Introduzione: dal prompt isolato all'agente autonomo

Negli ultimi anni la intelligenza artificiale generativa è stata utilizzata principalmente attraverso interfacce di chat basate su prompt, dove l'utente inserisce una domanda o carica un documento e riceve una risposta immediata. Oggi, le imprese richiedono AI agentica, ovvero sistemi che possano orchestrare più passaggi, accedere a fonti di dati, utilizzare strumenti esterni e compiere azioni operative in modo autonomo, mantenendo al contempo un controllo rigoroso.

Che cos’è un agente KI

Un agente KI è un software che incorpora un modello di intelligenza artificiale all'interno di un workflow orchestrato. Il suo ciclo tipico comprende:

Interpretazione della richiesta iniziale e raccolta del contesto.
Decisione sul prossimo passo da compiere.
Invocazione di strumenti o fonti di dati autorizzate.
Valutazione dei risultati ottenuti.
Ripetizione del ciclo finché non si raggiunge l’obiettivo, si escalano le decisioni o si interrompe il processo.

Questa struttura consente all'agente di completare compiti complessi, mantenendo una traccia chiara delle azioni eseguite.

Governance e controllo: non un semplice chatbot potenziato

Un agente non deve essere trattato come un chatbot con permessi illimitati. Deve:

Avere accesso al contesto necessario ma limitato a quello strettamente richiesto.
Utilizzare strumenti approvati secondo policy aziendali, senza libertà di scegliere qualsiasi tool in qualsiasi modalità.
Godere di autonomia operativa sufficiente per completare il compito, ma rimanere soggetto a controlli di audit che consentano di ricostruire quali dati sono stati usati e perché una determinata azione è stata intrapresa.

Prospettive di mercato: la previsione di Gartner

Secondo Gartner, entro il 2028 il 33 % delle applicazioni enterprise integrerà AI agentica, rispetto a meno dell'1 % nel 2024. Questo salto evidenzia l'urgenza di creare una strato di governance capace di connettere agenti, dati, tool e workflow in modo interoperabile, preservando permessi e auditabilità.

Architettura di un agente KI

L'architettura tipica di un agente comprende:

Modello di ragionamento (LLM): fornisce la capacità di comprendere e generare testo.
Logica di orchestrazione: istruzioni che guidano il comportamento, il ciclo di pianificazione e la gestione dello stato.
Memoria o stato del task: permette di mantenere informazioni tra i vari passaggi.
Connettori: interfacce per accedere a tool, API e sorgenti dati approvate.

Il valore aggiunto rispetto a un semplice modello generativo sta nella ciclo di decisione continuo che combina contesto, connettività e autonomia.

Data Agent: l'agente specializzato nei dati

Un Data Agent si concentra sulla manipolazione dei dati aziendali, traducendo richieste in linguaggio naturale in query, controlli di qualità, metadati e analisi. Deve comprendere:

Definizioni metriche e regole di business approvate.
Stato di aggiornamento delle tabelle e loro lineage a livello di colonna.
Politiche di proprietà e di accesso, garantendo che gli utenti visualizzino solo i dati consentiti.
Percorsi di query autorizzati e modalità di aggregazione richieste.

Esempio pratico: se un utente chiede “qual è il tasso di abbandono clienti per regione?”, il Data Agent deve sapere quale definizione di abbandono è valida, quale tabella è la più recente, se l’utente ha diritto a vedere dati a livello di riga e se la risposta deve essere aggregata.

Gestione del contesto: il “campo di battaglia” attuale

William Allen, responsabile prodotto per CoWork & Agents di Snowflake, sottolinea che “l'aggiunta di contesto è il campo di battaglia attuale”. L’obiettivo è fornire all’agente il contesto necessario ad ogni passo, evitando sia il sovraccarico informativo sia deviazioni indesiderate.

Un Data Agent deve poter combinare diversi tipi di dati: tabelle SQL, PDF contrattuali, trascrizioni di supporto e definizioni di dashboard. Attraverso un’interfaccia controllata, l’agente aggrega questi oggetti, consentendo al modello di rispondere alla domanda di business senza violare i controlli di accesso.

Esempio pratico: Simon AI su Snowflake Cortex AI

Simon AI utilizza Snowflake Cortex AI e Snowpark Container Services per creare agenti componibili che supportano i marketer nella personalizzazione in tempo reale. Le caratteristiche chiave includono:

Esecuzione direttamente nella AI Data Cloud di Snowflake, evitando spostamenti di dati.
Accesso controllato a dati strutturati e non strutturati, garantendo governance.
Capacità di costruire segmenti di pubblico contestuali 90 % più velocemente e di identificare più di 100 nuove cohort di clienti di alta qualità.

Vantaggi rispetto a un modello stand‑alone

L’agente aggiunge la capacità di:

Pianificare più passaggi in modo sequenziale.
Mantenere o recuperare contesto tra le fasi.
Utilizzare tool esterni per accedere a informazioni non presenti nel modello.

Queste funzionalità trasform