AI Agentica: Il Futuro Trasformativo per le Imprese e i Partner Google Cloud

• A cura di: Google Cloud, con il contributo di Kevin Ichhpurani e Boston Consulting Group (BCG)
• Titolo Originale: Shaping the future: The transformative potential of agentic AI and the strategic imperative for Google Cloud partners

Siamo sull’orlo di una rivoluzione tecnologica che promette di ridefinire il modo in cui le aziende operano e creano valore. L’intelligenza artificiale agentica (AI agentica) non è una semplice evoluzione dell’AI esistente, ma un vero e proprio salto di paradigma, offrendo capacità inedite per affrontare problemi aziendali complessi e radicati. Per i partner di Google Cloud, questo non è solo un cambiamento tecnologico, ma un’opportunità profonda per guidare le imprese verso un futuro più intelligente, automatizzato e produttivo.

1. Comprendere l’AI Agentica: Il Futuro dell’Automazione Intelligente

L’AI agentica rappresenta il passo successivo nell’applicazione dell’intelligenza artificiale. A differenza dei sistemi precedenti, gli agenti AI possono ragionare autonomamente, prendere decisioni e agire per raggiungere obiettivi specifici. Sfruttando i modelli AI più recenti, questi sistemi vanno oltre la semplice esecuzione di compiti, come la generazione di testo, per gestire in modo indipendente processi complessi e interagire direttamente con i software aziendali.

Non è solo “Automazione 2.0”:
Per anni, le aziende hanno beneficiato della Robotic Process Automation (RPA), che automatizza compiti ripetitivi e strutturati. Più recentemente, l’AI generativa ha introdotto strumenti potenti per attività creative e non strutturate. Tuttavia, entrambi hanno i loro limiti: l’RPA fatica con le eccezioni e i cambiamenti imprevisti, mentre l’AI generativa da sola non riesce a orchestrare flussi di lavoro complessi end-to-end o a prendere azioni concrete nei sistemi aziendali.

L’AI agentica supera queste limitazioni. Immaginate un direttore d’orchestra che non solo sa suonare ogni strumento (AI generativa) e segue spartiti precisi (RPA), ma può anche adattare la melodia in tempo reale in base all’umore del pubblico e coordinare l’intero ensemble per uno spettacolo impeccabile. Un agente AI può monitorare l’ambiente, comprendere contesti mutevoli, creare piani ed eseguirli attraverso diversi sistemi digitali, il tutto senza costante supervisione umana. Ciò consente di gestire flussi di lavoro complessi e multifase, ottenendo risultati concreti che le automazioni precedenti non potevano raggiungere.

Ad esempio, nell’adjudication delle richieste di risarcimento assicurativo, dove l’RPA si bloccava di fronte a descrizioni non strutturate o documenti incompleti, un agente AI può estrarre dettagli rilevanti da input multimodali, convalidarli rispetto alle regole e alla storia del cliente, e coordinarsi proattivamente con altri sistemi per raccogliere documenti mancanti, orchestrando l’intera risoluzione end-to-end fino al pagamento.

2. Un Mercato da Mille Miliardi di Dollari: L’Opportunità e la Domanda Crescente

L’emergere dell’AI agentica non è solo una curiosità tecnologica; è una gigantesca opportunità di mercato. Si stima che l’AI agentica rappresenti un’opportunità potenziale di circa 1 trilione di dollari (1T$) a livello globale per i servizi correlati, di cui 350-450 miliardi di dollari solo negli Stati Uniti. Questa cifra supera addirittura l’attuale spesa stimata per i servizi IT tradizionali negli Stati Uniti.

Le imprese stanno già riconoscendo il potenziale trasformativo:

• Interesse Elevato: Oltre il 90% delle aziende dichiara interesse a implementare soluzioni di AI agentica entro i prossimi tre anni.
• Accelerazione degli Investimenti: Le menzioni di “AI agentica” nei documenti pubblici delle aziende software sono 12 volte superiori rispetto a un anno fa, e gli investimenti in capitale di rischio nelle startup di AI agentica sono cresciuti esponenzialmente.
• Velocità di Adozione: Sebbene la tempistica esatta sia incerta, l’adozione dell’AI agentica potrebbe seguire una traiettoria più rapida rispetto al cloud computing, grazie all’infrastruttura già presente e all’accelerazione digitale dovuta, in parte, alla pandemia. Le startup AI, ad esempio, raggiungono i primi 5 milioni di entrate annuali ricorrenti (ARR) in 24 mesi, contro i 37 mesi delle precedenti ondate SaaS.

Questa ondata di innovazione creerà nuovi bacini di valore in quasi tutti i settori e flussi di lavoro, dalla gestione degli inventari nel settore industriale alla personalizzazione delle esperienze nel retail, fino all’accelerazione della scoperta di farmaci nel settore farmaceutico.

3. L’Imperativo Strategico per i Partner: Ridefinire i Servizi IT

Per i System Integrator (SI), l’AI agentica non è una nuova linea di servizio da aggiungere, ma un imperativo strategico per ripensare il modo in cui offrono, monetizzano e differenziano i loro servizi. Per navigare con successo questa transizione, i SI devono considerare sei principi chiave:

1. Identificare i “Punti Dolenti” e Costruire Prototipi: Concentrarsi sulla risoluzione di problemi ad alto valore, specifici per il cliente, realizzando prototipi funzionanti fin dalle prime fasi per dimostrare il valore. Non più solo slide, ma “prototipi che funzionano” per mostrare un ROI istantaneo.
2. Reimmaginare i Processi Aziendali: L’evoluzione della delivery va oltre la mera esecuzione tecnica. È fondamentale concentrarsi sulla progettazione consultiva iniziale dell’AI per aiutare i clienti a ristrutturare i processi aziendali, co-progettando flussi di lavoro agentici.
3. Utilizzare Nuovi Strumenti per Colmare le Lacune nei Dati: Creare opportunità per superare rapidamente le sfide percepite dai clienti in merito alla “prontezza dei dati” (data readiness). Strumenti basati su AI generativa e protocolli di comunicazione inter-agente moderni (come l’Agent2Agent Protocol – A2A) possono attivare gli agenti anche con dataset meno strutturati.
4. Implementare gli Agenti su Larga Scala: La scalabilità è cruciale. Ciò include la gestione del cambiamento, l’integrazione degli agenti nei flussi di lavoro aziendali e la definizione di processi per monitorare le prestazioni degli agenti. I SI devono sviluppare solide capacità di change management.
5. Gestire l’Intero Ciclo di Vita Agentico: Fornire nuove forme di supporto continuo, come l’orchestrazione di “flotte” di agenti e l’aggiornamento continuo delle loro conoscenze per prevenire il model drift. Investire in proprietà intellettuale riutilizzabile e integrazioni di riferimento per un vantaggio competitivo a lungo termine.
6. Innovare Commercialmente: Esplorare modelli di pricing diversi che si allineino con la natura della creazione di valore dell’AI agentica. Considerare strutture a pagamento ricorrente, basate su transazioni o sui risultati (outcome-based) che riflettano l’impatto misurabile degli agenti.

4. L’AI Agentica in Azione: Trasformazione per Settore

L’applicabilità dell’AI agentica è vasta e la sua vera potenza trasformativa si manifesta quando è adattata alle sfumature specifiche di ciascun settore. Ecco alcuni esempi:

• Retail/CPG: Gli agenti AI possono ottimizzare la pianificazione dell’inventario (prevedendo la domanda in tempo reale, coordinando il rifornimento) e il servizio clienti (gestendo richieste, resi, domande complesse end-to-end), trasformando l’esperienza del cliente e le operazioni interne. Immaginate un agente che, come un commesso esperto, non solo risponde alle vostre domande in tempo reale, ma anticipa le vostre esigenze basandosi sul vostro comportamento di acquisto, suggerendo prodotti e offerte personalizzate.
• Servizi Finanziari/Assicurazioni: Gli agenti possono rivoluzionare la gestione dei sinistri (automatizzando la verifica e il pagamento), la verifica KYC (snellendo l’onboarding e riducendo il rischio di frode) e la pianificazione finanziaria personalizzata (supportando i consulenti nella creazione di strategie su misura, monitorando i portafogli e raccomandando aggiornamenti proattivi).
• Sanità/Scienze della Vita: Gli agenti AI possono migliorare il coordinamento dell’assistenza ai pazienti (orchestrando piani di cura e follow-up) e accelerare la scoperta di farmaci e le operazioni di sperimentazione clinica (analizzando la letteratura scientifica, identificando target promettenti e automatizzando la gestione delle sperimentazioni).

Questi sono solo alcuni esempi di come l’AI agentica possa risolvere problemi annosi, aumentando le capacità umane e sbloccando nuovi livelli di produttività e valore.

5. Co-creare il Futuro con Google Cloud: Strumenti e Supporto

Google Cloud è profondamente impegnata a supportare i partner in questa trasformazione, offrendo un ecosistema di strumenti all’avanguardia:

• Piattaforme di Sviluppo Avanzate: Vertex AI è la piattaforma unificata di Google per l’intero ciclo di vita dell’AI agentica. Strumenti come Agent Development Kit (ADK) e Vertex AI Agent Engine consentono agli sviluppatori di creare e implementare sistemi multi-agente personalizzati, con accesso a oltre 200 Large Language Models (LLM) tramite il model garden.
• Agentspace: Un ambiente dedicato per gestire e orchestrare gli agenti, che fornisce un’interfaccia unica per gli agenti creati dai partner, una UI no-code tramite l’agent designer e connettori con applicazioni aziendali diffuse.
• Infrastruttura di Livello Mondiale: Fondamenta robuste con Tensor Processing Units (TPU) ottimizzate per i carichi di lavoro AI e un forte impegno nella collaborazione open-source attraverso iniziative come il protocollo Agent2Agent (A2A) per l’interoperabilità tra agenti.
• AI Responsabile: Google Cloud mantiene un impegno incrollabile nello sviluppo e nell’implementazione responsabile dell’AI, bilanciando l’innovazione audace con la salvaguardia della sicurezza, della privacy e delle esigenze degli utenti.

Conclusione: La Scelta è Creare

L’era dell’AI agentica non è più una visione lontana; è una realtà concreta che offre un’opportunità senza precedenti per rimodellare il business e la delivery del valore. Per i partner di Google Cloud, è un chiaro invito ad agire con decisione, investire strategicamente e collaborare strettamente per aiutare i clienti a navigare questo entusiasmante nuovo panorama.

Le aziende che prospereranno non saranno quelle che si limiteranno ad adottare gli strumenti più recenti, ma quelle che sapranno trasformarsi in veri e propri creatori di valore. Sfruttando i propri dati come vantaggio competitivo, promuovendo una cultura della curiosità e dell’apprendimento continuo, e costruendo con un ecosistema di strumenti aperti e diversificati, i leader di oggi possono gettare le basi per prosperare nel mondo di domani. La scelta è semplice: essere un consumatore di valore o un suo creatore.