10+ Tendenze ed esempi di IA agentica

Abbiamo esaminato e confrontato le tendenze dell'IA agentica provenienti da diversi importanti report di settore, benchmark e comunicazioni dei fornitori. Le fonti indicano che il futuro dell'IA agentica riguarda l'integrazione profonda dell'IA e la trasformazione degli approcci aziendali attraverso la ristrutturazione dei framework attuali.

Tendenze dell'IA agentica con esempi reali

1. Verso pipeline di dati autonome e autoriparanti

Man mano che le organizzazioni scalano le proprie iniziative di IA e analisi, mantenere un'elevata qualità dei dati lungo le pipeline diventa sempre più complesso. Gli approcci tradizionali come l'aggiunta di controlli manuali, l'applicazione di correzioni reattive alle pipeline o il ridimensionamento dei team di data engineering potrebbero diventare difficili da scalare.

Invece di affidarsi al monitoraggio e alle riparazioni guidati dall'uomo, le future pipeline di dati incorporeranno agenti IA con apprendimento per rinforzo e architetture modulari in grado di:

• Monitorare lo stato della pipeline e identificare precocemente i problemi, utilizzando osservabilità e metadati.
  
• Diagnosticare le cause profonde (ad esempio deriva dello schema, dati mancanti, feed a monte in ritardo).
  
• Riparare autonomamente i problemi (ad esempio tornare all'ultima configurazione valida, re-ingestire batch falliti o regolare dinamicamente le trasformazioni).

Esempi reali di pipeline autoriparanti:

• Aziende come Monte Carlo stanno sviluppando piattaforme di “osservabilità dei dati” per offrire agli agenti IA una visione completa del funzionamento della pipeline.¹
  
• Migliorare le pipeline CI/CD con l'IA agentica: La ricerca su pipeline MLOps autonome (ad esempio, feature store autoriparanti) sta accelerando.²

2. Strumenti più che processo

Il tradizionale dibattito “processo vs. strumenti” sta diventando meno rilevante con l'ascesa dell'IA agentica.

Sebbene processi solidi restino importanti, gli strumenti di IA agentica, che pianificano, decidono ed eseguono autonomamente attività multi-step, stanno iniziando a sostituire la necessità di una progettazione complessa dei processi in alcune aree.

• Agenti auto-diretti possono automatizzare i flussi di lavoro end-to-end senza richiedere agli utenti di gestire manualmente ogni passaggio.
  
• Utenti non tecnici possono ora implementare automazioni (ad esempio gestione delle pipeline dati, ricerca di minacce di cybersecurity) senza competenze approfondite.

In pratica, gli strumenti agentici stanno spostando la discussione: invece di ottimizzare il processo attorno ai team umani, gli strumenti diventano il nuovo modello operativo.

Nei prossimi anni, le aziende potrebbero allontanarsi da strumenti isolati verso soluzioni di IA agentica operative e a processo completo.

3. Agenti IA verticali in settori specializzati

È in corso un passaggio dai modelli di base general-purpose (come ChatGPT) a agenti IA più specializzati (come l'editor di codice Cursor IA). Questo cambiamento è pensato per ruoli specifici e offre vantaggi chiave per semplificare le operazioni aziendali, tra cui:

• Maggiore accuratezza nelle attività specifiche del settore.
• Maggiore efficienza tramite l'automazione di flussi di lavoro specifici del dominio.
• Integrazione profonda nei sistemi aziendali per soluzioni su misura.

Esempi di agenti IA verticali:

• Agenti IA nel servizio clienti: Rispondono alle richieste in linguaggio naturale, interpretano il contesto e generano risposte simili a quelle umane.
  
• Agenti IA in sanità: Automatizzano i processi sanitari, eseguono diverse attività aziendali come la codifica medica, la pianificazione degli appuntamenti e l'amministrazione degli uffici.
  
• Agenti IA come sviluppatori: Automatizzano suggerimenti di codice, debug e test del software.
  
• Agenti IA come utenti di computer: Automatizzano attività quotidiane come promemoria e monitoraggio della sicurezza.
  
• Tester QA IA: Sistemi di test del software automatizzati.
• Agenti web autonomi e copiloti: Navigano siti web, estraggono dati, compilano moduli ed eseguono attività web multi-step con un input umano minimo.

Per saperne di più sull'IA verticale

Se stai esaminando l'infrastruttura che alimenta l'IA agentica in grado di operare sul web, ecco i nostri benchmark più recenti:

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

4. Integrazione degli agenti IA con il mondo fisico

Gli agenti IA si integrano sempre più profondamente con Internet delle cose (IoT) dispositivi e con il mondo fisico. Le applicazioni coprono vari ambienti, tra cui case intelligenti, uffici e città, dove gli agenti IA controllano autonomamente i dispositivi.

Esempio reale:

Le aziende tecnologiche come NVIDIA e GE HealthCare stanno collaborando su sistemi robotici agentici come le tecnologie a raggi X e a ultrasuoni, in cui gli agenti IA utilizzano l'imaging medico per interagire con il mondo fisico.³

5. Crescente spostamento verso modelli open source

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

• Per le aziende B2B (business-to-business): I modelli open source sono favoriti per i minori costi operativi. Ciò è particolarmente vero per i modelli più piccoli che spesso sono sufficienti per attività specifiche e ben definite. Le aziende possono effettuare il fine-tuning dei modelli di IA internamente, riducendo la dipendenza da API di terze parti costose.
• Per gli sviluppatori: I modelli open source più piccoli possono essere sottoposti a fine-tuning per funzioni o domini aziendali specifici.

Risposta dei modelli proprietari: OpenAI utilizza prezzi differenziati in tutta la sua gamma di modelli. Modelli di capacità superiore come GPT-5.5 costano attualmente circa $5 per milione di token in input e $30 per milione di token in output, mentre varianti più piccole come GPT-5.4 mini hanno prezzi notevolmente inferiori per supportare implementazioni sensibili ai costi.⁴

6. Intelligenza artificiale trasformativa

A differenza dell'IA ristretta, che si concentra su compiti statici, l'Intelligenza Artificiale Trasformativa (TAI) sfrutta le capacità agentiche per guidare cambiamenti adattivi e ad alto impatto su larga scala.

I sistemi di Intelligenza Artificiale Trasformativa (TAI) possono:

• Comprendere e scomporre obiettivi complessi, anche in condizioni di incertezza.
• Utilizzare strumenti esterni e API per agire in ambienti dinamici.
• Adattare le strategie, apprendendo da feedback e contesto.
• Coordinarsi con umani e altri agenti per raggiungere obiettivi a lungo termine.

Esempi reali:

• Veicoli autonomi (ad es. Waymo, Tesla FSD)
  
• Robot di magazzino (ad es. Amazon Robotics)
  
• Agenti diagnostici sanitari (ad es. Google DeepMind’s MedPaLM)
  

7. Framework per la creazione di agenti IA

Abbiamo assistito alla nascita di molti framework per la creazione di agenti IA come OpenAI Swarm, LangGraph, Microsoft Autogen, CrewAI, e Langflow. I framework offrono strumenti e modelli predefiniti che consentono lo sviluppo di agenti IA personalizzati per vari casi d'uso.

I framework per la creazione di agenti IA hanno consentito agli utenti di ampliare i propri casi d'uso permettendo:

• Integrazione LLM: Selezionare LLM come OpenAI, Anthropic o Mistral per creare agenti specializzati per le proprie esigenze.
  
• Integrazione della knowledge base: Integrare documenti personalizzati (json, PDF, siti web) per migliorare accuratezza e pertinenza.
  
• Gestione della memoria integrata: Tracciare automaticamente le cronologie delle conversazioni per interazioni personalizzate.
  
• Integrazione di strumenti personalizzati: Consentire agli agenti di eseguire attività come pagamenti, ricerche web e chiamate API.

8. Combinazione di dati sintetici e del mondo reale

Le aziende combinano sempre più dati sintetici e del mondo reale per addestrare efficacemente i propri modelli di IA.

Sebbene i dati del mondo reale offrano informazioni preziose, spesso presentano limiti come scarsità, problemi di privacy e pregiudizi intrinseci. I dati sintetici, invece, forniscono un ambiente controllato in cui l'IA può essere addestrata su scenari diversi.

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 di IA.⁵
  
• NVIDIA crea ambienti sintetici per addestrare agenti robotici per attività nel mondo fisico come l'automazione di fabbrica e l'assistenza chirurgica autonoma.³

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9. L'IA agentica ridisegna i ruoli dei team

L'IA agentica ridefinisce il modo in cui le responsabilità sono distribuite tra analisti e ingegneri. I team stanno assumendo responsabilità più ampie. Gli analisti vengono messi in grado di costruire e gestire pipeline, mentre gli ingegneri automatizzano sempre più i flussi di lavoro principali.

Due forze principali stanno guidando questo cambiamento:

• Progressi nell'automazione delle pipeline abilitata dall'IA: I sistemi agentici possono gestire autonomamente flussi di lavoro multi-step come l'ingestione dei dati, la validazione e il rilevamento degli incidenti. Con l'avanzare dell'automazione, gli ingegneri possono gestire sistemi più grandi con meno risorse, mentre gli analisti mantengono i flussi di lavoro in modo indipendente.
  
• Crescente domanda di prodotti di IA e dati: Poiché 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 assumono compiti più tecnici, mentre gli ingegneri si concentrano su scalabilità e automazione dell'infrastruttura.

10. L'elemento umano nell'IA agentica

Il vero successo dell'IA agentica dipende in gran parte da quanto bene gli esseri umani riescono a integrare e utilizzare questi sistemi.

Punti chiave:

• Collaborazione uomo-IA: L'efficacia dell'IA agentica dipenderà da quanto efficacemente i team potranno collaborare con gli agenti IA, utilizzandoli come collaboratori.
  
• Cambiamento culturale: L'adozione dell'IA agentica richiederà un cambiamento significativo nella cultura organizzativa, concentrato non solo sull'adozione della tecnologia ma anche sulla possibilità per le persone di lavorare al fianco dell'IA per raggiungere nuovi livelli di produttività.

11. Nascita di nuovi modelli di prezzo per gli agenti IA

L'adozione di collaboratori digitali potrebbe ridefinire il modo in cui le aziende valutano le attività tradizionalmente svolte dagli esseri umani.

Questa transizione sta favorendo la nascita di modelli di business agentici che privilegiano una retribuzione basata su uno stipendio rispetto alle strutture tradizionali di licenza software.

Esempio reale sui nuovi modelli di prezzo degli agenti IA:

Gli agenti IA vocali di Telefónica, che operano a un costo di interazione di €0.35, sono drasticamente più economici rispetto al costo base di €3.50 richiesto per il lavoro umano nei call center.⁶

IA agentica spiegata

L'IA agentica si riferisce a sistemi di IA in grado di agire autonomamente, adattarsi in tempo reale e risolvere problemi complessi multi-step in base al contesto e agli obiettivi.

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

Caratteristiche principali:

• Processo decisionale autonomo: Agisce in modo indipendente con un intervento umano minimo.
  
• 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.

Approfondisci: Livelli dei sistemi agentici.

IA agentica vs IA generativa a confronto

IA generativa genera contenuti (testo, immagini, ecc.) sulla base di dati o prompt di input. Utilizza modelli di deep learning che imitano i processi di apprendimento e decisionali del cervello umano.

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

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

A differenza dell'IA generativa, che è reattiva agli input, l'IA agentica si adatta proattivamente alle situazioni e prende decisioni basate sul contesto. Viene utilizzata in applicazioni come robotica, analisi complesse e assistenti virtuali.

L'impatto degli agenti IA sulla crescita aziendale

Capgemini afferma che circa l'80% delle organizzazioni intervistate prevede di integrare agenti IA entro 1-3 anni per attività come la generazione di e-mail, la codifica e l'analisi dei dati. ⁷

Tuttavia, il vero impatto deriverà dall'orchestrazione di questi agenti per completare non singole attività, ma anche interi cicli di vita dello sviluppo software.

Le aziende potrebbero impiegare agenti specializzati per la generazione di codice o i test automatizzati, tutti in grado di lavorare insieme e adattarsi in tempo reale in base al feedback umano.

Gli agenti IA 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 di fronte a condizioni impreviste, gli agenti IA addestrati su grandi dataset possono rispondere in modo flessibile a situazioni impreviste.
  
• Uso del linguaggio naturale per l'automazione dei flussi di lavoro: Gli strumenti agentici consentono agli utenti di progettare e modificare i flussi di lavoro utilizzando istruzioni in linguaggio naturale.
  
• Integrazione autonoma con i sistemi esistenti: Poiché gli strumenti agentici si basano su modelli di fondazione, gli agenti IA possono interagire autonomamente con piattaforme e strumenti software.
  
• Apprendimento e miglioramento continui: Gli strumenti agentici possono apprendere continuamente da interazioni e feedback, migliorando le proprie prestazioni senza richiedere un ampio riaddestramento manuale.

Ulteriori letture

• Confronta gli strumenti di sicurezza LLM e i framework open-source
• Agenti IA open source
• Confronta gli strumenti per agenti IA

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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.

Business Pricing | OpenAI

5.

SurfelGAN: Synthesizing Realistic Sensor Data for Autonomous Driving

Waymo

6.

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

eesel AI

7.

Generative AI in organizations 2024 - Capgemini USA

Capgemini

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è l'analista principale di AIMultiple dal 2017. AIMultiple informa centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb) compreso il 60% delle Fortune 500 ogni mese.

Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.

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

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche 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 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la 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, concentrandosi su process intelligence (incluso il process mining) e automazione aziendale (inclusa l'automazione IT e l'automazione low-code/no-code).

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