AI Agentica: Il prossimo gioco di efficienza da un trilione di dollari

Da LLM a Agenti IA

Le prestazioni dell’IA hanno cambiato il modo in cui percepiamo la capacità dei sistemi artificiali di interagire con le persone, in gran parte grazie al linguaggio quasi umano dei LLM (Modelli di Linguaggio di Grande Dimensione) come ChatGPT.

Già con questo livello di capacità, l’IA è in grado di assistere o addirittura sostituire gli esseri umani in compiti come traduzione, ricerca di dati, programmazione, ecc. Tuttavia, un nuovo livello di capacità dell’IA si sta sbloccando con gli Agenti IA. L’idea centrale degli agenti IA è creare IA che possano operare in modo indipendente in un determinato ambiente. Questo consente loro di agire da sole, senza bisogno di conferma o supervisione costante.

Ciò conferisce loro ruoli pratici molto diversi rispetto a quelli dell’IA generativa come i LLM o i generatori di immagini, che sono per lo più reattivi ai prompt creati dall’uomo.

In questo contesto, “ambiente” può indicare sia situazioni specifiche nel mondo reale—come un’auto su strada per un agente di guida autonoma—sia un “luogo” completamente virtuale, come una suite software specifica o un’interfaccia digitale.

Questo è il passo in cui l’IA evolve dal “Chattare” al “Fare”. Contrariamente ai LLM generalisti, gli agenti IA hanno spesso un ambito più limitato e ristretto. Questo li aiuta a essere più efficienti e affidabili nelle decisioni autonome, mentre un’IA generalista potrebbe facilmente deviare su un sentiero inatteso.

Gli agenti IA sono il passo successivo per rendere l’IA utile a migliorare l’efficienza di innumerevoli processi.

Spiegazione degli Agenti IA

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Gli Agenti IA sono una Nuova Scoperta o un’Evoluzione?

Queste caratteristiche pongono gli agenti IA un passo sopra le iterazioni precedenti degli strumenti IA, come assistenti e bot, grazie a capacità più proattive, autonomia e la capacità di gestire compiti complessi e multi-step.

Come una vera intelligenza, possono auto‑migliorarsi: apprendono dall’esperienza, adattano il loro comportamento in base al feedback e migliorano continuamente le loro capacità operative nel tempo.

Quindi, mentre i bot e gli assistenti IA possono soddisfare parte dei compiti assegnati a un agente IA, l’autonomia, l’approccio proattivo e l’alto livello di complessità distinguono gli agenti dalle precedenti forme di automazione. Questo li rende molto più simili a un vero lavoratore umano, almeno per il compito specifico per cui sono addestrati.

Come gli Agenti IA Autonomi Si Espanderanno nei Vari Settori

La vita moderna è piena di compiti ripetitivi che sono leggermente troppo complessi per semplici script di automazione ma noiosi per gli esseri umani. Questo rende gli agenti IA particolarmente rilevanti per flussi di lavoro altamente ripetitivi e basati sul giudizio—dalla guida di un cliente attraverso un algoritmo di risoluzione dei problemi alla guida di camion su un’autostrada.

A differenza degli esseri umani, tali agenti IA possono lavorare 24/7 e scalare istantaneamente senza costi aggiuntivi.

Esistono molti modi per classificare il livello che abbiamo raggiunto nelle capacità dell’IA. In generale, le metriche tendono a confrontare la capacità dell’IA con quella della popolazione umana generale. I più recenti agenti IA stanno raggiungendo le competenze del 50‑90% della popolazione in compiti specifici e di dominio ristretto.

Questi agenti “Livello 2‑3” sono solitamente considerati un punto medio nel progresso dell’IA, e solo l’inizio per AGI (Intelligenza Artificiale Generale).

L’architettura emergente consiste nel costruire molti agenti IA specializzati e farli gestire ciascuno un compito specifico a un livello comparabile a quello di un lavoratore umano. Per flussi di lavoro più complessi, una serie di agenti IA agirà successivamente, collaborando per eseguire il lavoro più ampio suddividendolo in sotto‑compiti più piccoli.

Gli agenti personalizzati, sviluppati internamente con l’aiuto di piattaforme IA, probabilmente diventeranno più comuni man mano che gli agenti di codifica riducono la complessità dello sviluppo di app aziendali.

Aumentare l’Efficienza di IA e Umani Contemporaneamente

Un altro vantaggio degli agenti IA rispetto a un’IA più generale è l’efficienza. Mentre eccellono in un compito, non sono gravati da capacità estranee.

Ad esempio, un agente IA dedicato potrebbe guidare un’auto come un umano senza possedere le altre capacità umane di ragionamento. Potrebbe “comprendere” le strade, ma non sarebbe adatto a una buona conversazione, a generare un’immagine da un prompt o a gestire grandi database.

Di conseguenza, il modello richiede meno memoria e potenza di calcolo per funzionare. Questo riduce a sua volta i requisiti hardware e l’energia consumata per svolgere il suo compito.

Quanto Autonomia?

La maggiore autonomia degli agenti IA è il loro punto di forza più grande, ma può anche rappresentare una barriera all’adozione.

Perfino un agente IA altamente competente e affidabile potrebbe non essere considerato completamente affidabile per prendere decisioni che hanno un impatto elevato sul mondo reale. È una cosa impostare un chatbot migliorato per gestire il servizio clienti; è un’altra lasciarlo gestire la busta paga di migliaia di dipendenti.

È probabile che la crescita parallela nella qualità delle decisioni IA e nella familiarità con esse consentirà alle autorità di concedere più libertà al processo decisionale dell’IA. Tuttavia, ciò apre interessanti questioni legali ed etiche riguardo alla responsabilità delle azioni dell’IA.

È necessario definire un quadro giuridico chiaro. Per esempio, se un’auto a guida autonoma si schianta, è il fornitore dell’agente IA a essere responsabile? Man mano che l’autonomia aumenta, le decisioni impattano persone reali e diventano costose questioni di responsabilità.

Questo riguarda anche il problema dell’uso improprio, come il furto d’identità o le frodi automatizzate. Si tratta di questioni legislative, ma il progresso tecnologico spesso supera la regolamentazione.

Il Futuro degli Agenti IA

Gli Agenti IA Possono Diventare Generalisti Ristretti?

Come spiegato, i primi agenti IA sono ristretti per essere efficienti e affidabili. Tuttavia, gli agenti IA di livello superiore richiederanno una comprensione del contesto, memoria delle decisioni passate e continuità del compito.

Inizialmente, ciò potrebbe avvenire con l’aiuto di un umano, che diventa più un “direttore d’orchestra” delle IA agentiche piuttosto che svolgere il compito direttamente. Naturalmente, rimuovere il lavoro umano dall’equazione è l’obiettivo finale per migliorare l’efficienza.

Ad esempio, un’IA che esegue una diagnosi in un ospedale dovrà analizzare immagini mediche, comprendere testi o voci che descrivono i sintomi, integrare risultati di test medici e la storia del paziente, e trovare la letteratura scientifica pertinente—tutto in una volta. Dovrà poi combinare questi dati in modo intelligente.

Applicazioni Finanziarie

Alcuni settori sono scettici riguardo alla rimozione degli umani dal ciclo decisionale, in particolare manifattura o assistenza sanitaria dove gli errori possono essere letali. Tuttavia, un settore sta abbracciando gli agenti IA con entusiasmo: la finanza.

La maggior parte del mondo finanziario utilizza già alti livelli di automazione, dai sistemi di trading alla rilevazione delle frodi. Le fintech sono ancora più aperte all’AI agentica, poiché la loro esistenza dipende dall’automazione dell’efficienza finanziaria. Un miglioramento dell’efficienza in un’industria che gestisce trilioni può rapidamente tradursi in un’espansione redditizia dei margini.

Ad esempio, un agente può concentrarsi sul compito dispendioso di riconciliazione (confronto di estratti conto bancari, fogli di calcolo e registri). Le aziende di medie dimensioni possono spendere oltre 300 ore all’anno solo per la riconciliazione bancaria. Sebbene i fogli di calcolo possano automatizzare parti di questo, sono fragili. L’AI agentica offre maggiore flessibilità e capacità di ragionamento per gestire eccezioni e dati non strutturati.

Investire nell’AI Agentica

ServiceNow

ServiceNow (NOW ) è una piattaforma di cloud computing fondata nel 2003, dedicata alla creazione e gestione di flussi di lavoro aziendali automatizzati. Da una base consolidata di clienti di automazione aziendale, l’azienda è passata completamente all’AI agentica.

Consente alle aziende di utilizzare i suoi agenti IA, nonché di personalizzarli o crearne di nuovi da zero usando low‑code e “vibe coding” (lasciando che un’IA scriva il codice seguendo i prompt di un umano).

Il punto di forza di ServiceNow è che non è “legato” a una tecnologia IA specifica e può integrarsi negli strumenti digitali e nei flussi di lavoro esistenti delle aziende. Fornisce inoltre un’interfaccia affidabile per centralizzare la gestione di un numero crescente di agenti IA.

La governance dell’IA è ridefinita, con un hub centrale per gestire, monitorare e ottimizzare gli Agenti IA—che siano nativi o di terze parti. E a differenza degli ecosistemi chiusi, ServiceNow è agnostico rispetto ai LLM e profondamente integrato con NVIDIA (NVDA ), hyperscalers e un fiorente ecosistema IA—offrendo alle imprese il pieno controllo per rendere a prova di futuro la loro strategia IA.

L’obiettivo di questi agenti è migliorare i margini delle aziende rendendole più efficienti—automatizzando compiti IT, semplificando le risorse umane, gestendo richieste di assistenza clienti di routine e accelerando lo sviluppo di app.

L’azienda, con più di 20 anni, continua a crescere rapidamente, con oltre il 20% di crescita dei ricavi anno su anno alla fine del 2025. Notevolmente, i gruppi di clienti esistenti stanno costantemente aumentando il loro utilizzo, portando a un’espansione del ACV (Valore Annuale del Contratto). I tassi di rinnovo rimangono costantemente tra il 95% e il 97%, rendendo i ricavi altamente prevedibili.

L’azienda è riuscita a creare solidi margini operativi e flusso di cassa libero, riflettendo la sua base di costi relativamente bassa rispetto ai ricavi ricorrenti.

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