10+ Tendenze ed Esempi di Agentic AI

Abbiamo esaminato e confrontato le tendenze di Agentic AI da diversi rapporti principali del settore, benchmark e comunicazioni dei vendor. Le fonti indicano che il futuro di agentic AI riguarda l'integrazione profonda dell'AI e la trasformazione degli approcci aziendali ristrutturando i framework attuali.

Tendenze di Agentic AI con esempi reali

1. Verso pipeline di dati autonome e auto-riparanti

Mentre le organizzazioni scalano le loro iniziative di AI e analytics, mantenere alta qualità dei dati attraverso le pipeline diventa sempre più complesso. Gli approcci tradizionali come l'aggiunta di controlli manuali, la riparazione reattiva delle pipeline o l'espansione dei team di ingegneria dei dati possono diventare difficili da scalare.

Invece di affidarsi al monitoraggio e alle riparazioni guidate dall'uomo, le future pipeline di dati saranno incorporate con agenti AI con apprendimento per rinforzo e architetture modulari che possono:

• Monitorare la salute della pipeline e identificare i problemi in anticipo, utilizzando l'osservabilità e i metadati.
  
• Diagnosticare le cause profonde (ad es. deriva dello schema, dati mancanti, feed a monte ritardati).
  
• Riparare autonomamente i problemi (ad es. tornare all'ultima configurazione valida, reinserire batch falliti o regolare dinamicamente le trasformazioni).

Esempi reali di pipeline auto-riparanti:

• Aziende come Monte Carlo stanno sviluppando piattaforme di "osservabilità dei dati" per fornire agli agenti AI una visione completa del funzionamento della pipeline.¹
  
• Miglioramento delle pipeline CI/CD con agentic AI: La ricerca su pipeline MLOps autonome (ad es. feature store auto-riparanti) sta accelerando.²

2. Strumentazione rispetto ai processi

Il tradizionale dibattito tra "processo e strumentazione" sta diventando meno rilevante con l'ascesa di Agentic AI.

Sebbene processi solidi siano ancora importanti, gli strumenti di Agentic AI, che pianificano, decidono ed eseguono autonomamente task multi-step, stanno iniziando a sostituire la necessità di una progettazione di processi complessa in alcune aree.

• Agenti auto-diretti possono automatizzare i workflow end-to-end senza richiedere agli utenti di gestire manualmente ogni passaggio.
  
• Utenti non tecnici possono ora implementare automazioni (ad es. gestione pipeline di dati, caccia alle minacce informatiche) senza competenze approfondite.

In effetti, gli strumenti agentic stanno spostando la conversazione: invece di ottimizzare il processo attorno ai team umani, gli strumenti diventano il nuovo modello operativo.

Nel corso dei prossimi anni, le imprese potrebbero spostarsi dagli strumenti isolati verso soluzioni di Agentic AI operazionalizzate a processo completo.

3. Agenti AI verticali in settori specializzati

C'è uno spostamento dai modelli foundation generici (come ChatGPT) ad agenti AI più specializzati (come l'editor di codice Cursor AI). Questo spostamento verso agenti di nicchia è costruito per ruoli specifici e offre vantaggi chiave per snellire le operazioni aziendali, tra cui:

• Maggiore accuratezza nei task specifici del settore.
• Migliore efficienza attraverso l'automazione di workflow specifici del dominio.
• Integrazione profonda nei sistemi aziendali per soluzioni su misura.

Esempi di agenti AI verticali:

• Agenti AI nel servizio clienti: Rispondono alle query in linguaggio naturale, interpretano il contesto e generano risposte simili a quelle umane.
  
• Agenti AI nella sanità: Automatizzano i processi sanitari, eseguono diversi task aziendali come codifica medica, pianificazione degli appuntamenti e amministrazione d'ufficio.
  
• Agenti AI come sviluppatori: Automatizzano suggerimenti di codice, debug e test software.
  
• Agenti AI come utenti di computer: Automatizzano task quotidiani come promemoria e monitoraggio della sicurezza.
  
• Tester QA AI: Sistemi di test software automatizzati.
• Agenti web autonomi e copilots: Navigano siti web, estraggono dati, compilano moduli ed eseguono task web multi-step con minimo intervento umano.

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Se stai cercando l'infrastruttura che alimenta l'Agentic AI abilitata al web, ecco i nostri ultimi benchmark:

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

4. Integrazione degli agenti AI con il mondo fisico

Agenti AI si integrano sempre più profondamente con Internet of Things (IoT) dispositivi e il mondo fisico. Le applicazioni coprono vari ambienti, inclusi case intelligenti, uffici e città, dove gli agenti AI controllano autonomamente i dispositivi.

Esempio del mondo reale:

Aziende tecnologiche come NVIDIA e GE HealthCare stanno collaborando su sistemi robotici agentic come tecnologie a raggi X e ecografia, dove gli agenti AI utilizzano immagini mediche per interagire con il mondo fisico.³

5. Crescente spostamento verso modelli open source

Per anni, i modelli AI proprietari controllati da poche grandi aziende tecnologiche hanno dominato il panorama. Ma questo sta cambiando rapidamente con modelli open source come Mistral.

• Per aziende B2B (business-to-business): I modelli open-source sono favoriti per i loro costi operativi inferiori. Questo è particolarmente vero per i modelli più piccoli che sono spesso sufficienti per task specifici e ben definiti. Le aziende possono fare fine-tuning dei modelli AI internamente, riducendo la dipendenza da costose API di terze parti.
• Per gli sviluppatori: Modelli più piccoli e open-source possono essere sottoposti a fine-tuning per funzioni o domini aziendali specifici.

Risposta dei modelli proprietari: OpenAI utilizza prezzi a livelli per la sua gamma di modelli. I modelli con capacità superiori come GPT-5.5 costano attualmente circa 5$ per milione di token di input e 30$ per milione di token di output, mentre le varianti più piccole come GPT-5.4 mini sono prezzate sostanzialmente più basse per supportare implementazioni sensibili ai costi.⁴

6. Intelligenza artificiale trasformativa

A differenza dell'AI di nicchia, che si concentra su task statici, l'Intelligenza Artificiale Trasformativa (TAI) sfrutta le capacità agentic per guidare cambiamenti adattivi ad alto impatto su larga scala.

I sistemi di Intelligenza Artificiale Trasformativa (TAI) possono:

• Comprendere e decostruire obiettivi complessi, anche in condizioni di incertezza.
• Utilizzare strumenti esterni e API per compiere azioni in ambienti dinamici.
• Adattare strategie, imparando dal feedback e dal contesto.
• Coordinarsi con umani e altri agenti per raggiungere obiettivi a lungo termine.

Esempi reali:

• Veicoli autonomi (ad es. Waymo, Tesla FSD)
  
• Robot per magazzini (ad es. Amazon Robotics)
  
• Agenti diagnostici per la sanità (ad es. MedPaLM di Google DeepMind)
  

7. Framework per la creazione di agenti AI

Hanno visto la luce molti framework per la creazione di agenti AI come OpenAI Swarm, LangGraph, Microsoft Autogen, CrewAI, e Langflow. I framework offrono strumenti e modelli pre-confezionati che permettono lo sviluppo di agenti AI su misura per vari casi d'uso.

I framework per la creazione di agenti AI hanno permesso agli utenti di espandere i loro casi d'uso consentendo:

• Integrazione LLM: Selezione di LLM come OpenAI, Anthropic o Mistral per creare agenti specializzati per le tue esigenze.
  
• Integrazione della knowledge base: Integra documenti personalizzati (json, PDF, siti web) per migliorare accuratezza e rilevanza.
  
• Gestione della memoria integrata: Traccia automaticamente le cronologie delle conversazioni per interazioni personalizzate.
  
• Integrazione di strumenti personalizzati: Permetti agli agenti di eseguire task come pagamenti, ricerche web e chiamate API.

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8. Combinazione di dati sintetici e reali

Le aziende stanno sempre più combinando dati sintetici e reali per addestrare efficacemente i loro modelli AI.

Mentre i dati reali offrono preziose intuizioni, spesso affrontano limitazioni come scarsità, preoccupazioni sulla privacy e bias intrinseci. I dati sintetici, tuttavia, forniscono un ambiente controllato in cui l'AI può essere addestrata su scenari diversificati.

Esempi reali sui dati sintetici:

• Aziende come Waymo utilizzano dati sintetici per simulare questi eventi rari, che vengono poi integrati con i dati di guida reali per addestrare i loro modelli AI.⁵
  
• NVIDIA crea ambienti sintetici per addestrare agenti robotici per task del mondo fisico come automazione industriale e assistenza chirurgica autonoma.⁶

9. Agentic AI che ridisegna i ruoli del team

Agentic AI ridefinisce come le responsabilità sono distribuite tra analisti e ingegneri. I team stanno assumendo responsabilità ampliate. Gli analisti stanno venendo potenziati per costruire e gestire pipeline, mentre gli ingegneri automatizzano sempre più i workflow principali.

Due forze principali stanno guidando questo spostamento:

• Progressi nell'automazione delle pipeline abilitata all'AI: I sistemi agentic possono gestire autonomamente workflow multi-step come ingestione dati, validazione e rilevamento degli incidenti. Con l'avanzare dell'automazione, gli ingegneri possono gestire sistemi più grandi con meno risorse, mentre gli analisti mantengono indipendentemente i workflow.
  
• Aumentata domanda di prodotti AI e dati: Mentre i leader aziendali cercano un accesso più rapido e ampio ai dati, ci si aspetta che i team facciano di più con meno risorse. Gli analisti stanno assumendo task più tecnici, mentre gli ingegneri si concentrano sullo scaling e sull'automazione dell'infrastruttura.

10. L'elemento umano nell'Agentic AI

Il vero successo di Agentic AI dipende in gran parte da quanto bene gli umani possono integrare e utilizzare questi sistemi.

Punti chiave:

• Collaborazione Uomo-AI: L'efficacia di Agentic AI dipenderà da quanto efficacemente i team possono collaborare con gli agenti AI, utilizzandoli come colleghi.
  
• Cambiamento culturale: L'adozione di Agentic AI richiederà un cambiamento significativo nella cultura organizzativa, concentrandosi non solo sull'adozione tecnologica ma anche sul permettere alle persone di lavorare accanto all'AI per raggiungere nuovi livelli di produttività.

11. Emergenza di nuovi modelli di prezzo per gli agenti AI

L'adozione di colleghi digitali potrebbe rimodellare il modo in cui le aziende valutano i task tradizionalmente eseguiti dagli umani.

Questa transizione sta guidando l'ascesa di modelli di business agentic che favoriscono compensazioni basate sullo stipendio rispetto alle strutture di licenza software convenzionali.

Esempio del mondo reale sui nuovi modelli di prezzo per gli agenti AI:

Gli agenti vocali AI di Telefónica, che operano a un costo di interazione di 0,35€, sono drasticamente più economici della baseline di 3,50€ richiesta per la manodopera dei call center umani.⁷

Agentic AI spiegato

Agentic AI si riferisce a sistemi AI capaci di agire autonomamente, adattarsi in tempo reale e risolvere problemi complessi multi-step basati su contesto e obiettivi.

Combina più agenti AI, sfruttando modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e capacità di ragionamento.

Caratteristiche chiave:

• Decision-making autonomo: Agisce indipendentemente con minimo intervento umano.
  
• Adattamento in tempo reale: Si adatta a circostanze mutevoli e situazioni in evoluzione.
  
• Collaborazione multi-agente: Più agenti lavorano insieme per risolvere problemi complessi.
  
• Ragionamento: Utilizza il ragionamento e la comprensione del linguaggio naturale per elaborare e rispondere alle sfide.

Leggi di più: Livelli di sistemi agentic.

Agentic AI vs generative AI a confronto

Generative AI genera contenuti (testo, immagini, ecc.) basati su dati di input o prompt. Utilizza modelli di deep learning che imitano i processi di apprendimento e decision-making del cervello umano.

Analizzando grandi dataset, questi modelli identificano pattern e generano contenuti in risposta a richieste in linguaggio naturale, affidandosi a tecnologie come robotic process automation (RPA).

Agentic AI si riferisce a sistemi AI che autonomamente prendono decisioni e agiscono per raggiungere obiettivi complessi con minima supervisione. Combina la flessibilità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con la precisione della programmazione tradizionale.

A differenza di Generative AI, che è reattiva all'input, Agentic AI si adatta proattivamente alle situazioni e prende decisioni basate sul contesto. Viene utilizzata in applicazioni come robotica, analisi complessa e assistenti virtuali.

L'impatto degli agenti AI sulla crescita aziendale

Capgemini afferma che circa l'80% delle organizzazioni intervistate prevede di integrare agenti AI entro 1-3 anni per task come generazione di email, coding e analisi dei dati. ⁸

Tuttavia, il vero impatto deriverà dall'orchestrare questi agenti per completare non solo task individuali ma anche interi cicli di vita dello sviluppo software.

Le aziende potrebbero implementare agenti specializzati per la generazione di codice o test automatizzati, tutti lavorando insieme e adattandosi in tempo reale in base al feedback umano.

Gli agenti AI possono semplificare l'automazione di casi d'uso complessi in quattro modi:

• Adattabilità a scenari imprevedibili: A differenza dei sistemi deterministici basati su regole che falliscono quando affrontano condizioni inaspettate, gli agenti AI addestrati su grandi dataset possono rispondere in modo flessibile a situazioni impreviste.
  
• Uso del linguaggio naturale per l'automazione dei workflow: Gli strumenti agentic permettono agli utenti di progettare e modificare workflow utilizzando istruzioni in linguaggio naturale.
  
• Integrazione autonoma con sistemi esistenti: Dato che gli strumenti agentic sono costruiti su modelli foundation, gli agenti AI possono interagire autonomamente con piattaforme software e strumenti.
  
• Apprendimento e miglioramento continui: Gli strumenti agentic possono imparare continuamente dalle interazioni e dal feedback, migliorando le loro prestazioni senza bisogno di estesi riaddestramenti manuali.

Ulteriori letture

• Confronta strumenti di sicurezza LLM e framework open-source
• Agenti AI open-source
• Confronta strumenti per agenti AI

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Collegamenti di riferimento

1.

Monte Carlo Launches Observability Agents To Accelerate Data + AI Monitoring And Troubleshooting

2.

Building Fully Autonomous Data Analysis Pipelines with the PraisonAI Agent Framework: A Coding Implementation - MarkTechPost

MarkTechPost AI Media Inc

3.

NVIDIA and GE HealthCare Collaborate to Advance the Development of Autonomous Diagnostic Imaging With Physical AI | NVIDIA Newsroom

4.

ChatGPT Pricing | OpenAI

5.

SurfelGAN: Synthesizing Realistic Sensor Data for Autonomous Driving

Waymo

6.

NVIDIA and GE HealthCare Collaborate to Advance the Development of Autonomous Diagnostic Imaging With Physical AI | NVIDIA Newsroom

7.

AI agent vs human agent cost: A practical 2026 comparison | eesel AI

eesel AI

8.

Generative AI in organizations 2024 - Capgemini USA

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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