Molte aziende hanno adottato l'intelligenza artificiale per gestire le attività aziendali di routine, come l'elaborazione delle transazioni, l'analisi delle metriche delle prestazioni o la generazione di documenti scritti su richiesta. Sebbene queste soluzioni abbiano contribuito a velocizzare il lavoro, la maggior parte di esse è ancora limitata da un vincolo fondamentale: agiscono solo quando gli viene detto.
L'intelligenza artificiale agenziale cambia questo modello.
Questi sistemi sono progettati per operare in autonomia. Invece di aspettare le istruzioni, valutano le situazioni, danno priorità alle azioni e portano a termine interi flussi di lavoro in modo indipendente. Ciò significa meno passaggi di consegne, risposte più rapide e decisioni fondate sul contesto aziendale in tempo reale. Che si tratti di rispondere a un problema dei clienti o di coordinare le fasi della catena di approvvigionamento, un'intelligenza artificiale agenziale determina il giusto corso d'azione e lo porta a termine.
Questo cambiamento si sta già affermando in ambito aziendale. Secondo l'indagine Global AI 2025 di Fast Company, il 36% dei leader aziendali ritiene che i flussi di lavoro dell'IA agenziale forniranno un valore significativamente maggiore rispetto alle implementazioni tradizionali dell'IA. La loro prospettiva riflette la crescente consapevolezza che il vantaggio non consiste solo nel lavorare più velocemente, ma nel disporre di sistemi che prendono decisioni consapevoli del contesto e portano avanti i processi senza attendere istruzioni.
Nelle sezioni che seguono analizzeremo cosa definisce l'IA agenziale, come si differenzia da approcci precedenti come l'IA generativa e come SAP sta trasformando questo cambiamento in una tecnologia reale e funzionante.
Che cos'è l'IA agenziale?
L'IA agenziale si riferisce a sistemi intelligenti che operano con un obiettivo chiaro in mente. A differenza degli strumenti tradizionali che si affidano a istruzioni costanti, questi sistemi sono costruiti per osservare, interpretare e agire in modo indipendente. Al centro di questo modello c'è l'agente di intelligenza artificiale, un software che opera all'interno di ambienti digitali per svolgere compiti basati sulle condizioni attuali, non solo su comandi pre-scritti.
Questi agenti seguono una logica progettata in base ai risultati. Ad esempio, possono identificare un processo in fase di stallo, valutare le opzioni disponibili e compiere il passo successivo senza attendere alcun input. Che si tratti di assistere le richieste dei clienti, di elaborare le modifiche ai fornitori o di risolvere i problemi di assistenza interna, il valore risiede nella loro capacità di andare fino in fondo.
Le aziende stanno iniziando ad applicare questi sistemi nel mondo reale. Secondo quanto riportato da Sendbird, il Connected Shoppers Report di Salesforce ha rilevato che il 43% dei retailer sta già sperimentando strumenti di IA agenziali, segno che il passaggio all'automazione con potere decisionale è ben avviato.
Qual è la differenza tra IA generativa e IA agenziale?
L'IA generativa si concentra sulla produzione di contenuti in risposta a una richiesta, come la scrittura di un messaggio o la sintesi di un rapporto.
L'IA agenziale utilizza le stesse informazioni per agire, portare a termine il compito e gestire ciò che viene dopo.
Ad esempio, mentre l'intelligenza artificiale generativa può redigere un'e-mail, l'intelligenza artificiale agenziale la invia, monitora la risposta e pianifica un follow-up in base al risultato.
Capacità chiave che definiscono i sistemi di IA agenziali
La forza di un agente di intelligenza artificiale risiede in ciò che può fare al di là dell'automazione di base. Queste capacità fondamentali danno ai sistemi agenziali il vantaggio di agire con intenzionalità, di adattarsi in tempo reale e di fornire risultati aziendali misurabili.
Decomposizione degli obiettivi
L'intelligenza artificiale agenziale gestisce obiettivi complessi suddividendoli in azioni strutturate e tracciabili. Nei flussi di lavoro delle risorse umane, ad esempio, un agente di intelligenza artificiale può monitorare i progressi delle assunzioni, valutare i livelli di coinvolgimento e interpretare il sentiment dei feedback dei candidati, aiutando i team a concentrarsi sulle assunzioni giuste e a sostenere la fidelizzazione a lungo termine.
Processo decisionale autonomo
Gli agenti di intelligenza artificiale prendono decisioni operative in modo indipendente, entro parametri predefiniti. Possono approvare le fatture ricorrenti, smistare le richieste di assistenza o assegnare un'escalation di problemi in base all'urgenza, senza bisogno di un intervento umano ogni volta.
Consapevolezza del contesto
Gli agenti AI operano con piena consapevolezza delle condizioni aziendali circostanti. Raccolgono segnali in tempo reale dai sistemi, come la disponibilità dell'inventario, i livelli di priorità dei clienti o le interazioni passate, per garantire che ogni decisione rifletta lo stato attuale delle operazioni e le esigenze dei clienti.
Ad esempio, un agente potrebbe dare la priorità a una richiesta di un cliente di alto valore quando le scorte sono limitate, oppure modificare la tempistica di evasione in base alla capacità del magazzino in una regione specifica. Queste decisioni si modificano dinamicamente in base alle nuove informazioni che arrivano, aiutando ogni azione a rimanere allineata con gli obiettivi aziendali e le aspettative dei clienti.
Ciclo di feedback continuo
I sistemi agenziali imparano continuamente dai risultati di ogni azione. Valutando i risultati e modificando di conseguenza il loro comportamento futuro, migliorano nel tempo la precisione, la reattività e l'allineamento con gli obiettivi aziendali.
Vantaggi dell'IA agenziale negli ambienti aziendali
L'intelligenza artificiale agenziale sta elevando lo standard delle prestazioni aziendali, riducendo i ritardi nei flussi di lavoro, migliorando la qualità delle decisioni quotidiane e incanalando le risorse nelle aree di maggiore impatto. Questi vantaggi stanno già emergendo nelle principali funzioni aziendali.
Operazioni semplificate
L'intelligenza artificiale agenziale migliora non solo la velocità delle attività, ma anche il modo in cui le responsabilità si muovono tra persone, team e sistemi. In molte aziende, un singolo flusso di lavoro può passare attraverso diverse mani prima di essere completato.
Gli agenti di intelligenza artificiale eliminano questa dipendenza eseguendo le azioni collegate dall'inizio alla fine, riducendo i ritardi causati dalle lacune nella proprietà delle attività. Questo rende i processi interfunzionali più fluidi e meno dipendenti da continui follow-up.
Tempi più rapidi
Gli agenti rispondono istantaneamente ai trigger del sistema, consentendo di iniziare le attività nel momento in cui sono disponibili nuovi dati. Ciò ha un impatto particolare negli scenari a contatto con i clienti.
Una recente ricerca di Cisco evidenzia che entro il 2028 l'intelligenza artificiale agenziale dovrebbe gestire fino al 68% delle interazioni con il servizio clienti, riducendo i tempi di attesa e migliorando la reattività su scala.
Personalizzazione scalabile
Per i marchi di vendita al dettaglio, l'integrazione dell'intelligenza artificiale agenziale nelle soluzioni di e-commerce può significare promozioni più intelligenti e un maggiore coinvolgimento dei clienti.
In un ambiente di e-commerce guidato dall'intelligenza artificiale, questi agenti adattano le offerte, l'assistenza o le tempistiche in base al comportamento in tempo reale, aiutando le aziende a personalizzare in modo rapido senza gonfiare le dimensioni dei team.
Migliore utilizzo dei dati
L'IA agenziale si sta dimostrando particolarmente efficace in ambienti in cui l'etichettatura dei dati o il lavoro di revisione sono intensi.
In recenti sperimentazioni in settori come quello finanziario e sanitario, gli agenti hanno contribuito a ridurre il tempo totale di annotazione del 52% , gestendo in modo indipendente i dati a basso rischio e segnalando solo gli elementi incerti da rivedere. Questo ha portato a cicli più rapidi e a una minore supervisione senza compromettere la qualità.
Riduzione dei costi operativi
Con la delega agli agenti di un maggior numero di decisioni e azioni di routine, diminuisce la necessità di una supervisione manuale.
Il risultato è una consegna più rapida e un uso più intenzionale ed efficiente delle risorse a tutti i livelli.
Casi d'uso reali in cui l'intelligenza artificiale agenziale sta già funzionando
I sistemi aziendali di SAP stanno già utilizzando l'intelligenza artificiale agenziale nelle operazioni quotidiane. Questi agenti vengono applicati in tutti i settori della finanza, degli acquisti, dell'assistenza e delle risorse umane, non in teoria, ma in flussi di lavoro ad alto volume e con capacità decisionale.
Ogni caso d'uso riportato di seguito mostra come questi agenti operino con contesto, autonomia e un impatto misurabile sui risultati aziendali.
Risoluzione delle controversie nei crediti
Gli strumenti finanziari di SAP utilizzano ora l'intelligenza artificiale agenziale per aiutare a gestire le controversie sulle fatture dei clienti. Un agente analizza i messaggi in arrivo, identifica i potenziali problemi, compila un riepilogo del caso e consiglia possibili soluzioni.
Tutto questo avviene prima ancora che un umano apra il ticket, aiutando i team a risolvere i casi più velocemente e con maggiore precisione.
Automatizzazione delle operazioni finanziarie interfunzionali
Gli agenti Joule stanno anche colmando le lacune tra i sistemi isolati della finanza, delle operazioni e del servizio clienti. Quando convalida una controversia di pagamento, un agente può estrarre i metadati della fattura, confrontare la cronologia dei clienti, verificare lo stato del conto e segnalare le anomalie, il tutto senza dover ricorrere al routing manuale.
La stessa logica si applica alla riconciliazione degli incassi. Questi agenti riducono il coordinamento tra le varie fasi e forniscono informazioni pronte all'uso direttamente nel flusso di lavoro.
Semplificare l'approvvigionamento e la valutazione dei fornitori
I team di approvvigionamento che utilizzano SAP possono sfruttare l'intelligenza artificiale agenziale per valutare le opzioni dei fornitori senza passare al setaccio una documentazione frammentata. Un agente può accedere ai PDF dei contratti, analizzare le politiche di conformità, confrontare i preventivi e riassumere i pro e i contro in base ai criteri aziendali.
Può anche identificare i segnali di pericolo, come certificazioni obsolete o clausole contrastanti. Questo riduce il tempo trascorso a confrontare manualmente le opzioni e aiuta i team di approvvigionamento a prendere decisioni basate sul contesto completo dei dati, non su input isolati.
Sistemi di collegamento per un'automazione dei processi senza soluzione di continuità
Uno degli usi più preziosi dell'intelligenza artificiale agenziale in SAP è il bridging dei sistemi. Gli agenti possono collegare moduli come S/4HANA, SuccessFactors e applicazioni di terze parti per consentire l'esecuzione dei processi senza interruzioni.
Durante l'onboarding di un nuovo dipendente o l'evasione di un ordine di vendita, ad esempio, gli agenti possono coordinare i passaggi tra le varie piattaforme senza affidarsi a richieste umane per far procedere il processo. In questo modo si ottengono passaggi di consegne più puliti, meno lacune e un'esecuzione completamente tracciabile.
Strutturare i dati aziendali per ottenere informazioni utili
Gli agenti SAP aiutano le aziende a gestire grandi quantità di dati non strutturati che altrimenti rallenterebbero il processo decisionale. Un agente Joule può leggere le e-mail in arrivo, classificarle in base al tipo di problema, estrarre le informazioni critiche e assegnare tag di instradamento per i team a valle.
Può anche organizzare gli allegati alle fatture o i metadati in formati strutturati. Per i team che si affidano a un flusso di dati coerente, questo riduce l'attrito e migliora i tempi di consegna senza bisogno di un intervento costante.
Come SAP sta dando vita all'IA agenziale in tutto il suo ecosistema
SAP non ha trattato l'intelligenza artificiale come un componente aggiuntivo esterno. Al contrario, ha integrato queste funzionalità nella sua architettura in modo che gli agenti intelligenti possano operare attraverso le applicazioni su cui le aziende fanno già affidamento.
Invece di costringere gli utenti a entrare in nuovi sistemi, SAP inserisce le funzioni agenziali direttamente nei flussi di lavoro, dove possono operare con contesto, autonomia e scalabilità.
Da partecipante al flusso di lavoro a proprietario del processo
Quello che era nato come assistente generativo è diventato molto più capace. Joule agisce ora come partecipante autonomo in ambienti SAP, in grado di avviare e completare flussi di lavoro in più fasi nei settori dell'approvvigionamento, della finanza e della supply chain.
Questi agenti sono addestrati a prendere decisioni basate su dati, autorizzazioni e priorità in tempo reale, senza fermarsi alle richieste. Alcuni dei migliori agenti AI distribuiti da SAP stanno già gestendo attività come la valutazione dei fornitori e la riconciliazione delle fatture, aiutando i team a muoversi più velocemente e riducendo le spese generali.
Intelligenza integrata in tutto lo stack SAP
La portata di questi agenti si estende ben oltre il core ERP. All'interno delle soluzioni SAP AI come SAP Sales Cloud, Digital Manufacturing e Integrated Business Planning, Joule sfrutta il SAP Knowledge Graph per trarre informazioni e attivare attività in base al comportamento degli utenti, alla logica aziendale o alle condizioni del sistema.
Questi stessi agenti possono operare in ambienti come Concur, Signavio e LeanIX, consentendo un coordinamento tra le applicazioni senza dover cambiare interfaccia o perdere il contesto.
L'approccio di SAP non tratta l'intelligence come un componente aggiuntivo. È integrato in ogni livello dell'azienda, creando la struttura necessaria per consentire all'intelligenza artificiale di fornire valore in termini operativi e reali.
Considerazioni prima di implementare l'IA agenziale in azienda
L'introduzione dell'IA agenziale in un'azienda non è un interruttore da premere. Questi sistemi si collegano direttamente a dati reali, regole aziendali consolidate e flussi di lavoro quotidiani, il che significa che il modo in cui funzionano e il modo in cui sono governati devono essere progettati fin dall'inizio.
Prontezza dei dati
Gli agenti di intelligenza artificiale prendono decisioni in base a ciò che vedono in tempo reale. Se i dati che alimentano tali decisioni sono incompleti o obsoleti, aumenta il rischio di azioni errate.
Le organizzazioni devono valutare lo stato di salute delle loro pipeline di dati e assicurarsi che i sistemi che alimentano i flussi di lavoro agenziali siano collegati e sincronizzati. L'implementazione dei migliori agenti di intelligenza artificiale dipende dalla presenza di flussi di lavoro strutturati e di fonti di dati pulite che riflettono le realtà operative attuali.
Visibilità dei processi
Prima di assegnare agli agenti l'esecuzione di attività, le aziende devono avere una visione chiara di come tali attività vengono effettivamente eseguite. Ciò significa sapere quali sono le fasi coinvolte, dove si verificano i colli di bottiglia e quali sono i team responsabili.
Un processo mappato è più facile da automatizzare in modo efficace e rende più semplice monitorare le prestazioni degli agenti nel tempo senza perdere il controllo o la chiarezza.
Governance e controllo
L'autonomia richiede una supervisione. I sistemi agenziali devono essere implementati con confini definiti, diritti decisionali e verificabilità. Nei settori ad alto tasso di conformità, questi controlli non sono facoltativi.
SAP supporta questo aspetto grazie a funzioni integrate di spiegabilità che consentono ai team di capire come un agente sia arrivato a una decisione e di intervenire quando necessario.
Collaborazione tra uomo e IA
L'IA agenziale non deve operare in modo isolato. Deve lavorare entro i confini delle strutture del team e dell'autorità decisionale umana. Quando gli agenti sono visti come collaboratori piuttosto che come sostituti, l'adozione migliora e il valore cresce. Una chiara definizione dei ruoli aiuta a evitare la confusione e a creare fiducia nel sistema.
Con queste considerazioni, le aziende possono scalare le capacità agenziali con maggiore sicurezza e con un maggiore impatto a lungo termine.
Riflessioni finali: L'IA agenziale è già al lavoro, siete pronti a usarla?
L'intelligenza artificiale aziendale ha raggiunto un punto in cui i sistemi non si limitano più a supportare i flussi di lavoro, ma contribuiscono a gestirli. L'IA agenziale è già presente in ambienti come SAP, dove gli agenti prendono decisioni operative, eseguono compiti e si coordinano tra le piattaforme senza una costante supervisione. Non si tratta di un cambiamento che avverrà in futuro. Sta avvenendo ora, all'interno degli strumenti che molte aziende già utilizzano.
La responsabilità non è più quella di valutare se l'IA agenziale sia fattibile. Si tratta di determinare se le operazioni sono pronte a utilizzarla bene. Ciò include l'allineamento dei team, la pulizia dei flussi di dati e l'assegnazione di ruoli chiari per quando e come gli agenti agiscono. Con l'evoluzione di questi sistemi, il valore non deriverà da vittorie isolate, ma da come si inseriscono senza problemi nel ritmo esistente dell'organizzazione.
SAP ha già gettato le basi. La domanda è se la vostra azienda è pronta a trarne vantaggio. Man mano che i sistemi intelligenti iniziano a prendere decisioni, le organizzazioni che ne modellano l'uso con una direzione chiara e una forte governance saranno quelle che vedranno risultati misurabili.
Collaborare con Spadoom per mettere in azione l'intelligenza artificiale agenziale
Spadoom aiuta le organizzazioni a mettere in pratica l'IA agenziale all'interno degli strumenti SAP su cui già fanno affidamento. Il nostro team lavora a stretto contatto con i clienti per dare forma a soluzioni che si adattino al loro modo di operare, in modo che il progresso risulti naturale e l'adozione avvenga con meno resistenza.
Grazie alla nostra profonda esperienza nella consulenza SAP per le aziende europee, aiutiamo le aziende ad applicare questi sistemi in modo da allinearsi alla conformità locale, alle dinamiche del settore e alla progettazione dei processi. Che stiate esplorando i casi d'uso o siate pronti a passare all'implementazione, siamo qui per guidarvi.
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Domande frequenti (FAQ)
Qual è il significato di IA agenziale?
L'IA agenziale si riferisce a sistemi di IA in grado di pianificare, agire, imparare e migliorare autonomamente. A differenza dei modelli di AI standard, questi sistemi suddividono grandi obiettivi in compiti più piccoli e prendono decisioni basate sul contesto, senza richiedere un costante contributo umano.
Qual è un esempio di IA agenziale?
Un esempio di IA agenziale è un assistente digitale che prenota un viaggio end-to-end: controlla i calendari, prenota i voli, confronta gli hotel e aggiorna il programma, senza bisogno di comandi passo-passo.
Qual è la differenza tra IA generativa e IA agenziale?
L'IA generativa è utilizzata principalmente per creare contenuti, come testo, immagini o codice, in base alle richieste dell'utente. L'IA agenziale va oltre. È in grado di pianificare ed eseguire flussi di lavoro in più fasi, di adattarsi in tempo reale e di operare più come un assistente intelligente che come uno strumento di contenuti.
L'IA agenziale si basa sui LLM?
Sì, molti sistemi di intelligenza artificiale agica si basano su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che consentono loro di comprendere il contesto, di ragionare attraverso i compiti e di interagire utilizzando il linguaggio naturale.
L'IA agenziale è la prossima grande novità?
Molti esperti ritengono di sì. L'intelligenza artificiale agica rappresenta un cambiamento significativo, che passa da strumenti di semplice assistenza a sistemi in grado di svolgere autonomamente le attività, adattarsi al feedback e persino prendere l'iniziativa nei flussi di lavoro aziendali.