Archivio per mese: Luglio, 2025

Il 2025 è stato descritto da molti come l’anno dell’Agentic AI. Sebbene da alcuni sia ancora considerata un semplice hype, l’Agentic AI rappresenta un cambio di paradigma nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Non si tratta più soltanto di ottenere risposte dalla macchina, ma di trasformare il rapporto tra uomo e tecnologia, dove l’IA è in grado di ragionare, pianificare e agire in autonomia per raggiungere obiettivi complessi. 

L’impulso iniziale fornito dalla Generative AI ha rivoluzionato il modo in cui le persone interagiscono con i sistemi, rendendo l’accesso a contenuti e suggerimenti più immediato e conversazionale. Tuttavia, con l’arrivo dell’Agentic AI, si compie un ulteriore passo avanti: l’intelligenza artificiale assume il ruolo di collaboratore autonomo, capace di comprendere contesti tecnici specifici, definire strategie ed eseguirle senza intervento umano diretto. 

A differenza della Generative AI – che si limita a rispondere a input o a eseguire compiti pre-programmati – l’Agentic AI è progettata per prendere decisioni indipendenti, apprendere dall’esperienza e adattarsi all’ambiente per raggiungere obiettivi anche articolati. Un sistema ad agenti opera in modo simile alla mente umana, ma all’interno di un ambito computazionale. 

Come funziona un sistema Agentic AI 

Questi “agenti intelligenti” sono progettati con quattro caratteristiche principali: 

Autonomia, apprendimento, orientamento all’obiettivo e interazione ambientale.  In pratica possono decidere e agire senza supervisione continua, imparare nel tempo, perseguire obiettivi specifici anche a lungo termine, influenzare l’ambiente circostante in modo proattivo. 

Sostanzialmente, un Agentic AI non si limita a rispondere a una richiesta, ma è in grado di anticipare un problema, cercare attivamente una soluzione, interagire con altri sistemi e comunicare gli esiti all’utente. 

Un sistema ad agenti non è un monolite, ma spesso un’integrazione di componenti che lavorano in sinergia per emulare il ragionamento umano orientato all’azione. Un agente AI include tipicamente quattro comportamenti fondamentali che ne definiscono le capacità operative. Il Tool Use consente agli agenti di accedere e utilizzare risorse esterne, dai motori di ricerca ai database aziendali. La Reflection abilita meccanismi di autocorrezione e apprendimento iterativo, permettendo agli agenti di migliorare continuamente le proprie performance. Il Planning assicura la scomposizione strutturata di compiti complessi in sotto-attività gestibili, mentre la Multi-Agent Collaboration facilita la cooperazione tra agenti specializzati 

Il processo operativo segue un ciclo distintivo: Perceive-Reason-Act. Gli agenti raccolgono dati da fonti multiple, utilizzano modelli linguistici avanzati come orchestratore per il ragionamento, e infine eseguono azioni concrete. Questa capacità di elaborazione multi-step consente di affrontare sfide complesse che richiederebbero tradizionalmente l’intervento di team umani specializzati. 

Le applicazioni aziendali dell’Agentic AI 

Le applicazioni aziendali dell’Agentic AI stanno ridefinendo i processi operativi tra settori diversi. Nel customer service, gli agenti possono gestire autonomamente richieste complesse, analizzando dati clienti, identificando soluzioni appropriate e implementandole senza intervento umano. Gartner® prevede che entro il 2029, l’80% dei problemi comuni del servizio clienti sarà risolto da agenti AI senza assistenza umana, anche se è probabile che l’esplosione dall’AI nel customer service porti ad una contro-tendenza in questo settore. 

Nella sanità, in termini di supporto alla diagnosi e al trattamento personalizzato, l’utilizzo dell’Agentic AI, ha mostrato risultati impressionanti: secondo il Journal of Advances in Artificial Intelligence, l’uso di Agentic AI ha portato ad una riduzione del 34,2% nei tempi di completamento delle attività, un aumento del 7,7% nell’accuratezza e un miglioramento del 13,6% nell’utilizzo delle risorse.

 Come Qlik approccia l’Agentic AI 

Qlik ha adottato l’Agentic AI con una visione strategica orientata alla trasformazione dell’esperienza di analisi. Il suo approccio si basa su una “esperienza ad agenti unificata”, che consente agli utenti di interagire in modo naturale con i dati tramite un’unica interfaccia conversazionale. Gli agenti AI di Qlik facilitano l’accesso agli insight, accelerano il processo decisionale e aumentano la produttività aziendale. 

Il framework di Agentic AI di Qlik unifica dati strutturati e non strutturati, integrandoli in un ecosistema intelligente. Qlik Answers, ad esempio, ora elabora entrambi i tipi di dati per offrire risposte complete e abilitare azioni automatizzate. Questo rappresenta un salto tecnologico rispetto agli strumenti di analytics tradizionali. 

L’architettura include agenti specializzati per funzioni specifiche: 

• Data Integration Agents: automatizzano la preparazione dei dati, assicurando qualità e coerenza. 
• Analytics Agents: identificano relazioni non evidenti nei dati tramite il motore associativo di Qlik. 
• Predictive Agents: generano previsioni e suggeriscono ottimizzazioni autonome. 
• Discovery Agent: monitora dataset estesi per rilevare trend, anomalie e outliers, inviando notifiche mirate che guidano l’utente alla comprensione. 
• Automation Agents: eseguono workflow in autonomia o collaborano con l’utente, sincronizzando gli insight con i sistemi downstream. 

Qlik ha inoltre progettato i suoi agenti per essere interoperabili, consapevole che l’ecosistema AI del futuro sarà composto da strumenti di fornitori diversi. Grazie ad API aperte e al supporto di protocolli emergenti come Model Context Protocol (MCP) e Agent2Agent Protocol (A2A), gli agenti di Qlik possono integrarsi perfettamente con sistemi esterni e marketplace di agenti. 

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