L'agentic AI può sembrare un sinonimo di "agenti AI", ma in realtà non è così. Entrambe prevedono che l'intelligenza artificiale svolga compiti in modo indipendente, ma differiscono per modalità operative e livello di autonomia:

• Agentic AI 

L'agentic AI opera con un grado di autodeterminazione superiore: analizza costantemente le informazioni, adatta le proprie strategie e prende decisioni senza attendere input umani. È in grado di identificare obiettivi, suddividerli in compiti e perfezionarne l'approccio in base a nuovi dati. A differenza dei sistemi di AI tradizionali, non è limitata a un set fisso di istruzioni; si adatta dinamicamente al cambiamento delle condizioni.

• Agenti AI 

Gli agenti artificiali sono progettati per svolgere compiti specifici e operano all'interno di parametri ben definiti. Pur potendo raccogliere dati, elaborare informazioni ed eseguire azioni, si basano su regole preimpostate o comandi esterni per funzionare in modo efficace. Molti agenti AI incorporano funzionalità dimachine learning (ML), ma il loro processo decisionale è limitato a obiettivi prestabiliti. Non modificano proattivamente i propri obiettivi né ridefiniscono i metodi, a meno che non sia richiesto.

In altre parole, gli agenti AI operano entro confini stabiliti; l'agentic AI adotta un approccio più ampio e adattivo. 

Come per l'agentic AI e gli agenti AI, c'è chi tende a raggruppare agenti AI e chatbot come se fossero la stessa tecnologia. In realtà, le differenze possono essere riassunte così:

• Agenti AI 

Gli agenti AI gestiscono interazioni più complesse rispetto ai chatbot, integrandosi spesso con sistemi esterni per svolgere funzioni specifiche. Tuttavia, come affermato in precedenza, non ridefiniscono autonomamente i propri obiettivi né si adattano oltre i modelli di apprendimento predefiniti.

• Chatbot 

I chatbot sono progettati principalmente per la conversazione, utilizzando script predefiniti o machine learning per generare risposte. Eccellono nel rispondere alle domande, guidare gli utenti attraverso i workflow e automatizzare le interazioni di base; tuttavia, sebbene alcuni chatbot AI avanzati riconoscano il contesto e migliorino le loro risposte nel tempo, in genere non analizzano dati esterni né intraprendono azioni al di là delle attività di conversazione.

Infine, vale la pena confrontare l'agentic AI e l'AI generativa (GenAI). La GenAI punta alla creazione di contenuti, mentre l'agentic AI è progettata per agire e prendere decisioni in autonomia:

• Agentic AI

Pur potendo utilizzare modelli di AI generativa nel proprio processo decisionale, la sua funzione principale è agire e adattarsi, non generare contenuti.

• AI generativa

La GenAI è specializzata nella produzione di output (testi, immagini, audio e codice) basati su schemi appresi da grandi set di dati. Risponde ai comandi degli utenti, ma non stabilisce i suoi obiettivi né agisce in modo indipendente. Alcuni modelli possono affinare le risposte nel tempo, ma l'AI generativa non è in grado di pianificare, ragionare o prendere decisioni al di fuori del suo compito specifico, la creazione di contenuti.

Definire l'agentic AI in contrasto con altre tecnologie simili è solo l'inizio. Per comprendere appieno le sue potenzialità e come applicarla al meglio per risolvere sfide a livello aziendale, vale la pena analizzare le caratteristiche distintive dell'agentic AI. Queste funzionalità consentono all'AI di operare in modo indipendente, mantenendo al contempo responsabilità e controllo: 

• Processo decisionale  

L'agentic AI elabora enormi quantità di informazioni per determinare la strategia migliore, senza bisogno di input costante da parte dell'essere umano. Valuta i dati disponibili, considera molteplici fattori e seleziona la risposta più appropriata in base agli obiettivi che sono stati forniti. 

• Risoluzione di problemi  

L'agentic AI dotta un approccio strutturato e probabilistico per affrontare sfide complesse. Percepisce l'ambiente, analizza le opzioni, esegue azioni e perfeziona il proprio metodo attraverso l'apprendimento continuo. 

• Autonomia  

Una caratteristica essenziale dell'agentic AI è la capacità di operare con una supervisione minima. Non richiede istruzioni passo passo per completare le attività, bensì segue obiettivi onnicomprensivi. 

• Interattività e controllo  

Autonomia non significa funzionare senza interazione e in maniera separata: l'agentic AI interagisce con persone, sistemi e altri componenti AI per affinare le proprie azioni. Può raccogliere feedback dagli utenti e modificare il proprio approccio sulla base di una supervisione umana. Allo stesso tempo, meccanismi di sicurezza integrati garantiscono che l'AI resti allineata agli standard etici e organizzativi.

• Pianificazione  

I modelli di agentic AI possono gestire workflow multifase, suddividendo gli obiettivi in attività strutturate di dimensioni più piccole. Valutano dipendenze, anticipano potenziali ostacoli e adeguano le strategie di esecuzione in base al cambiamento delle condizioni.

• Privacy dei dati  

Poiché interagisce con le informazioni sensibili, l'agentic AI deve adottare misure rigorose per la sicurezza informatica e la privacy dei dati. Ciò include crittografia dei dati archiviati e trasmessi, applicazione dei controlli degli accessi e garanzia di conformità alle normative di settore e alle policy aziendali ecc. 

• Monitoraggio di comportamenti dannosi  

L'agentic AI deve essere monitorata costantemente per prevenire azioni indesiderate o dannose. Ciò include rilevare potenziali bias nei processi decisionali e identificare anomalie che possono indicare una violazione dei dati. 

• Registrazione degli audit e tracciabilità  

Per garantire la responsabilità, l'agentic AI deve mantenere registri dettagliati delle fonti dei dati e delle azioni intraprese. Questi registri consentono alle organizzazioni di tracciare il modo in cui sono state raggiunte le conclusioni, semplificando l'indagine e il perfezionamento del comportamento dell'AI. 

• Monitoraggio delle prestazioni  

Come qualsiasi ecosistema aziendale, l'agentic AI richiede una valutazione costante delle prestazioni. Le organizzazioni sono tenute a tenere traccia di metriche chiave e KPI aziendali pertinenti. Monitorare le performance consente di orientare eventuali ottimizzazioni man mano che il modello di AI evolve.

Come abbiamo detto, l'automazione non è una novità. L'agentic AI la porta in una nuova direzione, cambiando ciò che è possibile. Grazie alla sua capacità di agire in modo più indipendente rispetto ai modelli tradizionali, offre una serie vantaggi concreti per le aziende: 

• Aumento dell'efficienza e della produttività 

Gestendo processi complessi e dispendiosi in termini di tempo con un intervento minimo, l'agentic AI crea opportunità per le persone di dedicare più tempo e risorse ad attività di maggior valore. 

• Miglioramento dell'esperienza di clienti e dipendenti 

Grazie alla capacità di interpretare il contesto e adattare le risposte, l'agentic AI garantisce interazioni più personalizzate. I clienti ricevono un supporto più rapido e pertinente, mentre i dipendenti beneficiano di assistenza intelligente per le decisioni e diworkflow ottimizzati. 

• Collaborazione e responsabilizzazione strategica essere imano-AI  

L'agentic AI non sostituisce l'essere umano nei suoi ruoli, ma diventa un partner intelligente che si integra nei processi esistenti. Supporta la ricerca, suggerisce soluzioni e potenzia l'ottimizzazione dei workflow. Usata correttamente, l'agentic AI diventa uno strumento affidabile per tutta l'organizzazione. 

• Specializzazione avanzata 

L'automazione tradizionale applica regole generiche a più attività, mentre l'agentic AI rende possibile l'iper-specializzazione. Le aziende possono implementare agenti AI dedicati a responsabilità di nicchia, fondamentalmente qualsiasi responsabilità, purché basata su dati di addestramento adeguati, senza rivoluzionare l'infrastruttura. 

• Innovazione 

L'agentic AI analizza rapidamente enormi set di dati, identifica modelli e testa più di una soluzione, accelerando il rilevamento e la risoluzione dei problemi. Nei settori orientati alla ricerca, favorisce la sperimentazione, aiutando le aziende a ottenere dati approfonditi e a perfezionare strategie più velocemente rispetto ai team composti da persone.

• Scalabilità 

L'agentic AI si adatta all'evoluzione delle esigenze aziendali. Offre flessibilità senza richiedere continue riconfigurazioni.

Non c'è dubbio che l'agentic AI abbia il potenziale di trasformare il modo in cui le aziende operano. Tuttavia, come ogni tecnologia avanzata, presenta alcune sfide: 

• Dati e strumentazione 

L'agentic AI dipende dall'accesso a dati puliti, ben strutturati e dagli strumenti adeguati per eseguire le attività. Se i dati sono incompleti, incoerenti o obsoleti, la capacità decisionale dell'AI è compromessa. Allo stesso modo, senza adeguate integrazioni con software e API aziendali, l'agentic AI potrebbe incontrare difficoltà ad agire in modo efficace all'interno di un ambiente aziendale. 

• Addestramento sui workflow 

Se i workflow sono poco chiari o applicati in modo incoerente, l'agentic AI avrà una comprensione limitata di come eseguire le attività. Senza dati di addestramento strutturati, il sistema richiederà probabilmente un intervento umano significativo per funzionare correttamente. 

• Cooperazione e gestione degli agenti AI  

Molti casi d'uso aziendali prevedono più agenti AI che lavorano insieme, ma garantire una collaborazione efficace può essere complesso. Potrebbe essere necessario un sistema di orchestrazione dettagliato per evitare che le interazioni diventino inefficienti o addirittura controproducenti. 

• Autonomia e supervisione  

L'agentic AI può operare in modo indipendente, ma questa autonomia deve essere bilanciata con una supervisione umana. Se lasciata senza controllo, l'AI può intraprendere azioni non allineate agli obiettivi aziendali o alle linee guida etiche. Le organizzazioni devono implementare misure di sicurezza per garantire che le decisioni basate sull'AI rimangano all'interno dei parametri stabiliti e siano coerenti con gli obiettivi aziendali.

• Trasparenza e affidabilità  

I sistemi di agentic AI spesso operano come "scatole nere", rendendo difficile capire come vengono prese le decisioni. Quando le azioni guidate dall'AI mancano di spiegazioni chiare, l'affidabilità del sistema diminuisce. Le aziende devono adottare meccanismi di interpretabilità per consentire agli utenti di validare le decisioni dell'AI. 

• Sicurezza e privacy  

Integrare l'agentic AI negli ecosistemi aziendali aumenta l'esposizione a determinati rischi di sicurezza. Le AI che gestiscono informazioni sensibili devono essere protette da violazioni dei dati e accessi non autorizzati. Una strategia di sicurezza IT efficace e completa deve essere implementata ovunque operi un'agentic AI.

• Generalizzazione oltre ambiti ristretti  

L'agentic AI funziona bene in ambienti definiti, ma potrebbe incontrare difficoltà con attività al di fuori dei dati di addestramento, producendo risultati imprecisi o non adattandosi quando necessario. Per mitigare questo rischio, le organizzazioni sono chiamate a implementare controlli che rilevino quando l'AI opera fuori dal proprio ambito, in modo da poter assegnare le decisioni a operatori in carne e ossa. 

• Spiegazione delle decisioni  

Senza una chiara motivazione delle scelte, l'agentic AI può creare confusione o generare errori difficili da correggere. I modelli decisionali devono essere strutturati in modo da consentire agli utenti di tracciare la logica dell'AI. In assenza di questo, le aziende potrebbero incontrare difficoltà nel risolvere comportamenti imprevisti.

Oggi le aziende si affidano a un mix di strumenti di automazione, analisi predittiva e supervisione umana, ma con l'aumento delle esigenze cresce anche la necessità di sistemi capaci di gestire la complessità con un intervento minore. L'agentic AI colma questa lacuna. Non solo porta a termine i compiti, ma gestisce attivamente i workflow e apporta modifiche strategiche. Questo la rende una risorsa fondamentale in settori diversi:

• Information Technology  

L'agentic AI può monitorare i sistemi IT (Information Technology) per rilevare problemi di prestazioni e automatizzare la risoluzione. Identifica modelli nel comportamento dei sistemi, prevede possibili guasti e applica azioni correttive prima che si verifichino interruzioni, migliorando i tempi di attività e laresilienza operativa. 

• Sicurezza e rischio  

Nella sicurezza IT, l'agentic AI monitora le reti per individuare minacce e risponde agli incidenti in tempo reale. Adatta le misure di sicurezza in base ai rischi emergenti, aiutando le organizzazioni a restare un passo avanti rispetto alle minacce e a mantenere, allo stesso tempo, la conformità agli standard. 

• Risorse umane  

Integrata con un sistema di gestione delle Risorse umane (HRMS), l'agentic AI può gestire attività come screening dei CV, onboarding dei dipendenti e pianificazione della forza lavoro. Affina i suggerimenti di selezione e personalizza lo sviluppo dei dipendenti in base alle esigenze sempre diverse. 

• Gestione delle relazioni con i clienti  

Integrandosi con piattaforme CRM (Customer Relationship Management) e CSM (Gestione servizio clienti), l'agentic AI migliora il coinvolgimento del cliente, analizzando le interazioni passate e prevedendo i bisogni futuri. Automatizza follow-up e suggerisce soluzioni personalizzate sulla base dello storico del cliente.

• Finanza  

Nelle operazioni di tipo finanziario (FinOps), l'agentic AI monitora le attività relative, segnala transazioni irregolari e individua opportunità di risparmio. Allo stesso modo, supporta i team dedicati in una gestione più efficace dei budget, analizzando tendenze e prevedendo spese future. 

• Filiera  

L'agentic AI supporta la gestione dei rischi di filiera analizzando variazioni della domanda e monitorando le prestazioni dei fornitori. Individua interruzioni e adatta le strategie di approvvigionamento per garantire una continuità operativa costante e senza problemi. 

• Sviluppo di applicazioni  

Nel ciclo di vita dello sviluppo di un software, l'agentic AI automatizza i test, rileva i bug, ottimizza il codice e altro ancora. È anche uno strumento potente nello sviluppo Agile, accelerando la distribuzione grazie al perfezionamento del software basato sui dati di utilizzo. 

• Servizio clienti e assistenza al personale  

L'agentic AI migliora il servizio clienti e la gestione del personale, automatizzando richieste di routine e fornendo consigli in tempo reale. Aiuta i team del servizio clienti a risolvere i problemi più rapidamente e supporta il personale nelle attività relative alle Risorse umane.

Per funzionare in modo efficace, l'agentic AI segue un processo strutturato. In genere, si articola in cinque fasi:

Fase 1: Identificazione e raccolta dei dati 

Prima di poter agire, l'agentic AI deve raccogliere ed elaborare informazioni dal proprio ambiente. Acquisisce dati da più fonti, tra cui database, API e flussi di dati provenienti da sensori in tempo reale, sviluppando una comprensione ampia e aggiornata del compito da svolgere. Durante questa fase, individua modelli chiave, filtra i dettagli irrilevanti e organizza le informazioni per una revisione efficace. 

Fase 2: Ragionamento 

Una volta elaborati i dati, l'AI passa alla fase di ragionamento. In questa fase, identifica i modelli e valuta le relazioni tra i punti dati. Può confrontare le condizioni attuali con trend storici, valutare rischi o calcolare probabilità; tutto ciò le consente di affinare la comprensione prima di scegliere la prossima azione. 

Fase 3: Creazione di un piano 

Invece di eseguire subito un'azione, l'agentic AI struttura le attività in una sequenza logica. Stabilisce priorità, considera potenziali ostacoli e determina il modo più efficiente di procedere. Il sistema può anche scegliere di rivedere il proprio approccio in base a condizioni variabili, garantendo che le azioni rimangano pertinenti. Le dipendenze tra le attività vengono valutate per evitare conflitti o inefficienze.   

Fase 4: Azione  

Una volta finalizzato il piano, l'agentic AI esegue le attività attraverso interazioni dirette con i sistemi. Può modificare configurazioni, avviare processi automatizzati o richiedere approvazioni quando necessario. Le azioni vengono eseguite secondo criteri predefiniti per garantire accuratezza e conformità. Se si verificano risultati imprevisti, l'AI può sospendere l'esecuzione e richiedere la revisione del problema. Meccanismi di sicurezza integrati assicurano che le azioni guidate dall'AI restino allineate ai requisiti aziendali.  

Fase 5: Apprendimento 

Dopo aver completato un'attività, l'agentic AI analizza l'esito per verificare se sono necessarie ulteriori modifiche. Integra feedback dai registri di sistema e dalle interazioni con gli utenti; se rileva errori o inefficienze, aggiorna il processo decisionale per scenari futuri. Nel tempo, questo apprendimento iterativo le consente di migliorare le sue prestazioni senza richiedere una riprogrammazione manuale. Un ciclo di feedback continuo garantisce unmiglioramento continuo. 

L'agentic AI apre possibilità quasi illimitate, ma il ritorno sull'investimento dipende da quanto efficacemente la tecnologia viene implementata. Le organizzazioni che agiscono per tempo saranno meglio posizionate per massimizzare il valore delle loro soluzioni di agentic AI. Ecco alcune best practice da considerare: 

• Integrare l'AI nei processi operativi  

L'agentic AI non funziona bene se lavora fuori dal sistema. Per essere efficace, deve inserirsi nei workflow esistenti. Connetti l'AI alle applicazioni aziendali, all'infrastruttura IT e agli strumenti di automazione dei processi per garantire che decisioni e azioni supportino le operazioni di business. Ricorda solo una cosa: l'AI deve potenziare, non stravolgere, il modo in cui il lavoro viene svolto.

• Utilizzare al meglio l'infrastruttura aziendale esistente  

Invece di creare sistemi AI autonomi da zero, le aziende devono integrare l'agentic AI nelle loro piattaforme già consolidate. Incorporarla in sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), CRM e di gestione IT favorisce l'adozione e riduce complessità inutili.

• Definire obiettivi misurabili e puntare sull'impatto  

L'agentic AI dà il meglio con obiettivi chiari e strutturati. Definire obiettivi SMART (specifici, misurabili, raggiungibili, pertinenti, vincolati da una scadenza) garantisce che tali obiettivi rimangano realizzabili. Le organizzazioni devono anche individuare aree di alto valore in cui l'agentic AI possa generare i miglioramenti più tangibili. 

• Stabilire governance e supervisione  

Maggiore autonomia dell'AI significa maggiore attenzione a governance, gestione del rischio e compliance (GRC). Le aziende devono definire criteri che stabiliscano comportamenti dell'AI accettabili, soglie di rischio e conformità normativa. 

• Evitare implementazioni frammentate dell'AI  

Soluzioni AI isolate possono sembrare allettanti, ma creano inefficienze a lungo termine. Piattaforme disconnesse complicano la gestione dei processi guidati dall'AI e portano a decisioni frammentate. 

• Convalidare e perfezionare i modelli su base continua  

Testare l'agentic AI in ambienti controllati consente alle aziende di individuare criticità prima di completare la distribuzione. Le organizzazioni devono simulare scenari reali e monitorare le prestazioni in diverse condizioni. Un ciclo di test, validazione e miglioramento mantiene l'AI efficace. 

• Strutturare i processi decisionali per l'AI e i team di persone  

L'agentic AI deve integrarsi nei processi decisionali guidati dalle persone, ovvero è necessario stabilire quando l'AI può agire in autonomia e quando deve intervenire l'essere umano. Strutture di supporto decisionale, come checkpoint di approvazione, percorsi di escalation e limiti predefiniti, aiutano a bilanciare tale necessità di supervisione con la costante esigenza di efficienza. 

• Iniziare con poco, ma replicare rapidamente  

Meglio iniziare con progetti pilota che tentare roll out su larga scala. Testare l'agentic AI in casi d'uso controllati consente di accelerare apprendimento e scalabilità. Allo stesso modo, la rapida iterazione aiuta a identificare tempestivamente le sfide e assicura che l'AI sia ottimizzata prima dell'implementazione completa. 

• Promuovere una cultura dell'apprendimento guidato dall'AI  

Adattabilità è la parola chiave: le organizzazioni che abbracciano l'AI devono adattare anche la mentalità. Invita il personale a interagire con l'AI, raccogli feedback e offri formazione e altre forme di supporto per superare eventuali resistenze alla tecnologia. Le aziende che integrano l'AI nella loro cultura di formazione trasformeranno questa innovazione in un vantaggio strategico duraturo. 

Gli agenti AI di ServiceNow danno vita all'agentic AI, consentendo alle aziende di automatizzare workflow complessi e dispendiosi in termini di tempo, prendere decisioni intelligenti e aumentare l'efficienza su larga scala. Originari della piattaforma di ServiceNow^®, gli agenti AI si integrano perfettamente con i dati e i sistemi delle aziende, garantendo accesso a dati in tempo reale, workflow sicuri e agli strumenti necessari per agire al posto delle persone e generare produttività esponenziale.

Gli agenti AI di ServiceNow non stanno a guardare; agiscono, risolvono problemi IT, gestiscono i processi dedicati alle Risorse umane, ottimizzano le interazioni del servizio clienti e gestiscono le attività operative in tutti i team e reparti. A rendere tutto questo possibile è l'Orchestratore di agenti AI, che coordina più agenti e consente loro di collaborare ed eseguire processi multifase con precisione. Inoltre, se serve una soluzione su misura, AI Agent Studio permette di creare agenti AI personalizzati usando il linguaggio naturale, senza scrivere stringhe di codice. ServiceNow offre sia agenti AI preconfigurati sia la flessibilità di svilupparne di propri, con piena visibilità e controllo. 

Implementare gli agenti AI con ServiceNow significa automatizzare i processi decisionali senza rinunciare alla supervisione. Funzionalità integrate di governance e analisi assicurano che le azioni dell'AI siano allineate ai criteri aziendali, mentre registri di audit e controlli di sicurezza proteggono i dati sensibili. I dati basati sull'AI alimentano la risoluzione predittiva dei problemi, aiutando i team a intervenire prima che diventino critici. 

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