Il dato di scenario da cui partire è ben noto: secondo Gartner, entro il 2026 il 40% delle applicazioni enterprise saranno integrate da agenti AI dedicati ad attività specifiche. Nel 2025 la percentuale si è fermata al 5%. E, c’è di più, sempre secondo Gartner ci si sta muovendo rapidamente da un modello composto da agenti AI ideati e introdotti per singole attività indipendenti a un ecosistema di agenti. Il che potrebbe farci immaginare uno scenario in cui un team di agenti AI è in grado di intervenire autonomamente a un livello applicativo superiore che interagisca orizzontalmente con i silos presenti. Scenario che, quantomeno, pone una riflessione sulle concrete capacità di interazione tra gli agenti AI. Perché non è detto che un team AI agnostico rispetto alla singola applicazione riesca a dialogarci senza problemi. È una questione di integrazione, di disponibilità di API e, in buona sostanza, di openess delle applicazioni, spesso non realizzate secondo tecniche di progettazione moderne. Nonostante ci si possa arrivare in un futuro non troppo lontano, è molto più prevedibile, e ciò è già confortato dai dati, un contesto di team di agenti AI a partire da un singolo ambiente applicativo.
DA ASSISTENTE AD AGENTE
Nello stesso documento, Gartner riporta che “l’introduzione della specializzazione dei compiti trasforma gli assistenti AI in agenti AI, in grado di operare ed eseguire compiti complessi e completi. Un esempio è l’agente di risposta alle minacce basato sull’AI che analizza il traffico di rete, i log di sistema e i modelli di comportamento degli utenti in tempo reale. L’agente valuta la situazione e avvia una risposta appropriata”. Oggi, dunque, si parla di agenti AI e non più di assistenti AI, ovvero di entità algoritmiche capaci di prendere decisioni autonome e non più solo di assistere la risorsa umana nella risoluzione dei problemi. L’evoluzione si rende necessaria anche e soprattutto per garantire una velocità di reazione adeguata.
Il dato di scenario da cui partire è ben noto: secondo Gartner, entro il 2026 il 40% delle applicazioni enterprise saranno integrate da agenti AI dedicati ad attività specifiche. Nel 2025 la percentuale si è fermata al 5%. E, c’è di più, sempre secondo Gartner ci si sta muovendo rapidamente da un modello composto da agenti AI ideati e introdotti per singole attività indipendenti a un ecosistema di agenti. Il che potrebbe farci immaginare uno scenario in cui un team di agenti AI è in grado di intervenire autonomamente a un livello applicativo superiore che interagisca orizzontalmente con i silos presenti. Scenario che, quantomeno, pone una riflessione sulle concrete capacità di interazione tra gli agenti AI. Perché non è detto che un team AI agnostico rispetto alla singola applicazione riesca a dialogarci senza problemi. È una questione di integrazione, di disponibilità di API e, in buona sostanza, di openess delle applicazioni, spesso non realizzate secondo tecniche di progettazione moderne. Nonostante ci si possa arrivare in un futuro non troppo lontano, è molto più prevedibile, e ciò è già confortato dai dati, un contesto di team di agenti AI a partire da un singolo ambiente applicativo.
DA ASSISTENTE AD AGENTE
Nello stesso documento, Gartner riporta che “l’introduzione della specializzazione dei compiti trasforma gli assistenti AI in agenti AI, in grado di operare ed eseguire compiti complessi e completi. Un esempio è l’agente di risposta alle minacce basato sull’AI che analizza il traffico di rete, i log di sistema e i modelli di comportamento degli utenti in tempo reale. L’agente valuta la situazione e avvia una risposta appropriata”. Oggi, dunque, si parla di agenti AI e non più di assistenti AI, ovvero di entità algoritmiche capaci di prendere decisioni autonome e non più solo di assistere la risorsa umana nella risoluzione dei problemi. L’evoluzione si rende necessaria anche e soprattutto per garantire una velocità di reazione adeguata.
Il dato di scenario da cui partire è ben noto: secondo Gartner, entro il 2026 il 40% delle applicazioni enterprise saranno integrate da agenti AI dedicati ad attività specifiche. Nel 2025 la percentuale si è fermata al 5%. E, c’è di più, sempre secondo Gartner ci si sta muovendo rapidamente da un modello composto da agenti AI ideati e introdotti per singole attività indipendenti a un ecosistema di agenti. Il che potrebbe farci immaginare uno scenario in cui un team di agenti AI è in grado di intervenire autonomamente a un livello applicativo superiore che interagisca orizzontalmente con i silos presenti. Scenario che, quantomeno, pone una riflessione sulle concrete capacità di interazione tra gli agenti AI. Perché non è detto che un team AI agnostico rispetto alla singola applicazione riesca a dialogarci senza problemi. È una questione di integrazione, di disponibilità di API e, in buona sostanza, di openess delle applicazioni, spesso non realizzate
