività superiore al 60% e risparmi attesi di oltre 3 M€ annui. - Riprogettazione del workflow di credit-risk per un retail bank
I relationship manager impiegavano settimane a redigere memo di rischio credito, aggregando dati da 10 fonti differenti. Un progetto pilota ha introdotto agenti che estraggono dati, redigono le sezioni preliminari, calcolano punteggi di confidenza e suggeriscono domande di follow-up, mentre l’analista si concentra su supervisione e gestione delle eccezioni. Il risultato atteso è un aumento di produttività dal 20% al 60% e un’accelerazione del processo decisionale del 30%.
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