AI Agents: l’inizio di una nuova intelligenza operativa

In un’epoca in cui l’intelligenza artificiale è passata dall’essere una promessa teorica (ricordo i primi chatbot in grado di fare qualcosa con la volontà di essere ottimi risponditori) a una realtà diffusa, emerge una nuova generazione di sistemi capaci non solo di comprendere e rispondere, ma di agire. Gli AI agent rappresentano questa evoluzione: software intelligenti o vere e proprie piattaforme, progettate per interagire con l’ambiente digitale e fisico, prendere decisioni autonome e perseguire obiettivi in modo dinamico.

Più che strumenti, questi agenti diventano veri e propri attori nel tessuto tecnologico delle imprese, aprendo scenari inediti e, allo stesso tempo, interrogativi profondi.

Dal task-oriented al goal-driven

Il passaggio dai sistemi task-oriented agli agenti goal-driven rappresenta un cambiamento concettuale radicale. Mentre molte soluzioni AI tradizionali si limitano a svolgere compiti specifici in risposta a comandi o input, gli AI agent sono progettati per raggiungere un fine, e lo fanno pianificando, scegliendo, talvolta sbagliando e correggendosi. Questa capacità si fonda su una struttura modulare in cui diverse componenti dal recupero delle informazioni alla capacità di utilizzare strumenti esterni collaborano per guidare l’azione.

A ciò si aggiunge l’impiego dei modelli linguistici di grandi dimensioni, che offrono agli agenti una comprensione testuale raffinata e la possibilità di interagire in linguaggio naturale. Tuttavia, l’adozione esclusiva di LLM non basta per garantire una vera autonomia operativa: la capacità di decidere in contesti complessi, dove la logica non è lineare e gli obiettivi si sovrappongono, richiede l’integrazione di tecniche eterogenee, da motori di ottimizzazione a grafi causali, fino a modelli predittivi più robusti.

Non un singolo modello, ma un ecosistema

Un errore comune è pensare agli AI agent come estensioni di un singolo modello di intelligenza artificiale, quando in realtà rappresentano sistemi complessi, strutturati per compiere azioni in ambienti mutevoli. La metafora dell’agente come “aereo” e del modello AI come “motore” è particolarmente utile: il motore può essere potente, ma senza fusoliera, comandi, sensori e strumenti di bordo, il volo non è possibile.

Un AI agent integra infatti moduli dedicati alla percezione del contesto, alla memoria, alla pianificazione, all’interazione con applicazioni e strumenti esterni, fino a meccanismi di auto-riflessione e correzione. Alcuni sono già capaci di “pensare a più passi” di scrivere codice eseguibile o di orchestrare flussi complessi. Tuttavia, queste capacità, pur impressionanti, non sono ancora sufficienti per affrontare in piena autonomia le decisioni che caratterizzano i contesti aziendali reali.

Il ruolo dei sistemi multiagente

Accanto agli agenti singoli, stanno emergendo architetture distribuite composte da più agenti che cooperano o addirittura competono per risolvere problemi complessi. I sistemi multiagente (MAS) si rivelano particolarmente efficaci in ambienti dinamici e frammentati, come la logistica, l’energia o la sanità, dove nessun singolo agente ha una visione completa o un controllo centrale. In queste configurazioni, ogni agente ha un ruolo: può fungere da coordinatore, esploratore, attuatore o risolutore, contribuendo al risultato collettivo attraverso interazioni continue. Questo tipo di intelligenza distribuita, se ben progettata, può dare origine a comportamenti emergenti, spesso non programmati ma funzionali.

Tuttavia, proprio questa imprevedibilità richiede sistemi di monitoraggio, test e controllo molto rigorosi. Gli MAS non sono semplici da costruire e, senza un’architettura solida, rischiano di generare conflitti o risultati incoerenti.

Agenti AI, stato attuale e limiti

Nonostante l’entusiasmo, gli AI agent mostrano ancora una maturità limitata, soprattutto quando si tratta di decisioni critiche e contestualizzate. Il principale ostacolo è la difficoltà di adattare il comportamento dell’agente al contesto specifico dell’impresa: ogni azienda ha processi interni strutturati e a volte non strutturati, dati e obiettivi unici, che richiedono una personalizzazione profonda. Inoltre, la mancanza di veri e propri “modelli del mondo” impedisce agli agenti di costruirsi una rappresentazione dinamica dell’ambiente in cui operano, limitando la loro capacità di apprendere in modo continuo e adattarsi davvero.

A tutto questo si aggiungono preoccupazioni crescenti sul fronte della sicurezza e della responsabilità. Gli agenti operano spesso su dati sensibili, possono accedere a sistemi interni e agire in modo autonomo: se non correttamente governati, possono generare errori, violazioni della privacy o perfino decisioni legalmente discutibili. È per questo che si parla sempre più di necessità di “guardrail” etici e tecnici: linee guida, protocolli di controllo e criteri di trasparenza che rendano questi strumenti affidabili e verificabili o di dati sintetici per l’addestramento.

Verso un approccio modulare

Per le aziende che vogliono avvicinarsi a questo nuovo paradigma, non è necessario né auspicabile né costruire tutto da zero. Piuttosto, è fondamentale adottare un approccio modulare, che permetta di integrare componenti diversi, anche eterogenei, in modo flessibile. È importante investire su asset strutturali che saranno rilevanti nel tempo, come la qualità dei dati, la disponibilità di ambienti simulativi per addestrare e testare gli agenti, la presenza di sistemi aperti e interoperabili.

Al centro di tutto ci devono essere modelli decisionali trasparenti e aggiornabili, in grado di supportare l’azione dell’agente senza oscurarne la logica. Solo costruendo una base solida, fatta di tecnologia, governance e visione, le imprese potranno davvero sfruttare l’intelligenza degli agenti per potenziare i processi, prendere decisioni migliori e affrontare sfide complesse con strumenti nuovi. Quindi ancora una volta ritorna il concetto di governabilità della macchina.