Dagli script rigidi della vecchia RPA alla fluidità dell’Agentic Computing: viaggio nel cuore della nuova impresa adattiva, dove il software non si limita più a eseguire ordini, ma pianifica, collabora e agisce in autonomia. La riflessione di Fabio Cornevilli, direttore Ricerca e Sviluppo – Area Servizi Digital Platforms S.p.A.
Nel panorama economico attuale, i processi automatizzati non sono più un semplice supporto accessorio, ma rappresentano il cuore pulsante delle dinamiche aziendali moderne. Dalla supply chain al servizio clienti, ogni operazione critica si regge su flussi digitali che garantiscono la continuità operativa e la resilienza del business. L’Intelligenza Artificiale sta però ridefinendo in profondità questi processi con sviluppi non solo nelle funzionalità operative e le interfacce con cui interagiamo, ma negli stessi modelli di business su cui le imprese prosperano. In questo scenario, gli Agenti di Intelligenza Artificiale stanno ridisegnando l’automazione d’impresa grazie a operazioni più snelle, a una maggiore efficienza e a una drastica riduzione del peso delle attività manuali e ripetitive.
Non parliamo di un semplice aggiornamento tecnologico, ma di un salto evolutivo. Laddove l’automazione tradizionale seguiva istruzioni rigide, l’IA introduce capacità di comprensione, interpretazione e adattamento e ridisegna interfacce conversazionali con maggiori funzionalità del software, che oggi può vedere, leggere e interpretare dati complessi. In un mercato globale attivo 24/7, la velocità di esecuzione non è più un vantaggio competitivo ma un prerequisito, mentre molte aziende restano vincolate a processi incapaci di gestire la volatilità dei dati non strutturati. Ed è qui che interviene l’IA e trasforma l’automazione rigida in un flusso intelligente capace di assorbire imprevisti e adattarsi dinamicamente agli obiettivi di business.
Il motore di questa rivoluzione risiede nella convergenza tra automazione tradizionale e capacità cognitive avanzate. Le moderne piattaforme intelligenti non si limitano più a seguire binari rigidi, ma integrano l’IA generativa e modelli probabilistici direttamente nel cuore dei processi. Questo salto tecnologico permette di decifrare e gestire flussi di informazioni complesse e non strutturate – come il contenuto di email, contratti legali o report discorsivi – che in passato avrebbero inevitabilmente richiesto l’intervento umano. Ne scaturisce un’automazione resiliente, capace di riconoscere schemi ricorrenti, apprendere dalle eccezioni e modulare autonomamente la propria azione per raggiungere gli obiettivi di business con elevati standard di affidabilità.
Al centro di questa nuova architettura ci sono gli Agenti IA, programmi progettati per svolgere compiti in modo autonomo e indipendente, capaci di prendere decisioni per raggiungere obiettivi specifici. Un Agente IA non si limita a rispondere agli input, può svolgere compiti e prendere decisioni senza la costante supervisione umana, mantenendo una memoria contestuale, ragionando sugli input e sul contesto per raggiungere l’obiettivo assegnato definendo le azioni necessarie. Un Agente IA può apprendere e adattarsi utilizzando tecniche di apprendimento automatico sfruttando le knowledge base aziendali e i risultati delle attività precedenti. Infine, un Agente IA scompone gli obiettivi in attività più semplici eseguendo operazioni concatenate con la possibilità di interagire con servizi esterni, servizi aziendali (ERP, CRM) oppure altri Agenti IA, creando catene di elaborazione molto avanzate.
È proprio la capacità di agire in modo autonomo, prendere decisioni e coordinare azioni complesse che trasforma l’Agente IA da semplice assistente virtuale a vero e proprio attore strategico della trasformazione digitale.
Gli Agenti IA non rappresentano solo una tecnologia emergente, ma un nuovo paradigma organizzativo. La loro diffusione richiederà alle imprese di ripensare ruoli, responsabilità e metriche di performance grazie a modelli operativi ibridi in cui umani e agenti collaborano in modo complementare. Il loro valore non risiede solo nell’esecuzione delle attività, ma nella capacità di garantire coerenza decisionale, reattività e scalabilità operativa in tempo reale.
L’impatto è evidente tanto nella gestione dei workflow operativi quanto nei processi decisionali. In logistica, un Agente può rilevare un ritardo, coordinarsi con altri sistemi, riordinare materiali e informare il cliente in pochi secondi, senza intervento umano – in ambito bancario, può migliorare il sistema di rilevamento delle frodi. Nei processi decisionali, un Agente può essere impiegato per analizzare grandi quantità di dati eterogenei e produrre raccomandazioni argomentate.
Questa rivoluzione porta con sé anche sfide etiche e di governance. L’autonomia degli Agenti richiede trasparenza e controlli che garantiscano decisioni allineate ai valori aziendali. Il futuro del lavoro si sposterà verso attività più analitiche, creative e strategiche, lasciando alle macchine i compiti ripetitivi.
L’era dell’automazione pensante non è un futuro lontano, ma un presente in accelerazione. Le aziende che sapranno integrare questi nuovi colleghi digitali non solo aumenteranno l’efficienza, ma acquisiranno una agilità strategica impensabile fino a pochi anni fa, con una maggiore capacità di garantire continuità, resilienza e competitività. La vera sfida, oggi, non è tecnologica ma culturale: siamo pronti a collaborare con le macchine a cui stiamo insegnando a pensare?
