AI Agents: per i CIO sono il futuro (ma con cautela)

Nello studio di Deloitte “Tech Trends 2025 [in inglese]” l’intelligenza artificiale è il filo conduttore di quasi ogni tendenza dell’anno. In un futuro non troppo lontano entrerà nelle fondamenta stesse delle nostre vite, al pari dell’elettricità o di Internet, ma già oggi viviamo dell’era dell’AI everywhere. È stata l’AI generativa a determinare questo cambio di passo, spingendo le aziende a sperimentare i Large Language Models (LLM). Ma la tecnologia corre veloce e le evoluzioni si susseguono e quest’anno l’attenzione è puntata sugli Agenti AI, capaci non solo di rispondere a domande e effettuare ricerche, ma di svolgere compiti per conto nostro e in base alle nostre istruzioni.

L’AI generativa entra così nell’era dell’agentificazione, in cui i sistemi intelligenti evolvono da attività isolate ad agenti specializzati e interconnessi, come ha scritto Capgemini nel report “TechnoVision Top 5 Tech trends to watch in 2025 [in inglese]”. Grazie alle crescenti capacità di ragionamento logico dei modelli di GenAI, gli Agent inizieranno a operare in modo più autonomo, offrendo risultati più affidabili e basati su dati concreti, e saranno in grado di gestire attività come le catene di approvvigionamento e la manutenzione predittiva senza la costante supervisione umana. Secondo un sondaggio del Capgemini Research Institute su 1.500 dirigenti globali, pubblicato a gennaio 2025, il 32% ritiene gli Agenti di intelligenza artificiale la principale tendenza tecnologica in ambito Data & AI per il 2025. 

“Gli investimenti sull’AI stanno crescendo a ritmi vertiginosi, di pari passo con il progresso della tecnologia”, sottolinea Alberto Dalla Francesca, CIO di Omis Group (manifattura di macchinari industriali). “L’evoluzione è così veloce che ho smesso di fare piani a tre anni, mi fermo a due. Ma due anni fa non avrei mai immaginato che nel 2025 avremmo investito così tanto nell’intelligenza artificiale, sia come Machine Learning che come GenAI e Agenti”.

“Gli Agents indicano entità dotate di agency, ovvero capacità autonoma di scelta e azione. Secondo me, sono destinati a imporsi come evoluzione dell’automazione dei processi aziendali, prendendo sempre più campo”, dichiara Luca Seravalli, CIO di Duferco Energia e Delegato per la Liguria del CIO Club Italia.

Secondo IDC [in inglese], entro tre-quattro anni gli AI Agents trasformeranno e potenzieranno le applicazioni enterprise.

AI Agents, il futuro “inevitabile” dell’automazione

Seravalli considera gli Agenti AI un passo in avanti nel processo di democratizzazione dell’IT e di automazione dei processi.Secondo il CIO, ammettendo sempre di avere alla base una data governance appropriata, l’automazione dei processi in azienda può efficacemente evolvere dall’impiego dell’RPA (Robotic Process Automation) all’applicazione dell’AI fino all’uso degli Agents.

“A loro volta gli Agenti possono salire di grado nelle loro funzionalità, perché possono sia eseguire dei workflow sia orchestrarli: con gli LLM intelligenti sarà l’agente a decidere se svolgere certe attività o soddisfare certe richieste orchestrando i sistemi aziendali tramite le integrazioni disponibili”, commenta Seravalli.

Duferco Energia sta sperimentando sia gli Agenti AI Salesforce che altri strumenti AI, ma sempre per flussi di lavoro sui framework esistenti e solo per le attività interne e ancora non verso i clienti (per esempio, con dei chatbot costruiti sugli LLM).

Anche con gli AI Agents, infatti, “Restano i problemi tipici degli LLM, come le allucinazioni e gli errori”, chiarisce Seravalli, “e oggi per un CIO fare progetti con gli Agenti significa implementare dei guardrail, facendo in modo che il sistema capisca il contesto e sappia rispondere correttamente o portare alla luce eventuali errori. Il compito di un IT moderno è definire, in collaborazione con il business, una governance forte e sicura”.

Infatti la democratizzazione dell’IT, ovvero dare gli strumenti digitali a tutti gli utenti aziendali, anche in modalità self-service, significa che il business diventa co-responsabile del buon funzionamento di questi strumenti, accanto all’IT che fornisce le regole per usarli in modo sicuro, trasparente e affidabile.

“Io cerco di puntare sugli aspetti culturali”, afferma Seravalli. “Nelle aziende che adottano l’AI è importante che tutte le persone capiscano che il dato generato deve essere di qualità e che, se non lo è, il problema non è solo dell’IT ma è soprattutto del business, perché dalla qualità del dato dipende la possibilità di fare self-BI e ottenere insight”.

Duferco Energia sta svolgendo attività di formazione per tutto il personale su che cosa significa essere un’azienda data-driven e che cosa sono gli LLM.

“Tecnologie come Copilot ormai sono molto diffuse, ma il punto è capire come vanno usate e conoscerne i rischi, oltre alle opportunità”, chiarisce Seravalli. “Il CIO ha il fondamentale compito di creare gestione e governance, dare senso e robustezza al sistema”.

Attenzione a governance e costi

È un punto di vista condiviso tra i CIO italiani. Molti definiscono gli AI Agents “inevitabili” come evoluzione dell’AI Generativa e ne stanno valutando l’implementazione; tuttavia, la maggior parte non pensa a un’adozione diffusa, ma mirata a precisi casi d’uso, come gli applicativi che devono effettuare task specifici in amministrazione e nel supporto tecnico. Tutti ribadiscono l’importanza del coinvolgimento del business, mentre il CIO dirige la governance.

Anche Sara Volino Coppola, Chief of Information & Digital Office di Alia Servizi Ambientali, Multiutility toscana, crede molto negli Agenti come evoluzione dell’RPA. Ma fa notare: “Non è detto che saranno economicamente sostenibili. Da un lato, c’è la tutela del lavoro: le aziende che pensano di sostituire le persone con gli Agenti – e in molte mansioni è possibile, con ottime prestazioni – non avranno la strada aperta, almeno in Italia. D’altro lato, non necessariamente si risparmierà, perché i vendor hanno un modello di prezzo per gli Agents basato su conversazione o token e questo significa, almeno al momento, che usare Agenti AI con una certa capacità ha un costo molto elevato”.

Per questo Alia, che usa l’AI da tempo nella forma di Machine Learning, sull’AI Generativa e gli LLM è ancora in fase di riflessione e usa queste tecnologie con parsimonia. 

“Il problema dell’AI oggi è la tanta offerta e la differenza tra ciò che i fornitori presentano e ciò che offrono veramente”, sottolinea Volino.

C’è un altro rischio con l’AI: quello dell’aumento esponenziale dei costi del cloud. Per questo è così importante evitare il vendor lock-in e coltivare le competenze interne.

“Io sono a favore del cloud, è una tecnologia che ci libera da tante preoccupazioni, come la sicurezza, la ridondanza o la business continuity. Ma bisogna disegnare le applicazioni – incluse quelle AI o per la data platform – valutando le possibili alternative”, afferma Volino. “Ogni opzione tecnologica ha un costo diverso e noi sviluppiamo le applicazioni in modo da essere in grado di andare su altri cloud. Questo ci rende indipendenti dai singoli fornitori e ci dà un potere negoziale che non avremmo se dipendessimo completamente da un cloud provider. Sviluppando con strumenti cloud-independent, possiamo entrare nel cloud o uscire in base a quanto è opportuno per l’azienda: non è facile, ma possiamo trattare con i fornitori, anziché lasciarci imporre prezzi e clausole contrattuali”.

Un esempio pratico

Molti CIO evidenziano il valore delle competenze interne che devono accompagnare i progetti AI. Inoltre, se per molti le potenzialità sono enormi, resta da vedere quali saranno i risultati nel lungo periodo: la promessa sulla produttività sarà mantenuta? Per questo si procede con l’individuazione di singoli casi d’uso e prototipi.

Dalla Francesca di Omis Group ha avviato le sperimentazioni con gli AI Agents iniziando da un Agente – attualmente in fase di test – che dà supporto alla funzione HR. Questo software AI aiuta il personale, sia amministrativo che di fabbrica, a trovare risposte alle domande sulle procedure relative alla gestione delle risorse umane (informazioni su trasferte e assegni familiari, richiesta di ferie, timbratura dei cartellini, e così via), evitando loro di dover passare ogni volta per gli uffici HR.

“Queste informazioni si trovano tutte nel regolamento aziendale oppure nel nostro database con tecnologia AI in cui abbiamo raccolto una serie di domande e risposte”, spiega Dalla Francesca. “L’Agente AI attinge a queste fonti e risponde alle domande che vengono fatte su Teams via chat o messaggio vocale”.

Omis ha costruito l’agente usando Copilot Studio, nella cui tariffa è inclusa la realizzazione gratuita del primo Agente. Il team di Dalla Francesca lo ha sviluppato in modo che capisca e risponda in 17 lingue diverse, perché il personale di produzione di Omis è multinazionale.

“L’Agente sostituisce il lavoro che svolgono una-due persone nell’HR e ci permette di dedicare queste risorse ad altre attività più di valore”, aggiunge il CIO. “Comunque alla fine del flusso, se non si è arrivati a una risposta definitiva, l’Agente AI passa l’interazione alla persona in carne ed ossa dell’HR proponendo un appuntamento”.

L’HR Agent è stato fortemente voluto dal CHRO di Omis. La collaborazione e la sinergia tra ICT ed HR sono state un forte motore per questo progetto, e lo saranno ancora per i prossimi.

Già mentre proseguono i test di questo Agent, il team di Dalla Francesca sta cercando di sviluppare un Agente che svolge gli stessi compiti, ma che può essere interrogato via WhatsApp. In questo caso sta utilizzando le API di WhatsApp for Business: il prototipo funziona bene e il rilascio è previsto in tempi brevi.

Sviluppare gli Agenti, infatti, non richiede necessariamente molto tempo e personale: l’Agente per l’HR di Omis è stato realizzato in una sola settimana da una giovane tirocinante di grande talento, che in due giorni ha creato l’Agent e in tre giorni gli ha fornito la documentazione.

“In futuro potremo decidere di sviluppare Altri agenti con le stesse modalità e finalità, per esempio, per gestire il ticketing nell’ICT, dando risposte alle domande e risolvendo almeno una parte dei problemi in modo automatizzato e self-service”, tiene a precisare Dalla Francesca.

Anche in questo caso è prevista l’attività di formazione sull’uso dell’AI in azienda: “L’AI è ormai molto diffusa, ma va trattata con consapevolezza”, rileva ancora. “Ho in programma di organizzare, insieme all’HR, corsi per i nostri utenti interni, come del resto è previsto anche dall’AI Act”.

Le quattro sfide dell’agentificazione

Per costruire gli Agenti, i CIO italiani tendono ad usare una combinazione tra la tecnologia di un vendor di cui già pagano le licenze e che fornisce la piattaforma, e lo sviluppo interno per l’ingegnerizzazione dello specifico bot. In questo modo si riesce a realizzare qualche prototipo contenendo i costi. L’approccio prevalente è quello graduale: si implementano gli Agents in attività specifiche e si raccoglie il feedback degli utenti, misurando attentamente i benefici prima di validare definitivamente il prodotto e di estenderlo ad altre aree. Inoltre, i CIO sono molto sensibili alle questioni della cybersicurezza e, da questo punto di vista, mostrano ancora più cautela.

“II primo punto cui prestare attenzione è quello della governance legale”, evidenzia Giacomo Degasperi, esperto legale e fondatore della piattaforma divulgativa Legal4tech. “Gli Agenti AI ricadono certamente nell’AI Act, che classifica i sistemi AI in base ai livelli di rischio per i diritti fondamentali, ma resta da capire che cosa succede nel caso in cui occorra spiegare come gli Agenti operano. Il tema è quello della trasparenza algoritmica, e vale per tutti i sistemi di intelligenza artificiale”.

La trasparenza algoritmica e l’auditability sono tanto più difficili quanto più complesso è il sistema di AI Generativa, e il problema è sia tecnico che legale, spiega Degasperi. In Italia il Garante Privacy ha sempre avuto un atteggiamento severo verso questi sistemi: ha bloccato ChatGPT a pochi mesi dal lancio nel nostro Paese per le incertezze sul trattamento dei dati e quest’anno ha fatto lo stesso con il prodotto di GenAI cinese Deepseek. Degasperi non esclude che, con l’aumento dell’uso degli Agenti in ambito aziendale, arrivino più regole per il settore e obblighi di condurre regolari audit per controllare la conformità normativa dei sistemi.

Una seconda sfida è quella della responsabilità o della governance: che cosa succede se l’Agente commette un errore? Chi ne risponde?

“In Europa esiste una proposta di direttiva sulla responsabilità per i danni commessi dall’AI, ma non siamo arrivati a un quadro chiaro”, afferma Degasperi. “L’approccio prudenziale dell’AI Act, che punta sul prevenire il danno con un design sicuro appare finora come il migliore. Ma non mancano i limiti: se un team internazionale sviluppa un modello AI, in caso di problemi, quale giurisdizione vale?”.

Un altro impatto degli AI Agents – di cui i CIO italiani appaiono molto consapevoli – è quello sulle risorse umane.

“Io non credo che l’AI ci toglierà il lavoro, ma alcuni compiti sicuramente si ridurranno o spariranno, come nel customer service”, prosegue Degasperi. “Avverrà una riconfigurazione della forza lavoro e i CIO dovranno capire come gestire questa transizione in maniera equa e riflettere sulla necessità di formazione sull’uso dell’AI. Anzi, i CIO stessi dovranno approfondire la loro formazione su temi come la governance dell’AI o la compliance”.

Sicuramente, nell’era dell’AI, i CIO sono chiamati a collaborare più da vicino con le altre funzioni aziendali, a cominciare da quelle preposte alla cybersicurezza, agli aspetti legali e all’HR. E le imprese dovranno investire nella gestione di un cambiamento che si annuncia epocale.

Il futuro: i superagenti e l’AI verticale

Nonostante i rischi, resta il fatto che l’Agentificazione offre grandi vantaggi alle imprese perché alza il livello di automazione raggiungibile. Degasperi non prevede un’immediata adozione su larga scala e le esperienze dei CIO confermano che le aziende vogliono condurre test, affinare gli algoritmi e verificare il tasso di errore. Soprattutto, vogliono garantire il controllo sulle decisioni prese dall’AI, soprattutto se sono strategiche.

Nel momento in cui gli Agenti cominceranno a diffondersi, si presenterà una nuova necessità: armonizzare prodotti realizzati con Agent Builder di fornitori diversi. Per questo diversi vendor già lavorano sugli orchestratori di agenti e Forrester Research mette l’accento sulle piattaforme di intelligent automation e sulla gestione dei processi agenziali.

Capgemini ha definito un ulteriore passo dell’agentificazione come “ascesa del superagente”, un orchestratore di sistemi AI multipli, che ne ottimizzerà le interazioni. Nel 2025, questi progressi daranno vita a nuovi ecosistemi di intelligenza artificiale in diversi settori, consentendo nuovi livelli di efficienza e di innovazione. Si apriranno nuove opportunità in ambiti specifici che richiedono risposte rapide e flessibili a sfide inattese, come la sanità, il diritto e i servizi finanziari.

Infatti, diversi CIO italiani pensano che il mercato proporrà preso degli LLM verticalizzati. Sara Volino di Alia ne è convinta.

“Non adottiamo l’AI proprietaria, ma optiamo per algoritmi e use case che costruiamo ad hoc, sviluppandoli internamente con i nostri data scientist. Per questo sugli LLM ci siamo, per ora, messi alla finestra. Puntiamo all’indipendenza dai vendor e sull’AI Generativa, al momento, preferiamo aspettare che il mercato si stabilizzi. La mia previsione –  afferma la CIO – è che si vada verso LLM specializzati per verticale, o settore industriale, perché la qualità del risultato dipende dall’addestramento e l’addestramento deve essere verticale. Alle imprese non servono prodotti generalisti”.