Autore: Boxu Li 

Introduzione: L'automazione nel business sta evolvendo oltre gli script rigidi e i bot statici. La tradizionale RPA (Automazione dei Processi Robotici) segue regole hard-coded per gestire compiti ripetitivi, ma fatica con la complessità o il cambiamento. Entrano in gioco i workflow agentici – processi guidati dall'AI dove agenti autonomi AI prendono decisioni, eseguono azioni e coordinano compiti con un input umano minimo. A differenza delle istruzioni fisse della RPA, i workflow agentici sono dinamici, adattandosi ai dati in tempo reale e a condizioni inaspettate per raggiungere obiettivi in modo flessibile e iterativo. In termini più semplici, un agente AI in un workflow agentico può "pensare" e aggiustare il suo piano in corso d'opera, proprio come farebbe un dipendente umano, piuttosto che eseguire semplicemente uno script predefinito.

Questo cambiamento di paradigma è stato reso possibile dai recenti progressi nell'IA generativa e nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). In passato, il dispiegamento dell'IA per flussi di lavoro complessi richiedeva una programmazione basata su regole estensive o l'addestramento di modelli personalizzati – sforzi così fragili e laboriosi che esistevano solo pochi casi d'uso pionieristici.. Ora, i potenti LLM sono dotati di capacità cognitive integrate, permettendo a chiunque di inserirli in compiti a zero colpi e ottenere risultati ragionevoli. Collegando i suggerimenti, utilizzando strumenti tramite chiamate di funzione e incorporando cicli di feedback, possiamo creare agenti autonomi che pianificano, ragionano e agiscono in sequenza. In breve, l'IA è maturata dal rispondere a domande a orchestrare interi processi.

Per chiarire, AI agentica vs RPA può essere vista come automazione orientata ai risultati vs. automazione orientata alle procedure. I bot RPA seguono rigorosamente passaggi predefiniti — se A, allora B — e non possono deviare. L'AI agentica, invece, è orientata agli obiettivi: utilizza il ragionamento per decidere come raggiungere un obiettivo, trovando potenzialmente nuovi modi per completare un compito quando le condizioni cambiano. Come ha detto un CTO, 「L'automazione basata su regole è fragile. I sistemi RPA tradizionali seguono istruzioni rigide...」, mentre gli agenti AI portano adattabilità e capacità decisionale nel flusso di lavoro. Ciò significa che i flussi di lavoro agentici possono avere successo dove i bot tradizionali si romperebbero o richiederebbero un intervento umano costante.

I moderni sistemi agentici spesso coinvolgono molteplici agenti AI che lavorano in concerto. Un agente potrebbe generare un piano, un altro verificare i risultati – abilitando una forma di revisione tra pari tra AI. Avendo modelli che servono come controlli ed equilibri l'uno per l'altro (talvolta chiamato ingegneria del flusso), le organizzazioni possono aumentare l'affidabilità. Ad esempio, un agente AI potrebbe redigere un rapporto mentre un altro lo rivede per errori o miglioramenti, risultando in un output di qualità superiore rispetto a quello che avrebbero prodotto da soli.

Why Enterprises Are Embracing Agentic Automation: Businesses worldwide are taking note of this evolution. Legacy automation can only handle the simplest scenarios, whereas agentic AI can tackle unstructured, complex workflows. Recent industry reports show that 88% of enterprises are actively planning intelligent automation initiatives, and 77% are focusing on automating their most complex processes. In Asia-Pacific, adoption of these AI agents is accelerating particularly fast – the region is now second only to North America in embracing generative AI solutions, with 2025 poised to be the year of scaling deployments across industries. Leaders see agentic workflows as a way to leapfrog past the limitations of basic automation and gain a competitive edge.

Key Benefits of Agentic Workflows: By combining AI's learning and reasoning with automation, agentic workflows unlock several business benefits:

• Maggiore Efficienza: I flussi di lavoro agentici gestiscono non solo compiti ripetitivi ma anche complessi, continuamente e ad alta velocità. Possono eseguire operazioni multi-step come la generazione di report o l'elaborazione di fatture in una frazione del tempo lavorando in modo intelligente e 24/7. Ad esempio, una società fintech ha implementato un agente AI per l'onboarding dei clienti e ha scoperto che ha ridotto un processo che richiedeva cinque dipendenti per tre ore a soli 12 minuti senza intervento umano. Questo va oltre l'automazione tradizionale: è un cambiamento di passo nella produttività. McKinsey osserva che le aziende che utilizzano sistemi AI autonomi hanno registrato fino al 40% di guadagni in efficienza operativa, un miglioramento sismico rispetto agli strumenti statici.
• Decisioni Migliorate: Gli agenti AI possono analizzare vasti dati in tempo reale per supportare le decisioni. All'interno di un flusso di lavoro agentico, l'AI potrebbe valutare proattivamente i livelli di rischio, dare priorità ai problemi o raccomandare azioni - qualcosa che il software basato su regole non potrebbe mai fare. Questi agenti traggono istantaneamente intuizioni da grandi dataset, permettendo decisioni aziendali più informate e tempestive. Ad esempio, un agente che monitora le minacce alla sicurezza informatica potrebbe decidere autonomamente di isolare un server quando rileva un'anomalia. Reagendo ai dati e al contesto, i sistemi agentici aiutano le organizzazioni a rispondere più rapidamente ai cambiamenti del mercato o a eventi interni.
• Migliorata Accuratezza: Automattizzando i passaggi decisionali e la gestione dei dati, i flussi di lavoro agentici riducono l'errore umano. Gli agenti AI eseguono compiti con coerenza e segnaleranno o correggeranno automaticamente le discrepanze. Quando si verificano eccezioni, possono sia adattare il loro approccio sia rivolgersi a un umano con un contesto dettagliato per la revisione. Ciò significa meno errori in aree come l'inserimento dati, i controlli di conformità o i calcoli complessi. Nel tempo, l'apprendimento continuo permette all'AI di ridurre ulteriormente gli errori, aumentando la fiducia nei risultati. La ricerca mostra che l'automazione dei flussi di lavoro può ridurre gli errori di inserimento dati di oltre un terzo e quasi raddoppiare l'accuratezza nell'elaborazione dei dati, migliorando la qualità e riducendo errori costosi.
• Agilità e Adattabilità: Le automazioni tradizionali si rompono quando le condizioni deviano dalla norma. Al contrario, l'AI agentica opera con consapevolezza del contesto - può cambiare rotta quando cambiano i requisiti o arrivano input inaspettati. Questi flussi di lavoro mostrano un nuovo livello di agilità operativa, adattandosi al volo a nuovi parametri o priorità. Ad esempio, se un agente gestisce la logistica della catena di approvvigionamento e si verifica un ritardo, può ripianificare e riorientare le spedizioni in modo dinamico invece di fermarsi. Questa adattabilità rende i processi aziendali più resilienti agli shock e alle variazioni.
• Scalabilità: I flussi di lavoro agentici sono intrinsecamente scalabili per design. Una volta impostato un agente AI per un compito, può gestire volumi crescenti distribuendo il lavoro in modo intelligente o attivando ulteriori istanze di sé stesso (nel software) senza un aumento lineare dei costi. Un'azienda di e-commerce, ad esempio, potrebbe fare affidamento su agenti AI per gestire le richieste dei clienti, gli ordini e gli aggiornamenti dell'inventario durante le stagioni di picco. Anche se la domanda aumenta massicciamente prima di una festività, gli agenti AI mantengono i livelli di servizio, mentre un team umano o bot fissi sarebbero sopraffatti. Questa scalabilità assicura che la crescita o gli improvvisi picchi di lavoro non compromettano le prestazioni o la qualità.
• Risparmio sui Costi: Automatizzando una gamma più ampia di processi (inclusi quelli che tradizionalmente richiedevano un giudizio umano qualificato), l'AI agentica può offrire significative riduzioni dei costi. Non si tratta solo di risparmi sul lavoro per compiti ripetitivi; si tratta anche di evitare i costi di errori, ritardi e decisioni subottimali. Un'analisi ha stimato che l'AI generativa potrebbe generare oltre 400 miliardi di dollari di incremento di produttività nelle operazioni dei clienti solo espandendo l'ambito dell'automazione e migliorando l'uso delle risorse. I primi adottanti stanno già vedendo i costi del servizio clienti scendere di ~30% utilizzando assistenti AI per gestire le richieste di prima linea prima di coinvolgere costosi agenti umani. In sintesi, fare di più con l'automazione intelligente produce un impatto sia sul fatturato sia sui profitti.

Applicazioni nel mondo reale: I flussi di lavoro agentici stanno emergendo in vari settori. Nel supporto clienti, gli agenti AI ora gestiscono l'intero processo di assistenza, comprendendo il contesto, estraendo dati rilevanti dell'account, eseguendo richieste come rimborsi o riordini, e passando il caso agli umani solo quando è assolutamente necessario. Questo riduce i tempi di risoluzione e libera i rappresentanti umani per i casi più complessi. Nel settore finanziario, gli agenti possono analizzare le fatture, confrontarle con contratti o budget utilizzando la comprensione del linguaggio naturale, e poi facilitare approvazioni o pagamenti, apprendendo da eventuali discrepanze. I dipartimenti HR utilizzano processi agentici per il reclutamento e l'inserimento: un agente AI può esaminare i curriculum, programmare interviste e persino guidare i nuovi assunti attraverso moduli di formazione in modo autonomo. Il filo conduttore è che questi agenti AI non sono solo motori di risposte; stanno agendo come protagonisti proattivi nei flussi di lavoro aziendali.

Considera il supporto IT come un caso d'uso illustrativo. Un tradizionale bot di helpdesk IT potrebbe seguire uno script statico e poi arrendersi – 「Non ho provato nulla e ho già esaurito le idee」. Un moderno flusso di lavoro agentico, invece, affronta il troubleshooting come un esperto umano: fare domande chiarificatrici, eseguire comandi diagnostici, adattarsi in base ai risultati, provare diversi approcci e solo allora escalare con un registro completo dei passaggi effettuati. IBM descrive come un assistente IT agentico possa identificare iterativamente un problema di Wi-Fi, tentare soluzioni (dal controllo dello stato del router tramite API al reset delle configurazioni), e apprendere ciò che ha funzionato. Un agente AI di questo tipo possiede effettivamente il problema fino alla risoluzione, riducendo notevolmente la necessità di intervento umano su problemi tecnici di routine. Questo dimostra il potere di dare all'AI sia il cervello (per decidere) che le mani (per agire) negli ambienti aziendali.

Sfide e Considerazioni: Passare a flussi di lavoro agentici non è privo di sfide. Poiché questi agenti AI operano con maggiore autonomia, le organizzazioni devono affrontare questioni di responsabilità, etica e supervisione. Ad esempio, se un agente autonomo prende una decisione errata, chi ne è responsabile? Assicurare la trasparenza nel processo decisionale dell'agente e mantenere un umano nel processo per decisioni ad alto rischio è fondamentale. La sicurezza è un'altra preoccupazione: gli agenti necessitano di accesso a vari strumenti e dati, quindi sono necessarie solide autenticazioni e permessi per prevenire abusi o violazioni. Inoltre, pregiudizi ed etica devono essere gestiti, poiché un agente AI che agisce su dati o logiche errati potrebbe amplificare risultati ingiusti. Le imprese dovrebbero implementare protezioni e controlli di conformità nei processi agentici (ad esempio, un flusso di lavoro di assunzione guidato dall'AI dovrebbe essere monitorato per decisioni imparziali). Infine, integrare questi flussi di lavoro avanzati con i sistemi legacy può essere tecnicamente complesso. Tuttavia, l'industria sta rapidamente sviluppando soluzioni: molte piattaforme di automazione agentica ora sono dotate di adattatori per integrazione, registri di audit e gestione delle policy per facilitare l'adozione.

La strada da percorrere: I flussi di lavoro di AI agentica rappresentano un cambiamento fondamentale nel modo in cui il lavoro viene svolto – da un'automazione statica a un'automazione adattiva e intelligente. Questo cambiamento è tanto culturale quanto tecnico. Le aziende che riescono a sfruttare con successo l'automazione agentica possono trasformare le loro operazioni per essere più reattive, innovative e orientate al cliente. Andranno oltre il semplice svolgimento delle stesse attività più velocemente, per reinventare completamente i flussi di lavoro con l'AI al comando.

Per le imprese negli USA e in Asia, abbracciare questo nuovo paradigma potrebbe rappresentare un cambiamento radicale. I pionieri nei settori tecnologici e finanziari del Nord America stanno già integrando l'AI agentica nei loro processi principali, mentre le aziende in Giappone, Corea e in tutta l'APAC stanno rapidamente scalando i progetti pilota alla produzione quest'anno. È una corsa globale per iniettare più "intelligenza" nell'automazione aziendale. Man mano che questa tecnologia matura, possiamo aspettarci che i flussi di lavoro agentici diventino la spina dorsale delle imprese digitali – gestendo tutto, dal supporto IT e analisi di marketing all'ottimizzazione della catena di approvvigionamento – il tutto con un intervento minimo.

Fondamentalmente, il successo richiederà di fondere l'autonomia dell'IA con la governance umana. Le organizzazioni devono formare il proprio personale a lavorare con agenti IA, riprogettare ruoli e processi e garantire fiducia attraverso trasparenza ed etica. Chi riesce in questo non solo otterrà efficienza, ma anche agilità e intuizioni che i concorrenti faticheranno a eguagliare. Scalare l'intelligenza artificiale può creare un enorme vantaggio competitivo, osserva BCG, e i flussi di lavoro agentici sono forse l'esempio più chiaro di IA su larga scala.

In sintesi, i flussi di lavoro agentici rappresentano il futuro dell'automazione aziendale, avvicinandoci alla visione di lungo termine delle operazioni aziendali intelligenti. Invece di bot software che fanno semplicemente ciò che viene loro detto, ora abbiamo colleghi IA che possono capire cosa va fatto. Sposando l'esecuzione instancabile delle macchine con l'adattabilità dell'intelligenza umana, l'IA agentica apre la porta a una nuova era di produttività e innovazione. Le aziende che accolgono questi agenti autonomi nella loro forza lavoro – e li guidano con una supervisione adeguata – guideranno il gruppo nel 2025 e oltre, ottenendo risultati che l'automazione statica non potrebbe mai raggiungere.