Dopo la GenAI, arrivano gli agenti AI che pianificano ed eseguono task in autonomia. Casi d'uso concreti e rischi da considerare prima di adottarli.
La GenAI ha abituato le aziende a interagire con l'AI tramite prompt. L'Agentic AI fa un passo ulteriore: gli agenti autonomi pianificano sequenze di azioni, usano strumenti esterni (browser, database, API, email) e completano obiettivi complessi senza supervisione passo dopo passo.
Come funziona un agente AI
Un agente riceve un obiettivo ad alto livello, per esempio analizzare le ultime 30 offerte dei fornitori e preparare un report comparativo, e lo scompone autonomamente in sotto-task: accedere al gestionale, estrarre i dati, confrontarli, formattare e inviare il report via email. Tutto senza che un operatore esegua ogni singolo passaggio.
Casi d'uso concreti per le PMI
Ricerca competitiva: un agente monitora siti web e notizie dei competitor e produce un briefing periodico.
Gestione ordini: verifica disponibilita, invia ordini ai fornitori, aggiorna il gestionale e notifica i responsabili di anomalie.
Onboarding clienti: raccoglie dati, verifica documentazione, crea profili nei sistemi aziendali e invia comunicazioni di benvenuto.
Compliance: monitora aggiornamenti normativi e segnala potenziali criticita nei contratti.
I rischi da non sottovalutare
Gli agenti autonomi amplificano anche gli errori: un agente mal configurato puo compiere azioni sbagliate a scala. E fondamentale definire perimetri chiari di azione, implementare supervisione umana sui passaggi critici e mantenere log dettagliati di ogni operazione. Il principio human-in-the-loop va adattato, non abbandonato.
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