IA agentica, il salto non è ancora pronto: cosa frenano le aziende

L’intelligenza artificiale agentica incuriosisce le imprese, ma per ora non rappresenta ancora una svolta operativa generalizzata. Le sperimentazioni più avanzate riguardano agenti capaci di svolgere attività circoscritte, con margini di autonomia ridotti e sotto controllo umano.

Tra gli impieghi già osservati c’è l’elaborazione intelligente dei documenti: i sistemi estraggono informazioni da materiali cartacei o digitali e ne automatizzano la gestione. Irene Di Deo, ricercatrice senior dell’Osservatorio AI del Politecnico di Milano, descrive così lo scenario: «Nelle aziende più avanzate vediamo diverse applicazioni di agenti ma sono agenti con un’autonomia molto limitata a task specifici e verticali, ad esempio l’intelligent document processing, ovvero l’uso dell’IA per automatizzare l’estrazione e la gestione dei dati da documenti cartacei o digitali».

Gli agenti restano un test

Il carattere ancora sperimentale di queste soluzioni dipende soprattutto dalla loro autonomia limitata. Le aziende stanno quindi verificando il valore degli agenti su singoli processi, invece di affidare loro attività ampie e trasversali.

Questa prudenza si inserisce in un mercato dove l’interesse per l’IA cresce più rapidamente della capacità di integrarla in modo strutturato. Il divario riguarda sia le competenze interne sia la possibilità di misurare con precisione costi, risultati e rischi delle applicazioni.

Quando l’IA entra dalla porta laterale

Un problema diverso nasce quando l’organizzazione decide di non adottare ufficialmente questi strumenti, ma i dipendenti li usano comunque attraverso profili personali. È la cosiddetta IA ombra, cioè il ricorso individuale a servizi non autorizzati per svolgere mansioni lavorative.

In questo modo dati aziendali e informazioni riservate possono finire su piattaforme esterne senza una valutazione preventiva. Per affrontare il fenomeno, diverse imprese stanno affiancando ai tradizionali gruppi di esperti in dati nuovi team incaricati di favorire l’adozione della IA generativa, fissare regole interne e stimarne l’impatto economico.

Licenze numerose, uso più selettivo

L’Italia mostra una contraddizione significativa: le aziende risultano poco presenti sul fronte dei progetti sviluppati internamente, ma figurano tra i Paesi europei con il maggior numero di licenze attive acquistate. Di Deo sintetizza il fenomeno in questi termini: «L’Italia si posiziona tra gli ultimi posti in Europa per aziende con progettualità IA proprie, ma ai primi posti per licenze attive acquistate».

Molte organizzazioni preferiscono formule dal prezzo stabile, come quelle associate a Microsoft Copilot, invece di sostenere una spesa variabile calcolata sull’utilizzo dei token. L’accesso a modelli pagati a consumo viene così riservato soprattutto a ruoli informatici e di sviluppo, con tetti di spesa definiti in anticipo.

Il costo non è l’unico ostacolo

La ricerca del risparmio potrebbe spingere verso modelli cinesi o soluzioni aperte, ma entrambe le strade presentano difficoltà. Nel primo caso rimangono interrogativi sulla protezione dei dati; nel secondo, molte aziende non dispongono delle competenze necessarie per amministrare i modelli e verificare la loro efficacia nei diversi processi.

La diffusione degli strumenti generativi è comunque molto più ampia rispetto a quella dell’IA tradizionale. Prima del novembre 2022, le grandi imprese italiane utilizzavano soprattutto sistemi predittivi applicati a obiettivi specifici, come il miglioramento della produzione, il rilevamento delle frodi e la gestione dei portafogli finanziari.

Un mercato da 1,8 miliardi

L’arrivo di ChatGpt, nel novembre 2022, ha ampliato rapidamente il numero di applicazioni possibili, grazie sia ai servizi generalisti sia alle funzioni inserite nei programmi aziendali, compresi i sistemi di gestione delle relazioni con i clienti. Questa accessibilità ha reso la tecnologia potenzialmente utilizzabile da una platea molto più ampia, pur introducendo nuove questioni organizzative.

Nel 2025 il mercato italiano dell’IA ha raggiunto 1,8 miliardi di euro, con un incremento annuo vicino al 50%. Le grandi imprese hanno generato circa il 63% della spesa, mentre alla Pubblica Amministrazione è andato il 19% e alle Pmi poco più del 18%, confermando il ritardo delle realtà più piccole nell’adozione di queste tecnologie.