AI agentica Cos’è l'AI agentica?
L’AI agentica è il livello successo dell'intelligenza artificiale, che utilizza gli LLM, il machine learning e l’automazione aziendale per svolgere operazioni complesse e articolate in più fasi, senza interazione umana. Consente ai computer intelligenti di comprendere il contesto, adattarsi alle nuove conoscenze e collaborare con gli esseri umani per risolvere problemi complessi. L'AI agentica ridefinisce l'automazione, consentendo alle macchine di lavorare liberamente in contesti non strutturati.
Tempo di lettura: 5 minuti | Aggiornamento: 4 novembre 2025
Indice
L’AI agentica e l’AI
Gli agenti AI supportano sistemi e applicazioni che migliorano l'efficienza, l'automazione e il processo decisionale nella vita quotidiana. Questi agenti presentano diversi livelli di complessità per varie attività e interazioni.
- Agenti reattivi (agenti semplici): rispondono istantaneamente, senza memoria o apprendimento. Alcuni esempi sono i chatbot semplici e i termostati in tempo reale.
- Agenti basati su modello: utilizzano un modello interno del mondo per valutare le interazioni precedenti e prevedere le situazioni future. Siri e Alexa contestualizzano i comandi con questo metodo.
- Agenti basati su obiettivo: prendono le decisioni in base agli obiettivi piuttosto che alle risposte. Ad esempio, le applicazioni di navigazione monitorano il traffico per individuare il percorso ottimale.
- Agenti basati su utilità: prendono in considerazione efficienza, costo e rischio per scegliere l'azione migliore. Netflix e Amazon consigliano i contenuti di intrattenimento e i prodotti con questa strategia.
- Agenti che apprendono: si adattano ai nuovi dati e migliorano nel tempo. I modelli di machine learning per il rilevamento delle frodi e l’assistenza sanitaria personalizzata sfruttano questi agenti.
- Agenti autonomi: formulano giudizi data-driven complessi, senza il coinvolgimento umano. Gli esempi includono i veicoli a guida autonoma e l’RPA.
I sistemi di intelligenza artificiale avanzati si basano su queste categorie di agenti che, una volta integrati, generano tool complessi.
- Le reti sfruttano tipi di agenti integrati per pianificare, configurare e ottimizzare autonomamente l'infrastruttura in risposta a esigenze mutevoli.
- Le auto a guida autonoma sfruttano gli agenti basati su modello e utilità per guidare in sicurezza.
- L'AI per il servizio clienti utilizza agenti basati su obiettivo e che apprendono per personalizzare l'assistenza.
- La generazione dinamica dei frame AI per la grafica dei videogiochi si avvale dei modelli predittivi.
- L'AI agentica si basa sull'integrazione degli agenti AI per rendere i sistemi più autonomi, intelligenti e adattabili.
I vantaggi dell'AI agentica
L’AI agentica migliora la produttività, ottimizza il processo decisionale e automatizza le attività complesse, rivoluzionando le aziende. Integrando gli agenti intelligenti autonomi, è possibile migliorare la produttività, la sicurezza e la customer experience.
- Aumento della produttività: l’AI agentica automatizza le procedure in più fasi, con risparmi di tempo e di energie. Le aziende possono semplificare le procedure, snellire le operazioni e lasciare il personale libero di dedicarsi alle attività strategiche.
- Decisioni più rapide: le informazioni basate sull'AI consentono ai team di esaminare enormi volumi di dati in tempo reale, migliorando i tempi di reazione in ambiti come la finanza, la gestione della supply chain e l'assistenza sanitaria.
- Integrazione della forza lavoro: gli agenti AI svolgono compiti monotoni o amministrativi, consentendo ai dipendenti di concentrarsi sulla creatività, sulla risoluzione dei problemi e sull'innovazione.
- Operatività continua: i sistemi di intelligenza artificiale possono funzionare 24 ore su 24, 7 giorni su 7, senza affaticamento, garantendo la produttività dei team globali.
- Maggiore sicurezza: l'AI agentica riduce gli errori umani, rileva i pericoli in tempo reale e applica le norme del settore.
- Sicurezza del luogo di lavoro: i sistemi di monitoraggio basati sull'AI possono rilevare le circostanze pericolose in tempo reale, riducendo al minimo gli incidenti in settori ad alto rischio come la produzione e l'edilizia.
- Cybersicurezza: i bot AI analizzano l'attività di rete, rilevano le anomalie e prevengono le violazioni dei dati.
- Sistemi autonomi: le auto senza conducente e l'automazione robotica riducono al minimo gli incidenti nei trasporti e nella logistica.
- Esperienza utente ottimale: grazie alla sua capacità di comprendere il contesto, adattarsi alle esigenze degli utenti e consentire interazioni fluide, l’AI agentica aumenta il coinvolgimento e la soddisfazione dei consumatori.
- Interazioni di personalizzazione: i sistemi di raccomandazione basati sull'AI personalizzano informazioni, beni e servizi per aumentare il coinvolgimento degli utenti.
- Servizio clienti più efficiente: gli agenti AI automatizzati rispondono all'istante, riducendo i tempi di attesa e aumentando i tassi di risoluzione.
- Assistenza proattiva: l'AI anticipa le richieste dei clienti e fornisce risposte prima che si verifichino problemi negli acquisti online, nei servizi bancari e nell'assistenza sanitaria.
L'AI agentica rende i processi commerciali più efficaci, sicuri e incentrati sul cliente, operando in modo autonomo e adattandosi a situazioni dinamiche.
In che modo le aziende utilizzano l’AI agentica
L'AI agentica automatizza le procedure complesse, migliora il processo decisionale e aumenta l'efficienza, trasformando le industrie. Ecco come viene utilizzata nei diversi settori.
- Nei servizi finanziari, l'AI agentica migliora la sicurezza, l'efficienza e la customer experience.
- Rilevamento delle frodi e gestione dei rischi: l’AI analizza le transazioni in tempo reale per individuare le irregolarità e prevenire le frodi.
- Trading automatico: gli algoritmi basati sull'AI analizzano i movimenti del mercato ed eseguono operazioni di trading precise.
- Servizi bancari e supporto personalizzati: i chatbot basati sull'AI automatizzano e forniscono consulenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
- I produttori utilizzano l'intelligenza artificiale per aumentare l'efficienza, ridurre gli sprechi e migliorare la qualità.
- Manutenzione predittiva: l'AI prevede i guasti delle apparecchiature, riducendo i downtime e i costi di manutenzione.
- Ottimizzazione della supply chain: gli agenti AI ottimizzano il procurement dei materiali e la gestione dell'inventario.
- Automazione: l'ispezione visiva basata sull'AI individua i difetti, garantendo una produzione uniforme.
- L'intelligenza artificiale in ambito sanitario rivoluziona l'assistenza ai pazienti, la diagnosi e la ricerca.
- Diagnostica basata sull'AI: esamina foto mediche e referti per aiutare i medici a individuare precocemente le patologie.
- Piani di trattamento: utilizza l’anamnesi e i dati genetici del paziente per proporre terapie.
- Automazione amministrativa: semplifica la pianificazione, la scrittura di codice e le richieste di indennizzi in ambito assicurativo.
- Automotive: consente la guida autonoma, la produzione intelligente e la manutenzione dei veicoli.
- Guida autonoma: abilita la navigazione in tempo reale, l'identificazione dei pericoli e il processo decisionale nei veicoli a guida autonoma.
- Manutenzione intelligente dei veicoli: prevede i guasti dei componenti e organizza la manutenzione.
- Supply chain potenziate dall'AI: ottimizza la produzione, il procurement dei materiali e la logistica delle case automobilistiche.
- L'intelligenza artificiale sta cambiando lo sviluppo, i test e la manutenzione del software.
- Automazione: scrive il codice, ne esegue il debug e lo ottimizza.
- Test basati sull'AI: individua i difetti del software prima della distribuzione.
- Automazione DevOps: semplifica la distribuzione del software, il monitoraggio e la scalabilità dell'infrastruttura.
Gli studi e gli uffici legali utilizzano l'intelligenza artificiale per la ricerca, la compliance e l'analisi dei casi.
- Revisione e analisi dei contratti: verifica i documenti legali alla ricerca di termini e rischi significativi.
- Ricerca giuridica e analisi della giurisprudenza: individua i precedenti e le informazioni giuridiche rilevanti più velocemente degli esseri umani.
- Monitoraggio della compliance normativa: monitora i cambiamenti delle policy e garantisce che le organizzazioni rispettino i requisiti in continua evoluzione.
Le aziende possono automatizzare le procedure complesse, migliorare il processo decisionale e aumentare la produttività integrando gli agenti AI in vari ambiti. L'AI agentica rivoluziona l'innovazione e la competitività.
Qual è la differenza tra AI agentica e AI tradizionale?
La maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale convenzionali è progettata per svolgere compiti strettamente definiti, anche se con un certo margine di adattamento entro tali limiti. Spaziano da semplici motori basati su regole a modelli sofisticati come Claude di Anthropic, che eccellono nella comprensione e nella generazione del linguaggio. Tuttavia, presentano una natura reattiva, in quanto rispondono principalmente a prompt e segnali contingenti e richiedono almeno un minimo di intervento e supervisione umani.
Al contrario, l'AI agentica è progettata per operare in autonomia. Questi sistemi non si limitano a seguire le istruzioni. Perseguono obiettivi, si adattano rapidamente e interagiscono con l'ambiente circostante per prendere decisioni in tempo reale. Tale capacità di comportamento indipendente e finalizzato a uno scopo conferisce all'AI agentica la sua caratteristica distintiva: la capacità di agire. Mentre l'AI tradizionale è vincolata alla direzione umana e ai limiti dell’attività specifica, l'AI agentica incorpora ragionamento, pianificazione e azioni autodirette che nemmeno i modelli tradizionali più avanzati riescono a replicare.
Il suo comportamento autogestito e orientato ai risultati è l’aspetto che eleva l'AI agentica oltre la classica automazione, offrendo livelli di ragionamento, pianificazione e autonomia che l'AI tradizionale non può eguagliare.
I rischi dell'AI agentica
L'AI agentica offre numerosi vantaggi, ma le aziende devono gestirne i rischi. Di seguito sono riportate le principali problematiche con le potenziali conseguenze e le strategie di mitigazione.
- Mancanza di trasparenza e responsabilità
- Rischio: i sistemi di AI agentica sono generalmente “scatole nere” che rendono difficile spiegare il processo decisionale. Se l'AI commette un errore o emette un giudizio che porta a risultati negativi, potrebbe essere difficile individuarne la causa specifica.
- Impatto: quando l'AI prende decisioni commerciali ad alto rischio, in ambiti quali le transazioni finanziarie, la selezione del personale o le questioni legali, l’assunzione di responsabilità potrebbe risentirne.
- Mitigazione: le aziende dovrebbero dare priorità alle soluzioni di AI spiegabile (XAI) che forniscono informazioni sui processi decisionali e implementano la supervisione umana per le applicazioni critiche.
- Pregiudizi e discriminazione
- Rischio: gli algoritmi dell’AI imparano dai dati precedenti, che possono contenere pregiudizi. L'intelligenza artificiale può perpetuare o addirittura amplificare i pregiudizi in settori come la selezione del personale, la finanza e l'applicazione della legge se questi bias non vengono scoperti e corretti.
- Impatto: i pregiudizi incontrollati possono portare a trattamenti ingiusti di determinati gruppi, responsabilità legali, danni alla reputazione e perdita di fiducia dei consumatori.
- Mitigazione: è necessario condurre audit regolari dei dati di addestramento e delle decisioni dell’AI. L’uso di set di dati eterogenei e inclusivi, nonché di tool di rilevamento di pregiudizi, può contribuire a ridurre i risultati discriminatori.
Vulnerabilità della sicurezza
- Rischio: i sistemi di AI possono essere presi di mira da cyberattacchi, tra cui attacchi avversari, avvelenamento dei dati e manipolazione dei modelli, con possibili risultati errati o dannosi.
- Impatto: le violazioni della sicurezza possono compromettere i dati sensibili dell’azienda e dei clienti, causando perdite finanziarie, sanzioni normative e interruzioni operative.
- Mitigazione: l’implementazione di solidi protocolli di cybersicurezza, come crittografia, test avversari e monitoraggio in tempo reale, consente di rilevare e mitigare le minacce prima che causino danni.
- Dipendenza operativa
- Rischio: le aziende che integrano troppo profondamente l'AI nelle attività vitali potrebbero trovarsi in difficoltà in caso di malfunzionamento della tecnologia, errori o obsolescenza.
- Impatto: fare eccessivamente affidamento sull’AI può ridurre le competenze umane e le capacità di risoluzione dei problemi, rendendo le organizzazioni vulnerabili se il sistema si guasta o produce risultati errati.
- Mitigazione: l'intelligenza artificiale deve integrare, ma non sostituire, il processo decisionale umano. È importante formare il personale in modo che sia sempre pronto a intervenire.
- Allocazione delle risorse e dei costi
- Rischio: lo sviluppo, la manutenzione e il miglioramento continuo dei sistemi di intelligenza artificiale richiedono investimenti significativi in hardware, software e personale qualificato.
- Impatto: i costi elevati possono mettere a dura prova i budget, in particolare per le piccole imprese, e determinare un'allocazione inefficiente delle risorse se i progetti di intelligenza artificiale non generano i risultati attesi.
- Mitigazione: prima di implementare l'intelligenza artificiale, le aziende dovrebbero effettuare un'analisi costi-benefici, iniziare con soluzioni scalabili e prendere in considerazione l'AI as-a-service.
- Comportamento imprevedibile
- Rischio: i modelli di intelligenza artificiale e i nuovi scenari potrebbero determinare esiti inaspettati o indesiderati.
- Impatto: un comportamento imprevedibile nell'automazione basata sull'AI, come nel caso dei veicoli a guida autonoma o dei bot di trading finanziario, può portare a errori costosi, incidenti o dilemmi etici.
- Mitigazione: il monitoraggio delle prestazioni, l'aggiornamento dei modelli e i test dell’AI in contesti controllati prima della distribuzione rappresentano tutti strategie di mitigazione.
Riduzione del rischio di implementazione dell'AI agentica
Segui queste best practice per integrare in modo sicuro l’AI agentica nelle operazioni aziendali.
- Supervisione umana: assicurati che le scelte basate sull'AI vengano valutate da esseri umani, soprattutto in settori delicati come finanza, diritto e assistenza sanitaria.
- Compliance normativa: ottieni informazioni aggiornate sulle leggi pertinenti e verifica il rispetto delle linee guida sulla protezione dei dati e sull'etica dell'intelligenza artificiale.
- Test e monitoraggio rigorosi: esegui audit frequenti, stress test e monitoraggio in tempo reale per individuare le anomalie e aumentare l'affidabilità del sistema.
- Framework per l’etica dell'AI: sviluppa e implementa policy etiche al fine di eliminare i pregiudizi, promuovere l'equità e aumentare la trasparenza.
- Meccanismi di sicurezza in caso di guasto: i sistemi di backup e le opzioni di override manuale garantiscono la continuità operativa in caso di guasto.
Affrontando proattivamente questi rischi, le aziende possono sfruttare appieno l'AI agentica, riducendo al minimo i potenziali svantaggi.
Collaborare con HPE sull'AI agentica
- HPE GreenLake: AI as-a-service. L'infrastruttura AI scalabile e basata su cloud di HPE GreenLake consente di eseguire i carichi di lavoro AI in modo efficiente, senza spese iniziali. Con le misure di sicurezza di HPE, le aziende possono implementarel’AI con fiducia e responsabilità. La strategia con modello di pagamento a consumo semplifica la distribuzione dell’AI riducendo i costi finanziari e operativi. Con HPE GreenLake le aziende possono accelerare l'implementazione dell'intelligenza artificiale e ridurre i costi.
- HPE Ezmeral: piattaforma di analisi dati/AI. HPE Ezmeral è una piattaforma completa di analisi e AI che consente di gestire grandi quantità di dati e ottenere informazioni in tempo reale. La creazione, la distribuzione e il monitoraggio dei modelli di intelligenza artificiale vengono semplificati, garantendo al contempo la governance e la sicurezza dei dati. Le aziende possono migliorare i flussi di lavoro e il processo decisionale sfruttando l'automazione e il machine learning. La versatilità di Ezmeral semplifica le operazioni AI con applicazioni di intelligenza artificiale on-premise e basate su cloud.
- HPE Cray Supercomputing con elaborazione AI ad alte prestazioni: il supercomputer HPE Cray supporta attività di intelligenza artificiale sofisticate, come il deep learning e l'addestramento dei modelli su vasta scala. Riduce drasticamente i tempi di addestramento, migliorando l'accuratezza e l'efficienza del processo decisionale basato sull'AI. I sistemi bancari, sanitari e autonomi traggono vantaggio dalla sua enorme capacità di elaborazione. HPE Cray accelera l'innovazione basata sull'AI elaborando rapidamente enormi volumi di dati.
- Storage ottimizzato per l’AI HPE: per una gestione dei dati AI rapida, sicura e scalabile, i sistemi di storage HPE Alletra e HPE Apollo sono ideali. Senza mai compromettere la compliance normativa e la sicurezza, consentono un rapido accesso ai dati di addestramento dell'intelligenza artificiale. Il tiering intelligente dello storage gestisce i dati dell'addestramento e dell’inferenza dei modelli per risparmiare sui costi. Le aziende possono migliorare i processi e le prestazioni dell'intelligenza artificiale integrando soluzioni di storage specifiche.
- Ottimizzazione della rete basata sull'AI di HPE Aruba: HPE Aruba ottimizza la velocità, la sicurezza e la connettività della rete per le applicazioni basate sull'AI con l'automazione guidata dall'intelligenza artificiale. Semplifica la comunicazione dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale distribuiti e migliora l'affidabilità e l'efficienza della rete. Il rilevamento e la risposta alle minacce basati sull'AI proteggono le reti dai cyberattacchi. HPE Aruba fornisce una rete per l’infrastruttura AI veloce e sicura.
- Framework di sicurezza ed etica AI HPE: HPE affronta le minacce relative a pregiudizi, protezione dei dati e compliance con i framework di sicurezza ed etica dell’AI. Questi metodi garantiscono la trasparenza dell'intelligenza artificiale e il rispetto di norme responsabili per evitare conseguenze impreviste. L'identificazione delle minacce basata sull'AI e il monitoraggio continuo proteggono le aziende dagli attacchi. Le misure di sicurezza di HPE consentono alle aziende di distribuire l’AI con fiducia e responsabilità.
L’AI agentica in HPE Networking
L'AI agentica ridefinisce le reti aziendali attraverso la distribuzione di agenti autonomi che pianificano in modo proattivo le architetture, semplificano i cicli di aggiornamento, gestiscono in modo intelligente le configurazioni e garantiscono l’operatività costante dell'infrastruttura, offrendo informazioni in tempo reale, risoluzione dei problemi adattiva e ottimizzazione collaborativa.
A differenza dell'AI tradizionale, i sistemi agentici non attendono istruzioni, ma ragionano, pianificano e agiscono in modo indipendente. Nella pianificazione delle reti, ad esempio, possono interpretare un obiettivo di business come "ottimizzare per i carichi di lavoro all’edge a bassa latenza" e generare automaticamente topologie, modelli di capacità e policy di routing corrispondenti.
Durante gli aggiornamenti della rete, sono in grado di monitorare l’integrità e il ciclo di vita del dispositivo, per poi consigliare o avviare autonomamente gli upgrade del firmware e le sostituzioni dell’hardware in base al rischio e all'impatto sulle prestazioni.
Per la gestione della rete, questo tipo di agenti può valutare costantemente le configurazioni, rilevare le anomalie e orchestrare le modifiche negli ambienti distribuiti.
E nelle operazioni di rete, gli agenti sono in grado di analizzare le cause principali in tempo reale, correlare gli avvisi tra i domini e attivare i flussi di lavoro di correzione automatica, il tutto spiegando in modo trasparente le proprie decisioni attraverso una catena di ragionamento tracciabile.
DECISIONI TRASPARENTI
- Questo passaggio dall'automazione reattiva all'orchestrazione autonoma consente alle reti di evolversi da infrastrutture statiche a ecosistemi dinamici, in grado di ottimizzarsi in modo indipendente.
- Pensa a una rete a guida autonoma. Gli operatori di rete odierni prendono decisioni in base alle informazioni programmate o basate su regole fornite o estratte da loro. L’estrazione delle informazioni potrebbe avvenire tramite l'automazione, ma è necessario che un essere umano valuti tali informazioni in base ai processi, alle policy e al proprio giudizio, per stabilire quindi i passaggi successivi.
- Con l'AI agentica, la rete prende le decisioni di propria iniziativa, basandosi sulle priorità e su xxx, ed è quindi completamente indipendente o a guida autonoma. Per la risoluzione dei problemi, gli "agenti" avviano processi in background e comunicano tra loro, avvicinando quindi l'AI agentica alla rete
- L'AI agentica è un sistema di intelligenza artificiale in grado di prendere decisioni e intraprendere azioni in autonomia per raggiungere un obiettivo, senza che la necessità di indicare cosa fare a ogni passaggio.
- L'AI agentica prevede:
- pianificazione orientata agli obiettivi
- ragionamento in più fasi
- autonomia nel processo decisionale e nelle azioni eseguite.
Non c'è bisogno di dire agli agenti cosa fare. Sono in grado di pensare, pianificare e agire.
- Gli agenti sono sistemi in cui gli LLM dirigono in modo dinamico e autonomo i processi e l'utilizzo dei tool mantenendo il controllo sulle modalità di effettuazione del compito.
- Gli agenti sono sistemi autonomi che operano in modo indipendente per periodi prolungati attraverso vari tool per portare a termine compiti complessi.
- I flussi di lavoro sono sistemi in cui gli LLM e i tool vengono orchestrati attraverso percorsi di codice predefiniti.
AI agentica: una classe di sistemi di intelligenza artificiale in grado di operare in modo autonomo, prendendo decisioni ed eseguendo attività senza l'intervento umano. I sistemi hanno la capacità di percepire l'ambiente circostante, ragionare sulla base di tali informazioni, stabilire obiettivi, prendere decisioni, eseguire azioni e imparare dal feedback.
HPE GreenLake Intelligence: un framework specifico sviluppato da HPE che sfrutta l'AI agentica per trasformare e semplificare le operazioni del cloud ibrido. Incorpora vari agenti AI per diverse funzioni, come networking, storage, elaborazione, costi del cloud, sostenibilità e ottimizzazione dei carichi di lavoro. HPE GreenLake Intelligence è un'implementazione specifica dell'AI agentica all'interno della piattaforma di cloud ibrido HPE GreenLake.
- Un framework che consente agli agenti AI di collaborare, apprendere, adattarsi e agire in base al contesto, su cloud, domini, strumenti e attività.
Central integrerà presto funzionalità di mesh agentica e diventerà il primo servizio di HPE specifico per il dominio a includere GreenLake Intelligence. La mesh agentica ci consentirà di compiere un significativo passo avanti verso una rete completamente autonoma.
ESG afferma: l'intelligenza artificiale può influenzare la pianificazione, l'aggiornamento, la gestione e le operazioni della rete, e qualsiasi altro ambito, nell’intero settore del networking.