Ogni giorno la tua azienda accumula dati, applicazioni, ticket, notifiche, attività operative, informazioni che si accumulano ma che non si trasformano rapidamente in Azioni.
Un team IT, per esempio, può trovarsi a gestire contemporaneamente sistemi di monitoring, piattaforme di ticketing, strumenti di cybersecurity, applicazioni cloud e database. Quando qualcosa non funziona, una persona deve spesso passare da uno strumento all’altro, raccogliere informazioni, confrontarle e decidere come intervenire.
L’AI agentica può cambiare questo modo di lavorare non perché aggiunge un altro software all’infrastruttura aziendale, ma perché può diventare un livello di orchestrazione capace di collegare informazioni, strumenti e processi già esistenti.
Il problema: l’automazione tradizionale si ferma davanti alla complessità
Sicuramente le aziende che hanno automatizzato la maggior parte delle attività sono già tantissime: workflow, script, API e piattaforme di orchestration permettono già di trasferire dati da un sistema all’altro e di automatizzare operazioni repetitive, ma l’automazione tradizionale funziona particolarmente bene quando il processo è prevedibile: se succede A → esegui B.
I processi reali, invece, sono spesso meno lineari.
Prendiamo ad esempio un’anomalia IT, che può richiedere di analizzare contemporaneamente un alert, lo storico degli incidenti, i log, le metriche dell’infrastruttura e i ticket aperti. La risposta dipende dal contesto e non sempre può essere descritta attraverso una sequenza rigida di regole o di flusso. L’AI agentica può essere utilizzata proprio a supporto di questo tipo di attività.
Come può un AI Agent snellire i flussi della tua Azienda?
Un AI Agent può essere progettato per ricevere un obiettivo e determinare quali passaggi siano necessari per raggiungerlo.
Immaginiamo, ad esempio, che un sistema di monitoring segnali un’anomalia. In questo caso un processo tradizionale potrebbe limitarsi a generare un alert.
Un sistema più evoluto potrebbe, invece, eseguire una lista strutturata di Azioni ed occuparsi di risolvere il problema, partendo dal rilevamento dell’anomalia, raccogliendo I dati da più fonti, è capace di correlare l’evento con altri incidenti analizzando lo storico ed è in grado di identificare una serie di cause possibili, utilizzando, se disponibile, una documentazione e delle best practices definite arriva a proporre un’azione correttiva ed eseguirla anche dopo aver chiesto eventuale approvazione di un operatore, concludendo con la verifica dell’avvenuta risoluzione.
Il valore aggiunto non sta quindi nel fatto che l’AI “parla” con l’utente, ma che possa contribuire a gestire e completare un processo.
In questo scenario, però, la prospettiva più interessante non è necessariamente quella di creare sistemi completamente autonomi, in ambito enterprise, autonomia significa anche responsabilità: un agente che può interagire con sistemi aziendali deve avere accessi controllati, operare entro limiti definiti e lasciare traccia delle proprie attività.
Per questo un’implementazione professionale deve considerare almeno quattro elementi:
- L’agente deve poter utilizzare soltanto le risorse necessarie.
- Non tutte le operazioni devono poter essere eseguite automaticamente.
- Osservabilità. Le decisioni e le azioni dell’agente devono essere monitorabili.
- Human-in-the-loop. Per le attività più delicate deve essere possibile richiedere l’intervento o l’approvazione di una persona.
La domanda corretta, quindi, non è quanta responsabilità si può scaricare su un agente, ma effettivamente qual è il livello di autonomia appropriato per ciascun processo.
Il ruolo della R&D Prisma: individuare dove e come l’AI crea davvero valore
Se la tua azienda vuole introdurre l’AI agentica, il primo passo non è partire dalla tecnologia ma dal problema.
Un approccio R&D aiuta a strutturare l’introduzione individuando il nodo problematico e implementando una serie di fasi per risolverlo:
problema → processo → dati → strumenti → livello di autonomia → sperimentazione → misurazione.
È questo il passaggio che trasforma l’AI da tecnologia dimostrativa a soluzione aziendale.
In Prisma, il dipartimento di Ricerca e Sviluppo rappresenta uno spazio dedicato alla sperimentazione di tecnologie emergenti e alla loro applicazione a problemi concreti. L’esperienza maturata in ambito AI, AIOps, cybersecurity e sviluppo di soluzioni custom permette di affrontare l’AI agentica non come un prodotto isolato, ma come una componente da integrare nell’ecosistema tecnologico esistente.
Un esempio è PRISM.AI, piattaforma AIOps sviluppata per supportare le IT Operations attraverso funzionalità di automazione, correlazione degli incident e analisi delle informazioni operative.
L’evoluzione verso architetture agentiche rappresenta, in questo senso, un naturale terreno di sperimentazione: il passaggio da sistemi che rilevano e analizzano gli eventi a sistemi capaci di supportare attivamente il processo di risposta.
L’AI agentica come evoluzione dell’ecosistema IT
Per molte aziende, quindi, la prossima evoluzione non sarà sostituire i sistemi esistenti con nuove piattaforme, ma farli collaborare in modo più intelligente.
Gli AI Agent possono rappresentare un nuovo livello di interazione tra persone, applicazioni, dati e infrastrutture: un livello capace di comprendere un obiettivo, coordinare strumenti diversi e supportare l’esecuzione di un processo.
Il valore di questa evoluzione non si misura soltanto in termini di efficienza: un processo più intelligente può significare anche un lavoro più sostenibile per le persone. Ridurre attività ripetitive, passaggi manuali e sovraccarico informativo può liberare tempo e attenzione da reinvestire in competenze, creatività, collaborazione e decisioni.
Per un’azienda che sta valutando l’AI agentica, il primo passo non è quindi scegliere quale agente utilizzare, ma capire qual è il problema da risolvere, misurarne l’impatto sul processo e sulle persone e iniziare ad implementare un’automazione che possa ottimizzare i tempi ed aumentare la produttività in maniera positiva per le risorse.