Il mercato italiano dell’AI ha chiuso il 2025 a 1,8 miliardi di euro, registrando una crescita del 50% rispetto al 2024. Mentre un terzo delle grandi imprese ha già integrato in produzione o in fase pilota agenti AI, solo poco più del 9% ha implementato una governance strutturata per gestirli. Questo articolo esplora che cosa sono realmente gli agenti AI, come differiscono dagli strumenti tradizionali come chatbot e RPA ed entra nel dettaglio sugli sviluppi del mercato e il ruolo chiave che svolgeranno nel 2026.

Per anni, penseremo al software come a uno strumento passivo. Un foglio di calcolo attende che gli si dia una formula, un sistema CRM che attende l’inserimento di dati da parte dell’utente. Anche forme avanzate di automazione, come il RPA, rientrano in questa logica. L’esecuzione è precisa, ma limitata a sequenze predefinite. Gli agenti AI cambiano le regole: non ricevono solo comandi, ma obiettivi. Da questi obiettivi ricostruiscono una sequenza di passi, adattandola man mano che il contesto lo richiede, correggendo i tentativi falliti e migliorando il percorso.

Un esempio reale: un agente AI può leggere un capitolato MEPA, confrontarlo con un database di evidenze aziendali e fornire all’incaricato un documento tecnico strutturato con le eventuali carenze evidenziate. Allo stesso tempo, può gestire una pipeline commerciale ferma, individuare segni pubblici sugli interessi dei clienti, progettare email di riattivazione personalizzate e, solo dopo l’approvazione giusta, inviarle, aggiornando il CRM. Ogni step di questo percorso viene tracciato, ogni decisione condivisa con chi necessita di sapere: niente fantascienza.

Il 2026: quando l’Agentic AI esce dai laboratori

Il 2026 si presenta cruciale per l’industria italiana. Secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, nel 2025 ben il 71% delle grandi imprese ha iniziato almeno un progetto incentrato sull’AI, seppur appena uno su nove sia una PMI. Nicola Gatti, direttore dell’Osservatorio, afferma che il “2025 è l’anno in cui si parla di Agentic AI. Non perché abbia già un impatto economico determinante, ma perché richiama potentemente il tema del combinatorial thinking, dove idee esistenti si compongono in nuove combinazioni potenti e veloci.”

Il fenomeno, però, nasconde ambiguità. Gli agenti AI nascono da combinazioni innovative di tecnologie esistenti, e per questo si diffondono rapidamente, spesso più velocemente di quanto le aziende siano in grado di gestire. Il gap tra ambizione digitale e realizzazione concreta cresce. Sono poche le imprese che riescono a trasformare i propri sperimenti in valore tangibile.

A livello globale: una forte adozione

A livello globale il quadro è più chiaro. Gartner, nel suo CIO and Technology Executive Survey 2026, conferma che attualmente solo il 17% delle aziende ha agenti AI in produzione. Tuttavia più della metà prevede di farlo entro i prossimi due anni. Questa adozione massiccia collocata sul cosiddetto “picco delle aspettative inflazionate” del Gartner Hype Cycle significa che l'agentic AI è considerato non solo una tecnologia interessante, ma indispensabile. Anche se si sperimenta in maniera capillare, il rischio è che molte iniziative non raggiungano lo scalamento desiderato se i team non comprenderanno appieno il funzionamento di questa tecnologia.

La differenza fondamentale sta nel paradigma: software che esegue comandi versus software che persegue obiettivi. Per mezzo secolo, l’informatica aziendale ha seguito un modello deterministico. Ogni processo era una serie di istruzioni da far eseguire all’utente. Anche con interfacce moderne o automazioni, il modello restava lo stesso: “definisci la sequenza, eseguila”.

Funzionamento dell'agente AI

I nuovi agenti AI ricevono obiettivi e autonomamente generano le azioni necessarie. Se l’obiettivo è qualificare un lead, raccogliere informazioni pubbliche e redigere una email di proposta, l’agente elabora passi successivi, testando nuove vie quando fallisce. Il modello tecnico di riferimento più ricorrente è il pattern ReAct (Reason and Act). L’agente ragiona, agisce, osserva i risultati e ragiona nuovamente. Questo ciclo iterativo consente piano piano adattamenti, feedback e decisione ottimizzata.

Perché e dove gli agenti AI sono vantaggiosi

La flessibilità degli agenti AI li rende ideali in contesti dove la sequenza e la procedura non sono prevedibili da tempo. Lavorare con gare complesse, documenti strutturalmente diversi, interazioni infinite con clienti richiede una tecnica non predeterminata. Gli agenti AI sanno adattarsi dinamicamente. Tuttavia, in ambienti dove il tracciamento e la conformità a processi rigidi sono vitali (ad esempio in contabilità, farmaceutica, banking o settori di controllo), la loro autonomia diventa un rischio. Lavorare con tecnologie di alto autonomismo richiede quindi un piano di tracciabilità e di revisione mirata.

Agenti AI e la loro caratteristica probabilistica

Un aspetto distintivo degli agenti AI è la caratteristica probabilistica. A differenza dei software deterministici (come Excel o sistemi batch), un agente AI non produce sempre lo stesso output partendo dallo stesso input. L’agente ragiona, sceglie, e il risultato può variare entro un margine prestabilito. Per organizzazioni abituate al controllo assoluto, questa variabilità rappresenta un ostacolo. Le metriche di controllo non sono test unitari ma statistiche legate alla qualità d’azione media, tasso di errore e tracciamento del comportamento nel tempo.

Confrontare un agente AI con un’interfaccia Excel o un bot di automazione tradizionale è una forzatura. Il modello mentale corretto è quello di un junior veloce. Gli agenti non sono strumenti ma collaboratori, e come tali richiedono supervisione, correzioni e un processo di mentoring. La maggior parte dei progetti fatiscenti del 2024 e 2025 ha fallito proprio perché le aziende li hanno trattati come macro in Excel, non come un collaboratore in corso di formazione.

Agenti AI, chatbot, RPA: dove sta la differenza?

L’agente AI non è un chatbot, né una macro di RPA. Si mescola spesso a queste tecnologie, ma presenta caratteristiche radicalmente diverse. Per essere definitivo, un agente AI deve includere:

    • Capacità di pianificazione autonoma in base agli obiettivi ricevuti;
    • Memorie a diversi livelli, che permettono al sistema di conservare dati, integrare informazioni e contesto;
  • Utilizzo integrato di strumenti esterni come API: CRM, ERP,