Agentic AI e trasformazione dei processi aziendali

L’evoluzione dell’intelligenza artificiale (AI) sta offrendo alle aziende manifatturiere nuove leve per trasformare i propri processi operativi. Tra queste, l’Agentic AI si configura come una svolta strategica per le imprese che, come GEWISS, puntano a un modello di business sempre più coerente con i principi di Industry 5.0.

Il concetto di Agentic AI fa riferimento a sistemi di intelligenza artificiale dotati di agency, ovvero della capacità di agire autonomamente verso un obiettivo eseguendo sequenze di azioni in ambienti dinamici e complessi.

A differenza dei modelli di AI tradizionali, limitati a risposte reattive a singoli prompt, gli agenti AI autonomi si distinguono per tre caratteristiche fondamentali:

• Autonomia: intesa come capacità di operare in modo indipendente, senza input continui da parte dell’utente.

• Memoria contestuale: ossia conservazione dello storico di interazioni, stati e informazioni rilevanti per apprendere e adattarsi nel tempo.

• Esplorazione: ovvero abilità di affrontare situazioni incerte o sconosciute, formulando strategie di risposta autonome.

Questo approccio evidenzia un cambio di logica radicale: si passa dal semplice prompting (in cui l’utente interroga ogni volta manualmente un Large Language Model)a una delegazione intelligente, nella quale l’obiettivo viene affidato all’agente, che lo persegue in modo iterativo e adattivo.

Tra i modelli di riferimento vi è il framework ReAct (reasoning and acting), che consente all’agente di alternare ragionamento e azione nella risoluzione di un problema.

Nel contesto industriale, gli agenti AI operativi trovano applicazione in diversi ambiti per supportare la creazione di processi più adattivi e personalizzati. Esploriamo a seguire i principali. 

Agenti AI in grado di elaborare dati provenienti da sensori IoT, individuare pattern anomali e suggerire interventi manutentivi in modo preventivo.

Assistenti intelligenti che consultano documentazione tecnica e storici di interazione per fornire risposte personalizzate e contestuali ai clienti.

Agenti AI con la capacità di analizzare scenari complessi, proporre piani di consegna dinamici o strategie di approvvigionamento più efficienti.

Un esempio concreto può aiutare a comprendere meglio le potenzialità operative dell’Agentic AI in ambito industriale. Immaginiamo di affidare a un agente intelligente il seguente obiettivo: ottimizzare le offerte commerciali per i “Top 10” clienti italiani nel prossimo trimestre.
 

• Autonomia | L’agente AI può gestire in modo indipendente diverse fasi del processo. Accede ai database aziendali per estrarre dati aggiornati relativi ai clienti, incrocia queste informazioni con i listini in vigore e con eventuali promozioni attive, quindi elabora proposte commerciali preliminari. Una volta pronte, esse vengono inoltrate automaticamente al referente di zona per la validazione o l’approvazione finale, senza necessità di un intervento manuale in ogni singola fase.

• Memoria contestuale | Nel costruire le proposte, l’agente AI analizza lo storico delle trattative di ciascun cliente: frequenza d’acquisto, volumi medi, margini applicati in passato, eventuali criticità emerse o risposte fornite a precedenti campagne promozionali. In tal modo, è in grado di proporre soluzioni coerenti con le aspettative del cliente e in linea con l’andamento della relazione commerciale.

• Esplorazione | Oltre a replicare logiche già note, l’agente è in grado di sperimentare nuove configurazioni di offerta. Può ad esempio proporre sconti mirati nel caso rilevi un calo inatteso degli ordini, oppure testare diverse combinazioni di bundle e pricing per valutare quali strategie risultano più efficaci su segmenti di clientela simili. Il tutto avviene in maniera controllata e tracciabile, con l’obiettivo di ottimizzare le performance senza compromettere la relazione commerciale.
   

L’adozione di agenti intelligenti aziendali non è più riservata ai grandi player del digitale. Di recente, la Agentic AI ha infatti registrato un’accelerazione significativa grazie alla democratizzazione degli strumenti di sviluppo, resa possibile da piattaforme no-code o low-code come Microsoft Copilot Studio e Salesforce Einstein 1 Studio.

Questi ambienti di progettazione offrono interfacce visive intuitive che consentono anche a profili non tecnici di creare e gestire agenti AI personalizzati. Grazie ad esse è possibile: 

• Progettare il comportamento dell’agente sulla base di obiettivi chiari.
• Definire i flussi decisionali da seguire nelle varie situazioni operative.
• Collegare l’agente a fonti informative aziendali come database, documentazione e CRM.
• Configurare regole, vincoli e logiche di intervento specifiche per il contesto di utilizzo. 

Un agente AI operativo e affidabile si fonda su una combinazione ben orchestrata di Large Language Models, tecniche di Retrieval Augmented Generation (RAG), memoria contestuale per garantire coerenza nelle interazioni, e connettori in grado di integrarsi con i sistemi aziendali esistenti (ERP, gestionali, CRM, ecc.). La sua capacità evolutiva dipende essenzialmente da tre fattori chiave: la qualità dei prompt ingegnerizzati, la chiarezza delle regole operative iniziali e la possibilità di apprendere iterativamente dai risultati ottenuti sul campo. 

 

Come accade per ogni trasformazione tecnologica profonda, anche la diffusione degli agenti AI autonomi solleva una serie di interrogativi rilevanti legati alla governance. Le imprese sono chiamate a definire in modo chiaro i confini operativi degli agenti, stabilendo chi è responsabile delle loro azioni, come si interviene in caso di errore e quali sono i meccanismi di controllo attivati lungo l’intero ciclo decisionale.

Diventa dunque fondamentale garantire che le decisioni prese in autonomia da un agente siano tracciabili, spiegabili e supervisionabili, soprattutto quando questi sistemi sono integrati in modo strutturale nei processi aziendali. 

La gestione consapevole dell’Agentic AI va considerata un presupposto necessario per ridurre al minimo qualunque rischio etico, legale e reputazionale, costruendo un rapporto equilibrato tra automazione e intervento umano.

L’Agentic AI si configura oggi come una leva strategica per tutte le aziende che mirano a rafforzare la propria intelligenza organizzativa e a innovare in profondità i propri processi. Lungi dall’essere meri strumenti esecutivi, gli agenti intelligenti possono diventare veri e propri co-protagonisti del sistema aziendale, capaci di alleggerire il carico operativo nelle attività ripetitive, migliorare la precisione nelle decisioni e generare nuovi livelli di efficienza, adattività e personalizzazione.

Scegliere di investire nella progettazione e nell’orchestrazione di agenti intelligenti - anche attraverso piattaforme accessibili come la già citata Microsoft Copilot Studio - significa costruire un ecosistema aziendale più resiliente e intelligente, che evolve continuamente in sintonia con le persone e con le trasformazioni dell’industria contemporanea. Una trasformazione che, per essere davvero efficace, dovrà necessariamente coniugare autonomia tecnologica e consapevolezza umana, aprendo la strada a un futuro in cui l’innovazione non sostituisce, ma potenzia.