Tutto quello che devi sapere sugli agenti AI

Secondo l'Istat, nel 2025 il 16,4% delle imprese italiane con 10 o più dipendenti ha usato almeno una tecnologia di intelligenza artificiale. La media europea rilevata da Eurostat è del 20%, con la Danimarca al 42%, la Finlandia al 37,8% e la Svezia al 35%.

A frenare le imprese, prima di tutto, è la mancanza di competenze. Tra le aziende europee che hanno valutato l'AI e poi hanno rinunciato, sette su dieci citano l'assenza di expertise interna e l'Istat registra la stessa barriera in quasi sei aziende italiane su dieci.

In questo contesto, molte imprese rischiano di considerare l'intelligenza artificiale come uno strumento complesso, riservato a chi dispone già di competenze avanzate e risorse dedicate. In realtà, il valore dell'AI emerge soprattutto quando passa dall'essere un semplice supporto alla produttività a diventare un sistema capace di eseguire attività operative in autonomia.

È qui che entra in gioco il concetto di agente AI, una tecnologia progettata non solo per rispondere a domande, ma per portare avanti processi all'interno dell'organizzazione.

Un agente si distingue infatti da un chatbot perché porta a termine un compito dall'inizio alla fine. Ragiona sul contesto, gestisce le eccezioni e opera nei sistemi aziendali senza che qualcuno debba intervenire su ogni passaggio. Per funzionare gli servono tre capacità che vanno costruite insieme.

Deve capire, e qui lavora un modello linguistico. Deve sapere, e qui serve l'accesso alla conoscenza dell'azienda. Deve agire, e qui servono le integrazioni che gli permettono di aggiornare un gestionale, inviare una comunicazione o passare la pratica a un operatore.

Per costruire un agente AI si parte sempre dal processo originale. Prima si mappa il flusso com'è, si contano volumi e ore assorbite, si verifica che i sistemi coinvolti abbiano un punto d'accesso e si stima il ritorno.

Poi si progetta l'architettura, dove l'agente prende l'input, cosa fa nei casi standard, cosa fa quando non è sicuro e lo si costruisce per cicli di test su dati reali fino all'affidabilità concordata.

Solo a quel punto l'agente entra in produzione, dove resta monitorato su velocità, accuratezza ed errori. Con un agente ben progettato, i dati non escono mai dall'azienda e ogni cosa che l'agente fa resta registrata.

Quali flussi si prestano? Se un'attività si può spiegare a un nuovo assunto in una mattinata, un agente può impararla. E a differenza dei software gestionali, gli agenti digeriscono anche l'input disordinato. Ad esempio leggono il PDF scannerizzato male e la mail sgrammaticata, oppure capiscono la richiesta detta a voce con un accento stretto.

Un nostro cliente nel mondo dell'arredamento riceve più di cinquecento bolle di trasporto al giorno. Prima del nostro intervento qualcuno le apriva una per una, ricopiava i numeri nel gestionale e le confrontava con gli ordini. L'agente che abbiamo costruito riceve i documenti via mail, li legge anche quando arrivano fotografati o compilati a mano, estrae numeri e quantità, li incrocia con gli ordini e registra tutto a sistema. Gestisce da solo il 95% dei casi e il tempo di lavorazione per documento si è ridotto del 93%.

Per un altro cliente abbiamo automatizzato la lettura delle fatture e l'estrazione dei dati per la contabilità. Per un ingrosso di abbigliamento, invece, un agente prende le packing list dei fornitori, ognuna con un formato diverso, e le normalizza per il gestionale.

I documenti però sono solo l'inizio. C'è la conoscenza che le aziende accumulano per anni e poi non riescono più a ritrovare. Nel laboratorio di ricerca di un nostro cliente del settore alimentare circolano più di cinquecento ricette attive. Il nostro agente le ha indicizzate insieme alle schede tecniche e oggi i ricercatori gli chiedono in linguaggio naturale cosa contiene una formula, quali varianti esistono, come impostare una ricetta nuova. La ricerca sui dati interni ha raggiunto un'accuratezza del 100%, la proposta di nuove ricette l'89%, con un taglio del tempo sulle attività manuali superiore al 90%.

C'è poi il fronte clienti, dove il volume è ancora più alto. Per un cliente nel campo della mobilità elettrica stiamo portando in produzione due agenti vocali che rispondono al telefono in tre lingue, danno informazioni, qualificano i lead in arrivo dalle campagne e prenotano le chiamate con i commerciali. A ogni passaggio aggiornano il CRM.

Per citare un altro paio di esempi, un gruppo nel settore della comunicazione ci ha affidato la prima scrematura dei commenti social dei brand che segue, mentre per un e-commerce abbiamo collegato agli agenti i commenti social, il customer care e le trattative di reso, liberando metà del tempo di tre persone.

Ma gli agenti AI ormai performano bene anche dove il lavoro sembra meno meccanico. Una casa editrice nostra cliente pubblica manuali per i concorsi pubblici, e ogni volta che esce un bando nuovo o cambia una norma qualcuno in redazione deve accorgersene, capire quali volumi ne sono toccati e aggiornarli. Questo lavoro lo sta prendendo in carico un sistema di cinque agenti che monitorano bandi e novità normative, segnalano i contenuti impattati e preparano bozze di aggiornamento che i redattori approvano una a una.

Una società di consulenza ha invece automatizzato con noi il proprio motore commerciale, con agenti che cercano i prospect, li studiano, scelgono il momento e il canale giusto per il contatto, arricchendo il CRM a ogni interazione.

La domanda, quindi, non è più se l'intelligenza artificiale entrerà nei processi aziendali, ma dove iniziare e con quale metodo. Le tecnologie sono mature, i casi d'uso esistono e i risultati sono già misurabili in termini di tempo risparmiato, qualità del lavoro e capacità di gestire volumi crescenti senza aumentare i costi.

Per molte aziende il vero ostacolo più che tecnico è organizzativo: individuare i processi giusti, costruire le competenze necessarie e governare il cambiamento. Chi affronta questo percorso oggi accumula esperienza, dati e vantaggio competitivo; chi rimanda rischia invece di trovarsi a rincorrere un mercato che si sta muovendo più velocemente del previsto.

Gli agenti AI non sostituiranno le persone, ma cambieranno il modo in cui le persone lavorano. Le attività ripetitive, amministrative e di ricerca delle informazioni verranno progressivamente assorbite da sistemi capaci di operare in autonomia, lasciando spazio a decisioni, relazioni e competenze che continuano a richiedere giudizio umano. È probabilmente qui che si giocherà una parte importante della competitività delle imprese italiane nei prossimi anni.