Agentic AI: From Hype to Real Outcomes

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Iniziamo dalla sfida

L'Agentic AI è il tema più caldo del momento. Gli analisti prevedono che il mercato relativo all'Agentic AI passerà da 5,2 miliardi di dollari nel 2024 a quasi 200 miliardi di dollari entro il 2034. La suaadozione ha già raggiunto il 72% delle medie e grandi imprese. Ma i numeri da soli non raccontano tutta la storia.

Gran parte della discussione è ancora guidata dall'hype. Molti strumenti definiti "agentic" offrono solo un'autonomia limitata. E troppo spesso le aziende si affrettano a implementare nuove tecnologie solo perché sono di moda, non perché risolvono una reale esigenza aziendale. Le ricerche di settore dimostrano che il 95% dei progetti pilota di AI non raggiunge mai la produzione, con conseguente spreco di investimenti, blocco delle iniziative e disillusione dei team.

Dalla sfida al risultato

L'Agentic AI genera valore quando è orientata a obiettivi aziendali concreti. Questi sistemi non si limitano a prevedere, ma agiscono: pianificano, adattano ed eseguono attività in modo autonomo, colmando il divario tra intuizione e risultato. Utilizzata responsabilmente, l'Agentic AI produce vantaggi misurabili in tutti i settori.

Le applicazioni comprovate includono:

• Finanza: automatizzazione del credit scoring, rilevamento delle frodi e gestione dei pagamenti.

• Sanità: ottimizzazione della programmazione, diagnostica e dei flussi di lavoro dei pazienti.

• Commercio al dettaglio: prezzi dinamici, assistenti agli acquisti personalizzati e gestione dell'inventario.

• Catena di approvvigionamento: previsione, instradamento e negoziazione con i fornitori tramite orchestrazione multi-agente.

• Flussi di lavoro aziendali: dall'automazione DevOps alla conformità e alla bonifica IT.

Questi esempi dimostrano come l'Agentic AI vada oltre la sperimentazione, trasformando l'innovazione in valore tangibile per l'azienda.

Intelligente non significa sicuro

L'autonomia comporta responsabilità. A differenza dell'automazione tradizionale, i sistemi agenziali agiscono in modo indipendente, richiedendo una governance più robusta e scalabile.

In ogni implementazione, integriamo pratiche di Responsible AI per:

• Ridurre le dipendenze dai dati e prevenire fenomeni di "allucinazione".

• Garantire trasparenza e spiegabilità.

• Rafforzare conformità e fiducia fin dal nucleo del sistema.

Questo approccio protegge i risultati mantenendo il controllo strategico nelle mani dell'uomo, assicurando che i sistemi agenziali supportino e potenzino il giudizio umano, invece di sostituirlo.

Rompere la trappola del proof-of-concept

Molte organizzazioni restano intrappolate in cicli infiniti di sperimentazione. In GFT aiutiamo le aziende a colmare questo divario con una metodologia comprovata:

1. Partire dalla sfida, identificare il punto dolente prima di selezionare la tecnologia.

2. Progettare l'adattamento giusto, valutare se l'Agentic AI, l'automazione tradizionale o un'altra soluzione sia la più adatta.

3. Scalare in modo responsabile, passare dal proof-of-concept alla produzione con una governance integrata.

Leadership e Agentic AI: 5 domande chiave per iniziare

1. Quale problema aziendale sto risolvendo?
Se la risposta è "sperimentare l'ultima tecnologia", fermati. L'Agentic AI deve essere guidata da un pain point concreto, non dall'hype.

2. Come si misura il successo?
Definisci risultati misurabili: aumento dell'efficienza, riduzione dei costi, crescita dei ricavi o miglioramento dell'esperienza del cliente.

3. L'Agentic AI è la soluzione giusta o serve qualcosa di più semplice?
Non tutte le sfide richiedono autonomia. Considera alternative come automazione tradizionale, sistemi basati su regole o AI predittiva.

4. Come garantire un uso responsabile?
Assicurati di avere controlli di governance, conformità e supervisione umana per gestire l'autonomation in modo sicuro.

5. Possiamo scalare oltre i progetti pilota?
Verifica che infrastruttura, dati e cultura organizzativa supportino la scalabilità dell'Agentic AI in produzione in modo sicuro e sostenibile.

La nuova wave: AI Agent che collaborano per risultati concreti

Il futuro dell'IA non sarà fatto di copilot o chatbot isolati, ma di ecosistemi connessi di agenti autonomi.

Prendiamo un esempio pratico: un agente di vendita che ottimizza prezzi e pacchetti in tempo reale e un agente della supply chain che garantisce disponibilità delle scorte e tempi di consegna. Lavorando insieme, questi agenti negoziano e si allineano autonomamente per migliorare i risultati aziendali, senza intervento umano, ma mantenendo piena trasparenza e controllo.

Questi sistemi saranno in grado di negoziare, collaborare e adattarsi in tempo reale a catene di fornitura, mercati finanziari ed esperienze dei clienti. Tuttavia, un principio fondamentale rimane: la tecnologia non deve mai essere il punto di partenza.

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