# Cos’è l’agentic AI?

L’agentic AI è un approccio nello sviluppo dell’intelligenza artificiale in cui i sistemi non si limitano a reagire ai comandi, ma perseguono in modo autonomo i propri obiettivi. L’IA agentica agisce in modo proattivo, pianifica da sola i passaggi e adatta dinamicamente le decisioni a nuove situazioni.

## Cos’è l’agentic AI? Definizione

L’agentic AI indica un’architettura di sistemi di [IA](https://www.ionos.it/digitalguide/online-marketing/vendere-online/intelligenza-artificiale-di-cosa-si-tratta-e-a-cosa-serve/) dotati di una certa capacità di azione. Questi sistemi **perseguono in autonomia obiettivi predefiniti**, senza che ogni singolo passaggio venga specificato nel dettaglio. Analizzano l’ambiente circostante, pianificano azioni e valutano i risultati per migliorarsi continuamente. Inoltre, sono in grado di scomporre compiti complessi in sottoattività più piccole.

L’IA agentica si distingue dai modelli di IA tradizionali per la sua capacità di **agire nel lungo periodo**, invece di limitarsi a trasformare input in output. Tali sistemi combinano l’[elaborazione del linguaggio naturale](https://www.ionos.it/digitalguide/online-marketing/vendere-online/come-funziona-lelaborazione-del-linguaggio-naturale/), la pianificazione e i meccanismi di decisione logica. L’agentic AI è considerata il passo successivo di sviluppo rispetto ai semplici [modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)](https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/large-language-model/), poiché si avvicina maggiormente a un assistente digitale operativo, e costituisce la base per gli [agenti di IA](https://www.ionos.it/digitalguide/siti-web/programmazione-del-sito-web/agenti-ai/).

N.B. L’IA agentica non va confusa con i modelli altrettanto avanzati nell’ambito dell’[IA generativa](https://www.ionos.it/digitalguide/siti-web/creare-siti/ia-generativa/). Nel confronto diretto tra [IA generativa e IA agentica](https://www.ionos.it/digitalguide/siti-web/programmazione-del-sito-web/ia-agentica-e-ia-generativa/) si nota che i modelli generativi servono soprattutto a produrre contenuti, mentre l’agentic AI, oltre a questo, pianifica, decide ed esegue azioni in autonomia.

## Come funziona l’IA agentica?

L’IA agentica segue un processo a più fasi che permette alla tecnologia di sviluppare e mettere in atto strategie in autonomia. Questi passaggi si integrano tra loro senza soluzione di continuità e costituiscono il nucleo della capacità di azione autonoma.

### Primo passaggio: rilevare l’ambiente

All’inizio c’è la **raccolta di tutte le informazioni rilevanti**. L’IA agentica utilizza a questo scopo diverse fonti di dati, come per esempio sensori, sistemi interni o interfacce esterne. In questo modo crea un’immagine della situazione aggiornata e il più possibile accurata. Vengono elaborati sia i [dati strutturati](https://www.ionos.it/digitalguide/siti-web/creare-siti/unintroduzione-ai-dati-strutturati/) sia i segnali non strutturati. Una base di dati completa è fondamentale perché l’IA possa valutare correttamente il proprio ambiente.

### Secondo passaggio: analizzare e pianificare

Nel passaggio successivo l’agentic AI interpreta le informazioni raccolte e **ne ricava possibili opzioni di azione**. Qui confluiscono la conoscenza precedentemente memorizzata, i modelli appresi e complessi meccanismi decisionali. L’IA valuta gli scenari possibili, dà priorità agli obiettivi e crea un piano strutturato. Questo processo avviene spesso in millisecondi ed è aggiornato in modo continuo.

### Terzo passaggio: eseguire azioni mirate

Una volta definito un piano, l’IA agentica lo mette in pratica tramite **azioni concrete**. A questo scopo ricorre a funzioni o strumenti definiti, messi a sua disposizione dal sistema. Queste azioni sono già chiaramente specificate in anticipo. La particolarità è che l’IA stabilisce autonomamente quali passi compiere e in quale ordine, per raggiungere il risultato desiderato.

### Quarto passaggio: apprendere e ottimizzare

Dopo ogni azione **l’IA valuta** quanto siano state efficaci le sue decisioni. Questo feedback proviene dagli utenti o dai dati di sistema oppure dai propri cicli di feedback interni durante il processo. L’IA confronta obiettivi e risultati, analizza le deviazioni e, sulla base di ciò, adatta le strategie per situazioni future. In questo modo l’IA agentica si evolve continuamente, riconosce i modelli più rapidamente e trova nel tempo soluzioni sempre più efficienti. Questo è paragonabile a un ciclo di addestramento permanente, in cui l’IA impara sia dagli errori sia dalle buone decisioni.

## Vantaggi e svantaggi dell’IA agentica

L’IA agentica apre **nuove possibilità** in termini di automazione, efficienza e risoluzione dei problemi. Allo stesso tempo comporta anche dei **rischi**, poiché le decisioni autonome richiedono requisiti particolari in materia di controllo, trasparenza e sicurezza.

### Vantaggi dell’agentic AI

L’agentic AI può automatizzare completamente compiti complessi e ridurre in modo significativo il carico di lavoro umano. **Lavora in modo particolarmente efficiente**, perché identifica e risolve i problemi in autonomia. Grazie alla capacità di apprendere continuamente dall’esperienza, migliora i processi nel tempo. Con l’uso di [Agentic RAG](https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/agentic-rag/) l’IA non solo sfrutta i dati esistenti, ma cerca attivamente le informazioni mancanti, rendendo così le **decisioni molto più fondate**. Anche le aziende traggono vantaggio da processi più rapidi e risultati più precisi. Inoltre, l’IA agentica permette di adattarsi con flessibilità a condizioni mutevoli, un aspetto decisivo nei mercati dinamici. Un ulteriore vantaggio è il supporto a collaboratrici e collaboratori, poiché l’agentic AI si fa carico di compiti ripetitivi o che richiedono molto tempo, lasciando spazio ad attività più strategiche.

### Svantaggi dell’agentic AI

Le decisioni autonome comportano il rischio di una scarsa trasparenza, poiché i processi decisionali non sempre possono essere ricostruiti completamente. Senza chiare misure di sicurezza, l’IA potrebbe prendere decisioni errate o eseguire azioni indesiderate che non risultano più tracciabili. L’integrazione di sistemi di IA agentica richiede competenze tecniche e **può essere complessa e costosa**. Inoltre, esiste il rischio di un’eccessiva automazione, con conseguente perdita della competenza umana in ambiti rilevanti.

L’IA agentica può ereditare o amplificare errori già presenti nei dati, se mancano meccanismi di controllo. Inoltre, sorgono nuove questioni etiche, ad esempio in relazione a responsabilità, protezione dei dati e conformità al [GDPR](https://www.ionos.it/digitalguide/siti-web/diritto-informatico/gdpr-regole-di-interesse-per-le-aziende/) nonché alla definizione delle responsabilità.

### Vantaggi e svantaggi dell’agentic AI in sintesi

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th><strong>Vantaggi</strong></th>
      <th><strong>Svantaggi</strong></th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Automazione completa di compiti complessi</td>
      <td>Scarsa trasparenza nelle decisioni</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Aumento dell’efficienza</td>
      <td>Potenziale di decisioni errate</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Miglioramento continuo</td>
      <td>Elevato impegno di implementazione</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Adattamento flessibile a nuove condizioni</td>
      <td>Rischio di automazione eccessiva</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Alleggerimento del carico per il personale</td>
      <td>Presa in carico di dati errati</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Risultati precisi e coerenti</td>
      <td>Sfide etiche e giuridiche</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

## Casi d’uso dell’IA agentica

L’IA agentica trova applicazione in una grande varietà di settori, poiché può perseguire obiettivi in modo autonomo e automatizzare i processi. È particolarmente adatta ai casi d’uso in cui molti passaggi di lavoro devono essere coordinati, monitorati o ottimizzati.

### Automazione IT e DevOps

L’IA agentica può pianificare ed eseguire in autonomia processi IT complessi. Monitora i sistemi, identifica i problemi e avvia in modo proattivo contromisure. Le procedure ricorrenti come i deployment o la gestione dell’infrastruttura possono essere **praticamente completamente automatizzate** con il suo supporto. In questo modo si riducono gli errori e i team possono concentrarsi maggiormente sul lavoro di innovazione.

### Assistenza clienti e supporto

Nel supporto, l’agentic AI non si limita a rispondere a semplici richieste, ma gestisce in autonomia **interi processi di risoluzione dei problemi**. Analizza le informazioni dei clienti, identifica la causa di un problema e propone soluzioni concrete. Se necessario, interagisce con sistemi esterni per, ad esempio, verificare ordini o aggiornare account. In questo modo aumentano sia la velocità del servizio sia la soddisfazione della clientela.

### Ricerca e analisi dei dati

L’IA agentica supporta i ricercatori generando ipotesi, raccogliendo dati ed eseguendo analisi in autonomia. Può identificare le fonti rilevanti, strutturare i risultati e offrire subito una prima interpretazione. In questo modo **le attività di routine nel processo di ricerca** vengono notevolmente accelerate. Ciò consente ai team di ricerca di concentrarsi maggiormente sulle questioni strategiche.

### Processi aziendali

Anche nei flussi di lavoro amministrativi l’IA agentica offre un enorme potenziale. Ottimizza le catene di fornitura, analizza i colli di bottiglia ed esegue adattamenti in tempo reale. I report aziendali, le pianificazioni o gli allineamenti interni possono essere generati in modo automatizzato. Le aziende ne traggono vantaggio grazie a decisioni più affidabili e processi più efficienti.

### Guida autonoma

Nel settore della guida autonoma l’agentic AI svolge anch’essa un ruolo importante, poiché i veicoli devono **prendere continuamente decisioni complesse**. L’IA analizza in tempo reale i dati provenienti da telecamere, sensori e sistemi di navigazione e, sulla base di essi, pianifica i passi successivi. Riconosce le situazioni del traffico, valuta i rischi e decide in autonomia come reagire in modo sicuro ed efficiente. Allo stesso tempo coordina numerose sottoattività come il mantenimento della corsia, la regolazione della distanza o la navigazione in situazioni di traffico complesse.


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