24/12/2025
AI agentica: il segreto per rivoluzionare la produttività aziendale
Burinato (Innovaway): le imprese che assumono una posizione attendista rischiano di rimanere indietro, ma non va sottovalutato quelle che li adottano in modo frammentato e non strutturato
Una recente indagine di McKinsey denominata "The State of AI 2025", condotta in più di 100 Paesi, mostra che il 23% delle imprese ha già avviato il deployment di un sistema di AI agentica in almeno una funzione aziendale, mentre un ulteriore 39% è nella fase di sperimentazione. Antonio Burinato, Direttore Generale di Innovaway, evidenzia un paradosso emergente: "più agenti si adottano, più cresce la complessità". Le organizzazioni che attendono rischiano di perdere terreno, ma quelle che implementano agenti in modo isolato possono trasformare i tradizionali silos tecnologici in "silos intelligenti", generando flussi di alert disconnessi che richiedono comunque intervento umano.
Il problema principale è la mancanza di orchestrazione: agenti che operano in modo autonomo ma non comunicano tra loro. Quando un agente rileva un'anomalia, un altro ottimizza le scorte e un terzo elabora richieste normative, ognuno produce risultati validi ma isolati, aggravando la frammentazione anziché superarla. Secondo Burinato, "la vera rivoluzione consiste nel far collaborare questi agenti, creando un ecosistema dove si scambiano informazioni contestuali, coordinano azioni sequenziali e verificano reciprocamente la qualità dei risultati".
Un esempio concreto descrive il flusso di lavoro: l'agente che monitora le infrastrutture IT rileva una degradazione delle performance, avvisa immediatamente l'agente che analizza i log applicativi, il quale a sua volta interroga l'agente storico degli incident per identificare pattern ricorrenti; un agente supervisore controlla la coerenza dell'intera analisi e conferma le conclusioni. In pochi secondi il sistema produce una diagnosi completa, individua la causa radice, valuta l'impatto sui servizi e suggerisce azioni correttive con priorità.
Le applicazioni operative più avanzate si concentrano su tre ambiti:
- Observability intelligente end-to-end: agenti che osservano diversi livelli dello stack tecnologico e del business correlano automaticamente i dati, identificando non solo il sintomo ma anche la causa e l'impatto.
- Gestione proattiva degli incidenti: agenti orchestrati analizzano pattern storici e metriche in tempo reale per prevedere failure prima che si manifestino, con benefici per settori finanziari, pubblica amministrazione e retail.
- Operational intelligence da fonti non strutturate: agenti specializzati elaborano log, ticket, documentazione e feedback, estraendo insight che l'orchestrazione combina con dati strutturati per accelerare decisioni operative.
Oltre alla riduzione dei costi, l'orchestrazione multi-agente porta a una diminuzione significativa dei tempi di inattività non pianificati e a una risoluzione proattiva delle criticità, aumentando l'affidabilità dei servizi e garantendo continuità operativa in contesti dove il downtime può tradursi in perdita di opportunità di business e di reputazione. Inoltre, l'automazione intelligente libera risorse umane qualificate da compiti ripetitivi, consentendo loro di focalizzarsi su iniziative strategiche a maggior valore aggiunto, come l'innovazione dell'offerta o lo sviluppo di competenze distintive.
Realizzare questi benefici comporta sfide tecnologiche e di governance. Sul piano tecnico, sono necessarie architetture sofisticate che assicurino l'interoperabilità tra agenti basati su modelli diversi, la gestione degli stati condivisi e la resilienza a guasti parziali. Dal punto di vista organizzativo, è cruciale definire il numero di agenti, i loro ruoli, i limiti di autonomia decisionale e i momenti di supervisione umana, nonché stabilire la responsabilità quando le decisioni emergono dalla collaborazione di più agenti.
"A queste complessità si aggiungono vincoli normativi sempre più stringenti. In Europa, GDPR, DORA e AI Act impongono trasparenza, resilienza operativa e requisiti specifici sugli algoritmi. Un'orchestrazione efficace deve quindi assicurare una tracciabilità completa di ogni scelta, fornire meccanismi di spiegazione chiari anche per i non tecnici, e prevedere regole e momenti di supervisione e intervento umano chiaramente definiti. Questi requisiti diventano elementi di design che da una parte influenzano l'architettura stessa dei sistemi multi-agente; dall'altra richiedendo un approccio integrato dove competenze tecniche, organizzative, legali ed etiche devono dialogare fin dalle prime fasi di progettazione", conclude Burinato.
