40+ Casi d'uso di IA agentic con esempi reali

Gli agenti IA generativi autonomi eseguono compiti complessi con poca o nessuna supervisione umana. L'IA agentic si differenzia dai chatbot e dai co-piloti.

A differenza dell'IA tradizionale, in particolare dell'IA generativa, che spesso richiede l'intervento umano nei flussi di lavoro complessi, l'IA agentic mira a navigare e ottimizzare i processi in modo autonomo grazie alle sue capacità decisionali e al comportamento orientato agli obiettivi. Gli agenti IA fungono da:

Agenti IA come sviluppatori

1. Creazione di applicazioni

Gli editor di codice IA come Cursor IA Editor, Windsurf Editor e Replit mirano a creare e distribuire app (ad es. app To-Do list):

• Selezionare gli strumenti giusti per il lavoro, come Flask per le API o React per i frontend.
• Generare codice nel linguaggio scelto (ad es. Python, JavaScript) sulla base di semplici prompt.
• Automatizzare i flussi di lavoro con integrazioni come GitHub Actions per test e distribuzione.

Come funziona:

Uno sviluppatore ha utilizzato Operator di OpenAI e IA Agent di Replit per creare un'intera app in 90 minuti. Due agenti hanno scambiato autonomamente le credenziali ed eseguito i test. Questa collaborazione tra agenti è stata integrata in ChatGPT Atlas Agent Mode, ampliando la capacità degli agenti oltre gli ambienti di sviluppo, come e-commerce, prenotazione di viaggi e flussi di lavoro web aziendali.¹

La modalità agente Composer di Cursor mira a generare un gioco completo di Tris da un singolo prompt: "Genera un gioco Tris in HTML, CSS e JavaScript per 2 giocatori."

Cursor è in grado di programmare su più file, eseguire comandi e determinare automaticamente quale contesto gli serve (senza bisogno di aggiungere file).

Esempio reale: Building applications case study

Rakuten ha ricostruito il proprio flusso di lavoro di sviluppo utilizzando Anthropic’s Claude Code per test unitari, simulazione di API, creazione di componenti, correzione di bug e documentazione. Rakuten ha ottenuto:

• Time-to-market delle funzionalità ridotto del 79%
• Esecuzione di fino a cinque attività in parallelo
• Comprensione di codebase complesse e decisioni architetturali.⁴

Scopri di più sulla creazione di agenti

Se stai esplorando l'infrastruttura alla base dei sistemi di IA agentic, ti consigliamo di consultare i nostri ultimi benchmark:

• Browser remoti: Come l'infrastruttura browser consente agli agenti di interagire con il web in modo sicuro.
• MCP benchmark: I migliori server MCP per l'uso di strumenti e l'accesso web.

2. Crea la tua API con la programmazione IA

Gli editor di codice IA automatizzano la creazione di API trasformando le specifiche in codice funzionale. Ecco come funziona in genere il processo:

• Integrare l'output nell'ambiente dello sviluppatore per test, controllo delle versioni e distribuzione.
• Acquisire le specifiche API (ad es. file OpenAPI/Swagger).
• Generare codice backend basato su endpoint, metodi e schemi documentati.

Come funziona:

Flussi di lavoro API no-code per agenti IA con n8n.

Di seguito un'astrazione di alto livello di un flusso di lavoro API:

3. Modifica del codice in linguaggio naturale

Puoi selezionare frammenti di codice ed eseguire comandi in inglese semplice come:

"Raddoppia le dimensioni della tavola. Rendila verde, come un Apple 2e." (vedi esempio reale qui sotto).

Come funziona:

Gli agenti di programmazione come Cursor identificano l'intento, modificano il codice rilevante su più file e applicano le modifiche.

Esempio reale: Natural language code editing

Coinbase è passata a un modello di ingegneria agent-first basato su Cursor, ridisegnando la pianificazione degli sprint ed espandendo l'uso parallelo degli agenti, ottenendo:

• Riduzione del 90% del tempo dall'idea alla produzione
• Aumento del 55% delle pull request integrate per ingegnere.⁶

4. Creazione di siti web

I creatori di siti web IA come v0 di Vercel, Bolt, Lovable e CerebrasCoder mirano a creare piattaforme complesse come siti web di e-learning, generando pagine chiave quali:

• Homepage
• Pagine di elenco corsi
• Dashboard personalizzate per gli studenti

Analogamente, gli editor di codice IA come Replit creano siti web e sfruttano le API.⁵

Come funziona:

Ecco il flusso di lavoro di automazione:

5. Generazione di una dashboard CRM

Gli agenti sono in grado di generare l'interfaccia front-end, configurare la logica back-end e impostare le interazioni con il database.

Come funziona:

Roo Code utilizza il modello DeepSeek per creare in modo autonomo dashboard CRM complete.

6. Codifica ricorsiva

Mentre la codifica di base è tipicamente un compito per gli LLM, i flussi di lavoro di codifica ricorsiva in cui un agente migliora/estende iterativamente il codice su più livelli sono intrinsecamente agentici.

Gli agenti riscrivono autonomamente grandi blocchi di codice, applicano modifiche di configurazione e testano i risultati in cicli fino al raggiungimento di un obiettivo.

Come funziona:

GT Edge IA converte il codice COBOL legacy in Java moderno.⁹

Persistent fornisce un framework multi-agente utilizzato per migrare autonomamente il codice COBOL a Java; funziona tramite:¹⁰

Esempio reale: codifica ricorsiva

Una società di logistica globale ha utilizzato IBM watsonx Code Assistant durante il suo programma di modernizzazione dei mainframe. Lo strumento ha scansionato l'infrastruttura, acquisito un modello strutturale e funzionale dell'applicazione e isolato specifici servizi aziendali per la conversione a Java. In questo modo, IBM ha aiutato l'azienda a ottenere:

• Aumento del 60% della produttività degli sviluppatori nella trasformazione da COBOL a Java
• Java generato e validato con test unitari automatizzati che confermano output identici al COBOL originale¹¹

7. Refactoring del codice

Utilizzando la codifica ricorsiva, gli agenti IA migliorano continuamente la progettazione del codice senza modificarne il funzionamento, rendendolo più facile da comprendere e mantenere.

Come funziona:

Gli sviluppatori di una startup tecnologica hanno creato un agente che effettua il refactoring del codice in oltre 25 linguaggi di programmazione.¹²

Esempio reale: refactoring del codice

Cognition ha pubblicato una revisione delle prestazioni di 18 mesi di Devin basata sull'uso in produzione presso la sua base clienti, che include Goldman Sachs, Santander e Nubank, riportando i seguenti dati di velocità e tasso di merge per i lavori di migrazione e refactoring:

• La migrazione di ciascun file è stata completata in 3–4 ore contro 30–40 ore per un ingegnere umano, circa un miglioramento di 10x
• Quando Oracle ha terminato il supporto legacy per una versione di Java, Devin ha migrato ogni repository in un tempo 14x inferiore rispetto a un ingegnere umano
• Circa il 67% delle pull request di Devin ora viene integrato, in aumento rispetto a circa il 34%
• Centinaia di migliaia di pull request integrate in tutta la base clienti.¹³

8. Generazione di suggerimenti di codice nel tuo IDE

GitHub Copilot offre una modalità agente autonoma in grado di eseguire attività di codifica multi-step, eseguire comandi e iterare sul codice in modo indipendente negli IDE VS Code e JetBrains, andando oltre i suggerimenti in tempo reale e i auto-completamenti.¹⁴

Esempio reale: generazione di suggerimenti di codice

Accenture ha distribuito GitHub Copilot ai propri sviluppatori nell'ambito di uno studio randomizzato controllato, con un gruppo che ha ricevuto l'accesso e un gruppo di controllo escluso. I risultati misurati dalla telemetria DevOps di Accenture includono:

• Aumento dell'8.69% delle pull request per sviluppatore
• Aumento del 15% del tasso di integrazione delle pull request
• Aumento dell'84% delle build riuscite, indicando un aumento del throughput senza compromettere la qualità
• Circa il 30% dei suggerimenti di Copilot è stato accettato, con l'88% dei caratteri generati mantenuto nell'editor
• Il 90% degli sviluppatori ha dichiarato di sentirsi più soddisfatto del proprio lavoro e il 95% ha affermato di divertirsi di più a programmare.¹⁶

9. Monitoraggio e ottimizzazione delle pipeline CI/CD

Gli agenti IA gestiscono l'infrastruttura in ambienti cloud-native come Kubernetes. Questi agenti DevOps mirano a:

• Identificare gli ingress controller in esecuzione o altri carichi di lavoro
• Identificare i pod in esecuzione
• Interpretare comandi di alto livello come "arresta il pod NGINX"

Come funziona:

Quando è connesso a Kubernetes tramite strumenti o wrapper, Claude può agire come agente DevOps per interrogare lo stato del cluster. "Controlla se ho pod in esecuzione."

Esempio reale: monitoraggio e ottimizzazione delle pipeline CI/CD

NVIDIA ha esteso Cursor oltre la generazione di codice a debugging, revisione del codice, generazione di test e QA, e ha configurato regole personalizzate per automatizzare l'intero flusso git.

• 3x più codice committato da 30.000 sviluppatori
• Regole personalizzate automatizzano la creazione di branch, i commit del codice, il debugging CI e il tracciamento dei problemi
• Cursor utilizzato praticamente in tutte le aree di prodotto e in ogni fase del ciclo di vita dello sviluppo software
• Particolarmente efficace nel trovare e risolvere bug rari e persistenti, con agenti inviati a correggerli

Agenti IA come assistenti SecOps

10. Intelligence sulle minacce

Gli agenti raccolgono e correlano le TTP degli attori delle minacce (tattiche, tecniche, procedure) da fonti open-source e proprietarie, e integrano i risultati nei flussi di lavoro di rilevamento.

Come funziona:

Microsoft’s Security Copilot include un agente di briefing sull'intelligence delle minacce specializzato che raccoglie, filtra e riassume dinamicamente le informazioni sulle minacce.

Esempio reale: intelligence sulle minacce

TÜV SÜD ed Elanco hanno entrambi implementato Microsoft Security Copilot per accelerare le indagini e l'analisi delle minacce negli ambienti IT globali.

• TÜV SÜD analizza le minacce il 60–70% più velocemente
• Elanco ha ridotto i tempi di risposta fino al 50%
• Gli analisti possono interrogare vettori di attacco mai incontrati prima e ottenere risposte utilizzabili senza lavorare manualmente tra i feed di intelligence.²⁰

11. Rilevamento e triage

Queste azioni avvengono nella fase di ingestione iniziale dei segnali per ridurre il rumore e organizzare i dati degli avvisi prima di un'analisi più approfondita.

• Deduplicazione degli avvisi: rimuove eventi identici o quasi identici da più fonti per ridurre il rumore.
• Soppressione dei falsi positivi: sopprime gli avvisi benigni ricorrenti utilizzando schemi di risoluzione passati.
• Raggruppamento/aggregazione degli avvisi: aggrega gli avvisi correlati (stesso utente, host o tattica) in un unico incidente.

Come funziona:

Charlotte IA esegue rilevamento e triage autonomi tramite:

• Identificare il comportamento dannoso in base alle TTP note.
• Incrociare i modelli di esecuzione e i percorsi dei file.
• Fornire una spiegazione del verdetto leggibile dall'uomo.

Esempio reale: rilevamento e triage

CrowdStrike ha addestrato il sistema di rilevamento e triage Charlotte IA su milioni di decisioni di triage reali prese dai propri analisti Falcon Complete MDR, quindi lo ha rilasciato con un'autonomia limitata definita dal cliente, così le organizzazioni stabiliscono quali azioni può intraprendere senza assistenza.

• Un tasso di concordanza superiore al 98% con le decisioni di triage degli esperti umani di Falcon Complete
• Oltre 40 ore di lavoro di triage manuale eliminate in media a settimana
• Filtra autonomamente i falsi positivi e chiude gli avvisi a basso rischio prima che un analista li veda
• Calcolo dichiarato: numero medio di avvisi sottoposti a triage moltiplicato per un tempo di triage manuale di cinque minuti per avviso²²

12. Arricchimento contestuale e attribuzione delle minacce

Eseguito dopo il triage iniziale, questo passaggio aggiunge profondità e contesto agli avvisi.

I sistemi automatizzati di attribuzione degli attaccanti acquisiscono feed CTI, estraggono caratteristiche comportamentali e temporali e calcolano punteggi di somiglianza tra gli incidenti. Gli algoritmi di clustering mappano quindi le intrusioni ad attori noti delle minacce come (ad es. APT41, Mozi o Lazarus) in base alla sovrapposizione dei modelli.

Come funziona:

Gli agenti IA di Google Chronicle + Mandiant + Gemini acquisiscono autonomamente telemetria e feed CTI, arricchiscono gli avvisi con contesto IOC (ad es. reputazione IP, hash malware) e confrontano i modelli comportamentali con le tattiche note degli attori delle minacce del framework MITRE ATT&CK.

In questa configurazione agentica:

• Rilevamento: un agente IA rileva il movimento laterale utilizzando account di servizio.
• Arricchimento: arricchisce automaticamente l'avviso con dati da log di Chronicle, inventario degli asset e threat intelligence di Mandiant.
• Attribuzione: un secondo agente aggrega questa attività con catene di intrusioni storiche attribuite a un gruppo noto (ad es. APT41).

13. Escalation e passaggio di consegne

• Traduzione/semplificazione degli avvisi: converte gli avvisi tecnici in riepiloghi facili per gli analisti.
• Apertura automatica dei ticket e assegnazione degli analisti: crea ticket e indirizza gli incidenti al livello o al team appropriato.

Come funziona:

Socrates di Torq, un orchestratore SOC agentico, coordina sotto-agenti specializzati (agenti Runbook, Investigation, Remediation e Case Management) lungo il ciclo di vita dei casi di livello 1.

Nell'escalation e nel passaggio di consegne, Socrates:

• Crea automaticamente i casi nelle piattaforme ITSM (ad es. ServiceNow, Jira), precompilati con gli osservabili, l'arricchimento e i dati strutturati pertinenti.
• Assegna gli analisti in base al carico di lavoro e ai turni programmati.
• Effettua escalation selettive, in particolare quando la confidenza è bassa, l'incidente è ambiguo o il potenziale impatto è elevato.
• Allega l'arricchimento completo al passaggio di consegne, così gli analisti ricevono un fascicolo del caso pronto per l'azione invece di un semplice avviso.

Esempio reale: caso di studio su escalation e passaggio di consegne

Carvana ha implementato Torq HyperSOC con Socrates che coordina sotto-agenti specializzati lungo il ciclo di vita dei casi di livello 1, dalla verifica dell'utente alla creazione del caso e all'assegnazione dell'analista.

• 100% degli avvisi di sicurezza di livello 1 di Carvana ora gestiti dal sistema agentico
• 41 runbook separati automatizzati entro un mese dalla distribuzione
• Gli analisti sono liberi di concentrarsi sugli avvisi con un potenziale impatto organizzativo significativo.
• ²⁵

14. Azioni di risposta proattive

Nel SecOps, gli agenti isolano gli endpoint, disabilitano gli account o terminano i processi dannosi; questi sistemi mirano a:

• Interrogare automaticamente i log utilizzando il linguaggio naturale o trigger contestuali
• Eseguire playbook automatizzati per indagini ed escalation
• Adattare i flussi di lavoro in tempo reale in base a nuove evidenze o logiche modificate
• Generare infrastructure-as-code (ad es. Terraform, Pulumi) per la correzione
• Redige e modifica le regole di rilevamento in base agli approfondimenti delle indagini

Come funziona:

Google ha sviluppato l'agente SOC Manager, che sfrutta più sotto-agenti per eseguire un piano di risposta agli incidenti strutturato per il rilevamento di malware.²⁶

Struttura del progetto agentico:

Nell'ultima fase del piano di risposta agli incidenti (Fase 5: Completamento), gli IOC (Indicatori di compromissione) sono stati bloccati in modo proattivo dall'agente SOC Manager che eseguiva un runbook di contenimento automatizzato (vedi sotto).

Fonte:
Mandiant & Google Cloud Security²⁷

Esempio reale: risposta proattiva

Deepwatch, un fornitore di rilevamento e risposta gestiti, ha sostituito un SOAR legacy inadeguato con Torq Hyperautomation per accelerare analisi e triage negli stack di sicurezza dei propri clienti.

• Oltre il 90% delle attività di livello 1 e livello 2 automatizzato
• Anni di automazioni SOAR legacy accumulate ricreati in poche settimane
• Onboarding dei clienti più rapido di quanto l'azienda avesse mai ottenuto in precedenza, con flussi di lavoro creati su richiesta.²⁸

15. Ricerca delle minacce

Gli agenti nella ricerca delle minacce mirano a:

• Scansionare continuamente le anomalie tra log di identità, rete e cloud
• Automatizzare le ricerche ripetitive come le ricerche IOC o il rilevamento di pattern
• Segnalare minacce sconosciute confrontando il comportamento con baseline storiche e attività simili

Come funziona:

I ricercatori hanno sviluppato un MITRE ATT&CK Driven Threat Hunting Automated by Local LLM system, in cui gli agenti IA collaborano per generare regole Sigma per il rilevamento delle minacce.

In questo esempio, un utente inserisce una richiesta (ad es. "Genera una regola Sigma per la ricerca di Kerberoasting") tramite un'interfaccia web.

Agente 1 recupera i metodi di rilevamento pertinenti da MITRE ATT&CK, mentre Agente 2 utilizza questo input per generare regole Sigma contestuali usando un modello linguistico.²⁹

16. Test automatici di software e applicazioni

Gli agenti di test IA creano ed eseguono test unitari, di integrazione, di vulnerabilità e di prestazioni senza un intervento manuale esteso. Tuttavia, la realizzazione di questi sistemi di IA richiede molte risorse, poiché necessitano di una notevole potenza di calcolo.

Come funziona:

Copilot di Pcloudy fornisce script di test Selenium, trova i browser disponibili su cui eseguire i test ed esegue i casi di test.³⁰

Esempio reale: test automatizzati

Uber ha creato AutoCover, un sistema multi-agente per la generazione di test che si integra con il sistema di build per individuare artefatti di codice e dipendenze, e lo ha distribuito in tutta l'organizzazione ingegneristica.

• Distribuito a tutti gli ingegneri Uber tra settembre 2024 e settembre 2025
• Ora genera circa l'11% di tutti i nuovi test esaminati e aggiunti al codebase di Uber
• Produce centinaia di migliaia di test al mese in modalità IDE e decine di migliaia in modalità headless
• Orchestra cinque agenti specializzati che si occupano di preparazione, sintesi, esecuzione, validazione e riparazione dei test.³¹

Per saperne di più: strumenti per la creazione di agenti IA e agenti IA open-source.

Agenti IA come personaggi di gioco simili agli umani

Gli agenti IA migliorano gli NPC e altri processi agentici nel mondo di gioco eseguendo comportamenti degli NPC, gioco e adattabilità, e generazione procedurale di contenuti.

17. Personaggi non giocanti (NPC) agentici

Agenti IA completamente autonomi nel gaming forniscono comportamenti e gameplay simili a quelli umani per i personaggi non giocanti (NPC).

Esempio reale: NPC

I ricercatori hanno creato una piccola città virtuale popolata da IA costruendo un ambiente sandbox simile a The Sims con 25 agenti chiamati "Stanford IA Village".

In questo villaggio, gli utenti possono osservare e interagire con gli agenti mentre condividono notizie, costruiscono relazioni e organizzano attività di gruppo. ³²

Ecco una panoramica dei componenti e delle idee chiave alla base di questi concetti:

• Script comportamentali: gli agenti di Stanford IA Village usano script predefiniti per azioni e reazioni. Ciò può includere comportamenti di base come interagire positivamente con gli altri NPC.
• Comportamento dinamico: gli NPC usano l'IA per adattare il proprio comportamento in base alle azioni del giocatore, rendendo il mondo di gioco più reattivo.
• Pathfinding: gli NPC usano algoritmi per navigare efficacemente nel mondo di gioco, trovando percorsi attorno agli ostacoli e inseguendo il giocatore.

18 Gioco

Gli agenti IA giocano ai videogiochi o assistono i giocatori umani nel raggiungere obiettivi specifici sfruttando:

• Pathfinding e navigazione: gli agenti di gioco esplorano gli ambienti di gioco, usando tentativi ed errori per trovare strategie ottimali. Ad esempio, imparano percorsi di navigazione in labirinti complessi perfezionando continuamente il loro processo decisionale.
• Emulazione degli input: gli agenti di gioco emulano input come pressioni di tasti, movimenti del mouse o controlli del gamepad. Ciò consente loro di interagire con il gioco come farebbe un giocatore umano.
• Adattabilità del gameplay: gli agenti analizzano lo stile di gioco di un giocatore e adattano di conseguenza il mondo di gioco, le interazioni e il design delle missioni. Ad esempio, un giocatore stealth potrebbe incontrare meno sfide di combattimento diretto.

Esempio reale: gioco

Scalable Instructable Multi-Agent (SIMA) di Google DeepMind naviga e interagisce con le situazioni di gioco. SIMA mira a giocare a giochi come No Man’s Sky e Goat Simulator.

Fonte: Google³⁴

19. Generazione procedurale di contenuti

Gli agenti IA sono estremamente capaci di generare algoritmicamente grandi quantità di contenuti di gioco, come:

• Terreni e paesaggi
• Scenari di combattimento
• Design dei personaggi
• Paesaggi sonori e musica

Come funziona:

No Man’s Sky, un gioco di avventura, usa la generazione procedurale per creare interi pianeti con:

• Topografie variegate (ad es. montagne, valli, canyon).
• Biomi unici (ad es. deserti, foreste, oceani).
• Modelli meteorologici dinamici (ad es. tempeste, pioggia).³⁵

Agenti IA come creatori di contenuti

Gli agenti IA automatizzano la creazione, la modifica e la pubblicazione di contenuti, assistendo gli scrittori umani. Alcune applicazioni degli assistenti di scrittura IA includono:

20. Scrittura narrativa automatizzata

Gli agenti IA scrivono una narrazione delineando i capitoli, redigendo i contenuti e rifinendo la prosa.

Esempio reale: scrittura narrativa automatizzata

In un progetto di agenti IA su GitHub, 10 agenti IA specializzati hanno lavorato in modo autonomo per scrivere un romanzo di 100.000 parole (~300 pagine) senza alcuna scrittura umana.³⁶ Alcuni esempi di quei 10 agenti includono:

• Agente delle specifiche: analizza i requisiti della storia e mantiene la coerenza narrativa.
• Agente di produzione: genera contenuti e implementa modifiche creative.
• Agente di gestione: coordina il lavoro tra gli agenti e segue il flusso creativo.
• Agente di deduplicazione: previene ridondanze e duplicazioni di contenuti.

Ecco un live streaming che mostra come gli agenti creano il romanzo:

21. Scrittura di report tecnici o proposte

Gli agenti IA redigono autonomamente report tecnici, tra cui:

• Report ingegneristici
• Proposte di progetto
• Articoli di ricerca
• Specifiche di prodotto

Come funziona:

ParagraphAI, un assistente di scrittura IA, scrive report tecnici di ingegneria delineando tempi, budget, risorse e personale necessari.³⁸

22. Generazione di articoli basati sulla conoscenza

Gli agenti estraggono informazioni da database di conoscenza come Wikipedia, manuali di prodotto o riviste accademiche per creare una panoramica completa di un argomento specifico.

Come funziona:

Perplexity Pages trasforma i risultati di ricerca dell'IA generativa in pagine strutturate in stile Wikipedia.³⁹

23. Generazione di dashboard e diagrammi

Gli agenti generano componenti UI/UX, diagrammi di sistema e diagrammi di flusso sulla base di prompt testuali, semplificando il processo di progettazione.

Come funziona:

FigJam IA utilizza prompt testuali per generare:

• Dashboard per riunioni ed esercitazioni di gruppo
• Diagrammi e diagrammi di flusso
• Timeline visive e diagrammi di Gantt⁴⁰

Agenti IA come assistenti assicurativi

Gli agenti automatizzano revisione, approvazione e rilevamento delle frodi nei sinistri, semplificando l'intero ciclo di vita dell'elaborazione dei sinistri. Ad esempio, un grande assicuratore automatizza circa il 90% dei sinistri automobilistici individuali integrando agenti IA personalizzati nel proprio flusso di lavoro dei sinistri. ⁴¹

I vendor enterprise, come Oracle e SAP, hanno implementato l'IA agentic nella gestione della supply chain, nelle operazioni finanziarie, nelle HR e nell'esperienza del cliente. Questi agenti possono gestire l'ottimizzazione dell'inventario, l'automazione degli approvvigionamenti e la riconciliazione finanziaria.

24. Elaborazione end-to-end dei sinistri

Una volta inviato un sinistro, i sistemi di IA agentic estraggono i dati pertinenti dai moduli inviati, verificano i dettagli rispetto ai database esistenti e segnalano eventuali incongruenze o potenziali segnali di frode.

Come funziona:

Power Platform di Microsoft – automatizza un modulo di sinistro assicurativo:

Qui, Power Platform di Microsoft:

• Ha acquisito i documenti del modulo di sinistro come selezioni di caselle di controllo e testi.
• Ha caricato il modulo di sinistro su SharePoint, un'app di gestione dei contenuti.
• Ha estratto i dati dal modulo di sinistro come ID del sinistro e valori delle caselle di controllo (ad es. tipo di sinistro, numero di polizza).
• Si è integrato con Dataverse per l'archiviazione dei dati al fine di salvare i dati estratti (inclusi i valori delle caselle di controllo) in Microsoft Dataverse.
• Ha elaborato i flussi di lavoro nei moduli, ad esempio ha utilizzato agenti Power App per approvare o negare i sinistri.

25. Sottoscrizione

L'IA agentic automatizza la sottoscrizione con agenti specializzati, tra cui un agente di valutazione del rischio per la stima della probabilità di sinistro e un agente di pricing per gli aggiustamenti dinamici dei premi, ecc.

Come funziona:

Akira IA’s agenti automatizzano la sottoscrizione assicurativa e la valutazione del rischio attraverso il sistema multi-agente, ciascuno specializzato in un aspetto critico della sottoscrizione:

• Agente di raccolta dati: raccoglie dati sia strutturati sia non strutturati.
• Agente di valutazione del rischio: analizza dati storici e dettagli del richiedente per prevedere la probabilità di sinistri.
• Agente di rilevamento frodi: rileva anomalie o modelli sospetti nei sinistri e nelle richieste.
• Agente di pricing: suggerisce un prezzo basato su fattori come condizioni di mercato, prezzi dei concorrenti e comportamento dei clienti.⁴³

Esempio reale: sottoscrizione

Il team U.S. Middle Market di Zurich North America ha implementato Sixfold, che sintetizza migliaia di pagine di dati di esposizione, report di sinistri e valutazioni del rischio in una narrazione di sottoscrizione concisa che i sottoscrittori possono modificare prima di esprimere il proprio giudizio.

• L'80% delle richieste gestite da 16 sottoscrittori è stato elaborato con Sixfold durante la fase iniziale
• Circa 60 minuti risparmiati in media per ogni richiesta
• Avviato con quattro uffici Middle Market a gennaio 2025, ora in espansione a decine di uffici in tutto il paese
• Sixfold è entrato in Zurich attraverso la Zurich Innovation Championship 2024, che ha vinto nella categoria assicurazione commerciale.⁴⁴

26. Risoluzione personalizzata delle polizze

Gli agenti comunicano lo stato del sinistro e i passaggi successivi all'assicurato, inclusa l'eventuale documentazione aggiuntiva richiesta, gli aggiornamenti su approvazione/rifiuto o i dettagli del pagamento.

Esempio reale: risoluzione personalizzata delle polizze

IA Jim di Lemonade comunica gli esiti del sinistro direttamente all'assicurato. Una volta presentato un sinistro, IA Jim:

• Riceve la prima notifica di sinistro (FNOL), un breve video o testo dal cliente.
• Esegue un triage conversazionale, ponendo domande di chiarimento per guidare il cliente nel processo.
• Verifica i dettagli della polizza e della copertura con controlli basati su regole.
• Esegue algoritmi anti-frode prima di approvare il sinistro.
• Invia le istruzioni di pagamento alla banca e comunica all'assicurato che il sinistro è stato accettato.

Agenti IA come assistenti per le risorse umane (HR)

Le operazioni HR spesso comportano numerose attività ripetitive, come lo screening dei curriculum, che possono essere automatizzate. Ecco alcuni esempi chiave di IA agentic nelle operazioni HR:

27. Screening dei curriculum

I flussi di lavoro agentici automatizzano il processo di screening, filtrano le competenze pertinenti e assegnano automaticamente punteggi in base ai criteri predefiniti.

Come funziona:

PepsiCo utilizza strumenti di IA per classificare i candidati in base a quanto soddisfano i requisiti del ruolo.⁴⁵

Esempio reale: screening dei curriculum

Chipotle ha implementato l'IA conversazionale di Paradox come membro virtuale del team chiamato "Ava Cado", che dialoga con i candidati, risponde alle domande sull'azienda, raccoglie informazioni di base, pianifica i colloqui e invia offerte una volta che un manager seleziona un candidato.

• Il tempo dall'invio della candidatura alla data di inizio è sceso da 12 giorni a quattro, con una riduzione fino al 75%
• Il tasso di completamento delle candidature è salito dal 50% a oltre l'85%
• Il volume delle candidature è raddoppiato
• Distribuito in oltre 3.500 ristoranti in Nord America ed Europa
• Opera in inglese, spagnolo, francese e tedesco.⁴⁶

28. Pianificazione dei colloqui

Gli agenti possono gestire la pianificazione dei colloqui e il coordinamento tra candidati e responsabili delle assunzioni per trovare gli orari ottimali.

Come funziona:

LinkedIn HR Assistant svolge attività quotidiane come sintetizzare descrizioni di lavoro, cercare candidati ed effettuare chiamate di screening di base.⁴⁷

Esempio reale: pianificazione dei colloqui

ISS North America ha utilizzato l'IA conversazionale di Paradox per gestire il livello amministrativo di pianificazione tra candidati e responsabili delle assunzioni in un ambiente di assunzioni distribuito e ad alto volume.

• Riduzione dell'85% del tempo di assunzione
• Circa 10.000 ore risparmiate all'anno
• Sulla stessa piattaforma, Great Wolf Lodge risparmia $700,000 all'anno e un retailer ha restituito oltre 40.000 ore alla settimana ai responsabili di negozio
• Un cliente ha ridotto il tempo medio di assunzione da oltre 10 giorni a meno di cinque subito dopo l'implementazione.⁴⁸

29. Automazione delle buste paga

Gli agenti nell'elaborazione delle buste paga calcolano gli stipendi, elaborano le deduzioni e gestiscono le ritenute fiscali. Si integrano con i sistemi informativi delle risorse umane (HRIS) e con i software di contabilità per garantire accuratezza e conformità agli standard delle buste paga.

Scopri di più sulle soluzioni di automazione finanziaria come:

• Casi d'uso e strumenti di RPA per la finanza
• Benchmark degli strumenti LLM per la finanza
• Strumenti di IA agentic per la finanza

Come funziona:

Il sistema multi-agente per le buste paga di Akira IA automatizza ogni aspetto del ciclo delle buste paga. Il sistema utilizza diversi agenti, tra cui:

Qui, il sistema multi-agente per le buste paga di Akira IA utilizza diversi agenti, tra cui:

• Agente di ingestione e pre-elaborazione dei dati: utilizza metodi di estrazione dei dati per pulire i dati provenienti dai sistemi HR e finanziari.
• Agente di calcolo delle buste paga: automatizza i calcoli delle buste paga, inclusi retribuzione, deduzioni e bonus.
• Agente di reporting sulla conformità: rileva i problemi di conformità utilizzando il machine learning.
• Agente di risoluzione delle richieste: risolve i problemi relativi alle buste paga utilizzando il RAG.

Agenti IA come assistenti del servizio clienti

I chatbot tradizionali gestiscono richieste semplici ma hanno difficoltà con le richieste complesse. Gli strumenti agentici per il servizio clienti affrontano questo problema:

• Interpretando richieste complesse, anche quando le domande sono vaghe o articolate
• Operando senza interruzioni su canali chat, voce ed email recuperando al contempo dati da profili cliente, cronologia ordini e knowledge base
• Mantenendo il contesto delle interazioni precedenti, consentendo risposte più informate e personalizzate
• Coinvolgendo proattivamente il cliente, ad esempio inviando promemoria per controlli o follow-up prima che il cliente avvii il contatto

30. Risposta alle chiamate dei clienti:

Quando un cliente chiama per una richiesta, gli agenti IA elaborano la chiamata con il linguaggio naturale.

Come funziona:

Ada IA Agent risponde alle chiamate dei clienti:

31. Risposta ai ticket dei clienti

Gli agenti IA forniscono risposte contestuali o indirizzano i clienti alle risorse appropriate per ulteriore assistenza.

Esempio reale: risposta ai ticket dei clienti

Fin IA Agent di Intercom risolve i ticket dei clienti in modo autonomo. Per ogni ticket in arrivo, Fin:

• Deduce l'intento dal messaggio del cliente.
• Recupera contenuti pertinenti dalla knowledge base, dagli articoli di aiuto e dalla cronologia dei ticket.
• Redige una risposta e poi decide se può risolvere il ticket da solo o se deve effettuare l'escalation.
• Passa il contesto quando effettua l'escalation, fornendo la trascrizione completa, il riepilogo del problema e il motivo per cui non è riuscito a risolverlo.

Synthesia e Fundrise hanno implementato lo stesso agente Intercom Fin in contesti startup e in fase di crescita, offrendo un contrappunto ai numeri enterprise di Klarna.

• Synthesia: oltre 6.000 conversazioni risolte in sei mesi, oltre 1.300 ore di supporto risparmiate
• Synthesia: tassi di supporto self-service fino all'87%
• Fundrise: oltre il 50% del volume totale di supporto automatizzato entro tre mesi
• Fundrise: mantenuta un'accuratezza delle risposte del 95%, picchi stagionali di casi circa dimezzati anno dopo anno.⁵⁰

32. Invio di SMS di follow-up e informativi

Dopo un'interazione, gli agenti inviano SMS di follow-up ai clienti. Il 42.8% delle aziende utilizza agenti testuali IA e il 33.4% utilizza agenti vocali IA per la comunicazione proattiva. ⁵¹

Come funziona:

L'agente IA E-Care di Toyota si collega all'elettronica di bordo dell'auto e contatta i clienti per avvisarli di necessità di riparazione o manutenzione, quindi li guida nella prenotazione del veicolo presso un centro di assistenza. L'agente riduce il carico complessivo delle chiamate inbound di assistenza.⁵²

A differenza degli invii programmati, l'outbound agentico si adatta a ciascun destinatario. In caso di interruzione di un'utenza, l'agente:

• Identifica i quartieri interessati, invece di inviare messaggi a tutta la base.
• Verifica il canale preferito di ciascun cliente (SMS, WhatsApp, voce o email).
• Invia aggiornamenti personalizzati (ad es. "Si prevede che l'energia venga ripristinata entro le 4:15 p.m.").
• Effettua automaticamente il follow-up se il ripristino richiede più tempo del previsto, passando a un agente umano se il cliente risponde con preoccupazioni.

33. Generazione e ottimizzazione delle FAQ

Gli agenti:

• Generano e aggiornano automaticamente le FAQ dalle interazioni live con i clienti e dalla cronologia dei ticket.
• Si integrano con strumenti CRM, chat e knowledge base per identificare le domande ricorrenti.

Come funziona:

Knowledge Builder di Zendesk analizza i ticket degli ultimi 30 giorni, esaminando sia i problemi sollevati dai clienti sia le soluzioni fornite dagli agenti, e genera una struttura di categorie con bozze di articoli. Il knowledge copilot di Zendesk mantiene quindi la base:

• Identificando lacune nei contenuti e suggerendo aggiornamenti agli articoli che coprono parzialmente i ticket ricorrenti.
• Generando bozze di articoli o procedure dai dati dei ticket.
• Valutando lo stato di salute dei contenuti in base a copertura, freschezza (quota di articoli aggiornati di recente) e leggibilità IA (quota di articoli formattati per l'elaborazione IA).
• Mettendo in evidenza gli argomenti di supporto, segnalando picchi di richieste ricorrenti (ad es. reimpostazione password) e consigliando nuovi articoli per il centro assistenza.

Non perderti i nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati. Il pulsante apre Google; selezionare AIMultiple conferma che desideri vedere AIMultiple più spesso nei risultati di ricerca di Google.

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Agenti IA come assistenti di ricerca

Gli agenti IA come assistenti di ricerca sono utilizzati in vari ambiti per supportare analisi dei dati, revisione della letteratura, generazione di ipotesi e progettazione sperimentale.

Esempi reali:

1. OpenAI’s Deep Research utilizza il ragionamento per sintetizzare grandi quantità di informazioni online e completare ricerche multi-step a livello di dottorato quando esegue ricerche ampie utilizzando i modelli o3 & DeepSeek.⁵³⁵⁴

In un esperimento in cui i ricercatori hanno chiesto a Deep Research di condurre un progetto reale con un prompt dettagliato, Deep Research:

• Ha posto domande di follow-up per chiarire ambito e dettagli del progetto di ricerca prima di iniziare.
• Ha sintetizzato i risultati da 22 fonti basate su report accademici e di settore.⁵⁵

2. Il sistema di supporto alle decisioni cliniche (CDS) di ChemicalQDevice è stato chiamato a eseguire un flusso di lavoro agentico per la scoperta di farmaci. In questo esempio, il sistema di ChemicalQDevice:

• Ha analizzato grandi quantità di letteratura clinica da dataset.
• Ha eseguito codifica automatizzata con strumenti come GitHub Actions.
• Ha utilizzato IA generativa (ad es. GPT-4 o modelli personalizzati) per generare ipotesi, suggerire disegni sperimentali e scrivere report di ricerca.⁵⁶

3. Il sistema di flusso di lavoro agentico end-to-end, otto-SR, sfrutta gli LLM per condurre ricerche bibliografiche, applicare criteri di inclusione/esclusione, estrarre dati strutturati ed eseguire meta-analisi.⁵⁷

4. Google ha implementato un revisore paritario agentico alle conferenze ICML e STOC per automatizzare parti del processo di revisione scientifica su larga scala. In questa implementazione, l'agente:

• Ha elaborato circa 10.000 articoli con tempi di risposta di 30 minuti per manoscritto.
• Ha rilevato il 34% in più di errori matematici rispetto ai metodi standard di prompting zero-shot.⁵⁸

OpenAI’s Deep Research, il sistema di ChemicalQDevice e otto-SR possono essere utilizzati in diversi casi d'uso agentici indicati di seguito:

34. Revisione della letteratura e scoperta di conoscenza

Gli agenti IA cercano autonomamente database accademici, riviste e repository di ricerca online (ad es. Google Scholar, PubMed) per raccogliere studi, articoli e pubblicazioni pertinenti relativi a specifici argomenti o ipotesi di ricerca.

35. Generazione e verifica di ipotesi

Agenti analitici avanzati scansionano continuamente i flussi di dati per generare e verificare autonomamente ipotesi di business. Quando si verifica un'anomalia come un picco di abbandono del carrello, l'agente testa immediatamente variabili come la latenza della pagina o codici promozionali non riusciti, fornendo informazioni validate agli utenti in minuti anziché in giorni.

36. Data mining e analisi

Gli agenti IA acquisiscono dati strutturati e non strutturati da diverse fonti come database di ricerca, social media, brevetti o risultati di studi clinici, fornendo approfondimenti sulle tendenze emergenti.

Caso di studio su data mining e analisi: AES

AES ha utilizzato agenti basati su Google Cloud’s BigQuery e Vertex IA per sintetizzare dati strutturati e non strutturati in tutto il proprio patrimonio di audit interno.

• Costi di audit ridotti del 99% e tempi ridotti da 14 giorni a un'ora
• General Mills ha risparmiato oltre $100 milioni offrendo ai dipendenti un accesso sicuro all'IA generativa sui propri dati
• Il Dipartimento per l'Impiego, la Formazione e la Riabilitazione del Nevada ha creato un assistente per i ricorsi che ha aiutato gli arbitri a decidere 4x più velocemente.⁵⁹

37. Visualizzazione e presentazione dei dati

Gli agenti analitici trasformano automaticamente i dati grezzi in visualizzazioni pronte per la presentazione, mappando tendenze complesse in grafici di analisi di coorte puliti e waterfall finanziari utilizzando strumenti integrati come Tableau o Power BI.

Agenti IA come utenti di computer

"Computer Use" mira a consentire all'IA di interagire con un computer come farebbe una persona. Ciò offre la flessibilità di eseguire attività digitali senza utilizzare API specifiche per il sistema operativo o il web.

Esistono due approcci per far sì che gli agenti IA eseguano attività come gli esseri umani:

1. Eseguire azioni sull'interfaccia grafica (GUI) del sistema operativo (Anthropic’s Claude, Microsoft’s OmniParser, ecc.).
2. Navigazione web (OpenAI Operator, Kura IA, Runner H, HyperWriteAI, MultiOn Agent Q, ecc.).

Esempi di strumenti:

1. ChatGPT Atlas con Agent Mode, successore dello strumento Operator, passa da un'applicazione all'altra e completa complesse attività basate sul web per unificare la GUI.¹
2. Kura IA e Runner H mirano a completare le attività utilizzando i browser web.⁶⁰⁶¹
3. HyperWriteAI mira a compilare moduli di testo, fare clic su pulsanti e selezionare opzioni di menu per effettuare un ordine online.⁶²
4. Microsoft’s OmniParser migliora la comprensione delle interfacce visive da parte degli agenti per l'automazione della GUI.⁶³

38. Compilazione di moduli e automazione web

Gli agenti navigano nelle pagine web, fanno clic sui campi e compilano i moduli in base a prompt dell'utente o dati strutturati.

Come funziona:

Esempio reale: compilazione di moduli

Danfoss ha implementato agenti IA di Google Cloud nella produzione industriale per automatizzare l'elaborazione degli ordini via email e ha ottenuto:

• Automatizzato l'80% delle decisioni transazionali
• Tempo medio di risposta al cliente ridotto da 42 ore a quasi tempo reale.⁶⁵

39. Generazione e modifica di documenti

Gli agenti aprono file, apportano modifiche, rinominano, organizzano e salvano documenti in ambienti locali o cloud.

Come funziona:

Anthropic’s Claude viene incaricato di "Generare 25 righe di spese di esempio, salvarle in un foglio di calcolo e poi aprire il foglio di calcolo".

In questo esempio, Claude:

• Ha aperto il file CSV nell'app LibreOffice Calc.
• Ha creato un file CSV con 25 righe di dati di spesa di esempio.
• Ha installato il foglio di calcolo LibreOffice Calc.⁶⁶

40. Ricerca web e raccolta strutturata di dati

A differenza dei semplici script di automazione, gli agenti di ricerca web approfondita interpretano informazioni non strutturate su più pagine e restituiscono approfondimenti in un formato strutturato.

Come funziona:

OpenAI’s Deep Research, una nuova capacità agentica in ChatGPT progettata per ricerche web multi-step e ad alto contesto, pianifica, naviga e sintetizza informazioni da più fonti per rispondere a domande complesse.

41. Operazioni CLI ed esecuzione di script

Gli agenti di codifica basati su CLI come Aider, progettati per flussi di lavoro di sviluppo basati su terminale, eseguono comandi shell, installano software, lanciano script e interpretano gli output nelle interfacce terminale.

Come funziona:

Aider, un agente di codifica IA nativo per CLI, viene utilizzato dagli sviluppatori per effettuare il refactoring delle codebase ed eseguire comandi shell come l'esecuzione di suite di test (pytest, npm test). L'agente interpreta gli output del terminale, corregge gli errori in modo iterativo e committa le modifiche direttamente nei repository Git.⁶⁷

In alternativa ad Aider, Cognition ha rilasciato Devin 2.0, un ingegnere software IA autonomo con una variante nativa per CLI che compete direttamente con gli agenti basati su terminale. Devin è in grado di effettuare il refactoring delle codebase, eseguire comandi shell, eseguire suite di test e committare modifiche nei repository Git.⁶⁸

42. Navigazione e coordinamento multimodale delle app

Agenti GUI unificati (ad es. prototipi di OpenAI Operator) possono passare da un'applicazione all'altra.

Come funziona:

Per testare un caso d'uso di consegna di un ordine, ho fornito una semplice richiesta di acquisto a Open Operator: Aiutami a comprare una fodera per cuscino in stile boho sotto i $30.

43. Agenti di flusso di lavoro autonomi (attività a lungo orizzonte)

Gli agenti di pianificazione con memoria e uso di strumenti (ad es. Auto-GPT, Agent Q con definizione degli obiettivi) eseguono obiettivi multi-step attraverso vari strumenti (ad es. raccogliere input, intraprendere azioni, rivedere il piano), prendendo decisioni in tempo reale.

Come funziona:

In questa analisi di un report finanziario multi-step, all'agente di pianificazione IA viene assegnato il compito: "Analizza la performance finanziaria dell'ultimo trimestre e prepara un riepilogo per il team finanziario."

All'agente viene chiesto di ottenere:

• Notizie aziendali recenti (le prime 3 storie)
• Prezzo azionario attuale dell'azienda (AAPL)
• Informazioni sull'azienda (ad es. profilo, capitalizzazione di mercato, settore)
• Prezzi azionari storici (intervallo di 1 giorno nell'ultimo mese)
• Raccomandazioni degli analisti (ad es. rating buy/hold/sell)

Ecco l'output del report finanziario:

MultiOn Agent Q prenota un volo.

Creazione di agenti IA

Il passaggio dalle applicazioni di base degli agenti, come le ricerche meteo in linguaggio naturale con strumenti come LangChain, a casi d'uso autonomi più complessi come lo sviluppo di app (ad es. generare un gioco Tris con l'editor Cursor IA) ha portato alle seguenti sfide:

Questo cambiamento presenta sfide come la gestione di flussi di lavoro multi-step, la gestione dei loop di errore delle API e il mantenimento del contesto in codebase di grandi dimensioni.

• Gestire la complessità nell'esecuzione delle attività
  • Standardizzare i pattern che guidano il loro processo decisionale.
  • Incorporare più opzioni e selezionare l'azione ottimale per eseguire un'attività. (ad es. "Devo visualizzare questa schermata o un'altra in base all'input dell'utente?").
• Interfacciarsi con sistemi esterni e API

44. Generazione di agenti IA personalizzati:

I framework per la creazione di agenti IA aiutano ad affrontare queste sfide fornendo:

• Framework di decisione e ragionamento (ad es. modelli di machine learning o probabilistici) per standardizzare i pattern e incorporare più opzioni.
• Strumenti di accesso e integrazione dei dati (ad es. connettori API) per interfacciarsi con sistemi esterni e API.

L'ecosistema degli sviluppatori sta adottando strumenti di orchestrazione agentica specializzati come LangGraph, CrewAI, Google Agent Development Kit, Mastra, OpenAI Agents SDK e Claude Agent SDK, poiché questi strumenti offrono flussi di lavoro strutturati per il coordinamento multi-agente e le attività a lungo orizzonte.

Come funziona:

Creazione di un agente personalizzato per una guida di viaggio in Slovenia con Microsoft 365:

Esempio reale: generazione di agenti IA personalizzati

AppFolio ha migrato il proprio copilota di gestione immobiliare Realm-X da un'architettura basata su catene a LangGraph, pubblicando i dati prima e dopo sui risultati del cambiamento.

• Miglioramento di 2x nell'accuratezza delle risposte dopo la migrazione
• Oltre 10 ore risparmiate a settimana per ogni property manager
• Il prompting few-shot dinamico ha migliorato le prestazioni su funzionalità specifiche dal 40% all'80%.⁷²

FAQ

Cita questa ricerca

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{40+ Casi d'uso di IA agentic con esempi reali}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 26 Agosto 2026}
}

Registro delle modifiche

20 aggiornamenti

1. 202626 Ago

   Sostituita 'Esempio reale' con 'Come funziona' nella sezione 'Costruire applicazioni', chiarendo la natura degli esempi.

2. 4 Ago

   Aggiunto un esempio reale alla sezione 'Risoluzione personalizzata delle polizze', offrendo un'illustrazione concreta del concetto.

3. 16 Lug

   Rimossa una URL specifica per paese da un esempio reale, rendendo il contenuto universalmente accessibile.

4. 8 Lug

   Espanso l''Esempio di vita reale' nell'introduzione, offrendo una comprensione più ampia delle capacità di collaborazione tra agenti.

5. 7 Lug

   Aggiornato l'esempio reale nella sezione 'Monitoraggio e ottimizzazione della pipeline CI/CD', fornendo una comprensione più chiara del ruolo di Claude come agente DevOps.

6. 202513 Nov

   Aggiornato il linguaggio dell'articolo per chiarire le capacità dell'IA agentica, fornendo ai lettori una comprensione più precisa delle sue funzioni autonome.

7. 16 Lug

   Aggiornata la numerazione dell'articolo, fornendo ai lettori un conteggio più accurato dei casi d'uso.

8. 20 Giu

   Aggiornata la sezione 'Sviluppo e operazioni IT', fornendo ai lettori categorie più chiare e specifiche per le applicazioni degli agenti AI.

9. 19 Giu

   Espansa la sezione 'Casi d'uso dell'IA agentica', offrendo ai lettori una comprensione più dettagliata e strutturata delle applicazioni dell'IA agentica in vari settori.

10. 11 Apr

    Aggiornata la sezione 'Agenti AI come sviluppatori', offrendo ai lettori una panoramica più chiara e strutturata delle capacità degli agenti di codifica AI e degli esempi reali.

11. 14 Feb

    L'introduzione è stata aggiornata per chiarire la definizione e la distinzione dell'IA agentica da altri tipi di IA, fornendo ai lettori una comprensione fondamentale più chiara.

12. 13 Feb

    Aggiornata la sezione 'Agenti AI come sviluppatori', fornendo esempi più attuali e dettagli sugli agenti software AI autonomi.

13. 12 Feb

    Rimosso gli assistenti al dettaglio e all'e-commerce dall'elenco delle categorie di agenti AI, riducendo l'ambito dell'articolo.

14. 11 Feb

    Aggiornata la sezione 'Agenti AI come sviluppatori', fornendo una spiegazione più chiara di come gli agenti AI si integrano nei progetti di sviluppo e offrendo esempi più specifici dei principali strumenti di agenti AI.

15. 10 Feb

    Aggiornata l'introduzione per chiarire l'ambito degli esempi reali, aiutando i lettori a comprendere il focus dell'articolo.

16. 31 Gen

    Aggiornata la numerazione dei casi d'uso in tutto l'articolo, fornendo un'enumerazione più chiara e coerente per i lettori.

17. 30 Gen

    Aggiornata la sezione 'Agenti AI come utenti di computer' con nuovi esempi, offrendo ai lettori applicazioni attuali di agenti AI che interagiscono con i computer.

18. 29 Gen

    Ampliata la sezione 'Agenti AI come sviluppatori' con nuove sottosezioni ed esempi, offrendo ai lettori una comprensione più completa dell'AI agentica nello sviluppo software.

19. 28 Gen

    Aggiornate l'introduzione, la sezione 1 e la sezione 2, fornendo ai lettori spiegazioni più chiare ed esempi più pertinenti.

20. 202425 Dic

    Espansa l'introduzione agli agenti AI come sviluppatori, fornendo una panoramica più chiara delle loro capacità ed esempi.

Collegamenti di riferimento

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Replit’s AI agent built my entire website (I just watched) - YouTube

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Cursor · Customers

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Create an AI agent to fill forms from your private documents

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Lisa Crosbie – Tech Tutorials | Microsoft Business Applications

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Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Ricercato da

Hazal Şimşek

Analista di settore

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Hazal è analista di settore presso AIMultiple e si occupa di process intelligence (incluso il process mining) e automazione aziendale (inclusa l'automazione IT e l'automazione low-code/no-code).

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