L’Agentic AI introduce software che comprendono il contesto, pianificano più passi e agiscono nei processi, mantenendo l’umano al centro per obiettivi, vincoli e approvazioni critiche. Il beneficio è concreto perché riduce i tempi di risposta, rende più omogenea la qualità e consente di tracciare le decisioni.
Le aree in cui le imprese vedono ritorni misurabili condividono tre elementi — volume ripetitivo, regole codificabili, dati accessibili. Nel customer care gli agenti classificano i ticket, consultano runbook e precompilano risposte coerenti; quando previsto, attivano micro-remediation approvate. Nelle operation IT/NOC correlano allarmi, guidano la diagnosi e orchestrano change a basso rischio con audit end-to-end. Nel workplace e back-office collegano posta, calendario, knowledge base e ITSM per automatizzare onboarding, prenotazioni e reportistica. In tutti i casi, il modello è human-in-the-loop poiché l’agente esegue e le persone detengono il potere decisionale.
Infrastructure-first: convertire il debito in vantaggio competitivo
Non è l’AI a creare i principali rallentamenti: spesso è l’accumulo di compromessi su rete, dati e sicurezza — il cosiddetto ‘debito infrastrutturale’ — a generare attriti quando si tenta di scalare dal pilota alla produzione; chi pianifica capacità, integrazione di rete e guardrail fin dall’inizio riduce questi attriti e accelera il passaggio al valore. Tre qualità diventano veri obiettivi di servizio:
- Capacità e scalabilità: Le conversazioni tra agenti e l’inferenza iterativa aumentano il traffico est-ovest e nord-sud: preparare il fabric a picchi, gestire la congestione e disporre di telemetria fine migliora la user experience e abilita nuovi casi d’uso.
- Latenza e continuità: Agenti distribuiti tra edge, data center e cloud richiedono interconnessioni stabili e segmentazione coerente lungo l’intero percorso dei dati: investire qui significa abilitare automazioni più affidabili e veloci.
- Sicurezza e osservabilità: Zero-trust reale (identità e privilegi minimi), controllo degli accessi a dati e tool operativi, guardrail espliciti su cosa l’agente può fare autonomamente e cosa richiede approvazione, con auditing end-to-end che correla rete, compute e applicazioni: questa disciplina non solo riduce esposizioni, ma accelera l’adozione controllata.
Altre aree di miglioramento includono la governance dei dati (qualità, privacy, lineage), la riduzione di privilegi eccessivi degli agenti e l’introduzione di metriche condivise per dimostrare il valore. Anticipare e sistematizzare questi aspetti riduce attriti in produzione e accelera lo scaling.
Roadmap operativa essenziale
Un impianto leggero evita dispersioni e porta risultati in tempi ragionevoli.
1) Discovery orientata al valore (2–3 settimane)
L’azienda seleziona 1–2 processi ad alto impatto e fattibili, definisce KPI e SLO di business (MTTR, FCR, tempi di risposta, errori evitati) e mappa dati e applicazioni coinvolte, rischi e vincoli normativi. L’obiettivo è fissare un focus chiaro e criteri di successo misurabili.
2) Quick-scan rete + dati (4 dimensioni)
L’azienda verifica capacità e latenza sui percorsi reali degli agenti, segmentazione e sicurezza end-to-end, telemetria/observability disponibile, qualità e accessibilità dei dati (log, KB, CRM) per fornire contesto affidabile. L’output è una mini-roadmap di remediation e quick win.
3) Pilota agentico HITL (60–90 giorni)
L’azienda avvia un pilota in un dominio circoscritto (service desk o NOC), con runbook approvati, soglie di rischio, audit completo, criteri di promozione in produzione e un modello di scaling già previsto (estensioni funzionali, dipendenze infrastrutturali, baseline costi/benefici). La misurazione è continua e si scala solo ciò che migliora gli indicatori concordati.
Controlli basilari per la messa in produzione
- Dati governati e accessibili: catalogo, policy, cifratura, latenze adeguate;
- Rete pronta per agenti: coerenza siti/cloud/edge, QoS e osservabilità;
- Guardrail e audit: auto vs approvo, least-privilege, audit end-to-end, rollback;
- Value tracking continuo: baseline, KPI, review periodiche, rilascio progressivo;
- Roadmap debito: upgrade mirati, provisioning automatizzato, standard full-stack.
L’Agentic AI diventa realmente utile quando è progettata come capacità operativa. Trasformare il debito infrastrutturale in un programma di abilitazione — rete osservabile e sicura, dati governati, guardrail chiari — permette di ridurre la variabilità dei processi, accelerare le risposte e liberare tempo qualificato ai team. Il passo successivo è concreto: scegliere un processo, definire gli indicatori, misurare l’impatto e scalare ciò che funziona.