Sebbene gli agenti AI siano molto pubblicizzati e alcune aziende rinominino i propri chatbot come strumenti agentic, ci sono ancora pochi agenti in produzione. In precedenza, abbiamo confrontato diversi agenti AI capaci su diversi compiti del mondo reale.
Abbiamo elencato:
- Imprese nello sviluppo di Agentic AI che conducono ricerche sull'AI o forniscono ambienti/strumenti di sviluppo agentic.
- Aziende con applicazioni di Agentic AI che forniscono agenti funzionali per la gestione dei compiti (es. Cursor di Anysphere):
Imprese nello sviluppo di Agentic AI
Queste aziende si concentrano principalmente sulla ricerca e sviluppo di Agentic AI, offrendo iniziative come linee guida per un'AI etica e ambienti per lo sviluppo basato su agenti.
Alcune di esse, tra cui Anthropic, Perplexity AI, Google, OpenAI e IBM, forniscono anche strumenti per lo sviluppo di Agentic AI.
Microsoft Corporation
Microsoft Corporation si concentra principalmente sulla fornitura di modelli AI attraverso la sua piattaforma cloud. Offre Microsoft Azure AI, un servizio di creazione di agenti AI basato su cloud per sviluppatori. Consente di creare e distribuire agenti AI.
Inoltre, gli strumenti di sviluppo AI di Microsoft, come Visual Studio, aiutano gli sviluppatori a creare e distribuire soluzioni di Agentic AI.
Anthropic
Offre modelli AI Claude con capacità agentic per controllare direttamente i computer, dalla navigazione web alla programmazione e all'interazione con le app.
Anthropic si concentra anche sulla Constitutional AI, un approccio chiave in cui i sistemi AI sono guidati da una "costituzione". Questo garantisce che le azioni del sistema AI siano ragionate autonomamente rimanendo allineate ai valori umani e alle linee guida etiche.1
Nel gennaio 2026, Anthropic ha presentato Claude Cowork, un computer use agent, che ha sostituito Claude Code. Può aiutare gli utenti a leggere, modificare e organizzare i propri file e programmi locali.2
Perplexity AI
Offre Comet AI browser, un'automazione di compiti agentic per la navigazione web. Comet completa i compiti per conto dell'utente, come la ricerca di opzioni di volo.
NVIDIA Corporation
NVIDIA aiuta le aziende di Agentic AI fornendo GPU e framework software. Questi strumenti abilitano lo sviluppo, il test e la distribuzione di agenti AI in vari settori, inclusi veicoli autonomi, robotica, gaming e ricerca AI.
Esempi di infrastruttura hardware e software di NVIDIA:
- Tecnologia GPU: Le GPU di NVIDIA, come A100 Tensor Core, accelerano l'addestramento dei modelli AI, consentendo un'elaborazione rapida di grandi dataset per il processo decisionale autonomo.
- Piattaforma CUDA: CUDA consente agli sviluppatori di sfruttare le GPU di NVIDIA per il calcolo, fondamentale per creare sistemi AI con capacità simili ad agenti.
- Sistemi Autonomi: Le GPU di NVIDIA e piattaforme come NVIDIA Drive alimentano sistemi autonomi, inclusi veicoli a guida autonoma e robotica, dove l'Agentic AI prende decisioni in tempo reale senza input umano.
- Omniverse: La piattaforma Omniverse consente la creazione di simulazioni, fornendo ambienti realistici per addestrare sistemi di Agentic AI in ambienti controllati.
Google sviluppa sistemi di Agentic AI che possono ragionare e prendere decisioni autonome. Ad esempio, Google e ricercatori di Stanford hanno sviluppato Stanford AI Village nel 2023, un ambiente sandbox popolato da AI.3
Oltre alle sue iniziative di ricerca, Google si concentra anche sullo sviluppo di agenti AI. Google ha iniziato a sperimentare con i propri agenti AI chiamati Project Mariner, uno strumento agentic che può prendere il controllo del tuo browser e utilizzare un'estensione Chrome per completare i compiti, sebbene sia ancora nelle fasi iniziali.4
OpenAI
Offre Operator, un agente AI che può navigare sul web ed eseguire compiti per l'utente.5 L'azienda si è distinta dai concorrenti dando priorità alla ricerca per migliorare l'Agentic AI.
Nel febbraio 2026, OpenAI ha presentato Codex, un'interfaccia per gestire più agenti contemporaneamente.6
Ecco alcuni esempi chiave della ricerca AI di OpenAI:
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Utilizza il feedback umano per insegnare il processo decisionale AI, migliorando l'adattabilità e l'allineamento degli obiettivi.
- Proximal Policy Optimization (PPO) per il comportamento agentic: Utilizza un algoritmo per l'addestramento di agenti di reinforcement learning che devono ragionare sulle proprie azioni e risultati. Questo aiuta a sviluppare sistemi AI in grado di prendere decisioni complesse.
- Processo decisionale autonomo: Costruisce agenti autonomi in grado di eseguire compiti con un minimo orientamento umano, enfatizzando le capacità di ragionamento. Ad esempio, i loro modelli linguistici, come GPT-5.2, sebbene non agentic, sono componenti chiave nello sviluppo di agenti per l'uso di strumenti.
IBM
Offre IBM Watsonx, un agente AI con capacità agentic. Può essere utilizzato per operazioni aziendali a livello aziendale, inclusi HR, approvvigionamento, vendite e servizio clienti.
Aziende con applicazioni di Agentic AI
La maggior parte di queste aziende di Agentic AI in fase iniziale utilizza LLM per automatizzare le operazioni aziendali per settori specifici. Alcune (es. MultiOn) si concentrano sull'automazione di compiti consumer come la prenotazione di riunioni o l'interazione con i siti web.
Cosa fanno effettivamente le aziende di Agentic AI?
Al loro nucleo, queste aziende stanno costruendo sistemi autonomi o semi-autonomi chiamati "agenti".
Questi agenti possono ragionare, pianificare, agire e adattarsi in base al feedback. Invece di rispondere solo a domande o completare un singolo comando, mirano a fare le cose.
Perché i fornitori si concentrano sull'Agentic AI
I fornitori di modelli linguistici stanno evolvendo le loro offerte oltre la semplice fornitura di modelli, concentrandosi maggiormente sul miglioramento dell'esperienza utente e sull'integrazione di capacità completamente autonome. Un esempio è ChatGPT Operator, che può eseguire ricerche multi-step su internet.
L'Agentic AI migliora i processi aziendali in diversi modi:
- Ragionamento e risoluzione dei problemi: L'Agentic AI offre il ragionamento come funzione principale, scomponendo problemi complessi in componenti gestibili. Questo permette al modello di ragionare ogni parte sistematicamente, simulando processi di pensiero simili a quelli umani per fornire risposte accurate.
- Miglioramento della produttività con la decomposizione dei compiti: Scomporre compiti complessi in sottocompiti più semplici e gestibili, migliora la tracciabilità e l'accessibilità rendendo ogni passo del processo più facile da seguire e interagire.
- Potenziamento del lavoro della conoscenza: I lavoratori della conoscenza trascorrono molto tempo a cercare informazioni e sintetizzare dati. L'Agentic AI automatizza questo processo.
- Fornitura di sintesi di informazioni in tempo reale: L'Agentic AI può sintetizzare informazioni da più fonti su Internet in tempo reale, permettendogli di gestire query complesse e fornire approfondimenti azionabili rapidamente, qualcosa che richiederebbe ore agli umani.
Aziende di Agentic AI per l'automazione dei processi aziendali
Queste aziende di Agentic AI forniscono agenti AI per flussi di lavoro aziendali su larga scala. Queste aziende si concentrano sulla creazione di agenti AI che:
- Automatizzano flussi di lavoro aziendali di routine: Gestiscono compiti come supporto IT, gestione HR e servizio clienti.
- Si integrano con sistemi incrociati e knowledgebase: Sincronizzano dati e processi attraverso vari sistemi aziendali (es. ERP, CRM).
- Adattano i processi aziendali: Si adattano a nuovi scenari o sfide senza richiedere una riprogrammazione significativa.
Moveworks
Valutazione: La valutazione non è pubblicamente divulgata.
Funzionalità: Si concentra sul miglioramento dei flussi di lavoro, specialmente nel supporto IT e HR, attraverso operazioni cross-system di livello aziendale.
NinjaTech AI
Valutazione: 4,73 miliardi di dollari (al 2024)7
Funzionalità: Agenti specializzati per compiti come programmazione, consulenza e generazione di immagini, con la piattaforma che permette agli utenti di confrontare e accedere ai risultati da più modelli AI.
Tecnologia principale: Offre una piattaforma di assistente AI con capacità agentic, utilizzando oltre 20 modelli AI esterni inclusi quelli di OpenAI e Google, con un modello di codifica proprietario basato su Llama 3.1 405B.
Implementa chip AI AWS e offre un modello basato su abbonamento per strumenti AI.
UiPath
Valutazione: 35 miliardi di dollari (al 2024) 8
Funzionalità: Le capacità di processo decisionale basate su AI migliorano l'RPA con analisi e approfondimenti in tempo reale, migliorando i flussi di lavoro aziendali in varie funzioni.
Uniphore (Orby)
Valutazione: 129 milioni di dollari (al 2024)9
Funzionalità: Sviluppa agenti AI per l'automazione del servizio clienti con strumenti di self-service. Utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per migliorare le interazioni con i clienti.
Beam
Valutazione: 500 milioni di dollari a 1 miliardo di dollari (valutazione post-money al 2021)10
Funzionalità: Si concentra sull'Agentic Process Automation, fornendo una piattaforma per la gestione di agenti AI attraverso processi aziendali con modelli pre-addestrati e soluzioni personalizzabili. Offre strumenti per le aziende per creare, testare e distribuire agenti AI, con un focus sull'efficienza operativa.
Sviluppa soluzioni specifiche per settori come assicurazioni e sanità, espandendo strumenti e integrazioni.
Mistral AI
Valutazione: 6 miliardi di euro (oltre 6 miliardi di dollari)11
Funzionalità: I LLM alimentano applicazioni nell'automazione del servizio clienti, nella creazione di contenuti e nelle soluzioni AI aziendali.
Tecnologia principale: Sviluppa grandi modelli linguistici (LLMs), inclusi modelli open-weight come Mixtral 8x7B e Mixtral 8x22B, e modelli di livello aziendale come "Mistral Large". 12
Partnership:
- Microsoft: Fornisce a Mistral AI l'accesso all'infrastruttura AI di Azure per lo sviluppo e la distribuzione di LLM. 13
- SAP: Integra i modelli di Mistral AI nella Business Technology Platform di SAP, migliorando le soluzioni abilitate all'AI. 14
Automation Anywhere
Valutazione: La valutazione non è pubblicamente divulgata.
Funzionalità: Utilizza il suo sistema Agentic Process Automation (APA) per integrare l'automazione agentic pre-addestrata nei processi aziendali in finanza, IT, HR e altri domini.
Ha partnership con Google Cloud, Microsoft e Amazon.
Aziende di Agentic AI per i consumatori
Queste aziende stanno costruendo agenti AI in grado di gestire attività quotidiane, come la pianificazione di riunioni o la gestione delle email.
MinionAI
Valutazione: 2,92 milioni di dollari (al 2023)
Funzionalità: Sviluppa assistenti virtuali basati su AI per specifici processi aziendali, sfruttando il riconoscimento vocale e l'apprendimento automatico per assistere nell'automazione dei compiti.
Si specializza nell'automazione dei processi aziendali relativi alle interazioni con i clienti, alla pianificazione dei dipendenti e all'analisi dei dati.
Limitless AI (Rewind)
Valutazione: 75 milioni di dollari (al 2022) 15
Funzionalità: Aiuta gli ingegneri a recuperare codice perso, riprodurre bug, gestire configurazioni complesse e tracciare le cronologie dei terminali. Per i dirigenti, fornisce riassunti automatizzati delle riunioni per migliorare l'efficienza.
Aziende di Agentic AI per lo sviluppo software
Cognition
Finanziamento: 5 miliardi di dollari (al 2025)16
Funzionalità: Sviluppa Devin, un'AI agentic che funziona come un ingegnere software completamente autonomo. Devin ha raggiunto le prestazioni migliori nel benchmark di codifica SWE-bench, risolvendo il 13,86% dei problemi end-to-end senza alcun intervento umano.
Ellipsis
Valutazione: La valutazione non è pubblicamente divulgata.
Funzionalità: Fornisce uno strumento di sviluppo AI per revisioni di codice automatizzate e correzione di bug su pull request (integrato con GitHub), con comportamenti agentic come la generazione di correzioni e flussi di lavoro attivati da eventi del repository.
Anysphere
Valutazione: 2,5 miliardi di dollari (al 2025)17
Funzionalità: Si concentra sull'analisi guidata dall'AI per le aziende che desiderano ottimizzare la gestione della catena di approvvigionamento, la manutenzione predittiva e i processi di business intelligence. Offre prodotti come Cursor, un editor di codice assistito da AI. Costruito come un fork proprietario di Visual Studio Code, aiuta gli sviluppatori a scrivere, modificare e comprendere il codice utilizzando prompt in linguaggio naturale, completamento automatico e chat.
Aziende di Agentic AI per il supporto clienti
Tidio
Valutazione: 48,4 milioni di dollari (al 2024)18
Funzionalità: Chat dal vivo e automazione chatbot AI centrate sulle PMI tramite Tidio Lyro. Concentrato sul coinvolgimento in tempo reale e sull'automazione semplice tramite chat su web e canali social.
Si integra con Shopify, WordPress, Facebook Messenger, Instagram, WhatsApp e principali piattaforme e-commerce, messaggeri social e sistemi CRM/help-desk.
Visita il sito web di Tidioada
Valutazione: La valutazione non è pubblicamente divulgata.
Funzionalità: Si specializza nell'automazione conversazionale con un focus sui chatbot di servizio clienti che offrono self-service per le interazioni con i clienti.
Lavora con Salesforce, Zendesk e Shopify per fornire soluzioni integrate che offrono esperienze di servizio clienti senza soluzione di continuità.
SIERRA
Valutazione: 4,5 miliardi di dollari (al 2024)19
Funzionalità: Si concentra su soluzioni di assistente alle vendite basate su AI. Si integra con le principali piattaforme CRM come Salesforce e HubSpot per operazioni senza soluzione di continuità.
Ema
Valutazione: La valutazione non è pubblicamente divulgata.
Funzionalità: Fornisce supporto clienti personalizzato automatizzando compiti come la gestione delle query e le richieste di servizio, concentrandosi su settori come e-commerce e telecomunicazioni.
Collabora con piattaforme CRM come Salesforce per una facile distribuzione all'interno dei flussi di lavoro del servizio clienti.
ServiceNow
Valutazione: 218 miliardi di dollari (al 2024)20
Funzionalità: Fornisce soluzioni aziendali basate su cloud. Si concentra sull'automazione dei flussi di lavoro, permettendo alle aziende di razionalizzare le proprie operazioni in aree come la gestione dei servizi IT, la gestione del servizio clienti e la gestione HR.
Aggiungi come fonte preferitaAziende di Agentic AI per la sanità
Hippocratic AI
Valutazione: 1,64 miliardi di dollari (al 2024)21
Si concentra sull'automazione di compiti a basso rischio e non diagnostici nella sanità, in particolare nella gestione delle malattie croniche, nel coaching sul benessere e nelle cure di follow-up.
Aziende di Agentic AI per la cybersecurity
Dropzone AI
Valutazione: La valutazione non è pubblicamente divulgata.
Si concentra sul rilevamento e la risposta alle minacce guidate dall'AI nella cybersecurity, utilizzando sistemi di Agentic AI per monitorare, analizzare e rispondere alle potenziali minacce alla sicurezza in tempo reale.
Prophet
Valutazione: La valutazione non è pubblicamente divulgata.
Una piattaforma AI per la cybersecurity che utilizza analisi predittive e Agentic AI per prevedere i rischi di sicurezza e mitigare proattivamente le minacce attraverso le reti aziendali.
RadiantSecurity
Valutazione: La valutazione non è pubblicamente divulgata.
Si specializza in operazioni di sicurezza potenziate dall'AI, integrando Agentic AI per automatizzare il rilevamento delle minacce, la valutazione dei rischi e la risposta agli incidenti per le organizzazioni.
Aziende di Agentic AI open source
SuperAGI
Valutazione: 100 milioni di dollari (al 2024)22
SuperAGI è una piattaforma open source per lo sviluppo di soluzioni di Agentic AI, offrendo strumenti per costruire, addestrare e distribuire agenti AI in grado di gestire flussi di lavoro e compiti complessi.
Agentic AI vs. generative AI
L'Agentic AI offre capacità autonome utilizzando un ecosistema digitale che integra grandi modelli linguistici (LLM) per eseguire compiti in modo indipendente per conto di un utente o di un altro sistema. Sebbene ChatGPT, un popolare modello di AI generativa, condivida alcune funzioni creative con l'Agentic AI, non è la stessa cosa.
- Generative AI è progettata per la creazione di contenuti. Genera nuovi testi, immagini, video e codice basandosi su input e prompt umani. Tuttavia, si basa ancora sulla guida umana per modellare il contesto e la direzione dei suoi output.
- Agentic AI si concentra sull'azione. È costruita per comprendere situazioni complesse, prendere decisioni autonome e agire per risolvere problemi o raggiungere obiettivi.
In termini semplici, la Gen AI riguarda la "creazione" di contenuti, mentre l'Agentic AI riguarda il "fare" compiti, risolvere problemi ed eseguire strategie.
Ulteriori letture
- Agenti AI open source: Basati su GitHub Stars
- Top 100+ Applicazioni di AI Generativa con Esempi della Vita Reale
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
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}Collegamenti di riferimento
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