Agentic AI: La Nuova Frontiera del Business 2026 | Silvio Fontaneto
Cos'è l'Agentic AI e perché cambierà il tuo business. Analisi proattiva su agenti autonomi e decisioni aziendali di Silvio Fontaneto.
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Agentic AI: Perché Tutti Ne Parlano Ora (E Cosa Significa Davvero per il Tuo Business)
Recentemente, durante una discussione strategica con un fondo di Private Equity, il Managing Partner mi ha fatto una domanda diretta: "Silvio, tutti parlano di 'Agentic AI'. Cos'è esattamente, e perché dovrebbe importarci?"
La risposta breve: è la prossima frontiera dell'AI, e se non la capisci ora, tra 18 mesi sarai in svantaggio competitivo.
La risposta lunga è questo articolo.
Perché Agentic AI non è l'ennesima buzzword del ciclo hype tecnologico. È un cambio di paradigma nel modo in cui le macchine interagiscono con il lavoro umano—e con le decisioni che contano.
Cosa NON È Agentic AI (Chiariamo Subito)
Prima di definire cosa sia, eliminiamo la confusione.
Agentic AI ≠ AI Generativa
ChatGPT è AI generativa. Ti fa domanda, lui risponde. Tu chiedi un testo, lui lo scrive. Tu chiedi un'analisi, lui la produce. Ma tu rimani sempre il decisore. L'AI è uno strumento: potente, ma passivo.
Agentic AI ≠ Automazione Tradizionale
Un RPA (Robotic Process Automation) che processa fatture seguendo regole fisse è automazione. Non c'è intelligenza, solo esecuzione meccanica di istruzioni pre-programmate.
Agentic AI ≠ Chatbot
Un chatbot risponde a domande basandosi su script o knowledge base. Anche i migliori, quelli potenziati da LLM, rimangono reattivi. Non prendono iniziative.
Allora cos'è Agentic AI?
È un sistema AI che:
Ha obiettivi definiti (non solo comandi da eseguire)
Pianifica autonomamente come raggiungerli
Agisce in modo proattivo senza supervisione costante
Impara e si adatta in base ai risultati
In altre parole: non aspetta ordini. Prende iniziative.
Un Esempio Concreto per Capire la Differenza
Immagina di essere il CFO di un'azienda manifatturiera e vuoi ottimizzare il working capital.
Con AI Generativa (ChatGPT-style): Tu: "Analizza il cash flow degli ultimi 6 mesi e dammi suggerimenti." AI: [Produce report dettagliato con raccomandazioni] Tu: [Leggi, decidi, implementi manualmente]
Con Automazione Tradizionale (RPA): Sistema: [Ogni lunedì mattina genera automaticamente un report standard] Tu: [Ricevi report, analizzi, decidi, implementi]
Con Agentic AI: Tu: "Obiettivo: ridurre Days Sales Outstanding (DSO) del 15% nei prossimi 90 giorni senza impattare negativamente le relazioni con i clienti."
L'agente AI:
Analizza autonomamente i dati di pagamento degli ultimi 3 anni
Identifica pattern: clienti che pagano in ritardo ma sono strategici vs. quelli che pagano in ritardo e sono sostituibili
Pianifica azioni diverse per cluster diversi:
Invia reminder automatici customizzati per i pagatori cronici non-strategici
Propone al team finance di offrire sconto 2% per pagamento anticipato ai clienti strategici
Identifica 3 clienti a alto rischio di insolvenza e allerta il team legal
Esegue le azioni approvate
Monitora i risultati e aggiusta la strategia settimanalmente
Reporta progresso verso il target ogni venerdì
Differenza chiave: Tu hai dato un obiettivo. L'AI ha pianificato ed eseguito il "come" in autonomia.
Perché il Buzz È Esploso Proprio Ora
Agentic AI non è nuova come concetto. I ricercatori ne parlano da anni. Ma tre fattori sono convergiti nel 2024-2025 per renderla finalmente praticabile:
1. I Large Language Models Sono Diventati Reasoning Engines
GPT-3 (2020) era impressionante nel generare testo. GPT-4 (2023) ha aggiunto capacità di ragionamento. Ma modelli come o1 di OpenAI (2024) e Claude 3.5 Sonnet (2024) hanno fatto il salto qualitativo: non solo rispondono, ma pianificano sequenze di azioni complesse.
Questo è foundational per Agentic AI. Senza reasoning, un agente AI non può decidere "prima faccio X, poi verifico Y, e solo se Y è positivo procedo con Z."
2. Tool Use e Function Calling Sono Diventati Mainstream
I modelli AI moderni non sono più "solo chatbot." Possono:
Chiamare API esterne (es: interrogare un database CRM)
Eseguire codice (es: fare calcoli complessi in Python)
Interagire con software (es: creare task in Asana, inviare email via Gmail API)
Questa capacità di agire nel mondo digitale trasforma l'AI da consulente a executor.
3. Le Aziende Hanno Raggiunto AI Maturity
Nel 2023, il 67% delle aziende stava ancora sperimentando con chatbot e content generation (Gartner AI Survey 2024). Nel 2026, quel 67% ha già implementato AI in produzione e chiede: "What's next?"
La risposta è: delegare non solo task, ma processi end-to-end.
Casi d'Uso Reali (Non Fantascienza)
Ecco cosa stanno facendo aziende reali oggi con Agentic AI:
Customer Service 2.0 (E-commerce) Un agente AI non solo risponde al cliente che chiede "Dov'è il mio ordine?", ma:
Controlla autonomamente lo stato della spedizione
Se c'è un ritardo, identifica la causa (magazzino, corriere, etc.)
Decide in autonomia se offrire sconto, spedizione express gratuita, o replacement
Esegue l'azione (aggiorna ordine, invia email al cliente)
Tutto senza coinvolgere un umano, a meno che il valore dell'ordine superi una soglia pre-impostata
Risultato osservato: Resolution time ridotto drasticamente da ore a minuti. Customer satisfaction migliorata significativamente.
HR Recruiting (Tech Startup) Un agente AI riceve obiettivo: "Trova candidati qualificati per una posizione senior backend developer."
L'agente:
Cerca profili su LinkedIn, GitHub, Stack Overflow
Analizza commit history su GitHub per valutare skill reali (non solo CV)
Incrocia con salary data per identificare candidati in range budget
Invia outreach personalizzato (non template generico)
Schedula automaticamente call con i candidati più promettenti
Fornisce briefing al recruiter umano prima di ogni call
Risultato osservato: Time-to-hire ridotto significativamente.
Financial Planning & Analysis (Corporate) Agente AI con obiettivo: "Mantieni forecast accuracy elevata e identifica variance significative rapidamente dopo la chiusura mensile."
L'agente:
Ogni fine mese, consolida automaticamente dati da sistemi diversi (ERP, CRM, file da business units)
Compara actual vs. forecast
Identifica le variance più significative
Interroga i system owner per capire cause (via email automatica)
Aggiorna il forecast del mese successivo
Produce presentation deck per CFO
Risultato osservato: FP&A team può concentrarsi su analisi strategica invece di consolidamento manuale. Accuracy migliorata.
I Nuovi Rischi (Che Nessuno Sta Ancora Governando)
Se Agentic AI può fare tutto questo, perché non la stanno usando tutti?
Perché introduce rischi completamente nuovi che i framework di AI governance tradizionali non coprono.
Rischio #1: Autonomous Drift
Un agente AI ottimizza per l'obiettivo che gli hai dato. Ma cosa succede se l'obiettivo è mal definito?
Caso reale (anonimizzato): Un agente AI in un'azienda di logistics aveva obiettivo "Minimizza costi di spedizione." L'agente ha iniziato a consolidare ordini per ridurre il numero di spedizioni. Risultato: costi ridotti significativamente, ma delivery time aumentato drasticamente. Customer satisfaction crollata.
Il problema: L'obiettivo era mono-dimensionale. L'agente ha ottimizzato brillantemente la metrica sbagliata.
Rischio #2: Lack of Explainability
Quando un agente AI prende 47 micro-decisioni al giorno, chi le audita?
Nel customer service example sopra: se l'agente AI decide di offrire un refund invece di un replacement, su che base? Se quella decisione si ripete per 1,000 clienti al mese, stai regalando €50,000 o stai prevenendo €200,000 di churn?
Senza explainability, non puoi migliorare.
Rischio #3: Adversarial Exploitation
Agenti AI che interagiscono con il pubblico possono essere "addestrati" da utenti malintenzionati.
Esempio: Un agente AI per pre-screening candidati potrebbe essere "addestrato" da candidati che scoprono pattern nelle domande di screening. Se si diffonde online che menzionare determinate keyword porta sempre a call interview, il sistema può essere saturato di falsi positivi.
Gli agenti AI imparano. Ma da chi?
La Lente Sociologica: Cosa Succede alle Persone
Qui entra il mio background da sociologo dell'organizzazione.
Agentic AI non è solo una questione di efficienza. È una ridefinizione del locus of control nel lavoro quotidiano.
Fino ad oggi, anche con AI generativa, l'umano manteneva il controllo. Decideva quando usare lo strumento, come interpretare l'output, se agire o meno.
Con Agentic AI, il controllo si sposta. L'umano diventa supervisore, non executor. E questo cambia profondamente:
1. Skill Requirements Non serve più "saper fare il task." Serve "saper definire obiettivi chiari e monitorare agenti AI."
Un FP&A analyst nei prossimi anni non farà consolidamenti manuali. Dovrà saper definire obiettivi chiari per agenti AI, fare prompt engineering avanzato, e interpretare variance anomale che l'AI segnala.
2. Identity & Purpose Se il tuo lavoro per 15 anni è stato "processare fatture" e ora un agente lo fa meglio di te in 1/10 del tempo, chi sei tu professionalmente?
Questo non è un problema tecnico. È un problema esistenziale. E le aziende che non lo gestiscono con change management intelligente vedranno turnover, resistance, sabotaggio silenzioso.
3. Power Dynamics Chi controlla gli agenti AI controlla il workflow. In molte aziende, questo potere si sta centralizzando in IT o in Innovation Labs.
Ma i business users che prima avevano autonomia sui loro processi si sentono espropriati. Questo crea friction politica che rallenta adoption.
Framework Pratico: Come Iniziare (Senza Esplodere)
Se sei un leader che vuole esplorare Agentic AI senza cadere nelle trappole, ecco il framework che consiglio:
Step 1: Identify High-Value, Low-Risk Workflows
Caratteristiche ideali:
Processo ripetitivo con regole chiare (ma non troppo rigide)
Impatto visibile se migliorato (ROI misurabile)
Basso rischio reputazionale se l'agente sbaglia (es: internal ops, non customer-facing)
Esempio: Agente per riconciliazione automatica di transazioni bancarie vs. invoice (finance teams amano questo).
Step 2: Define Objectives + Guardrails
Non dire solo: "Riduci costi." Dì: "Riduci costi del 10% SENZA aumentare delivery time >5% e SENZA ridurre customer satisfaction <4.5/5."
Guardrails = constrains che proteggono da autonomous drift.
Step 3: Human-in-the-Loop (Initially)
I primi 60 giorni, l'agente AI propone, l'umano approva. Giorni 60-120: L'agente esegue autonomamente, ma l'umano audita daily. Post-120: L'agente è fully autonomous con audit settimanale.
Step 4: Continuous Monitoring + Learning
Ogni trimestre:
Review delle decisioni dell'agente (sample audit)
Identificazione di pattern imprevisti
Aggiornamento degli obiettivi se necessario
Conclusione: L'AI Sta Diventando un Collega, Non uno Strumento
La differenza tra AI generativa e Agentic AI è la stessa che c'è tra un consulente esterno (che dà consigli) e un dipendente (che esegue progetti end-to-end).
Nei prossimi 24 mesi, vedrete Agentic AI entrare in:
Operations (supply chain, logistics)
Finance (FP&A, treasury management)
Sales (lead qualification, outreach automation)
Legal (contract review, compliance monitoring)
Non come replacement degli umani, ma come augmentation scalabile.
La domanda per ogni leader non è "Dovremmo usare Agentic AI?" ma "Come definiamo obiettivi chiari, monitoriamo agenti autonomi, e preserviamo la fiducia dei nostri team mentre deleghiamo sempre più decisioni a sistemi intelligenti?"
Questa è la frontiera del 2026.
💬 Domanda per te: Quale processo nella tua azienda beneficerebbe di più da un agente AI autonomo? E quali sono le tue preoccupazioni principali? Condividi nei commenti.
Silvio Fontaneto è Strategic Advisor e Executive Search specialist in Digital, Tech e AI. Autore di "Stop Fearing AI" e della trilogia "The Vector". Da oltre 35 anni supporta organizzazioni e leader nella trasformazione tecnologica.
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