Siamo a ottobre 2025. Se pensavate che l’AI generativa fosse la vetta dell’innovazione, gli ultimi mesi hanno dimostrato che era solo il campo di allenamento. Dall’annuncio del “GPT Agent” di OpenAI, lo scorso giugno, il mondo ha iniziato a intravedere la seconda, potente ondata dell’intelligenza artificiale: quella Agentica. Non più un copilota a cui chiedere, ma un pilota autonomo a cui delegare. Il dibattito non è più teorico; è diventato la questione strategica più urgente per ogni azienda. Stiamo entrando in un’era in cui gli algoritmi agiscono. Ma quali sono le regole di questo nuovo, audace gioco? Scopriamole insieme. 👇
La seconda ondata, un’alleata per l’azione
Questa seconda ondata, incarnata da agenti come GPT Agent, sposta il focus dalla creazione di contenuti all’esecuzione di compiti. Il vero valore non è più generare una risposta, ma orchestrare un’intera catena di azioni complesse per raggiungere un obiettivo. Si tratta di un’automazione che non si limita a un singolo software, ma attraversa sistemi, piattaforme e persino interazioni umane, promettendo un’efficienza finora inimmaginabile.
- Oltre l’Automazione, l’Orchestrazione: Immaginate di dover lanciare una campagna marketing. Un agente AI, di cui abbiamo visto le prime demo a giugno, non si limiterà a scrivere i testi. Potrà analizzare il target, allocare il budget sui canali più performanti, creare le creatività, eseguire A/B test in tempo reale, negoziare spazi con publisher digitali e infine redigere un report completo sulle performance, il tutto partendo da un singolo comando: “Lancia la campagna per il prodotto X”.
- Elasticità Operativa: Un team di agenti AI può gestire picchi di lavoro imprevisti—dalle richieste di assistenza clienti durante una crisi, alla gestione della logistica durante il Black Friday—scalando le operazioni in pochi secondi senza i costi e i tempi di assunzione di personale umano. La capacità aziendale diventa fluida.
- Proattività Strategica: Gli agenti AI non aspettano istruzioni. Un agente che monitora i mercati finanziari non si limiterà a segnalare un’anomalia. Potrà, se autorizzato, eseguire operazioni di copertura, inviare alert personalizzati ai manager chiave e simulare gli impatti futuri sul portfolio, trasformando la reattività in proattività.
Dati a Supporto (Ottobre 2025)
- Secondo un recente sondaggio di PwC di maggio 2025, il 79% dei dirigenti afferma che gli agenti AI sono già in fase di adozione nelle loro aziende e, tra questi, due terzi (66%) riportano un valore misurabile in termini di aumento della produttività. Questo dimostra una transizione rapidissima dalla teoria alla pratica, accelerata da annunci di alto profilo. [Fonte: PwC, 2025 AI Agent Survey]
- Le proiezioni indicano che la percentuale di imprese che utilizzano l’AI generativa e che implementeranno anche agenti AI raddoppierà, passando dal 25% nel 2025 al 50% entro il 2027. Questo segna un chiaro passaggio evolutivo: dall’ottenere insight dall’AI al delegarle azioni autonome. [Fonte: Gmelius, Agentic AI Statistics]
- McKinsey evidenzia come gli agenti AI non solo accelerino i processi, ma li rendano più resilienti e adattivi. Invece di flussi di lavoro sequenziali, gli agenti possono eseguire più passaggi in parallelo, ri-prioritizzare i compiti in base a dati in tempo reale e aggirare i colli di bottiglia, come un ritardo in una fornitura, in modo autonomo. [Fonte: McKinsey, Seizing the agentic AI advantage]
Rischio sistemico e “azioni allucinate”
Nei mesi successivi all’annuncio di GPT Agent, il dibattito sui rischi si è infiammato. Se il problema della prima ondata erano le “allucinazioni” (informazioni false), il rischio della seconda ondata sono le “azioni allucinate”: task eseguiti in modo errato, ma con conseguenze concrete e irreversibili nel mondo reale. La promessa di automazione totale si scontra con la fragilità di sistemi opachi e difficili da controllare.
- Responsabilità Diffusa: Se un agente AI esegue un ordine di acquisto errato per milioni di euro basandosi su un’interpretazione errata di una news, di chi è la colpa? Dell’azienda che lo ha implementato? Di OpenAI? Del provider di dati? La catena di responsabilità si dissolve e i framework legali attuali sono inadeguati.
- Vulnerabilità Emergenti: Un agente autonomo connesso a sistemi critici (email, database, API di pagamento) diventa un vettore di attacco potentissimo. Tecniche come il “prompt injection” possono essere usate non solo per rubare dati, ma per indurre l’agente a compiere azioni dannose per l’azienda.
- Divario di Governance: Esiste un allarmante scollamento sulla percezione della preparazione. Mentre il 78% dei dirigenti C-suite ritiene di avere una forte governance sull’AI agentica, solo il 58% dei senior manager (coloro che la usano operativamente) è d’accordo. Questo gap indica che le regole definite dall’alto non sono percepite come efficaci sul campo.
Dati a Supporto (Ottobre 2025)
- Gartner evidenzia che una delle principali sfide per il 2025 è proprio la governance dell’AI agentica. Il rischio non è solo l’errore, ma la proliferazione di agenti non supervisionati che possono portare a “risultati falsi” e “danni operativi e reputazionali” su larga scala. [Fonte: Anaconda, Agents, Governance, and Truth: The AI Imperatives of 2025]
- Una ricerca di SS&C Blue Prism del 2025 rivela il già citato divario di fiducia nella governance tra C-suite (78%) e senior manager (58%), un dato che espone le aziende a rischi operativi nascosti proprio mentre si apprestano ad adottare agenti sempre più autonomi. [Fonte: Pragmatic Coders, che cita la survey di SS&C Blue Prism]
- Secondo una recente analisi, il 62% delle imprese che esplorano l’adozione di agenti AI ammette di non avere un chiaro punto di partenza o una strategia definita. Questo approccio “laterale” e non strutturato, a mesi da annunci come quello di GPT Agent, è un segnale di allarme. [Fonte: Lyzr AI, citato su Pragmatic Coders]
Tenere le Redini: Il Framework per un’AI Affidabile
Sopravvivere e prosperare nella seconda ondata di AI non significa avere gli agenti più potenti, ma le regole più intelligenti. Il futuro non è la totale automazione, ma la collaborazione uomo-macchina supervisionata. La soluzione risiede in un framework di governance che poggia su tre pilastri interconnessi. Il primo è una chiara mappatura dei rischi, definendo “zone rosse” per processi critici che richiedono sempre un’approvazione umana obbligatoria — il cosiddetto approccio Human-in-the-loop. Ma la supervisione non basta se non si può capire il “perché” di un’azione algoritmica. Per questo, il secondo pilastro è la tracciabilità radicale, dove ogni azione dell’agente viene registrata in log immutabili per garantire una piena Explainable AI (XAI). Infine, questi principi devono essere contenuti in una governance adattiva, un sistema di regole dinamico, testato costantemente con simulazioni di crisi per scoprire le falle prima che diventino disastri. Le policy statiche sono inutili contro una tecnologia così fluida.
L’AI Agentica è qui e, come ogni rivoluzione, porta con sé un potenziale immenso e rischi altrettanto grandi. La seconda ondata non ci chiede di essere bravi a usare l’AI, ma di essere saggi nel governarla. Ignorare le regole di questo nuovo gioco non è un’opzione; significa lasciare che sia il gioco a dettare le regole per noi.
🤖 Qual è la tua opinione? Dopo i primi annunci, affideresti a GPT Agent la gestione di un tuo progetto o del budget del tuo team? Quali “regole” implementeresti subito nella tua azienda? Condividi la tua riflessione! 👇
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Fonti e Riferimenti
- Pragmatic Coders: 200+ AI Agent statistics for 2025 (che cita survey di PwC, SS&C Blue Prism, Lyzr AI)
- Gmelius: Agentic AI Statistics to Know in 2025-2026
- McKinsey & Company: Seizing the agentic AI advantage (Giugno 2025)
- Anaconda: Agents, Governance, and Truth: The AI Imperatives of 2025 (che cita il report Gartner)