--- title: Agentive AI, quando l’intelligenza artificiale diventa autonoma description: L’Agentic AI è un trend significativo e attuale nell’universo della trasformazione digitale. 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[Leggi tutto](https://newsroom.kireygroup.com/news/legacy-modernization-nel-banking-il-vero-costo-di-sistemi-e-tecnologie-datate?hsLang=it) 10 MIN READ 22 settembre 2026 ### Latest News - [Legacy modernization nel banking: il vero costo di sistemi e tecnologie datate](https://newsroom.kireygroup.com/news/legacy-modernization-nel-banking-il-vero-costo-di-sistemi-e-tecnologie-datate?hsLang=it) - [Context Engineering, l’arte e la scienza che guidano gli AI Agent](https://newsroom.kireygroup.com/news/context-engineering-l-arte-e-la-scienza-che-guidano-gli-ai-agent?hsLang=it) - [Agentic AI Governance: come gestire al meglio un’AI in grado di agire](https://newsroom.kireygroup.com/news/agentic-ai-governance-come-gestire-al-meglio-un-ai-in-grado-di-agire?hsLang=it) - [Autonomous SOC: realtà, limiti e prospettive della sicurezza guidata dall’AI](https://newsroom.kireygroup.com/news/autonomous-soc-realta-limiti-e-prospettive-della-sicurezza-guidata-dall-ai?hsLang=it) - [Data Virtualization, il pilastro delle aziende data-driven: cos’è e come funziona](https://newsroom.kireygroup.com/news/data-virtualization-il-pilastro-delle-aziende-data-driven-cos-e-come-funziona?hsLang=it) - [Cloud Economics: l’obiettivo non è spendere meno, ma spendere meglio](https://newsroom.kireygroup.com/news/cloud-economics-l-obiettivo-non-e-spendere-meno-ma-spendere-meglio?hsLang=it) - [Intelligenza Artificiale](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/intelligenza-artificiale) / # Agentive AI, quando l’intelligenza artificiale diventa autonoma #### Kirey [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/en.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/en/news/agentive-ai-when-artificial-intelligence-becomes-autonomous?hsLang=en)    [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/ES.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/?hsLang=es) 16 MIN READ 11 aprile 2025 - Share on: - - - - [All](https://newsroom.kireygroup.com/news) - Categories + - [Corporate](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/corporate) - [Cybersecurity](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/cybersecurity) - Events/Webinars - [Data Value](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/data-value) - [Cloud](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/cloud) - [Innovation](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/innovation) - [Intelligenza Artificiale](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/intelligenza-artificiale) - [Monitoring](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/monitoring) - [DevSecOps](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/devsecops) - [Sviluppo Software](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/sviluppo-software) - [Corporate Social Responsibility](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/corporate-social-responsibility) - [Data Privacy](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/data-privacy) - [Welfare & Previdenza](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/welfare-previdenza) - [Accessibility](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/accessibility) - [Advisory](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/advisory) - [Automation](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/automation) - [Cybersecurity](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/cybersecurity) - [Digital Banking](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/digital-banking) - [Digital Industry](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/digital-industry) - [Press & PR](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/press) Negli ultimi anni, il mondo della data science e, più in particolare, quello dell’intelligenza artificiale hanno** vissuto un’evoluzione incessante**. Nella seconda parte del 2022, [il lancio planetario dell’AI generativa](https://newsroom.kireygroup.com/news/la-vera-opportunit%C3%A0-dellia-generativa-e-come-coglierla?hsLang=it) ha segnato un vero e proprio punto di svolta, dimostrando al mondo le potenzialità di sistemi capaci di generare contenuti coerenti, scrivere codice, creare immagini e persino risolvere problemi complessi.  Oggi, l’AI è percepita dalle aziende **come un driver di competitività imprescindibile**, spingendo gli investimenti globali a livelli mai visti; solo in Italia, **si è registrato un +58% nel 2024 **(Osservatorio PoliMI), con contestuale moltiplicazione delle applicazioni pratiche e un forte incremento della loro efficacia.  In un mondo che evolve su base quotidiana, uno dei temi più rilevanti **è quello dell’Agentive AI e degli AI Agents**, un paradigma emergente che sta **ridefinendo i confini dell’intelligenza artificiale**. In questo articolo, esploreremo il concetto di Agentic AI (o Agentive AI), le differenze rispetto alle soluzioni tradizionali e le implicazioni concrete per qualsiasi impresa.  ## Cosa sono gli Agenti AI​ Data la dinamicità e l'attualità del tema, **le definizioni di Agenti AI (e di AI Agentica) abbondano**. Si tratta, in sostanza, di sistemi software **progettati per eseguire autonomamente dei task **in mododifferente rispetto ai tradizionali approcci deterministici basati su un insieme articolato e progressivo di regole.  Per raggiungere in modo autonomo, o con una supervisione umana limitata, lo scopo per cui sono stati sviluppati, gli AI Agents **adottano una strategia adattiva**, ovvero acquisiscono le informazioni necessarie,  **identificano la migliore strategia di azione** e, infine, eseguono concretamente la strategia stessa. Tutto questo, in aggiunta alla capacità di auto apprendimento, che migliora progressivamente le loro performance a livello di *problem solving*.   Un esempio concreto di AI Agent potrebbe essere uno *shopping assistant* (virtuale) avanzato che, compresi i gusti dell’utente dalle informazioni ricevute e dall’analisi dello storico degli acquisti, **seleziona** **il prodotto ideale, lo propone, completa l’acquisto** e monitora la spedizione fino alla consegna finale.  Alzando la prospettiva di osservazione, gli AI Agents possono essere descritti come sistemi cognitivi autonomi, progettati per risolvere problemi ed eseguire task specifici **attraverso un processo decisionale molto simile a quello umano** e fondato sulla percezione del contesto, sul ragionamento e sull’azione.  ## Agentive AI ed LLM: l’unione che fa la forza   Per comprendere a fondo il concetto di AI agentica, occorre spiegarne la differenza con i Large Language Models (LLM) come GPT o Gemini. Tutti gli LLM sono progettati per generare risposte in base ad input ricevuti dall'utente: a fronte di un *prompt*, attivano un processo di generazione **basato su modelli di probabilità, attingendo a conoscenze pregresse acquisite durante la fase di training. **In altre parole, un LLM non prende l’iniziativa: attende un *prompt*, lo elabora e restituisce un output.  Gli AI Agents, come si è visto, rappresentano invece **un’evoluzione del segno dell’automazione e dell’indipendenza**. Non sono modelli di linguaggio, ma sistemi autonomi finalizzati al *problem-solving*, a porre in essere attività complesse o ad automatizzare processi aziendali anche articolati. Ciò non toglie che Agenti AI e LLM vivano una relazione molto stretta, poiché la strategia di azione viene definita dall’agente interagendo con un LLM (o uno *Small Language Model – SLM*), che di conseguenza è un elemento costitutivo della sua architettura.  ## Come funzionano gli AI Agents: i pilastri dell’architettura  Osservando con la giusta dose di astrazione **l'architettura di un AI Agent**, è possibile comprendere più facilmente il suo funzionamento. Ecco, dunque, i suoi elementi di base.  ### LLM, il ‘cervello’ dell’agente  Il Large Language Model (o Small Language Model, a seconda dei casi) è il pilastro cognitivo dell’agente. **È lui che interpreta gli input, genera linguaggio, ragiona sui task, pianifica azioni e risposte**. Senza LLM, un agente non può “comprendere” né interagire. Tuttavia, da solo non basta: ha bisogno di memoria, strumenti e conoscenza per agire in modo utile.  ### **Pianificazione** L’agente AI apprende il suo obiettivo e lo scompone in un elenco di *sotto-task* più gestibili sfruttando le capacità di *reasoning*  degli LLM con un metodo simile al *chain of thought* usato nel prompt engineering. La differenza chiave è che, mentre con il prompt engineering è l’utente a definire manualmente il workflow, un AI Agent lo costruisce in autonomia: analizza l’obiettivo, lo scompone in sotto-task, identifica le risorse necessarie e affronta ogni fase in modo logico e sequenziale. La flessibilità e la capacità di adattamento a un obiettivo sono gli elementi chiave che **differenziano gli agenti AI dalle tradizionali automazioni basate su workflow predefiniti.**  ### Memoria e stato  L’agente conserva la memoria di ciò che ha fatto, visto o dedotto, **per poter prendere decisioni coerenti**. Può trattarsi di memoria a breve e lungo termine, esplicita o implicita, utile per evitare ripetizioni e mantenere il contesto nei task più complessi.   ### Accesso a conoscenze custom: cos’è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)  Per raggiungere il suo obiettivo, l’agente può accedere a **conoscenze esterne ai dataset degli LLM**. Possono essere utilizzate svariate tecniche in proposito, ma quella più comune è RAG, acronimo di Retrieval-Augmented Generation (RAG).  Prima di generare una risposta, l’agente AI effettua una ricerca semantica in una base di conoscenza aggiornata e indicizzata (come database aziendali, documenti, policy interne). I risultati più rilevanti vengono inseriti nel prompt del modello, che può così produrre risposte contestualizzate e pertinenti.   RAG è una delle tecniche più semplici e diffuse per estendere le capacità di un LLM, ma non è l’unica. Esistono approcci più strutturati, come la **costruzione di knowledge graph avanzati**, che modellano entità e relazioni in modo semantico, oppure l’impiego di database vettoriali per una gestione più sofisticata delle relazioni tra informazioni. La scelta dipende dalla complessità dell’ambiente, dai dati disponibili e dal livello di autonomia richiesto all’agente.  ### Interazione con tool esterni  Un componente fondamentale dell’architettura degli agenti è la capacità di interazione con strumenti esterni, essenziale per estenderne le capacità operative. L’agente può connettersi a strumenti come browser, database, API di terze parti e altri sistemi aziendali per raccogliere informazioni, fare ricerche su Internet e interagire con piattaforme esterne, permettendo di affrontare una vasta gamma di compiti. Gli agenti, inoltre, non sono entità monolitiche: **possono essere progettati per collaborare tra loro,** scambiandosi task, dati o istruzioni. Questa capacità di interoperare consente di realizzare ecosistemi di agenti specializzati, in grado di coordinarsi per affrontare flussi complessi e moltiplicare le possibilità operative. Ovviamente, una ***multi-agent architecture*** deve mettere in conto un livello di complessità nettamente superiore rispetto a un agente singolo: servono meccanismi di coordinamento, gestione delle priorità, condivisione della memoria e monitoraggio dei flussi tra entità.  ### Esecuzione  Pianificata la strategia e acquisite le informazioni, si passa alla fase dell’esecuzione, che può includere la generazione di report, l'invio di email, la gestione di ordini o resi, la chiusura di un contratto o anche l'attivazione di flussi di lavoro tra diversi agenti virtuali. Più il task è complesso, maggiore sarà la supervisione umana, ma con l’obiettivo di ridurla strada facendo.  ## **Come creare un Agente AI​ ** Comprendere l’architettura di un AI Agent è il primo passo. Portarlo in produzione, integrarlo in un ambiente aziendale e garantirne efficacia e affidabilità **richiede strumenti, metodo e competenze specifiche.**   Per creare un agente AI esistono oggi piattaforme e framework dedicati, ma la vera sfida è progettare un agente che sia **realmente utile, scalabile e sicuro, in linea con i processi e i dati aziendali.**  Realizzare un agente operativo richiede **diverse componenti tecniche** come un LLM, un orchestratore in grado di gestire task e memory (come *LangChain*), una base di conoscenza interrogabile e, come visto, la capacità di connettersi a strumenti esterni (dalle email al CRM). Inoltre, è necessario impostare in modo chiaro un processo che **parta dalla definizione dell’obiettivo**, passi dallo sviluppo del modello di percezione (ovvero cosa deve *vedere* e *sapere* l’agente per agire), e arrivi alla progettazione del ciclo di interazione: **come prende decisioni, come aggiorna la propria memoria, quando attiva un tool esterno, che tipo di output fornisce o come interagisce con altri agenti**.  È qui che emergono le vere sfide. Un agente non progettato in molto impeccabile può **generare risposte scorrette, eseguire azioni indesiderate, farsi manipolare dall’utente ed esporre dati sensibili**. Per questo motivo, è assolutamente fondamentale affidarsi a chi ha esperienza concreta non solo nella progettazione e implementazione di questi sistemi, ma anche nella **definizione di KPI, nel monitoraggio e nella gestione dei rischi operativi**.  ## Agentive AI, un nuovo slancio verso l'hyperautomation  Gli AI Agent rappresentano **una grande opportunità per le aziende**, da sempre impegnate a ottimizzare e automatizzare i propri processi interni ed esterni. In questo modo, l'Agentive AI diviene un abilitatore per eccellenza [del trend dell’hyperautomation](https://newsroom.kireygroup.com/news/hyperautomation-come-trasformare-i-processi-aziendali-con-lautomazione-intelligente?hsLang=it), che si propone di automatizzare il maggior numero di processi di business e IT utilizzando proprio le potenzialità (in perenne evoluzione) dell’intelligenza artificiale.  Mentre la Robotic Process Automation (RPA) si è rivelata efficace nell’automatizzare compiti ripetitivi e rigidamente definiti, gli AI Agents offrono un livello di adattabilità decisamente superiore. Grazie alla loro capacità di prendere decisioni autonome e di adattarsi dinamicamente alle variazioni del contesto operativo, questi sistemi rappresentano **un’evoluzione significativa nell’automazione intelligente.**  ## Kirey: affrontare la complessità con il giusto partner  La capacità di progettare e implementare Agenti AI efficaci, efficienti e sicuri richiede competenze trasversali che vadano oltre la conoscenza dei modelli linguistici. Serve un approccio solido, capace di coniugare **tecnologia avanzata, compliance normativa, sicurezza e risultati concreti già ottenuti sul campo.**  Una delle nostre aree chiave è proprio [Data & AI](https://www.kireygroup.com/it/competencies/data-ai). Ogni giorno mettiamo in campo le nostre competenze, l’esperienza maturata e un ecosistema tecnologico di alto profilo per accompagnare le organizzazioni verso una vera trasformazione digitale.  Se stai valutando l’adozione Agenti AI nei tuoi processi aziendali, vuoi potenziare progetti già avviati o semplicemente capire quali benefici concreti l’Agentic AI potrebbe portare nella tua realtà, [contattaci](https://www.kireygroup.com/it/contact): siamo pronti a costruire insieme un percorso di successo.  - [Post precedente](https://newsroom.kireygroup.com/news/cloud-strategy-la-checklist-per-le-aziende-nel-2025?hsLang=it) - [Vedi tutti i post](https://newsroom.kireygroup.com/news?hsLang=it) - [Post successivo](https://newsroom.kireygroup.com/news/data-quality-da-costo-nascosto-a-vantaggio-competitivo?hsLang=it) ## Post correlati: #### [Context Engineering, l’arte e la scienza che guida...](https://newsroom.kireygroup.com/news/context-engineering-l-arte-e-la-scienza-che-guidano-gli-ai-agent?hsLang=it) Con la diffusione degli LLM è nata la disciplina del prompt engineering, che studia il modo più effi... 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