Negli ultimi anni, abbiamo visto l’intelligenza artificiale entrare in modo sempre più presente nella nostra vita quotidiana. L’abbiamo conosciuta mentre scriveva testi, generava immagini sorprendenti o ci suggeriva frasi via chat. Questo tipo di AI, definita “generativa”, si basa sulla capacità di produrre contenuti a partire da comandi umani. Eppure, mentre ci abituavamo a interagire con questi sistemi creativi, una nuova forma di intelligenza artificiale stava facendo capolino: l’Agentic AI. A differenza delle sue “cugine generative”, l’Agentic AI non si limita a rispondere. Comprende un obiettivo, valuta la situazione, prende decisioni. E agisce. In altre parole, siamo di fronte a una tecnologia capace non solo di assistere, ma di collaborare attivamente, intervenendo nei processi reali della nostra vita e del nostro lavoro.

Cos’è l’Agentic AI e cosa la rende diversa

L’Agentic AI è progettata per raggiungere obiettivi in modo autonomo. Non ha bisogno di una serie continua di comandi. Le basta comprendere lo scopo generale di ciò che l’utente desidera, interpretare il contesto in cui si trova e muoversi in modo proattivo per ottenere risultati. È come avere un assistente che, anziché aspettare istruzioni dettagliate, capisce da solo cosa fare e in che ordine.

A differenza dell’AI generativa, che rimane dentro i confini della produzione di contenuti come testi, immagini, musica, risposte testuali, l’Agentic AI si muove nel mondo dell’azione. Se una AI generativa può aiutarti a scrivere una mail ben formulata, una AI agentica può redigere quella mail, inviarla al destinatario corretto, archiviarla in una cartella specifica e aggiornare il calendario in base alla risposta che ricevi. Il cambiamento è profondo: si passa da un’intelligenza che “risponde” a una che “decide e agisce”.

Sfruttiamo una tabella comparativa per mettere a fuoco nel migliore dei modi le differenze descritte sopra:

Cambiamo leggermente prospettiva, ipotizzando un semplice ciclo di funzionamento:

1. Definisce un obiettivo → ad esempio, “consegna un pacco”
2. Pianifica i passi necessari
3. Percepisce l’ambiente (es. ostacoli, strade)
4. Aggiorna la propria comprensione della situazione
5. Agisce autonomamente
6. Impara dai risultati per migliorare

Un esempio nel quotidiano

Immaginiamo una situazione molto concreta: un incidente d’auto. Nel caos del momento, una persona si troverebbe a dover contattare i soccorsi, comunicare con l’assicurazione, raccogliere prove, magari scattare foto, avvisare il proprio meccanico o scegliere un’officina di fiducia. Tutti questi passaggi possono essere gestiti, oggi, da un sistema agentico. Senza dover impartire singoli ordini, l’AI analizza la posizione, acquisisce i dati dell’incidente, invia le informazioni necessarie alle parti coinvolte e coordina gli interventi. Il tutto in tempo reale, con una precisione che va oltre la semplice automazione di task ripetitivi.

Presente e futuro prossimo di una tecnologia silenziosa ma potente

L’Agentic AI non è una prospettiva lontana o teorica. È già operativa in diversi ambiti della nostra vita. Nelle aziende, ad esempio, esistono agenti intelligenti che risolvono autonomamente problemi nel servizio clienti, gestiscono le relazioni con i fornitori o semplificano le attività di marketing. Nel settore finanziario, si occupano di analizzare spese, ottimizzare investimenti, suggerire spostamenti strategici di fondi. Nella programmazione, assistenti AI sono in grado di correggere errori, effettuare test, implementare modifiche in ambienti reali. Sono strumenti progettati per prendersi cura di ciò che, per noi umani, comporta tempo, fatica e rischio di errore.

Il vero cambiamento non sta solo nella velocità con cui queste intelligenze agiscono, ma nel modo in cui ci aiutano a ristrutturare il nostro rapporto con il digitale. Con l’Agentic AI, non è più necessario interagire continuamente con applicazioni, sistemi o interfacce. Basta comunicare un obiettivo: sarà la macchina a capire come realizzarlo.

Un aspetto interessante dell’Agentic AI è la sua discrezione. A differenza dell’AI generativa, che stupisce per la sua creatività e per la capacità di imitare lo stile umano, quella agentica è progettata per essere precisa, operativa, e per fare meno errori. Questo perché si basa su regole più rigide e su processi verificabili. Se da un lato questo significa meno effetti speciali (ed effetto wow), dall’altro comporta una maggiore affidabilità e sicurezza. Non c’è spazio per “invenzioni” o allucinazioni digitali: l’Agentic AI punta alla concretezza, non alla meraviglia.

Un cambiamento che ci riguarda già

Anche chi non lavora nel mondo della tecnologia o dell’informatica ha già iniziato a beneficiare, spesso senza saperlo, di sistemi agentici. Esistono applicazioni che si occupano in modo intelligente delle scadenze amministrative, agenti personali che organizzano appuntamenti e priorità lavorative, e persino servizi sanitari che usano queste tecnologie per monitorare lo stato di salute dei pazienti e coordinare visite mediche. Il futuro non è ancora arrivato, ma il presente sta già cambiando silenziosamente sotto i nostri occhi.

Una nuova forma di collaborazione tra esseri umani e macchine

L’Agentic AI non è un sostituto dell’intelligenza umana, ma un potente alleato. Ci libera dai piccoli oneri quotidiani, ci aiuta a gestire la complessità, ci permette di concentrarci su ciò che conta davvero. Questo nuovo paradigma non ci propone una tecnologia dominante o invadente, ma una forma di collaborazione invisibile. Una presenza discreta, capace di fare per noi ciò che una volta avremmo dovuto organizzare passo dopo passo.

Ed è proprio in questa semplicità d’uso, nella sua capacità di agire senza disturbare, che l’Agentic AI trova la sua forza più grande.

Un esperimento pratico: creare un piccolo agente AI con ChatGPT

Anche se il concetto di Agentic AI può sembrare complesso, esistono già strumenti accessibili che permettono a chiunque di avvicinarsi a questo nuovo paradigma. Uno di questi è proprio ChatGPT, che oggi consente di creare “agenti personalizzati”, chiamati comunemente custom GPTs, capaci di svolgere compiti specifici, in autonomia, partendo da un semplice prompt.

Immaginiamo, ad esempio, di voler realizzare un agente che ci assista nell’organizzazione settimanale dei pasti. Basterebbe fornire a ChatGPT un’istruzione iniziale del tipo:

“Sei un assistente alimentare personale. Ogni lunedì mattina chiedi all’utente quante persone mangeranno a casa, se ci sono intolleranze, preferenze alimentari o ingredienti da smaltire. Sulla base di queste risposte, crea un menu settimanale con relative liste della spesa, suddivise per categoria (frutta, verdura, ecc.). Poi salva tutto e invia un promemoria per preparare i piatti più lunghi la sera prima.”

Questo non è più un semplice scambio di battute: è la progettazione di un agente AI operativo che raccoglie dati, prende decisioni, organizza azioni e gestisce promemoria. Il tutto con un solo prompt iniziale e interazioni minime nei giorni successivi.

Un esperimento simile, pur semplice, dimostra quanto la logica dell’Agentic AI sia già integrabile nella vita quotidiana. Senza bisogno di programmare, e senza alcuna competenza tecnica.

Oltre l’esperimento: cosa serve per un agente AI professionale

Nella mia attività professionale mi occupo di prompt engineering e di creare agenti AI per aziende e vorrei chiarire la differenza tra un agente AI creato con un prompt su ChatGPT e un agente AI per aziende.

Naturalmente, se ci spostiamo dal livello sperimentale a quello professionale, la complessità aumenta. Un vero agente AI operativo in contesti aziendali o industriali non può limitarsi a interagire tramite un’interfaccia come ChatGPT. Ha bisogno di una vera e propria infrastruttura tecnica, che includa anche componenti di programmazione tradizionale, connessioni sicure a database, API esterne e sistemi cloud per l’automazione dei flussi di lavoro.

Questi agenti devono essere in grado, ad esempio, di accedere a calendari reali, inviare email tramite servizi come Outlook o Gmail, interfacciarsi con piattaforme CRM, gestire documenti in archivi digitali o monitorare dati provenienti da sensori o sistemi IoT. Tutto ciò implica lo sviluppo di moduli software su misura, l’integrazione con servizi esistenti e, spesso, l’impiego di team tecnici che supervisionano l’operato dell’agente, garantendone correttezza, sicurezza e aggiornamento continuo.

In questo senso, l’Agentic AI non sostituisce i sistemi esistenti, ma si innesta su di essi, fungendo da “regista intelligente” capace di orchestrare risorse e dati per produrre risultati concreti. È il passaggio da un’intelligenza che genera contenuti, a una che costruisce soluzioni.

Grazie per aver ritagliato un poco del tuo tempo per arrivare in fondo a questo articolo, se ti è piaciuto ti proporrei di restare in contatto tramite linkedin a https://www.linkedin.com/in/andreatonin/

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Andrea Tonin

Nerd per passione e per professione da 30 anni, mi occupo di progettazione di ecosistemi software di alto livello come CTO e di docenze in ambito informatico. Mi potete contattare dal mio profilo linkedin a https://www.linkedin.com/in/andreatonin