Cos’è l’agentic AI? Definizione, esempi e come funziona

L’agentic AI è una forma avanzata di intelligenza artificiale in grado di stabilire obiettivi, pianificare, ragionare e agire in modo indipendente per raggiungere un obiettivo specifico con una supervisione umana minima.

A differenza dell’intelligenza artificiale tradizionale, che è reattiva e risponde a comandi diretti, l’agentic AI è proattiva e può avviare attività da sola. È caratterizzata da autonomia, orientamento agli obiettivi, ragionamento, adattabilità e capacità collaborative.

Per aiutarti a comprendere appieno l’avanguardia dell’AI, analizzeremo l’agentic AI, spiegando come pianifica, ragiona e agisce per raggiungere gli obiettivi. Scoprirai esempi pratici del suo utilizzo in ambito aziendale, finanziario e sanitario e capirai esattamente in cosa si differenzia dall’AI generativa per capire qual è lo strumento più adatto alle tue esigenze.

Cos’è l’agentic AI?

L’agentic AI è un tipo di intelligenza artificiale che reagisce ai comandi e prende attivamente iniziative per raggiungere obiettivi specifici.

Mentre i sistemi AI tradizionali sono progettati per svolgere compiti predefiniti in risposta a input chiari (come rispondere a domande o ordinare dati), l’agentic AI opera con un elevato grado di autonomia. Può funzionare in modo indipendente, percepire l’ambiente circostante, analizzare i dati, “ragionare” sull’azione successiva e agire per raggiungere un obiettivo senza aver bisogno di un intervento umano costante.

Per mettere le cose in prospettiva, immagina un’auto a guida autonoma. L’AI tradizionale si limiterebbe a seguire comandi pre-programmati, come “navigare dal punto A al punto B”.

L’agentic AI fa un ulteriore passo avanti. È in grado di analizzare i cambiamenti nell’ambiente (ad esempio, le condizioni stradali o i modelli di traffico), di ragionare sui potenziali ostacoli e di adattare il proprio comportamento (come cambiare percorso o rallentare) per raggiungere la destinazione in sicurezza.

Questo passaggio da un modello reattivo (in cui l’AI reagisce solo agli input) a uno proattivo (in cui l’AI intraprende azioni indipendenti per raggiungere un risultato) è una delle caratteristiche distintive dell’agentic AI.

Che si tratti di ottimizzare i processi aziendali o di gestire una smart home, l’agentic AI non si limita a seguire le istruzioni: anticipa i bisogni, risolve problemi complessi e impara dall’esperienza per migliorare le proprie prestazioni nel tempo.

Come funziona l’agentic AI?

Per comprendere il funzionamento dell’agentic AI, immaginiamola come un ciclo di percezione, ragionamento, azione e apprendimento. Questo ciclo di feedback consente all’AI di funzionare in modo autonomo, prendere decisioni e intraprendere azioni che la avvicinano al suo obiettivo. Esploriamo ogni fase in dettaglio:

1. Percezione

Questa è la prima fase, in cui l’AI “percepisce” l’ambiente circostante raccogliendo dati da ciò che la circonda. Potrebbe utilizzare hardware o recuperare dati da sistemi esterni configurando il model context protocol (MCP) e l’interfaccia di programmazione delle applicazioni (API).

In una smart factory, ad esempio, l’AI potrebbe raccogliere dati in tempo reale sulle condizioni dei macchinari. Nel frattempo, l’agentic AI in un’auto a guida autonoma raccoglie dati tramite telecamere, LiDAR e radar per comprendere la strada e l’ambiente circostante.

2. Ragionamento

Una volta raccolti i dati, l’AI li elabora per comprendere la situazione. Scompone i problemi complessi in attività più piccole e gestibili.

Ad esempio, un’AI incaricata di ottimizzare una supply chain potrebbe ricevere dati sui livelli di stock attuali, sui ritardi dei fornitori e sulla domanda dei clienti. L’AI analizza quindi queste informazioni e determina la migliore procedura da attuare, come la modifica dei programmi di produzione o la ricerca di fornitori alternativi.

Un’agentic AI su un’auto a guida autonoma, d’altra parte, potrebbe utilizzare dati sulla situazione attuale del traffico, sulle condizioni stradali e sulle condizioni meteorologiche.

3. Azione

Dopo aver analizzato i dati, l’AI intraprende azioni per raggiungere l’obiettivo. Nell’esempio della supply chain, potrebbe comportare il reindirizzamento di una spedizione, la formulazione di un suggerimento per gli utenti o l’attivazione di un sistema (ad esempio, l’accensione di una macchina o la regolazione di un termostato).

Invece, in un veicolo autonomo, questa fase prevede la regolazione della velocità dell’auto, il cambio di direzione e l’arresto quando necessario.

4. Apprendimento

La fase finale del ciclo dell’agentic AI prevede l’apprendimento dai risultati delle azioni precedenti con domande come:

• L’azione ha aiutato l’AI a raggiungere il suo obiettivo?
• In caso contrario, cosa si può migliorare?
• Avrei raggiunto l’obiettivo se avessi fatto A invece di B?

L’AI adatta il suo comportamento in base a questo feedback diventando più efficace ed efficiente nel tempo. Ad esempio, un’AI in un magazzino che rileva un collo di bottiglia nella supply chain imparerà dal ritardo e migliorerà le sue azioni future ottimizzando il percorso o la pianificazione.

Questo ciclo continuo di feedback e perfezionamento consente all’agentic AI di operare con crescente efficienza e autonomia. A ogni iterazione, migliora la comprensione di situazioni complesse e ottimizza le proprie azioni per raggiungere i propri obiettivi.

Caratteristiche principali dell’agentic AI

Ecco le caratteristiche principali che definiscono l’agentic AI, consentendole di funzionare in modo efficiente e indipendente:

Autonomia

Come pilastro dell’agentic AI, l’autonomia si riferisce alla capacità del sistema di operare in modo quasi completamente indipendente. Questo le consente di completare le attività senza un costante intervento umano.

Ad esempio, in una smart home, un assistente autonomo potrebbe monitorare il consumo energetico, rilevare anomalie e regolare di conseguenza le impostazioni del termostato per garantire comfort ed efficienza ottimali. Il sistema prende l’iniziativa e non ha bisogno dell’intervento umano per regolare manualmente le impostazioni.

Orientata agli obiettivi

L’agentic AI è specificamente progettata per raggiungere obiettivi, anziché limitarsi a rispondere a comandi. Una volta compresi i propri obiettivi, li scompone in attività eseguibili e le svolge in modo autonomo.

Ad esempio, un’intelligenza artificiale nell’assistenza clienti potrebbe puntare a risolvere i problemi in modo efficiente. Innanzitutto, valuterebbe la richiesta del cliente, selezionerebbe la risposta o l’azione migliore (ad esempio, fornendo passaggi per la risoluzione dei problemi, indirizzando la richiesta a un agente umano) e quindi la eseguirebbe automaticamente.

Ragionamento e pianificazione

L’agentic AI non si limita ad agire ciecamente; ragiona su problemi complessi e pianifica le sue azioni. Analizzando molteplici scenari e considerando i possibili risultati, formula una strategia per raggiungere i suoi obiettivi.

Ad esempio, un agente AI incaricato di ottimizzare una supply chain non si limiterebbe a seguire una routine preimpostata. Analizzerebbe i dati dinamici dell’inventario, valuterebbe la domanda attuale e prevedrebbe le esigenze future, consentendogli di pianificare ritardi, riallocare risorse o semplificare le operazioni per ridurre al minimo le inefficienze.

Adattabilità

Negli scenari reali, le cose raramente vanno secondo i piani e l’agentic AI deve adattarsi a nuove informazioni o a condizioni mutevoli.

Ad esempio, un robot AI in un magazzino potrebbe riscontrare ritardi imprevisti o variazioni nei livelli di inventario. Deve sapersi adattare trovando un percorso alternativo o modificando le priorità delle sue attività, garantendo che le operazioni continuino senza intoppi anche in condizioni di incertezza.

Natura proattiva

Uno degli aspetti più potenti dell’agentic AI è la sua capacità di essere proattiva. Invece di attendere istruzioni, l’agentic AI può anticipare i problemi e intervenire prima che si aggravino.

Prendiamo l’esempio di un sistema di manutenzione predittiva in un impianto di produzione: l’AI monitora le prestazioni delle macchine e pianifica proattivamente la manutenzione prima che si verifichi un guasto, risparmiando tempo e riducendo i costi.

Collaborazione

L’agentic AI può lavorare in collaborazione con altri sistemi AI o team umani. Ciò consente una risoluzione dei problemi e un processo decisionale più efficaci.

Ad esempio, uno strumento AI nel settore finanziario potrebbe collaborare con analisti umani per identificare transazioni fraudolente, migliorando l’accuratezza e l’efficienza. Potrebbe segnalare autonomamente attività sospette, consentendo al team umano di concentrarsi su casi più complessi.

Esempi di agentic AI

L’agentic AI sta già trasformando i settori industriali, occupandosi di compiti complessi e articolati che in precedenza richiedevano molto tempo o l’intervento umano. Diamo un’occhiata ad alcuni esempi concreti di come l’agentic AI viene applicata in diversi settori:

Automazione dei processi aziendali

Il ruolo principale dell’AI nelle aziende ruota attorno all’automazione delle attività amministrative e operative, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività di maggior valore. Ad esempio:

• Elaborazione delle fatture. Gli agenti AI possono gestire l’intero processo di fatturazione, dalla generazione delle fatture all’invio di promemoria per i pagamenti in ritardo e persino all’aggiornamento dei registri contabili. Questo elimina l’errore umano e accelera i cicli di pagamento.
• Servizio clienti. I chatbot AI possono rispondere alle richieste dei clienti, risolvere i reclami e offrire consigli personalizzati sui prodotti. Hostinger è una delle tante aziende che stanno già implementando sistemi di intelligenza artificiale per rispondere istantaneamente alle richieste o risolvere problemi relativi ai prodotti, per una maggiore soddisfazione del cliente.

Settore manifatturiero

Il settore manifatturiero sta traendo grandi benefici dall’agentic AI, in particolare nell’ottimizzazione delle operazioni e nella riduzione dei tempi di inattività. Può essere d’aiuto in attività come:

• Manutenzione predittiva. Gli agenti AI possono monitorare le apparecchiature in tempo reale, analizzare i dati dei sensori e prevedere quando una macchina potrebbe guastarsi. Prima che si verifichi un guasto, l’agente può pianificare la manutenzione, ordinare ricambi e persino reindirizzare la produzione per ridurre al minimo i tempi di fermo, mantenendo la fabbrica in funzione senza problemi.
• Ottimizzazione della supply chain. L’agentic AI può prevedere le fluttuazioni della domanda e dell’offerta, consentendo alle aziende di adattare di conseguenza i propri programmi di produzione. Può anche coordinare attività come la gestione dei livelli di inventario, l’ordinazione dei materiali e il coordinamento delle spedizioni senza la supervisione umana.

Servizi finanziari

Anche il settore finanziario sta riscontrando un enorme impatto dall’agentic AI, con applicazioni in ambiti come la gestione del rischio e il trading. Alcuni esempi:

• Rilevamento delle frodi. Gli agenti AI monitorano i dati delle transazioni in tempo reale, utilizzando algoritmi avanzati per rilevare modelli indicativi di comportamenti fraudolenti. Quando viene rilevata un’attività sospetta, il sistema può bloccare autonomamente i conti, avvisare i clienti e persino avviare ulteriori indagini.
• Trading automatizzato. Gli agenti AI possono eseguire autonomamente operazioni in base alle condizioni di mercato, analizzando costantemente enormi quantità di dati finanziari per ottimizzare le strategie di investimento. Nel trading ad alta frequenza, l’agentic AI può prendere decisioni in millisecondi, molto più velocemente di quanto potrebbe reagire un trader umano.

Sistema sanitario

In ambito sanitario, l’agentic AI viene utilizzata per supportare sia le attività diagnostiche che i piani di trattamento, migliorando i risultati e l’efficienza. Alcuni esempi:

• Assistenza alla diagnosi. I sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare autonomamente le cartelle cliniche e i dati di imaging (come radiografie, risonanze magnetiche) per rilevare malattie o anomalie. Ad esempio, un sistema AI potrebbe analizzare una mammografia e identificare i primi segni di cancro al seno, avvisando un medico di esaminare il caso.
• Piani di trattamento personalizzati. L’agentic AI può analizzare la storia clinica, i dati genetici e lo stato di salute attuale di un paziente per raccomandare opzioni di trattamento personalizzate. Può suggerire autonomamente farmaci, cambiamenti nello stile di vita o piani terapeutici e adattare il trattamento man mano che nuove informazioni diventano disponibili.

Agentic AI vs AI generativa

L’agentic AI e l’AI generativa sono due tipi distinti di intelligenza artificiale, ciascuna con uno scopo diverso. Sebbene a volte possano collaborare, sono progettate per gestire compiti diversi.

L’obiettivo principale dell’AI generativa è la creazione di nuovi contenuti. Questo può includere la generazione di testo, la creazione di immagini, la composizione di musica o persino la scrittura di codice. I sistemi di intelligenza artificiale generativa analizzano grandi set di dati per apprendere modelli e generare nuovi contenuti originali basati su tali dati. Ad esempio:

• I chatbot (come ChatGPT) generano risposte alle query degli utenti in base al contesto, offrendo conversazioni personalizzate.
• DALL-E genera immagini da descrizioni testuali, producendo illustrazioni originali basate sugli input ricevuti.

Al contrario, i sistemi di agentic AI si concentrano sull’autonomia per raggiungere obiettivi specifici. Mentre l’AI generativa crea contenuti, l’agentic AI è progettata per intraprendere azioni e prendere decisioni che mirano a un obiettivo. Percepisce l’ambiente circostante, riflette sulla migliore linea d’azione e svolge compiti per raggiungere gli obiettivi senza bisogno di una supervisione umana costante. Alcuni esempi includono:

• Veicoli autonomi che navigano sulle strade, evitano gli ostacoli e prendono decisioni di guida basate su dati in tempo reale per spostarsi da una posizione all’altra.
• Sistemi di manutenzione predittiva nelle fabbriche che rilevano l’usura dei macchinari e programmano automaticamente le riparazioni, prevenendo i tempi di fermo.

Aspetto	AI generativa	Agentic AI
Scopo	Crea nuovi contenuti (testo, immagini, musica)	Raggiungere obiettivi specifici attraverso l’azione
Processo	Reattiva (genera in base all’input)	Proattiva (percepisce, ragiona, agisce)
Obiettivo principale	Produrre contenuti basati su modelli di dati	Completare i compiti in modo autonomo per raggiungere un risultato
Esempi	ChatGPT, DALL-E, Claude	Veicoli autonomi, manutenzione predittiva, assistenti intelligenti

Perché l’agentic AI è importante?

L’agentic AI è fondamentale per le aziende perché automatizza attività complesse e articolate in più fasi, aumentando l’efficienza e riducendo la necessità di intervento umano. Consente ai sistemi di operare in modo autonomo, risparmiando tempo e riducendo al minimo gli errori.

In settori come quello manifatturiero e sanitario, l’agentic AI ottimizza le operazioni, prevede la necessità di manutenzione e supporta il processo decisionale, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività più strategiche.

Oltre all’efficienza operativa, l’agentic AI stimola l’innovazione fornendo informazioni utili e automatizzando processi che in precedenza erano troppo complessi da gestire. Il suo apprendimento continuo e la sua adattabilità garantiscono il miglioramento dei sistemi nel tempo, rendendola uno strumento potente in settori in rapida evoluzione come la finanza.

Con la sua evoluzione, l’intelligenza artificiale ha un potenziale immenso per rimodellare i settori industriali, creare nuovi modelli di business e aprire opportunità di crescita.

Tendenze e prospettive future dell’agentic AI

Secondo le ultime statistiche sull’AI, si prevede che entro il 2030 l’intelligenza artificiale contribuirà all’economia globale per oltre 15,7 bilioni di dollari.

Questa impennata riflette la crescente adozione dell’intelligenza artificiale in diversi settori, dalla finanza alla sanità. Le aziende si stanno rivolgendo all’agentic AI per migliorare l’efficienza, ridurre i costi e portare innovazione nelle proprie operazioni. In settori come la finanza, i sistemi AI stanno già automatizzando attività come il rilevamento delle frodi e il trading, migliorando le prestazioni e riducendo la dipendenza dalla supervisione umana.

Una tendenza chiave che guida questa crescita è l’integrazione dei Large Language Models (LLM). Inizialmente utilizzati per la generazione di contenuti, gli LLM consentono ora all’agentic AI di ragionare e prendere decisioni, migliorandone la capacità di guidare comportamenti autonomi. Questo cambiamento sta rendendo l’agentic AI più intelligente e capace, soprattutto nei processi decisionali che richiedono l’adattamento a nuovi dati o circostanze impreviste.

In futuro, le piattaforme di automazione come Hostinger Horizons e n8n renderanno più facile per le aziende implementare l’agentic AI, democratizzando l’accesso a questa potente tecnologia. Con l’adozione di questi sistemi da parte di sempre più settori, l’agentic AI continuerà a guidare la crescita, l’efficienza e l’innovazione in diversi settori.