Negli ultimi anni ci siamo fatti una domanda ricorrente sull’intelligenza artificiale agentica: può funzionare davvero? Nel 2026 non ce lo chiediamo più, piuttosto è arrivato il momento di capire quanto velocemente è in grado di trasformare le aziende per cui lavoriamo.
Credo che la fondatezza delle promesse dell’intelligenza artificiale sia già stata ampiamente dimostrata. I dati lo confermano. Secondo un recente studio di Salesforce, l’adozione dell’intelligenza artificiale da parte dei CIO è aumentata del 282% su base annua. Eppure, soprattutto in Italia, la sua diffusione non è ancora sinonimo di una vera trasformazione operativa.
Perché?
Perché adottare l’AI non significa automaticamente cambiare il modo in cui un’azienda lavora.
La vera sfida per le aziende oggi è quella di superare la dimensione sperimentale e impegnarsi nell’implementazione coordinata di sistemi di intelligenza artificiale in grado di garantire un ROI scalabile e misurabile.
Le aziende che riusciranno a fare questo salto, integrando l’AI nei loro processi core e diventando quelle che in Salesforce definiamo “imprese agentiche“, non solo otterranno una maggiore efficienza ma cambieranno il loro modello operativo, il modo in cui il lavoro viene svolto, il modo in cui i clienti vengono coinvolti, il modo in cui competono.
Il vero scaling dell’AI agentica
Osservando le organizzazioni sul mercato, vedo spesso ripetersi lo stesso schema: tanti proof of concept promettenti, demo convincenti, sperimentazioni che mostrano valore, ma che raramente diventano sistemi in produzione o scalano oltre un singolo team.
Mancano requisiti chiave come affidabilità, integrazione nei processi, sicurezza, ownership chiara, misurazione dell’impatto e governance. Senza questi elementi, anche le migliori idee restano confinate in laboratorio.
La vera sfida nello scalare l’intelligenza artificiale agentica oggi è costruire piattaforme, standard e modelli operativi che permettano agli agenti di AI di entrare stabilmente nei processi aziendali, con SLA, monitoraggio, controllo dei costi e compliance. È così che avviene il passaggio dalla sperimentazione al valore industriale.
Il mio suggerimento è di iniziare con un caso d’uso interno a basso rischio, come la ricerca e la consultazione delle informazioni interne o le operazioni di back-office, per costruire la fiducia aziendale e dimostrare il ROI. Adottare questo approccio misurato fornisce un ottimo terreno di prova per trasformare il potenziale isolato in prestazioni sistemiche.
Customer experience: perché padroneggiare l’intelligenza relazionale è essenziale
C’è un segnale che nessuna azienda può più permettersi di ignorare: quando i sistemi interni non sono connessi, il primo impatto negativo lo vive il cliente.
È proprio per questo che credo che la trasformazione della customer experience attraverso l’intelligenza artificiale agentica sarà l’investimento più importante su cui le aziende dovranno puntare. Non si tratta solo di adottare tecnologie nuove, ma di cambiare l’approccio: riorganizzarsi intorno ai bisogni dei clienti, non alle strutture funzionali.
L’impatto è già visibile. L’ultima Cyber Week ha dimostrato il valore delle esperienze altamente personalizzate, che hanno generato 67 miliardi di dollari di vendite. I prodotti consigliati dagli agenti di AI hanno svolto un ruolo fondamentale, mentre le richieste di assistenza clienti agli agenti sono aumentate del 55% rispetto alla settimana precedente. Quindi, cosa ci indica tutto questo? Che le interazioni autonome da parte dei clienti con gli agenti digitali, favoriscono sia la conversione che la fidelizzazione.
L’intelligenza relazionale sta diventando il nuovo campo di battaglia competitivo. I consumatori abituati a relazionarsi con agenti digitali che ricordano il loro storico, le loro preferenze e il loro contesto, ora percepiscono le esperienze generiche e disattente come profondamente inadeguate.
Nel 2026 la vera chiave di volta non sarà avere l’AI migliore, ma saper padroneggiare l’intelligenza relazionale su larga scala: capire non solo cosa vuole un cliente oggi, ma il contesto più ampio delle sue esigenze e preferenze nel tempo. Chi saprà giocare d’anticipo, si troverà con un vantaggio competitivo enorme.
Lavorare con gli agenti: l’impresa agentica prende forma
Un altro fattore determinante per il successo sarà la capacità di orchestrare una forza lavoro digitale in cui gli agenti collaborano con altri agenti, tra i vari dipartimenti.
Gli agenti AI sono progettati per risolvere problemi in modo olistico, il che significa una cosa molto concreta: sono in grado di smantellare i silos funzionali che per decenni hanno frammentato l’esperienza dei clienti. Mentre gli agenti si occupano delle attività di routine, gli operatori umani possono concentrarsi su ciò che conta davvero: pensiero critico, coordinamento del lavoro e gestione delle relazioni complesse.
Ma questo richiede nuove competenze. Le capacità dell’AI evolvono a una velocità impressionante (si è calcolato che raddoppiano ogni sette mesi). Le competenze, di conseguenza, diventano rapidamente obsolete. Oggi un lavoratore deve riapprendere fino al 60-70% delle competenze chiave, contro il 25% di qualche anno fa.
Ma stiamo davvero preparando le persone a lavorare bene con l’AI? Ogni ruolo, a ogni livello, deve sviluppare un’alfabetizzazione di base sull’intelligenza artificiale: saper dare istruzioni efficaci, individuare le imprecisioni, mettere a punto i risultati e intervenire quando necessario.
I percorsi di carriera si stanno trasformando da percorsi lineari a “mosaici” basati su progetti e misurati in base ai risultati, non all’anzianità di servizio. Mentre l’81% dei responsabili delle risorse umane pianifica la riqualificazione della forza lavoro, le aziende lungimiranti si spingono oltre, progettando ruoli ibridi completamente nuovi che definiscono strategicamente la collaborazione tra uomo e AI, anziché limitarsi ad automatizzare le posizioni.
Fiducia: il fondamento imprescindibile per la scalabilità
Nessuna delle trasformazioni sopra descritte può essere applicata su larga scala senza un fondamento imprescindibile: la fiducia.
Per fiducia intendiamo la capacità dell’AI di fornire risposte accurate, coerenti e con meccanismi di controllo che riducono errori e allucinazioni e rendono le risposte verificabili. E questa correttezza dipende in modo determinante dalla qualità dei dati, dall’autorevolezza delle fonti e dall’addestramento dei modelli linguistici. In assenza di questi presupposti, nessun sistema di AI può realmente scalare. Dati solidi e verificabili garantiscono contesto, verità e una comprensione più profonda, rendendo possibile un’adozione efficace e sostenibile.
Il 2026 segna un passaggio netto: dalla sperimentazione all’operatività
In conclusione, le infrastrutture sono mature e gli incentivi economici sono evidenti. La differenza la farà la leadership nel trasformare gli agenti da prototipi promettenti a capacità aziendale, obiettivi misurabili, sicurezza e governance end-to-end.
L’impresa agentica non è una promessa: è un cambio di metodo. Chi lo adotta per primo costruirà un vantaggio che si accumula ogni giorno.
