La crescita esponenziale degli agenti AI, ovvero software autonomi che eseguono compiti complessi in nome dell’utente, ha portato le organizzazioni a investire in modo massiccio in questa tecnologia futuristica. Ma, come ogni innovazione tecnologica di grande impatto, il rischio di fallimento non è da trascurare. Secondo le proiezioni di Gartner, il 40% dei progetti di AI agentica potrebbe essere cancellato entro il 2027. Il motivo risiede nella complessità del settore, nelle sfide tecniche e operative, ma anche nella regolamentazione sempre più stringente.

Regolamentazione: AI Act UE e Legge 132/2025

Nel frattempo, in Europa entra sempre più in scena il nuovo AI Act, il più ambizioso e complesso insieme di norme UE in materia di intelligenza artificiale. L’atto regolamenta l’uso trasparente degli algoritmi, vietando alcune applicazioni ad alto rischio per la privacy e i diritti umani. L’AI Act ha un impatto diretto sui sistemi autonomi, come gli agenti AI, imponendo criteri chiari su tracciabilità, controllo umano e responsabilità.

In parallelo, in Italia, entra ufficialmente in vigore la Legge 132/2025, volta a integrare le richieste dell’UE con un piano nazionale di adozione e monitoraggio dell’AI. La normativa italiana mira a promuovere la competitività del Paese nel settore tecnologico, tutelando al contempo i cittadini da eventuali abusi. Questi due interventi normativi, in tandem, stanno ridefinendo radicalmente il contesto di sviluppo, implementazione e sperimentazione dei sistemi di AI.

Il biennio decisivo: tra commodity e differenziazione

I prossimi 24 mesi saranno fondamentali per capire se l’adozione di agenti AI si trasformerà in una commodity o resterà una tecnologia differenziale. La strada per ottenere vantaggi veri è piena di ostacoli, e non ogni azienda sarà in grado di superarli. Ecco i tre pilastri del successo:

    • Capacità tecnica e operativa – Le aziende devono investire in modo mirato per creare e mantenere agenti AI all’altezza delle aspettative, ad oggi spesso eccessive;
    • Capacità di adattamento – Le organizzazioni devono essere flessibili, pronte a modificare modelli operativi, strumenti e processi di lavoro ogni volta che un agente AI entra in scena;
    • Capacità di valutazione e compliance – Essenziale per rispettare la normativa, sia a livello UE che nazionale, per non incorrere in penalità.

I rischi nascosti e le sfide concrete

Sebbene l’idea di delegare compiti a un agente AI sembra utopica, il rischio concreto di fallimento tecnico, economico o regolatorio è molto alto. Ecco i principali rischi:

    • Over-engineering – Investire in strumenti troppo complessi per compiti semplici è un errore comune;
    • Gap operativi – Spesso le persone non sanno usare questi sistemi, e l'addestramento non è incluso nei budget;
    • Mancato adattamento ai vincoli normativi – Non conformarsi alla Legge 132/2025 e all’AI Act significa correre il rischio di sanzioni o di dover sospendere il progetto;
    • Costi eccessivi** – L’implementazione di agenti AI richiede risorse tecnologiche, umane e finanziarie considerevoli;
    • Rischi di reputazione** – Errori pubblici con agenti AI possono danneggiare l'immagine aziendale, soprattutto in settori sensibili.

Esempi di implementazione e casi di successo

Nel settore privato, aziende come Pfizer e Maersk hanno usato agenti AI per ottimizzare processi logistici, analisi scientifiche e interazioni con partner commerciali. Un esempio italiano interessante è UniCredit, che ha messo a punto sistemi autonomi in grado di gestire parte della documentazione clienti o fornire supporto in tempo reale.

Nell’ambito pubblico, alcune amministrazioni locali in Emilia Romagna hanno adottato agenti AI per automatizzare processi burocratici e rispondere alle richieste della popolazione. Tali sistemi, tuttavia, sono costantemente monitorati e aggiornati per garantire compliance con la normativa e la sicurezza.

Come procedere: raccomandazioni per le aziende

Inserire gli agenti AI nei propri processi non è una decisione da prendere leggermente. Per massimizzare il successo e ridurre i rischi, ecco una lista di consigli basati su anni di esperienza nel settore:

    • Analizzare i processi attuali e selezionare le aree dove un agente AI potrà realmente apportare valore. Fare brainstorming interfunzionalmente per individuare i casi d’uso reali;
    • Investire in un piano di formazione dedicato. Non è sufficiente comprare una tecnologia avanzata senza addestrare il personale;
    • Adottare framework per valutare l’impatto economico. Misurare il ritorno sull’investimento e il risparmio operativo;
    • Collaborare con enti di controllo e consulenti qualificati. Per garantire che ogni implementazione rispetti l’AI Act e la Legge 132/2025;
    • Adottare un approccio iterativo. Partire con test limitati e aumentare gradualmente la complessità.

Conclusione: il futuro dipende da decisioni oggi

I prossimi 24 mesi saranno fondamentali per determinare la posizione delle aziende e delle istituzioni rispetto al mercato globale dell’AI. Chi farà mosse rapide e strategiche oggi, si posizionerà in vantaggio rispetto alla concorrenza. Ma anche chi ha scelto di rimandare a causa di timori, mancanza di risorse o incertezza regolamentare dovrà riconsiderare la strategia.

Con il contesto normativo in continuo aggiornamento e l’evoluzione tecnologica ad alta velocità, il momento di fare la scelta giusta non è domani, ma oggi. Le aziende che non si prepareranno, rischiano di ritrovarsi fuori mercato quando la trasformazione sarà completata.