Il panorama dell’Intelligenza Artificiale ha subito una rapida accelerazione. Fino a poco tempo fa l’interazione principale avveniva ponendo domande a un chatbot per ottenere testi o sintesi. Oggi siamo entrati in una nuova fase, nella quale abbiamo a disposizione sistemi progettati per agire, che superano il concetto di semplice conversazione, per diventare strumenti esecutivi.
In questo scenario emerge la figura dell’AI agent, una tecnologia che sta ridefinendo la gestione dei flussi di lavoro aziendali. Comprendere la natura e il funzionamento di questi strumenti è il primo passo per governare l’evoluzione tecnologica e trarne un vantaggio competitivo reale.
Cos’è un agent AI e perché rappresenta una svolta
Quando analizziamo cos’è un agent AI, dobbiamo immaginare un software capace di andare oltre la semplice elaborazione del linguaggio. Un agente possiede autonomia e lavora per raggiungere un obiettivo specifico assegnato dall’utente.
In informatica, infatti, il termine “agente” identifica un’entità che agisce per conto di un altro soggetto, operando come un delegato capace di svolgere un incarico in assenza di un controllo diretto e costante.
La differenza sostanziale rispetto al’AI che ci eravamo abituati a conoscere risiede nella capacità di esecuzione. Un modello linguistico standard (come quello alla base di ChatGPT) opera come un consulente: suggerisce strategie o redige contenuti. Un agent AI, invece, agisce come un assistente operativo: riceve l’istruzione, pianifica i passaggi necessari e li realizza concretamente interagendo con altri software.
L’agente percepisce l’ambiente digitale circostante (database, ERP, client di posta) e prende decisioni basate sugli input ricevuti, portando a termine un compito e riducendo la necessità di conferma umana per ogni singolo passaggio.
Cosa sono gli agenti LLM: il motore del ragionamento
Spesso i termini si sovrappongono, ma è utile fare chiarezza su cosa sono gli agenti LLM. Mentre “AI Agent” è il termine funzionale che definisce un sistema autonomo, l’Agente LLM è la tipologia specifica che utilizza un Large Language Model come “cervello” centrale.
In questa architettura, il modello linguistico funge da motore di ragionamento, estendendo le sue capacità ben oltre la generazione di testo. L’LLM scompone un problema complesso in sotto-task, decide quali strumenti utilizzare e valuta il risultato delle proprie azioni. È proprio l’impiego dei moderni LLM che ha reso gli agents AI estremamente flessibili, capaci di comprendere istruzioni in linguaggio naturale e adattarsi a situazioni impreviste.
In sintesi: l’LLM fornisce la capacità di comprensione e pianificazione, mentre l’architettura ad agenti fornisce gli strumenti operativi per cliccare, inviare, cercare e salvare dati.
Le caratteristiche distintive di un AI agent efficace
Per distinguere un vero agente da una classica automazione basata su regole, dobbiamo ricercare quattro elementi fondamentali:
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Autonomia il sistema opera in modo indipendente una volta ricevuto il compito
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Pianificazione (Reasoning) l'agente analizza una richiesta complessa ("organizza la spedizione per il cliente X") e la divide in passaggi logici sequenziali
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Uso di strumenti (Tool Use) questa è la vera potenza degli agenti AI. Possono collegarsi a sistemi esterni come il gestionale ERP, il CRM, strumenti BI o il web, per reperire informazioni ed eseguire comandi
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Memoria il sistema acquisisce il contesto delle azioni passate per migliorare le decisioni future, ottimizzando i processi ed evitando ripetizioni.
Applicazioni concrete: come gli agenti AI trasformano i processi
L’adozione di questa tecnologia impatta direttamente sull’efficienza delle aziende. Cosa rappresentano gli agenti AI nel contesto quotidiano di un’azienda? Sono risorse digitali che gestiscono attività ad alto consumo di tempo, liberando il potenziale umano.
Immaginiamo un processo di Customer Service. Un chatbot tradizionale risponde alle FAQ. Un AI agent, integrato con l’ERP aziendale (come Jgalileo), verifica lo stato di un ordine, controlla la disponibilità a magazzino, approva un reso se rientra nei parametri stabiliti e invia la nota di credito al cliente. Il tutto avviene in modo fluido e autonomo.
Nel marketing, gli agenti analizzano grandi volumi di dati per individuare trend, segmentare il pubblico e attivare campagne mirate sui CRM, trasformando i dati grezzi in azioni commerciali concrete e misurabili.
Sviluppare soluzioni su misura con Sistemi DE
Le soluzioni standardizzate spesso faticano ad adattarsi alla complessità dei processi di una PMI o di una grande impresa, dove ogni flusso di dati è unico.
In Sistemi DE, approcciamo l’integrazione degli AI agents partendo dall’analisi dei processi esistenti. Costruiamo un’architettura solida che faccia dialogare l’intelligenza artificiale con il cuore pulsante dell’azienda: l’ERP e i sistemi di gestione.
Sviluppiamo soluzioni che garantiscono la sicurezza dei dati e la governance delle azioni svolte dagli agenti. Il nostro obiettivo è rendere l’AI uno strumento realmente utile e integrato nativamente con le soluzioni tecnologiche utilizzate, per permettere alle aziende di focalizzarsi su attività a valore aggiunto e strategiche.
Domande Frequenti (FAQ) sugli AI agents
Qual è la differenza tra un chatbot e un AI agent?
Un chatbot conversa basandosi su dati predefiniti o generativi. Un AI agent compie azioni concrete (inviare mail, modificare record nel database) e prende decisioni autonome per completare un compito complesso.
Che differenza c'è tra Agente AI e Agente LLM?
L'Agente AI è la definizione funzionale di un software che agisce autonomamente. L'Agente LLM è la tecnologia specifica che usa i Modelli Linguistici (come GPT o Claude) come motore cognitivo. Oggi la maggior parte degli agenti evoluti sono di tipo LLM.
Gli agenti AI possono commettere errori?
Sì, essendo basati su modelli probabilistici, possono verificarsi delle inesattezze. Per questo in Sistemi DE implementiamo rigorosi "guardrail" tecnici e fasi di testing per confinare l'azione dell'agente entro binari sicuri e controllati.
È difficile integrare un agent AI nei sistemi aziendali?
L'integrazione dipende dalla modernità delle infrastrutture. Attraverso API e connettori personalizzati, gli agenti possono comunicare con la maggior parte dei software gestionali, rendendo il flusso dati trasparente ed efficiente. La complessità viene gestita affidandosi ad un Partner esperto e competente.
Vuoi scoprire come integrare un AI agent nei tuoi processi aziendali?
Il nostro team è a tua disposizione per analizzare le tue esigenze e sviluppare una soluzione d’avanguardia che valorizzi il tuo ERP e i tuoi dati.
