Agentic AI: cosa sono gli Agenti AI e come funzionano

Fino a poco tempo fa, utilizzare l’intelligenza artificiale significava soprattutto formulare una domanda e ricevere una risposta: un testo, un’immagine, una sintesi o un’analisi. 

Con gli agenti AI tutto questo prende un'altra piega. 
Un agente AI non si limita necessariamente a generare un contenuto. Può ricevere un obiettivo, individuare le attività necessarie, consultare informazioni, utilizzare strumenti ed eseguire azioni entro un perimetro definito. 

È da questa capacità di agire che nasce il concetto di Agentic AI, o intelligenza artificiale agentica. 
L’Agentic AI comprende sistemi progettati per lavorare in modo orientato agli obiettivi, adattando il proprio percorso in base alle informazioni disponibili e ai risultati delle azioni precedenti. A seconda dell’architettura, il sistema può utilizzare un singolo agente oppure coordinare più agenti specializzati. 

In azienda, questo significa passare da un’AI che “suggerisce cosa fare” a una soluzione che può anche contribuire a eseguire il processo.

L’Agentic AI indica un approccio all’intelligenza artificiale in cui il sistema possiede un livello di autonomia operativa per perseguire un obiettivo.
Questo non significa totale assenza di controllo: entro limiti definiti, l’agente decide autonomamente quali informazioni recuperare, quali strumenti utilizzare, come gestire i passaggi e quando coinvolgere una persona o fermarsi.

Un sistema agentico può essere composto da un singolo agente o da più agenti coordinati (sistemi multi-agente guidati da un orchestratore) con competenze differenti, come la raccolta dati, la verifica, la preparazione di proposte e il controllo della conformità.

L'agentic AI viene impiegata soprattutto quando un compito richiede più passaggi, l'uso di strumenti diversi e la capacità di adattarsi dinamicamente durante l'esecuzione.

I termini vengono spesso utilizzati come sinonimi, ma descrivono concetti leggermente diversi. 

In sintesi: l’agente AI è l’unità operativa, mentre l’Agentic AI è il paradigma con cui vengono progettati e coordinati i sistemi agentici.

L’AI generativa è progettata principalmente per creare nuovi contenuti a partire da una richiesta, producendo testi, immagini, codice, riassunti, traduzioni, analisi e proposte.

L’Agentic AI può utilizzare l’AI generativa come componente, ma si spinge oltre integrando elementi chiave come obiettivi definiti, accesso al contesto, strumenti, memoria, capacità di pianificazione, esecuzione di azioni, controllo del risultato e regole di comportamento.

Un modello generativo può scrivere un’email di follow-up. 
Un agente AI può invece:

L’AI generativa produce il contenuto. Il sistema agentico coordina il processo in cui quel contenuto viene utilizzato. 

I chatbot tradizionali seguono risposte predefinite, alberi conversazionali e percorsi stabiliti, rischiando di diventare frustranti se l'utente non usa le parole esatte.

Un agente AI supera questo limite aggiungendo la capacità di utilizzare il contesto, consultare più fonti, scegliere strumenti, eseguire azioni, adattare i passaggi, gestire attività articolate, collaborare con altri agenti e coinvolgere una persona quando necessario.

La distinzione tra i due sistemi non è sempre netta, poiché molti chatbot moderni integrano componenti agentiche, ma la differenza principale risiede in ciò che il sistema può compiere concretamente oltre alla semplice risposta.

Un agente AI è composto da più elementi che lavorano insieme. 

L’agente deve conoscere il risultato da perseguire e le regole da rispettare. Le istruzioni definiscono il ruolo, le attività consentite, le informazioni utilizzabili, i limiti, i criteri di successo e le situazioni da trasferire a una persona. Poiché un obiettivo troppo generico può produrre comportamenti imprevedibili, il perimetro operativo deve essere sempre definito in modo preciso.

Il modello interpreta le richieste, valuta le informazioni e contribuisce a decidere i passaggi successivi. 
In molti sistemi agentici il modello linguistico rappresenta il motore di ragionamento, ma non coincide con l’intero agente. 
Il sistema comprende anche dati, strumenti, workflow, controlli e componenti applicativi.  

Per agire correttamente, l'agente deve accedere a informazioni pertinenti attingendo da fonti autorizzate — come knowledge base, CRM, ERP, documenti, cataloghi, database, ticket, procedure e servizi esterni — sapendo sempre quali di esse considerare affidabili.

La memoria consente all’agente di mantenere il contesto della sessione o, quando previsto, di conservare informazioni utili tra interazioni differenti. 
Si distingue generalmente tra: 

La memoria non deve essere introdotta senza regole: occorre definire quali dati conservare, per quanto tempo, con quali accessi e per quali finalità.

Gli strumenti permettono all’agente di agire nel mondo digitale attraverso API, motori di ricerca interni, applicazioni aziendali, workflow, database, strumenti per generare documenti, sistemi di ticketing e piattaforme di comunicazione. La disponibilità di questi strumenti segna il confine tra una semplice risposta e un'azione concreta.

L’orchestrazione coordina i passaggi del processo stabilendo come l’agente debba pianificare, chiamare gli strumenti, trasferire informazioni, coordinarsi con altri agenti, gestire errori, riprendere un’attività e attendere un’approvazione.

Modello, grounding, strumenti, memoria, orchestrazione e ambiente di esecuzione costituiscono i componenti ricorrenti delle architetture agentiche enterprise.

Un agente aziendale deve sapere anche quando non agire. I controlli possono prevedere permessi, approvazioni, soglie di rischio, tracciamento, limitazione degli strumenti, blocco delle azioni irreversibili, procedure di escalation e revisione umana. Più il processo gestito è delicato, maggiore dovrà essere il livello di controllo applicato.

Il funzionamento può essere rappresentato attraverso un ciclo:

Questo ciclo può ripetersi più volte prima che l’attività venga completata. 

Non esiste una classificazione unica, ma in ambito aziendale è possibile distinguere alcune categorie ricorrenti. 

Un agente AI nel customer service può comprendere il motivo del contatto, consultare CRM e knowledge base, verificare ordini e pratiche, aprire o aggiornare ticket, proporre una soluzione, trasferire il caso all’operatore corretto e fornire una sintesi delle attività svolte. Il vero valore di questi sistemi non deriva soltanto dall’automazione delle risposte, ma dalla capacità di collegare conversazione, dati e azioni.

Per approfondire, dai un'occhiata all'articolo “AI Agent nel customer service B2B: come cambia l’equazione costi/qualità con Agentforce Service”.

Nel settore vendite, un agente aiuta i commerciali a qualificare i lead, preparare gli incontri, sintetizzare lo storico del cliente, aggiornare il CRM, proporre attività successive, preparare follow-up e individuare informazioni utili per la trattativa.

Nel marketing, gli agenti supportano l'analisi delle audience, la segmentazione, il recupero dei dati, la gestione dei workflow, la personalizzazione, il coordinamento tra reparti e il monitoraggio delle attività, distinguendosi dal semplice uso dell'AI generativa per produrre testi o immagini. In un sistema agentico, il focus è sul processo che collega dati, strumenti e azioni.

Nei processi interni, l'agente funge da punto di accesso a procedure e applicazioni per cercare documenti, avviare richieste, compilare informazioni, aggiornare sistemi, supportare operatori e verificare lo stato delle attività.

Gli agenti possono utilizzare anche la voce. 
Un agente AI vocale può comprendere una richiesta, recuperare informazioni ed eseguire attività attraverso CRM, contact center e applicazioni. 
Può essere applicato a customer service, prenotazioni, assistenza e qualificazione dei contatti. 

Il concetto di Agentic AI si sta integrando nelle principali piattaforme aziendali. 

Questi esempi mostrano un punto essenziale: gli agenti AI diventano utili quando sono collegati alle piattaforme in cui l’azienda gestisce dati e processi. 

Un agente può prendere decisioni e svolgere attività soltanto sulla base delle informazioni a cui ha accesso. Se i dati sono incompleti, duplicati, non aggiornati, contraddittori, privi di contesto o distribuiti in sistemi non collegati, anche l’agente più avanzato rischia di produrre risultati poco affidabili.

Prima di implementare un sistema agentico è quindi necessario valutare quali dati servono e dove si trovano, chi può utilizzarli, con quale frequenza vengono aggiornati, quale fonte deve prevalere, quali informazioni non devono essere accessibili e come registrare le azioni svolte dall’agente.  

Quando applicati a processi adatti, gli agenti AI offrono vantaggi significativi come la riduzione delle attività manuali, l'accelerazione nel recupero delle informazioni, la continuità operativa fuori dagli orari tradizionali e una maggiore tracciabilità.

Tuttavia, il loro valore va misurato con KPI mirati, come tempo risparmiato, qualità del dato ed eventuali errori, piuttosto che sulle sole conversazioni gestite.

Al contempo, gli agenti non sono infallibili: possono interpretare male le richieste, usare dati incompleti o commettere errori, rendendo essenziale definire un perimetro chiaro, stabilire soglie di autonomia adeguate e garantire una costante supervisione umana e gestione dei permessi.

Il punto di partenza non dovrebbe essere la scelta della piattaforma. 
È preferibile partire da un problema operativo concreto.

1. Individuare il processo - Scegliere un’attività frequente, sufficientemente strutturata e misurabile. 

2. Definire il risultato - Stabilire cosa deve migliorare: tempi, qualità, volume, costi, conversioni o produttività. 

3. Verificare dati e sistemi - Individuare informazioni, applicazioni, permessi e integrazioni necessari. 

4. Stabilire l’autonomia - Definire ciò che l’agente può eseguire, ciò che richiede una conferma e ciò che deve rimanere alle persone. 

5. Avviare un progetto pilota - Limitare inizialmente utenti, attività, volumi o tipologie di richiesta. 

6. Misurare e migliorare - Confrontare i risultati con una baseline e ampliare il progetto soltanto dopo aver verificato affidabilità e valore. 

Mentre gli agenti AI possono gestire attività ripetitive, recuperare informazioni e coordinare passaggi operativi, le persone rimangono centrali quando servono responsabilità, creatività, empatia, gestione delle eccezioni, conoscenza specialistica e decisioni con conseguenze rilevanti. 

Il modello più utile non è necessariamente quello in cui l’agente lavora da solo, ma quello in cui persone e agenti collaborano con ruoli chiari. 

Da qui nasce l’idea degli agenti AI come colleghi digitali: sistemi che ampliano la capacità operativa delle persone senza eliminare controllo e responsabilità.

Capire cosa sono gli agenti AI è il primo passo. 

Il valore per l’azienda nasce quando l’Agentic AI viene applicata a un processo concreto, collegata a dati affidabili e inserita nell’architettura tecnologica esistente. 

Deda Digital progetta e implementa agenti AI per marketing, vendite, customer service e processi interni, integrandoli con CRM, piattaforme enterprise, dati e applicazioni aziendali. 

Scopri come sviluppiamo Agenti AI per aziende e valuta insieme a noi il tuo primo caso d’uso.