Nel panorama tecnologico del 2026, l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese sta attraversando una profonda discontinuità evolutiva, segnando il passaggio definitivo dai modelli conversazionali a sistemi software complessi dotati di reale capacità di pianificazione ed esecuzione indipendente.
Questa transizione solleva una sfida di natura finanziaria e strategica: come valutare l’effettivo impatto economico di soluzioni non più confinate all’automazione rigida di singoli task? Calcolare correttamente il ROI dell’Agentic AI richiede il superamento dell’hype tecnologico per ancorare l’analisi aziendale a rigorosi criteri di sbarramento, all’efficienza architetturale e a metriche di business focalizzate sul valore finale del processo.
Secondo Gartner, l’Agentic AI non rappresenta una semplice estensione dei sistemi preesistenti, bensì una nuova frontiera che impone ai CIO di ridefinire le architetture complessive, modernizzare i modelli di governance e stabilire confini espliciti per l’autonomia decisionale delle macchine.
Indice degli argomenti
Che cosa rende unico il calcolo del ROI per l’Agentic AI rispetto al software tradizionale
La transizione verso i sistemi autonomi richiede una profonda revisione dei modelli economico-finanziari utilizzati storicamente per valutare gli investimenti in Information Technology.
A differenza del software tradizionale, dove la prevedibilità dei costi è legata ad architetture deterministiche, l’Agentic AI introduce una dimensione dinamica che modifica alla radice i criteri con cui vengono stimati costi, benefici e ritorno sull’investimento.
I limiti del modello di attribuzione dei costi basato sulle licenze standard
Nel software tradizionale, il Total Cost of Ownership (TCO) viene determinato prevalentemente sulla base di licenze standard fisse o tariffe ricorrenti calcolate sul numero di utenti (modelli SaaS seat-based). Questo paradigma risulta inadeguato di fronte alle architetture basate su agenti intelligenti. Secondo uno studio Gartner, l’adozione di questi sistemi introduce un rischio elevato di scalabilità non lineare dei costi, distaccandosi completamente dai modelli di spesa prevedibili a cui i CIO sono abituati.
I costi infrastrutturali dell’Agentic AI non dipendono dal numero di dipendenti che accedono a una piattaforma, bensì dall’intensità computazionale e dall’efficienza dell’orchestrazione.
La spesa è governata da tre vettori di rischio specifici:
- I cicli ricorsivi incontrollati, in cui gli agenti eseguono loop di calcolo ed esecuzione potenzialmente infiniti durante i processi di auto-correzione;
- Il paradosso di Jevons, per cui il progressivo calo del prezzo dei singoli token spinge le organizzazioni ad aumentare in modo massiccio il volume complessivo dei flussi automatizzati, generando una spesa netta superiore;
- L’aumento della memoria di contesto, che costringe gli agenti a reinviare continuamente l’intero storico delle transazioni per mantenere la coerenza logica, pagando ripetutamente per rileggere passaggi già elaborati.
Di conseguenza, i costi di calcolo fluttuano in base alla complessità degli obiettivi di business assegnati, rendendo i modelli di attribuzione tradizionali del tutto obsoleti.
Come quantificare il valore dell’autonomia decisionale e della riduzione dei colli di bottiglia
A differenza del software convenzionale, che si limita ad automatizzare sequenze fisse di operazioni, i sistemi agentici sono progettati per percepire l’ambiente circostante, prendere decisioni e raggiungere obiettivi con livelli di supervisione minimi o assenti.
Questo impone un cambiamento radicale nella misurazione dei benefici economici. L’analisi di Gartner “Emerging Tech: Agentic AI Adoption Trends and Future Industry Opportunities” evidenzia che, sebbene la riduzione diretta dei costi sia la motivazione principale che spinge i manager a investire in questa tecnologia, i benefici primari riscontrati nei casi d’uso reali risiedono in significativi guadagni di efficienza operativa e produttività complessiva.
Il valore dell’autonomia decisionale si manifesta nel risparmio di ore lavorative e nella capacità dei team aziendali di gestire volumi di lavoro superiori o di natura più strategica senza la necessità di incrementare l’organico, ottimizzando l’esperienza dei dipendenti e garantendo tempi di risoluzione nettamente inferiori.
La riduzione dei colli di bottiglia operativi si quantifica misurando la quota di interazioni e incidenti complessi risolti in modo completamente autonomo dall’orchestrazione della tecnologia, eliminando i tempi morti tipici dei passaggi di consegne manuali.
Per dimostrare la validità finanziaria e proteggere i margini, i C-level devono quindi spostare l’attenzione dalle metriche focalizzate sui singoli compiti e mappare l’impatto sul business in base alla capacità dei sistemi di sbloccare risorse specializzate da attività ripetitive, mitigando l’impatto della scarsità di talenti e accelerando il Time-to-Insight.
Il framework decisionale per il CIO: la matrice di valutazione degli investimenti
Per guidare l’assegnazione dei budget senza incorrere in valutazioni errate, i CIO devono adottare una matrice di valutazione che isoli i reali fattori di efficienza dei sistemi autonomi. Serve un framework analitico che indirizzi i C-level nel comprendere le reali determinanti di costo infrastrutturali, quantificare i benefici dell’orchestrazione autonoma e strutturare una roadmap di adozione capace di massimizzare e giustificare i ritorni finanziari nel medio periodo.
Indicatori di prestazione finanziari e metriche di efficienza dei flussi multi agente
Il consolidamento del ROI dell’Agentic AI richiede un passaggio netto dalle tradizionali metriche IT a indicatori focalizzati sul valore finale del processo.
Le valutazioni convenzionali tendono a focalizzarsi su unità tecniche, come il costo per milione di token; tuttavia, questo indicatore si rivela insufficiente poiché esclude le spese operative reali delle architetture multi-agente, che comprendono gli errori nei cicli ricorsivi, la riprogettazione dei flussi e le ore di validazione manuale.
I criteri di FinOps aziendali devono evolvere verso la misurazione del costo unitario per obiettivo completato o per singola transazione aziendale, un approccio che permette di verificare l’efficienza economica del sistema e funge da allarme finanziario in caso di improvvise esplosioni dei consumi computazionali.
Inoltre, un’analisi di Gartner evidenzia come un framework decisionale solido debba basarsi su criteri di sbarramento (stage-gate criteria) misurabili e specifici per il dominio di applicazione, evitando di fare affidamento sulle promesse commerciali.
La valutazione degli investimenti deve monitorare costantemente indicatori quali il tasso di accuratezza nell’esecuzione dei compiti, le soglie di falsi positivi e le percentuali di successo del ripristino automatico (rollback) in caso di errore. Questo rigore metrico impedisce l’espansione prematura delle architetture e contrasta il rischio di una paralisi dei progetti nella fase di pilota.
Risparmio di tempo uomo e riallocazione delle risorse su attività a valore aggiunto
La quantificazione dell’impatto sul capitale umano è una determinante essenziale per giustificare i ritorni finanziari. Quando l’organizzazione non possiede piena fiducia nei sistemi di automazione, si verifica un’allocazione errata dei talenti, poiché ingegneri e professionisti specializzati rimangono bloccati in compiti ripetitivi di correzione manuale, aggravando l’impatto della scarsità di competenze sul mercato.
La giustificazione economica dell’investimento si riflette direttamente sulle ore lavorative risparmiate, permettendo ai medesimi team aziendali di assorbire volumi di attività superiori o di dedicarsi a progetti a più alto valore strategico senza la necessità di effettuare nuove assunzioni.
Nel medio periodo, l’introduzione dell’Agentic AI non determina necessariamente una riduzione numerica del personale nelle funzioni impattate, ma impone una profonda riorganizzazione e riqualificazione dello staff.
Le risorse umane vengono riallocate verso ruoli di supervisione, gestione e orchestrazione delle reti di agenti. Questo modello di collaborazione integrato è fondamentale per preservare la conoscenza istituzionale e l’esperienza operativa interna, garantendo che il personale mantenga le competenze necessarie per intervenire tempestivamente e con efficacia qualora i sistemi autonomi si trovino di fronte a scenari complessi che superano il loro addestramento iniziale.
Le determinanti di costo nell’infrastruttura e nell’implementazione B2B
La pianificazione del ROI dell’Agentic AI deve considerare che le fatture relative ai semplici token grezzi rappresentano solo una frazione delle reali spese infrastrutturali complessive.
I costi occulti più significativi risiedono infatti nei livelli di orchestrazione, nella gestione dello stato e nei processi di recupero delle informazioni (Retrieval Layers). Quando più agenti collaborano all’interno di un’architettura interconnessa, la complessità degli scambi ricorsivi aumenta in modo esponenziale l’infrastruttura richiesta.
Costi computazionali, consumo dei token e scalabilità delle architetture agent to agent
Per mitigare questi costi e assicurare una scalabilità sostenibile, i CIO devono abbandonare la dipendenza esclusiva da modelli di frontiera centralizzati e adottare soluzioni architetturali modulari e decentralizzate.
Le strategie fondamentali includono il deployment di sistemi di instradamento adattivo (adaptive routing), capaci di classificare le richieste in base alla complessità del compito e indirizzarle al modello meno costoso in grado di completarlo.
A questo si aggiunge l’implementazione di livelli di caching dei dati nel workflow, per eliminare le chiamate ridondanti ai database e alle API durante i cicli di auto-correzione degli agenti. Infine, il trasferimento dei carichi di lavoro stabili verso modelli linguistici di piccole dimensioni locali (Small Language Models o SLM), ospitati internamente o su cloud privati, consente di stabilizzare la spesa a lungo termine, trasformando i costi variabili dei token in spese operative (OPEX) prevedibili.
Spese di integrazione con i sistemi legacy enterprise e governance dei dati
I costi di implementazione iniziale e di integrazione dell’Agentic AI possono superare i ritorni a breve termine se non supportati da un’architettura abilitante.
Secondo gli esperti di Gartner, la presenza di sistemi di record isolati (come PLM, ERP e MES) con modelli di dati disomogenei e regole di governance frammentate rappresenta uno dei principali ostacoli tecnici e finanziari.
La mancanza di una solida integrazione interdominio impedisce agli agenti di coordinarsi in modo affidabile, aumentando il rischio operativo complessivo.
Per evitare di ricreare silos informativi e subire il blocco del fornitore (vendor lock-in), le aziende devono investire nella modernizzazione delle piattaforme core attraverso architetture a microservizi componibili e un approccio rigorosamente API-first. Questo sforzo richiede l’adozione di standard e protocolli aperti per lo scambio di dati, che garantiscono l’interoperabilità multi-agente.
Parallelamente, la governance dei dati introduce ulteriori complessità economiche: gli ambienti in cui operano reti multi-vendor moltiplicano i punti di connessione API, espandendo la superficie di attacco a minacce specifiche come la Prompt Injection o il Model Poisoning.
Di conseguenza, il budget di implementazione deve necessariamente integrare le spese per la validazione della sicurezza cibernetica, il controllo dei privilegi di accesso per ciascun agente e il rispetto dei vincoli di sovranità dei dati nelle implementazioni transfrontaliere.
Come strutturare la roadmap di adozione per massimizzare i ritorni finanziari
L’implementazione di soluzioni autonome deve seguire un percorso sequenziale e incrementale, mirato a consolidare la fiducia nei sistemi prima di estenderne l’autorità nei processi aziendali.
Per garantire la sostenibilità economica dei progetti, CIO e IT Manager dovrebbero ancorare lo sviluppo a tappe intermedie rigorose, mitigando i rischi intrinseci dei sistemi non deterministici.
Mitigazione del rischio tecnologico attraverso progetti pilota e architetture decentralizzate
I CIO devono evitare un approccio binario all’autonomia: tentare di passare repentinamente da automazioni di base ad alti livelli di indipendenza decisionale su molteplici domini operativi contemporaneamente è un fattore primario di fallimento dei progetti.
La mitigazione del rischio si basa invece su una strategia di ingresso mirata (land-and-expand), che prevede l’integrazione del controllo di core workflow partendo da un singolo caso d’uso specifico, per poi aggiungere progressivamente ulteriori capacità e scenari.
Testare le vulnerabilità in un ambiente protetto
Prima del deployment definitivo nei sistemi aziendali, è necessario istituire una fase di validazione obbligatoria in ambiente protetto, ovvero un sandbox pipeline stage.
All’interno di questo perimetro, gli agenti operano in modalità ombra (shadow mode o simulazione tramite Digital Twin), elaborando dati reali di produzione senza la facoltà di eseguire azioni dirette.
Questa fase consente di fare misurazioni cruciali quali l’accuratezza nell’esecuzione dei compiti, le percentuali di falsi positivi e l’efficacia delle procedure di ripristino automatico (rollback) in caso di errore.
Sotto il profilo architetturale, l’adozione di strutture decentralizzate e componibili basate su standard e protocolli aperti e interfacce API-first garantisce la flessibilità necessaria per sostituire o aggiornare i modelli nel tempo, neutralizzando i costi derivanti dal vendor lock-in e tutelando l’investimento a lungo termine.
Il monitoraggio continuo delle performance per giustificare il budget nel medio periodo
Il consolidamento del ROI dell’Agentic AI nel medio e lungo periodo richiede la rendicontazione trasparente del valore generato rispetto alle risorse computazionali e organizzative allocate.
Per contrastare la paralisi dei progetti nella fase di pilota e giustificare la stabilità dei budget, l’analisi delle performance non può limitarsi al solo tracciamento dei costi di risparmio della forza lavoro.
È necessario documentare e presentare agli stakeholder aziendali un quadro di indicatori che evidenzino benefici operativi più ampi, quali la drastica accelerazione del Time-to-Insight, la contrazione dei tempi di risoluzione dei problemi, l’abbattimento del rumore di fondo generato dai falsi allarmi informatici e l’aumento della visibilità complessiva sui processi di business.
La roadmap di adozione deve prevedere, fin dalla progettazione iniziale, l’integrazione di strumenti per la rilevazione dei feedback operativi. Questi meccanismi di collaborazione integrata consentono agli specialisti umani di rifiutare le raccomandazioni degli agenti fornendo spiegazioni strutturate e inserendo nuovi vincoli operativi.
In questo modo, si evita il ripetersi dei medesimi errori sistemici e si abilita un apprendimento a circuito chiuso (Closed-loop Learning).
Il tasso di rifiuto delle azioni e il tasso di miglioramento progressivo del modello devono essere monitorati come KPI aziendali primari.
Infine, l’integrazione dei costi di calcolo all’interno delle pratiche di FinOps aziendali permette di monitorare costantemente il costo unitario per transazione completata. Questo monitoraggio funge da indispensabile dispositivo di sicurezza finanziaria per intercettare tempestivamente anomalie di spesa e dimostrare l’efficienza economica intrinseca del sistema su base continuativa.
FAQ: agenti AI
Cosa sono gli agenti AI e come funzionano?
Gli agenti AI sono sistemi autonomi intelligenti alimentati dall’intelligenza artificiale e progettati per eseguire compiti specifici in modo indipendente, senza necessità di intervento umano. Utilizzano tipicamente il machine learning (ML) e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per gestire conversazioni, prendere decisioni informate e intraprendere azioni mirate per raggiungere obiettivi specifici. Il loro funzionamento segue un ciclo di percezione, ragionamento e azione: percepiscono l’ambiente attraverso diversi canali, pianificano una sequenza logica di azioni e interagiscono attivamente con i sistemi aziendali. A differenza dell’AI tradizionale, gli agenti AI possono autoapprendere e migliorare continuamente le loro prestazioni, operando con una comprensione semantica profonda e capacità di azione sui sistemi di backend.
Quali sono le differenze tra agenti AI, chatbot tradizionali e AI generativa?
Gli agenti AI, i chatbot tradizionali e l’AI generativa differiscono significativamente nelle loro capacità e applicazioni. Gli agenti AI sono sistemi autonomi in grado di prendere decisioni, eseguire azioni complesse e apprendere dalle esperienze passate. Possono orchestrare processi end-to-end e utilizzare diversi strumenti per raggiungere obiettivi. I chatbot tradizionali sono più limitati, progettati principalmente per rispondere a domande predefinite senza vera comprensione o capacità di apprendimento autonomo. L’AI generativa, invece, si concentra sulla creazione di contenuti (testo, immagini, audio) basandosi su pattern appresi, ma tipicamente non ha la capacità di eseguire azioni nel mondo reale o di orchestrare processi complessi come fanno gli agenti AI.
Quali sono i principali casi d’uso degli agenti AI nelle aziende?
Gli agenti AI vengono utilizzati in vari settori aziendali per migliorare i processi e automatizzare i compiti. Nel customer service, possono gestire richieste di supporto e risolvere problemi in modo autonomo, come dimostrato da Banca d’Asti che ha ridotto a tre minuti il tempo medio di gestione delle richieste. Nelle vendite e marketing, orchestrano campagne, generano lead e personalizzano le esperienze cliente, come nel caso di Capri Group che ha implementato agenti AI per la consulenza di stile personalizzata. Nella gestione delle operazioni IT, automatizzano il monitoraggio dei sistemi e la risoluzione di problemi tecnici. Nello sviluppo software, gli sviluppatori li utilizzano per automatizzare attività ripetitive come codifica e debug. Nell’analisi dei dati, estraggono insight da grandi volumi di informazioni e nella gestione delle risorse umane ottimizzano i processi di reclutamento e formazione.
Quali sono i vantaggi e le limitazioni degli agenti AI?
Gli agenti AI offrono numerosi vantaggi tra cui l’automazione di compiti ripetitivi, liberando risorse umane per attività più complesse e strategiche; l’aumento della produttività grazie alla capacità di operare 24/7 senza interruzioni; la riduzione degli errori umani; e la capacità di processare grandi volumi di dati per generare insight significativi. Tuttavia, presentano anche alcune limitazioni: possono incontrare difficoltà con situazioni ambigue o nuove non presenti nei loro dati di addestramento; la qualità del loro funzionamento dipende fortemente dalla qualità dei dati su cui sono stati addestrati; richiedono una governance attenta per evitare bias o decisioni eticamente problematiche; e necessitano di un’infrastruttura tecnologica adeguata per funzionare efficacemente.
Quali sono i diversi tipi di agenti AI?
Gli agenti AI possono essere classificati in vari tipi basati sulle loro caratteristiche e funzionalità. I principali includono: agenti reattivi, che rispondono a stimoli immediati senza memoria del passato; agenti basati su modello, che mantengono una rappresentazione interna del mondo; agenti basati su obiettivi, che prendono decisioni per raggiungere specifici traguardi; agenti basati sull’utilità, che valutano le azioni in base al loro valore atteso; e agenti di apprendimento, che migliorano le loro prestazioni attraverso l’esperienza. Esistono anche classificazioni basate sul dominio applicativo, come agenti per il servizio clienti, agenti per l’analisi dei dati, agenti per marketing e vendite, e agenti per lo sviluppo software.
Come implementare efficacemente gli agenti AI in un’organizzazione?
Implementare efficacemente gli agenti AI richiede un approccio strategico che consideri vari fattori. È fondamentale iniziare con una chiara definizione degli obiettivi di business e identificare i processi che potrebbero beneficiare maggiormente dell’automazione. La qualità dei dati è cruciale: occorre assicurarsi che i dati siano puliti, strutturati e rappresentativi. È importante scegliere la tecnologia giusta in base alle esigenze specifiche, considerando fattori come il costo, la specializzazione del modello e la compatibilità con l’infrastruttura esistente. L’implementazione dovrebbe seguire un approccio incrementale, partendo con progetti pilota circoscritti e ad alto potenziale di impatto. Fondamentale è anche stabilire una governance chiara con ruoli e responsabilità ben definiti, e investire nella formazione del personale per sviluppare le competenze necessarie.
Quali piattaforme e strumenti sono disponibili per costruire agenti AI?
Numerose piattaforme e strumenti sono disponibili per costruire agenti AI. Tra questi troviamo framework come LangChain, LlamaIndex e BeeAI, che offrono componenti modulari per la creazione di agenti. Le principali aziende tecnologiche forniscono soluzioni complete: Oracle AI Agent Studio for Fusion Applications consente di creare, testare e distribuire agenti AI personalizzati su scala aziendale; IBM ha integrato il Model Context Protocol nel suo ambiente watsonx.ai, con policy di sicurezza che isolano i tool e ne monitorano l’uso; Exprivia ha sviluppato Stratega, una piattaforma agentica dotata di un orchestratore centrale che coordina team di agenti specializzati. Salesforce Agentforce è un’altra piattaforma che sta guadagnando popolarità, con casi di successo in diverse aziende italiane.
Come gli agenti AI stanno cambiando il ruolo degli sviluppatori software?
Gli agenti AI stanno rivoluzionando il modo di lavorare degli sviluppatori, rendendo lo sviluppo del software più veloce ed efficiente. Secondo un recente report di Salesforce, oltre il 90% degli sviluppatori è positivo riguardo all’impatto dell’AI sul proprio lavoro, e il 96% prevede un miglioramento nell’esperienza di sviluppo grazie all’AI. Più di quattro sviluppatori su cinque ritengono che gli agenti AI diventeranno strumenti essenziali quanto le tradizionali applicazioni software. Gli sviluppatori vedono negli agenti AI un’opportunità per focalizzarsi meno su attività ripetitive come codifica e debug, e più su compiti strategici e di maggior valore. Piattaforme agentiche specializzate stanno emergendo per orchestrare progetti complessi e ridurre il time-to-market, consentendo di gestire l’intero ciclo di vita del software, dalla definizione dei requisiti alla generazione del codice fino al testing.
Cos’è il Model Context Protocol (MCP) e come facilita l’integrazione degli agenti AI?
Il Model Context Protocol (MCP) è un protocollo open source introdotto da Anthropic nel 2024, progettato per standardizzare la comunicazione tra modelli AI e strumenti esterni. MCP consente agli agenti AI di accedere a funzionalità aziendali – come database, API REST, ambienti di sviluppo, sistemi legacy – senza dover scrivere codice personalizzato per ogni integrazione. La sua forza risiede nella modularità e nella riutilizzabilità: un server MCP può essere configurato una sola volta e poi utilizzato da diversi modelli e agenti AI, riducendo drasticamente i costi di sviluppo e manutenzione. MCP introduce un linguaggio comune tra modelli AI e strumenti aziendali, evitando soluzioni ad hoc e facilitando l’integrazione tra sistemi eterogenei. Questo approccio favorisce la creazione di librerie di strumenti aziendali condivisi tra team e consente di implementare controlli granulari su ogni tool per facilitare la compliance con policy aziendali e normative.
Quali sono i tre elementi fondamentali per creare un ecosistema di agenti AI nei processi aziendali?
Per creare un ecosistema di agenti AI nei processi aziendali, è fondamentale considerare tre fattori ispirati alla mente umana: reasoning, skillset e memoria. Il reasoning rappresenta la capacità dell’agente di elaborare informazioni e prendere decisioni logiche basate su dati e contesto. Lo skillset definisce le competenze specifiche che l’agente può utilizzare per eseguire compiti, come l’accesso a sistemi esterni, l’elaborazione di documenti o l’interazione con altri software aziendali. La memoria consente all’agente di mantenere il contesto delle interazioni passate e di apprendere dalle esperienze precedenti, migliorando progressivamente le sue prestazioni. L’elemento cruciale non è più solo la capacità di costruire sistemi avanzati, ma soprattutto la possibilità di integrare le soluzioni di Agentic AI nei processi aziendali in modo scalabile, governato e conforme alle normative emergenti.
Qual è l’importanza della qualità dei dati per il successo degli agenti AI?
La qualità del dato è un prerequisito tecnologico fondamentale per il successo degli agenti AI. Il vecchio mantra informatico “garbage in – garbage out” è oggi più attuale che mai: non importa quanto sia sofisticato l’algoritmo, tutto dipende dalla qualità e dalla sicurezza scientifica dei dati di ingresso. Dati scorretti producono risultati di nessun valore, a volte perfino pericolosi se portano a processi decisionali errati. La preparazione dei dati può richiedere fino all’80% del tempo in un progetto di data science, includendo attività come correzione di errori, gestione dei valori mancanti, rimozione di duplicati e armonizzazione dei formati. Per supportare efficacemente l’intelligenza artificiale, è necessario abbattere i silos di dati che impediscono di avere una visione d’insieme e limitano il potenziale dell’AI. Un’architettura dati abilitante per l’AI deve essere progettata per democratizzare l’accesso ai dati, facilitare la sperimentazione rapida e supportare il ciclo di vita completo dei modelli di machine learning.
Come creare un motore di ricerca basato su agenti AI per i dati aziendali?
Per creare un motore di ricerca basato su agenti AI per i dati aziendali, è necessario seguire alcuni passaggi fondamentali. Innanzitutto, occorre registrarsi alle API di un Large Language Model (LLM) esistente come ChatGPT, Claude o Gemini, ottenendo il token di autenticazione necessario per accedere alle funzionalità. La scelta del LLM deve considerare fattori come il costo, le differenze di pricing tra diverse versioni e la specializzazione del modello in base alle esigenze specifiche. Successivamente, si procede con l’addestramento del modello sui dati aziendali, inventariando il materiale digitale (documentazione, immagini, file di progetti) e definendo una pipeline di training che normalizzi i dati e li etichetti con label appropriate. Particolare attenzione va dedicata alla procedura di validazione per evitare over fitting. Infine, si sviluppa l’interfaccia utente del prompt, gestendo la logica per scomporre le richieste in token significativi e valutando la qualità del feedback da restituire all’utente, considerando sempre i costi dell’impiego di ulteriori chiamate alle API.
Quali sono le preoccupazioni di sicurezza legate agli agenti AI e come affrontarle?
La agent security è il nuovo baluardo della protezione dati. Gli agenti di intelligenza artificiale si diffondono in azienda e ampliano a dismisura la superficie esposta mostrando tutti i limiti degli strumenti di difesa tradizionali. Gli attaccanti hanno già imparato a sfruttare le debolezze intrinseche dell’agentic AI attraverso meccanismi di sfruttamento malevolo dei framework, falsificazione delle identità agentiche e dirottamento delle sessioni, che trasformano questi sistemi in veri e propri vettori d’attacco. Un agente AI è un ibrido tra uomo e macchina complesso da profilare a livello di identità, e questo crea grossi problemi di fiducia. Non ha sessioni utente classiche, non genera log nel senso tradizionale del termine e può agire in modo autonomo su diverse decine di sistemi contemporaneamente. Per affrontare queste sfide, è necessario implementare soluzioni di sicurezza specifiche per l’AI, che includano la protezione delle identità, la gestione degli accessi e l’osservabilità estesa dei sistemi.
Come gli agenti AI stanno trasformando il customer service e l’esperienza cliente?
Gli agenti AI stanno rivoluzionando il customer service, trasformandolo da un modello reattivo a uno proattivo e orientato all’obiettivo. A differenza dei chatbot basati su alberi decisionali rigidi, gli agenti AI operano con una comprensione semantica profonda e capacità di azione sui sistemi di backend. Ad esempio, Banca d’Asti ha implementato un contact center evoluto che ha ridotto a tre minuti il tempo medio di gestione delle richieste e a due giorni il tempo di onboarding delle nuove risorse, rispetto al mese precedentemente necessario. Lene, digital company di Enel, ha creato Goffredo, un agente AI che gestisce autonomamente il 75% dei contatti con i clienti, con un tasso di conversione del 40% dei lead generati. Capri Group ha implementato gli agenti AI Michael e Taylor per gestire le richieste di assistenza clienti, con risultati impressionanti: il 99% delle richieste di primo livello viene gestito in completa autonomia.
Qual è la relazione tra gli agenti AI e la RPA (Robotic Process Automation)?
Gli agenti AI e la RPA (Robotic Process Automation) sono tecnologie complementari piuttosto che sostitutive. Mentre la RPA è efficace per l’automazione di processi ripetitivi e basati su regole rigide, gli agenti AI eccellono nella gestione di situazioni che richiedono comprensione contestuale, adattabilità e capacità decisionale. Gli agenti AI dovrebbero essere introdotti quando serve prendere decisioni, mentre per i flussi di lavoro ordinari la RPA è spesso sufficiente. L’integrazione di RPA e AI permette di ottenere un valore superiore rispetto all’uso separato delle due tecnologie. Ad esempio, strumenti di AI generativa o machine learning possono potenziare i processi automatizzati, migliorando la capacità di risposta o altri aspetti operativi. La combinazione delle due tecnologie nelle varie fasi operative può liberare risorse umane da attività ripetitive per concentrarsi su attività di maggior valore, come la relazione con i clienti.
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