Negli ultimi due anni molte aziende hanno avviato sperimentazioni con agenti AI, cioè sistemi basati su modelli linguistici che ricevono un obiettivo, pianificano i passaggi, utilizzano strumenti software e portano a termine compiti con autonomia variabile. Il passaggio ai processi reali richiede però condizioni tecnologiche e organizzative che i progetti pilota raramente mettono alla prova. Il tema è stato trattato il 7 ottobre nel webinar “Industrializzare l’AI agentica in azienda”, di cui è disponibile la registrazione on-demand. Dagli instant poll somministrati durante il webinar è emerso un dato che deve fare riflettere: il 47,6% dei partecipanti ha indicato l’opzione che raggruppa governance, sicurezza, competenze e responsabilità come principale ostacolo all’industrializzazione.
Indice degli argomenti
Agentic AI: dalla sperimentazione alla produzione
Un progetto pilota verifica se un agente è in grado di svolgere un determinato compito: viene perciò realizzato con un perimetro ristretto, pochi dati e il controllo costante del team di sviluppo, condizioni che non permettono di valutare il comportamento in esercizio. L’adozione dell’AI agentica richiede quindi di andare oltre questo approccio e di considerare fin dall’inizio i requisiti della produzione: disponibilità definita, costi di esecuzione prevedibili, tracciamento delle azioni, metriche di qualità, gestione delle regressioni quando cambia un modello e responsabilità chiare. Gli indicatori diventano affidabilità, tasso di intervento umano, costo per transazione e impatto sul processo. Nella scelta dei casi d’uso è utile verificare che il processo sia ripetitivo e definito, che esistano dati storici strutturati, che un errore sia recuperabile, che sia previsto un presidio umano e che il valore atteso giustifichi i costi di integrazione e governance.
L’integrazione degli agenti con l’ecosistema IT esistente
Un agente è composto da un modello, un ruolo che ne definisce i limiti, un contesto di dati e policy (spesso fornito con RAG, Retrieval-Augmented Generation, in cui il modello risponde sulla base di documenti recuperati), strumenti per agire e una memoria. Deve poter leggere e operare sui sistemi in cui si svolge il lavoro: ERP (Enterprise Resource Planning, il sistema gestionale), CRM (Customer Relationship Management) e repository documentali. Le API (Application Programming Interface) tradizionali espongono operazioni atomiche e non rendono visibili semantica, regole e vincoli. Protocolli come MCP (Model Context Protocol) descrivono all’agenti gli strumenti disponibili (spesso costruiti sulle API esistenti), come invocarli e in che formato restituiscono i risultati. L’architettura prevede un livello aggiuntivo, l’agent tier, collocato tra l’interfaccia utente e l’integration layer (API gateway, ESB, cioè Enterprise Service Bus): distribuisce le richieste agli agenti, aggrega i risultati e si appoggia alle API esistenti, senza riscrivere i sistemi. Per l’orchestrazione si usa un orchestrator pattern, in cui un agente centrale coordina agenti specializzati, con vantaggi di controllo e tracciabilità ma una dipendenza dall’orchestratore (single point of failure), oppure una pipeline sequenziale, più prevedibile e semplice da diagnosticare, dove però un errore intermedio interrompe il flusso. Per i sistemi legacy si usano approcci incrementali: lo Strangler Fig, in cui le richieste passano gradualmente al nuovo sistema; l’anti-corruption layer, una facciata che espone il legacy come strumento per l’agente; agenti in sola lettura nelle prime fasi.
Autonomia e controllo degli agenti: lo human-in-the-loop
Il livello di autonomia è una scelta di progetto, definita caso per caso in base al rischio dell’azione, alla maturità del sistema e alla tolleranza dell’organizzazione. Si va dal human-in-the-loop stretto, in cui l’operatore approva ogni azione, al human-on-the-loop, in cui l’agente agisce e l’operatore monitora e può interrompere, fino alla conferma richiesta solo per le azioni ad alto rischio e all’automazione completa entro un perimetro definito. Sul piano tecnico ogni agente dispone di identità e credenziali proprie, privilegi minimi, limiti di spesa e di perimetro, log non modificabili e protezioni contro la prompt injection (istruzioni malevole inserite nei contenuti elaborati). La supervisione umana è efficace quando chi controlla dispone del contesto e del tempo necessari a valutare ciascuna decisione; un’approvazione richiesta a ogni passaggio, senza informazioni adeguate, diventa una conferma di routine. Ogni agente ha infine un responsabile, che decide se ampliarne o ridurne l’autonomia.
Le condizioni per un’adozione sostenibile
La governance definisce inventario degli agenti, classificazione del rischio in linea con l’AI Act europeo, ruoli, ciclo di vita e metriche in esercizio. La qualità dei dati incide sull’affidabilità: un agente che consulta fonti errate o obsolete produce risposte errate con lo stesso grado di sicurezza di quelle corrette. Servono perciò un responsabile della knowledge base, un chunking calibrato sul tipo di documento (la suddivisione dei testi in blocchi), metadati come data, autore e versione per filtrare le fonti autorevoli e una valutazione continua con un golden dataset di domande e risposte attese, che misuri correttezza e tasso di allucinazione. La riprogettazione dei processi stabilisce quali attività l’agente svolge per intero, quali prepara per una verifica e quali restano alle persone, con la formazione del personale sui limiti degli agenti.
Dalla teoria alla pratica: appuntamento il 5 novembre a Firenze
Costruire architetture agentiche efficaci richiede un percorso graduale. Si parte da pochi casi d’uso con valore misurabile e rischio contenuto e da un data assessment che precede la scelta dell’architettura. Si definiscono poi il livello di autonomia iniziale e i criteri di accettazione, si predispongono integrazione, orchestrazione e osservabilità prima di estendere il perimetro e si programmano revisioni periodiche, ampliando l’autonomia quando le metriche lo giustificano.
Questi aspetti sono fondamentali per orientarsi nell’implementazione dell’AI agentica in azienda. Per un confronto pratico, Omnia Group ha organizzato un workshop tecnico sul tema: l’appuntamento è il 5 novembre a Firenze, presso The Social Hub Belfiore. Visita la pagina ufficiale per maggiori informazioni e per iscriverti all’evento.
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