{"id":5690,"date":"2025-12-05T11:07:19","date_gmt":"2025-12-05T11:07:19","guid":{"rendered":"\/it\/tutorial\/?p=5690"},"modified":"2025-12-05T11:11:52","modified_gmt":"2025-12-05T11:11:52","slug":"cos-e-agentic-ai","status":"publish","type":"post","link":"\/it\/tutorial\/cos-e-agentic-ai","title":{"rendered":"Cos’\u00e8 l’agentic AI? Definizione, esempi e come funziona"},"content":{"rendered":"

L’agentic AI <\/strong>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.<\/p>

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.<\/p>

Per aiutarti a comprendere appieno l’avanguardia dell’AI, analizzeremo l’agentic AI<\/strong>, 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.<\/p>

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Cos’è l’agentic AI?<\/h2>

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

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<\/strong>. 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.<\/p>

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”.<\/p>

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.<\/p>

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🤖 Agentic AI vs agente AI<\/h4>\n

Nonostante i nomi simili, l’agentic AI è diversa dagli agenti AI<\/a>. Gli agenti AI si basano sull'AI reattiva, progettati e addestrati per completare un compito specifico e ben definito. Non hanno la capacità di analizzare dati dinamici e adattare le proprie azioni in modo autonomo in base al risultato.<\/p>\n <\/div>\n\n\n\n<\/p>

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

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<\/strong>, risolve problemi complessi e impara dall’esperienza per migliorare le proprie prestazioni nel tempo.<\/p>

Come funziona l’agentic AI?<\/h2>

Per comprendere il funzionamento dell’agentic AI, immaginiamola come un ciclo di percezione<\/strong>, ragionamento<\/strong>, azione <\/strong>e apprendimento<\/strong>. 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:<\/p>

1. Percezione<\/h3>

Questa è la prima fase, in cui l’AI “percepisce” l’ambiente circostante raccogliendo dati <\/strong>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).<\/p>

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.<\/p>

2. Ragionamento<\/h3>

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

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.<\/p>

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.<\/p>

3. Azione<\/h3>

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).<\/p>

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

4. Apprendimento<\/h3>

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