L’evoluzione dell’intelligenza artificiale e i progressi del quantum computing stanno ridisegnando in profondità il panorama tecnologico. Per CIO, IT Manager e IT Director, questa convergenza non rappresenta semplicemente un nuovo trend, è un cambio di paradigma che richiede una revisione delle architetture IT, dei modelli operativi e delle competenze necessarie per guidare l’impresa nei prossimi anni.
Negli ultimi mesi, il concetto di AI agentica si è affermato come naturale evoluzione dell’AI generativa. Se la prima ondata di AI ha permesso di generare contenuti, sintetizzare informazioni e supportare attività di knowledge management, l’AI agentica introduce un livello completamente nuovo: la capacità di agire.
Gli agenti intelligenti non si limitano a rispondere a un prompt, ma comprendono obiettivi complessi, pianificano sequenze di azioni, interagiscono con sistemi aziendali, verificano i risultati e collaborano tra loro per portare a termine processi endtoend.
Indice degli argomenti
L’AI agentica come nuova infrastruttura operativa
L’AI agentica si basa su architetture multiagente in cui diversi agenti, specializzati in compiti specifici, lavorano in modo coordinato. Alcuni analizzano dati e contesto, altri eseguono attività operative, altri ancora svolgono funzioni di controllo qualità o supervisione. Questo modello consente di automatizzare attività complesse, adattarsi ai cambiamenti e migliorare nel tempo grazie ai feedback umani.
A differenza dei sistemi RPA tradizionali, rigidi e basati su regole, gli agenti sono capaci di ragionamento contestuale, autonomia decisionale e apprendimento continuo. Per le imprese, ciò significa poter scalare l’automazione a livelli prima impensabili, introducendo una forza lavoro digitale dinamica e distribuita.
Il ruolo centrale dei dati
Il valore dell’AI agentica dipende fortemente dalla qualità dei dati aziendali. Le organizzazioni che hanno adottato l’AI in modo superficiale, basandosi su dataset generici o non strutturati, hanno spesso ottenuto benefici marginali. L’AI agentica, invece, richiede:
- un accesso sicuro e governato ai dati interni,
- un data fabric capace di integrare fonti eterogenee,
- standard di qualità, lineage e sicurezza zerotrust,
- strumenti di AI verificabile per garantire trasparenza e auditabilità.
Senza una strategia dati solida, gli agenti non possono prendere decisioni rilevanti per il business né operare in modo affidabile.
Quantum computing: verso la “quantum utility”
Parallelamente, il quantum computing sta raggiungendo una maturità che lo rende sempre più rilevante per le imprese. Le roadmap dei principali player indicano che nei prossimi anni assisteremo a un’accelerazione verso la cosiddetta quantum utility, ovvero la capacità dei sistemi quantistici di risolvere problemi specifici con vantaggi concreti rispetto ai computer classici.
Le applicazioni più promettenti includono:
- ottimizzazione di supply chain complesse,
- simulazione di materiali e molecole,
- modellazione finanziaria avanzata,
- cybersecurity postquantum,
- risoluzione di problemi combinatori ad altissima complessità.
Il quantum non sostituirà il calcolo classico, diventerà una risorsa complementare per problemi che richiedono capacità computazionali oggi fuori portata.
L’AI Agentica come ponte verso il quantum computing
Quando parliamo di agentic AI e quantum computing, spesso li immaginiamo come due mondi separati: uno molto maturo e già pervasivo, l’altro ancora in fase di sviluppo. In realtà, se guardiamo con attenzione, l’AI agentica può diventare il ponte più naturale verso l’adozione del quantum computing nelle imprese. E questo per tre motivi fondamentali.
Il primo è la capacità di orchestrazione. L’AI agentica non è semplicemente un modello che risponde a un prompt: è un sistema che osserva, decide, pianifica, coordina risorse e strumenti. In un futuro in cui le aziende avranno a disposizione moduli quantistici – magari inizialmente piccoli, specializzati, con capacità limitate – servirà un livello di intelligenza in grado di capire quando ha senso usare il quantum, per quali problemi, e come integrarlo nei workflow esistenti. Gli agenti sono perfetti per questo: possono diventare il “cervello” che decide quando attivare un solver quantistico, quando restare sul classico, quando combinare i due approcci.
Il secondo motivo è la gestione della complessità. Il quantum computing non sarà mai una tecnologia “plug and play”. Richiede competenze nuove, modelli mentali diversi, una comprensione profonda di ottimizzazione, simulazione, probabilità. Le aziende non possono aspettarsi che ogni team abbia esperti quantistici. L’AI agentica può diventare un’interfaccia intelligente che traduce problemi aziendali in formulazioni adatte al quantum, nascondendo la complessità tecnica e democratizzando l’accesso. In altre parole, l’agente diventa un “interprete” tra business e tecnologia.
Il terzo motivo è la sperimentazione continua. Il quantum computing oggi è un territorio in evoluzione: hardware, algoritmi, piattaforme cambiano rapidamente. Le aziende che iniziano ora a sperimentare avranno un vantaggio enorme, ma serve un modo per farlo senza bloccare risorse o creare silos. Gli agenti possono automatizzare la sperimentazione: testare diversi approcci, confrontare performance classiche e quantistiche, documentare risultati, proporre miglioramenti. È un modo per costruire competenza interna in modo progressivo, senza aspettare la “maturità definitiva”.
La vera rivoluzione emergerà dall’integrazione tra AI agentica e quantum computing. Gli agenti intelligenti potranno diventare orchestratori naturali delle risorse quantistiche, decidendo quando un problema richiede capacità di calcolo quantistico, inviando task ai sistemi appropriati e verificando i risultati.
Questo modello ibrido – in cui calcolo classico, edge computing, cloud e quantum vengono combinati dinamicamente – apre la strada a un nuovo paradigma operativo:
- sistemi autonomi capaci di scegliere in tempo reale il miglior ambiente di calcolo,
- orchestrazione intelligente delle risorse,
- ottimizzazione continua dei processi,
- maggiore resilienza e scalabilità.
Le implicazioni per CIO e IT Director
Per le direzioni IT, questa convergenza comporta una serie di scelte strategiche che non possono essere rimandate. Le priorità includono:
- Ripensare l’architettura IT, integrando orchestratori multiagente, API quantistiche e modelli di calcolo ibrido.
- Rafforzare la governance dei dati, garantendo accesso sicuro e controllato agli agenti.
- Preparare la forza lavoro, introducendo nuove competenze e nuovi ruoli come l’AI Agent Orchestrator o il Quantum Integration Architect.
- Definire KPI chiari, misurando l’impatto dell’AI agentica e del quantum su efficienza, resilienza e timetomarket.
Fonti
- IBM Research – The Future of AI Agents and Hybrid Quantum Computing.
- McKinsey Technology Council – Tech Trends Outlook 2024.
- MIT Technology Review – AI Agents and the Rise of Autonomous Systems.
Nature – Quantum Computing: Current State and Future Directions.
