Forse non ci siamo ancora abituati, che da semplice strumento di supporto l’AI sta sempre più diventando un sistema autonomo in grado di prendere decisioni complesse, segnando l’inizio della sua seconda generazione. Se la prima generazione di sistemi AI – basata su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) – era utilizzata soprattutto per chatbot e assistenti virtuali, oggi siamo entrati nell’era degli AI Agentic Systems.

Questa seconda generazione di agenti offre nuove possibilità di ottimizzazione e automazione. I modelli più recenti evidenziano prestazioni sempre più vicine a quelle di esperti umani in ambiti complessi quali matematica, scienze e programmazione; una evoluzione che apre la strada a strumenti avanzati in grado di supportare decisioni aziendali critiche, ridurre i costi operativi e accelerare l’innovazione.

Il concetto di Super Agent

Ed è con questa seconda generazione che sta emergendo il concetto di Super Agent, un sistema in grado non solo di eseguire compiti specifici, ma di orchestrare e ottimizzare il lavoro di altri agenti AI. Questa nuova tipologia di agenti può infatti gestire scenari complessi, incrociando dati da diverse fonti e prendendo decisioni strategiche quasi in tempo reale.

Un esempio concreto è il framework multi-agente Microsoft Magentic-One, che coordina sottosistemi diversi per automatizzare processi end-to-end all’interno di un’azienda. In prospettiva corporate, i Super Agent consentono di:

  • Automatizzare processi critici: riducendo la necessità di supervisione umana su operazioni ripetitive o complesse.
  • Allocare risorse in modo efficiente: grazie a un migliore allineamento tra obiettivi di business e priorità operative.
  • Migliorare l’esperienza cliente: adattandosi in modo proattivo alle esigenze degli utenti e dei partner.

Un ulteriore esempio è OpenAI che sta invece esplorando i cosiddetti Ph.D.-Level Super Agents, capaci di una profondità di ragionamento paragonabile a quella di esperti umani. L’eventuale rilascio di queste soluzioni segnerà un salto tecnologico per aziende e organizzazioni che consentirà di automatizzare processi decisionali complessi senza una supervisione continua.

L’importanza della collaborazione tra Agenti AI: il paradigma MAGS

Il paradigma dei Multi-Agent Generative Systems (MAGS) prevede un ecosistema di agenti specializzati, ognuno dedicato a un determinato compito, che interagiscono in modo dinamico per raggiungere obiettivi comuni, grazie a questa struttura:

  • Scalabilità e resilienza: la suddivisione dei compiti tra agenti permette di gestire scenari in continuo mutamento.
  • Ottimizzazione delle performance: l’architettura distribuita riduce i colli di bottiglia e massimizza l’efficacia dell’intero sistema.
  • Applicazioni settoriali: dalla supply chain alla finanza, passando per la cybersecurity, i MAGS consentono un approccio integrato e adattabile.

La collaborazione tra agenti AI è un elemento cruciale e, sul piano aziendale, la gestione di un ecosistema di agenti pone alcune sfide da non sottovalutare come:

  • Standardizzazione delle comunicazioni: definire protocolli chiari per lo scambio di informazioni tra agenti.
  • Data governance e sicurezza: evitare la duplicazione di informazioni sensibili e limitare potenziali vulnerabilità.
  • Coordinamento e supervisione: bilanciare autonomia degli agenti e controllo centralizzato per mantenere allineati gli obiettivi di business.

Per affrontare queste innovazioni, molte aziende stanno adottando framework di cooperazione tra AI, in grado di mantenere un elevato grado di autonomia, ma garantendo la necessaria tracciabilità per ridurre i rischi di errori e violazioni di sicurezza.

Il mercato degli Agenti AI: investimenti e prospettive

L’adozione degli Agenti AI nel mondo corporate sta crescendo in modo esponenziale. Le analisi di mercato stimano che il settore, valutato a circa 5,1 miliardi di dollari nel 2024, raggiungerà i 47,1 miliardi di dollari entro il 2030, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 44,8%. Grandi player come OpenAI, Microsoft, Google DeepMind, Anthropic e NVIDIA stanno investendo massicciamente in R&D, per proporre soluzioni sempre più avanzate e scalabili.

I principali fattori che guidano questa crescita includono:

  • Pressione competitiva: chi adotta per primo tecnologie AI avanzate ottiene vantaggi in termini di produttività e time-to-market.
  • Necessità di ottimizzare i costi: riducendo errori e attività manuali, gli agenti AI contribuiscono a incrementare l’efficienza operativa.
  • Espansione delle applicazioni settoriali: dalla sanità alla logistica, i modelli AI multi-agente trovano impiego in ambiti sempre più diversificati.

Le aziende che investono tempestivamente in progetti AI hanno l’opportunità di differenziarsi sul mercato, consolidare la propria posizione e sviluppare nuove linee di business basate sull’analisi avanzata dei dati. Di contro, chi ritarda rischia di perdere competitività, soprattutto in un panorama tecnologico in cui l’innovazione è un fattore chiave di successo.

Le barriere all’adozione degli Agenti AI

Ciononostante, molte imprese mostrano ancora cautela nell’adozione degli Agenti AI a causa di differenti fattori, tra cui:

  • Mancanza di leadership strategica: l’assenza di una visione chiara su obiettivi e modalità di implementazione rallenta l’innovazione.
  • Incertezza sul ROI: le aziende faticano a definire metriche tangibili per misurare l’impatto economico delle iniziative AI.
  • Infrastrutture IT non adeguate: la modernizzazione delle piattaforme tecnologiche è spesso complessa e costosa.

Per superare tali ostacoli, numerose organizzazioni stanno investendo in programmi di formazione e upskilling del personale e, in parallelo, in outsourcing verso partner specializzati, che mettono a disposizione competenze avanzate e infrastrutture dedicate, riducendo tempi e costi di adozione.

 

 

L’ascesa degli Agenti AI e, in particolare, l’arrivo di Super Agent e MAGS, rappresenta un punto di svolta per il mondo corporate. L’opportunità di automatizzare processi critici, migliorare la customer experience e ottimizzare le risorse offre un vantaggio competitivo potenzialmente decisivo.

Il successo nell’adozione di queste tecnologie dipende dalla capacità di affrontare le sfide tecnologiche e organizzative, investendo in competenze, infrastrutture e governance, ricordandosi che è fondamentale, tuttavia, mantenere un dominio adeguato sulle tecnologie e sui dati.