10+ Tendenze ed esempi di IA agentica

Abbiamo esaminato e confrontato le tendenze dell'IA agentica 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 degli attuali framework.

Tendenze dell'IA agentica con esempi reali

1. Verso pipeline di dati autonome e auto-riparanti

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

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

• Monitorare lo stato delle pipeline e identificare tempestivamente i problemi, utilizzando osservabilità e metadati.
  
• Diagnosticare le cause profonde (ad esempio, deriva dello schema, dati mancanti, feed upstream in ritardo).
  
• Riparare autonomamente i problemi (ad esempio, ripristinare l'ultima configurazione valida, re-ingestire i batch non riusciti o regolare dinamicamente le trasformazioni).

Esempi reali di pipeline auto-riparanti:

• Le aziende come Monte Carlo stanno sviluppando piattaforme di "osservabilità dei dati" per dare 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 auto-riparanti) sta accelerando.²

2. Strumenti rispetto ai processi

Il tradizionale dibattito "processi vs strumenti" sta diventando meno rilevante con l'ascesa dell'IA agentica.

Sebbene i processi solidi siano ancora importanti, gli strumenti di IA agentica, che pianificano, decidono ed eseguono autonomamente compiti multi-step, stanno iniziando a sostituire la necessità di una progettazione complessa dei processi in alcuni ambiti.

• Agenti autonomi 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 di dati, threat hunting di cybersecurity) senza competenze approfondite.

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

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

3. Agenti IA verticali nei settori specializzati

Si sta passando dai modelli di base general-purpose (come ChatGPT) ad 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 grazie all'automazione dei flussi di lavoro specifici del dominio.
• Profonda integrazione 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 nella sanità: Automatizzano i processi sanitari ed eseguono diverse attività aziendali come codifica medica, pianificazione degli appuntamenti e amministrazione dell'ufficio.
  
• 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 automatizzati di test del software.
• Agenti web autonomi e copiloti: Navigano siti web, estraggono dati, compilano moduli ed eseguono attività web multi-step con un input umano minimo.

Approfondisci l'IA verticale

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

• Browser remoti: Come l'infrastruttura dei 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 of Things (IoT) dispositivi e 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:

Aziende tecnologiche come NVIDIA e GE HealthCare stanno collaborando su sistemi robotici agentici come le tecnologie a raggi X e a ultrasuoni, dove 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 IA proprietari controllati da poche grandi aziende tecnologiche hanno dominato il panorama. Ma questo sta rapidamente cambiando con modelli open source come Mistral.

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

Risposta dei modelli proprietari: OpenAI utilizza prezzi scaglionati nella sua gamma di modelli. Modelli ad alta capacità 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 un prezzo notevolmente inferiore 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, imparando da feedback e contesto.
• Coordinarsi con esseri 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. MedPaLM di Google DeepMind)
  

7. Framework per la creazione di agenti IA

Abbiamo visto la 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 pre-confezionati che consentono lo sviluppo di agenti IA su misura per vari casi d'uso.

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

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

8. Combinare dati sintetici e reali

Le aziende combinano sempre più dati sintetici e reali per addestrare efficacemente i loro IA model.

Sebbene i dati reali offrano preziose informazioni, spesso presentano limitazioni come scarsità, preoccupazioni per la privacy e bias intrinseci. I dati sintetici, invece, forniscono un ambiente controllato in cui l'IA può essere addestrata su scenari diversi.

Esempi reali sull'uso dei dati sintetici:

• Aziende come Waymo utilizzano dati sintetici per simulare questi eventi rari, che vengono poi integrati con dati di guida reali per addestrare i loro IA model.⁵
  
• NVIDIA crea ambienti sintetici per addestrare agenti robotici per compiti 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 ampliate. Gli analisti sono abilitati a 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 ingestione dei 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 i flussi di lavoro in modo indipendente.
  
• Maggiore domanda di prodotti 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 riescano a integrare e utilizzare questi sistemi.

Punti chiave:

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

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

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

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

Esempio reale di nuovi modelli di prezzo per gli agenti IA:

Gli agenti vocali IA di Telefónica, che operano a un costo per interazione di €0,35, sono drasticamente più economici rispetto ai €3,50 di base richiesti per il lavoro umano nei call center.⁶

L'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 large language model (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.

Per saperne di più: Livelli di sistemi agentici.

IA agentica vs IA generativa a confronto

L'IA generativa genera contenuti (testo, immagini, ecc.) in base a dati di input o prompt. Utilizza i deep learning model che imitano i processi di apprendimento e decisione del cervello umano.

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

L'IA agentica si riferisce a sistemi di IA che prendono decisioni autonomamente e agiscono per raggiungere obiettivi complessi con una supervisione minima. Unisce la flessibilità dei large language model (LLM) con la precisione della programmazione tradizionale.

A differenza dell'IA generativa, che è reattiva all'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 il 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 implementare agenti specializzati per la generazione di codice o test automatizzati, che lavorano insieme e si adattano 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 sono costruiti su foundation model, 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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Registro delle modifiche

3 aggiornamenti

20262025

1. 17 Ago

   L'esempio tariffario degli infermieri di Hippocratic AI è stato sostituito con i dati sui costi degli agenti vocali di Telefónica.

2. 15 Mag

   Aggiunti agenti web autonomi e copiloti all'elenco di esempi di agenti IA verticali.

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 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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