Agenti intelligenti, una tecnologia che Gartner ha posizionato al centro del dibattito sull’innovazione per il 2025.
Questi sistemi autonomi, capaci di percepire l’ambiente, prendere decisioni e agire per raggiungere obiettivi specifici, promettono di rivoluzionare l’automazione e la produttività aziendale. Ma a che punto siamo realmente nel loro sviluppo? Secondo Gartner, ci troviamo in una fase nascente ma di rapida maturazione, un percorso non privo di sfide e di un certo “hype” da parte del mercato.
Dalla passività all’azione autonoma: cosa sono davvero gli agenti intelligenti
Per comprendere il cambiamento paradigmatico che stiamo vivendo, è fondamentale distinguere tra i sistemi AI tradizionali e gli agenti intelligenti. Come spiega Gartner, i chat agent come ChatGPT, DALL-E e Google Gemini non possiedono ancora la capacità di creare piani e agire autonomamente. Gli agenti AI, al contrario, hanno l’agency per definire e portare a termine compiti.
Pensate a questa differenza come a quella tra un assistente che risponde alle vostre domande e un supporter che, comprendendo i vostri obiettivi, prende iniziative per raggiungerli. Un agente intelligente maturo ha la capacità di apprendere dal proprio ambiente, creare piani complessi e svolgere compiti in modo autonomo.
L’ascesa al vertice delle tendenze tecnologiche
Gartner ha nominato l’Agentic AI come il trend tecnologico principale per il 2025, riconoscendo il potenziale trasformativo di questa tecnologia. Ma cosa rende questi agenti così speciali da meritare questa posizione?
Gartner prevede che “entro il 2028, almeno il 15% delle decisioni lavorative quotidiane sarà preso autonomamente attraverso l’AI agentica, rispetto allo zero percento del 2024”. Questa previsione non è solo un numero: rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui concepiamo il lavoro e la collaborazione tra umani e macchine.
Il paradosso della maturità: tra hype e realtà
Qui inizia la parte più affascinante e, forse, anche più complessa della nostra esplorazione. Secondo un sondaggio di Gartner di gennaio 2025 su 3.412 partecipanti, il 19% ha dichiarato che la propria organizzazione aveva fatto investimenti significativi nell’AI agentica, il 42% investimenti conservativi, l’8% nessun investimento, mentre il restante 31% sta adottando un approccio attendista.
Ma ecco il punto critico: Gartner stima che solo circa 130 delle migliaia di vendor di AI agentica siano reali. Questo fenomeno, che Gartner definisce “agent washing”, ci ricorda quanto sia importante distinguere tra marketing e sostanza tecnologica: quante volte abbiamo visto tecnologie essere ridefinite per cavalcare l’onda del momento?
“La maggior parte delle proposte di AI agentica manca di valore significativo o ritorno sull’investimento, poiché i modelli attuali non hanno la maturità e l’agency per raggiungere autonomamente obiettivi aziendali complessi o seguire istruzioni sfumate nel tempo”, afferma Anushree Verma, Senior Director Analyst, Gartner [per approfondire: “Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027”].
La curva dell’hype e il picco delle aspettative
Nell’Hype Cycle per l’Intelligenza Artificiale del 2025, i due maggiori protagonisti sono i dati AI-ready e gli agenti AI, entrambi posizionati al picco delle aspettative. Questa posizione nell’Hype Cycle ci dice qualcosa di importante: siamo nel momento di massima attenzione e aspettativa, ma anche di maggior rischio di disillusione.
Trovarsi al picco dell’hype non è necessariamente negativo. È il momento in cui le organizzazioni sperimentano, imparano e definiscono i casi d’uso reali. È anche il momento in cui separano le promesse dalla realtà. A fronte di una Generative AI che entra nella curva di disillusione (che rappresenta però quella dove spesso si riesce a passare dalla sperimentazione ai veri progetti pilota e poi alla messa in produzione e diffusione più estesa), c’è una Agentic AI che scala verso la vetta. È qui che, ora, si concentra il picco delle aspettative, soprattutto perché le aziende bramano poter accelerare lo sviluppo e l’utilizzo di agenti copilota per i propri processi operativi.
Le previsioni che ridefiniscono il futuro
Le previsioni di Gartner per il futuro degli agenti intelligenti dipingono uno scenario che trasformerà radicalmente il nostro modo di lavorare e interagire con la tecnologia. Tre ambiti emergono come particolarmente impattanti, ciascuno con implicazioni profonde per imprese e lavoratori.
Il servizio clienti: la rivoluzione silenziosa
Entro il 2029, l’AI agentica risolverà autonomamente l’80% dei problemi comuni del servizio clienti senza intervento umano, portando a una riduzione del 30% dei costi operativi.
Dietro questi numeri si nasconde una trasformazione radicale dell’esperienza cliente. Non parliamo più di chatbot che rispondono con script predefiniti, ma di agenti capaci di comprendere il contesto, anticipare le necessità e risolvere problemi complessi in tempo reale. Un cliente che contatta il servizio assistenza alle 3 del mattino per un problema urgente troverà la stessa qualità di supporto disponibile durante l’orario di ufficio. Ma la vera rivoluzione sta nella capacità proattiva: agenti che identificano e risolvono problemi prima ancora che il cliente se ne accorga… almeno questo è ciò che “promettono” in questo momento i vendor IT.
Automazione intelligente nei processi decisionali
La previsione secondo cui il 15% delle decisioni lavorative quotidiane sarà automatizzato entro il 2028 solleva interrogativi fondamentali sul futuro del lavoro. Ma attenzione: non stiamo parlando di una sostituzione brutale dell’intelligenza umana. Piuttosto, assistiamo a una redistribuzione delle responsabilità cognitive.
Gli agenti intelligenti, secondo le proiezioni di Gartner, si occuperanno delle decisioni ripetitive e basate su pattern riconoscibili – approvazioni di routine, allocazione di risorse standard, scheduling ottimizzato – liberando i professionisti per concentrarsi su scelte strategiche che richiedono intuizione, creatività ed empatia. Sarà come avere un assistente invisibile che gestisce il rumore di fondo decisionale, permettendoci di focalizzarci sui segnali che contano davvero.
L’emergere dei guardiani digitali
Entro il 2030, le tecnologie cosidette “guardian agent” rappresenteranno almeno il 10-15% dei mercati di AI agentica.
Questa previsione rivela una consapevolezza matura: mentre costruiamo sistemi sempre più autonomi, riconosciamo simultaneamente la necessità di meccanismi di controllo altrettanto sofisticati. È il riconoscimento che l’autonomia senza supervisione può portare a derive pericolose e che servono “guardiani” capaci di operare alla stessa velocità e complessità degli agenti che devono monitorare.
L’emergere dei “guardian agents” rappresenta forse l’evoluzione più affascinante e necessaria nell’ecosistema dell’AI agentica. Questi “guardiani digitali” non saranno semplici sistemi di monitoraggio, ma entità complesse che operano su tre livelli distinti. Nella visione di Gartner, i revisori agiranno come editor invisibili, verificando costantemente che l’output generato rispetti standard di qualità e accuratezza. I monitor funzioneranno come sentinelle digitali, tracciando patterns anomali e comportamenti devianti prima che possano causare danni. Infine, i protettori avranno il potere di intervenire attivamente, bloccando o modificando azioni potenzialmente dannose in tempo reale.
La necessità di questi sistemi nasce da una consapevolezza cruciale: “mentre le imprese si muovono verso sistemi multi-agente complessi che comunicano a velocità vertiginosa, gli umani non possono tenere il passo con il potenziale per errori e attività dannose”, sostengono gli analisti di Gartner, ma le sfide aperte sono ancora molte.
Le sfide sulla strada verso la maturità
Il quadro dipinto da Gartner non è però privo di ombre. Come accennato, nelle proiezioni di Gartner ci sono anche scenari in cui oltre il 40% dei progetti di AI agentica sarà cancellato entro la fine del 2027, a causa di costi crescenti, valore aziendale poco chiaro o controlli del rischio inadeguati.
Questa previsione apparentemente pessimistica nasconde in realtà una lezione preziosa: il successo non è garantito dalla tecnologia in sé, ma dalla capacità di integrarla in modo significativo nei processi aziendali.
Un recente sondaggio Gartner ha rilevato che costruire fiducia nelle soluzioni AI e GenAI guida fondamentalmente l’adozione. La fiducia emerge come il vero differenziatore tra successo e fallimento. Non si tratta solo di dimostrare che la tecnologia funziona, ma di creare un ambiente in cui le persone si sentono sicure nel delegare decisioni importanti a sistemi autonomi. È una sfida che va oltre i firewall e i protocolli di sicurezza, toccando aspetti psicologici e culturali profondi. Come si costruisce fiducia in qualcosa che opera oltre la nostra capacità di comprensione diretta?
Un’altra sfida da superare, non banale riguarda le fondamenta “traballanti” dei dati. Il 57% delle organizzazioni stima che i propri dati non siano AI-ready. Questo dato rivela una verità scomoda: molte organizzazioni stanno costruendo castelli tecnologici su fondamenta di sabbia. I dati frammentati, inconsistenti o di bassa qualità rappresentano il tallone d’Achille di qualsiasi iniziativa di AI agentica. È come voler costruire un grattacielo senza prima verificare la solidità del terreno. La corsa all’implementazione rischia di scontrarsi con la dura realtà di infrastrutture dati inadeguate.
