La parola agente oggi si trova ovunque, dai comunicati dei grandi fornitori ai corsi online. Il risultato è che chi deve decidere se investirci sente descrivere la stessa cosa come una rivoluzione e come un chatbot rinominato.
Nessuna delle due è vera. Questa guida spiega cosa c’è sotto, con esempi presi dai progetti che abbiamo messo in produzione.
Cos’è un agente AI
Tre ingredienti. Servono tutti e tre.
Un modello linguistico che legge e ragiona: capisce un’email scritta di fretta, un PDF impaginato male, una richiesta ambigua.
Degli strumenti che il modello può usare: leggere una casella di posta, interrogare una banca dati, scrivere un’anagrafica nel gestionale, mandare una risposta.
Un obiettivo invece di una sequenza fissa. Non “copia il campo A nel campo B”. Piuttosto “questa richiesta di offerta deve diventare un preventivo in bozza con il cliente registrato”.
Togli gli strumenti e hai un chatbot: risponde senza fare niente. Togli il modello e hai un’automazione classica: fa solo quello che è stato previsto riga per riga.
Chatbot o assistente
- Riceve una domanda
- Restituisce testo
- Non tocca nessun sistema
- Se sbaglia, leggi una risposta sbagliata
Agente AI
- Riceve un obiettivo
- Compie azioni con strumenti veri
- Scrive su posta, gestionale, file
- Se sbaglia, hai un dato sbagliato dentro un sistema
Agente, automazione, assistente: le differenze che contano
| Automazione classica | Assistente AI | Agente AI | |
|---|---|---|---|
| Cosa riceve | Un evento previsto | Una domanda | Un obiettivo |
| Cosa produce | L’azione scritta nella regola | Testo da leggere | Azioni su sistemi veri |
| Ingressi diversi dal solito | Si ferma | Li capisce | Li capisce e agisce |
| Dove sbaglia | Quando l’ingresso cambia formato | Nella risposta | Nella risposta e nell’azione |
| Chi controlla | Nessuno, finché non si rompe | Chi legge | Una persona definita, prima o dopo l’azione |
L’ultima riga è quella che decide se un progetto funziona. Un’automazione classica fallisce in modo rumoroso: si blocca e qualcuno se ne accorge. Un agente può fallire in modo silenzioso, scrivendo un dato plausibile e sbagliato. Per questo ogni agente serio ha un punto in cui una persona guarda.
Come si usa in azienda: un esempio vero
Il caso che raccontiamo più spesso è Kerby, l’agente che abbiamo costruito per Kerberos Energy, azienda che progetta e distribuisce prodotti per l’efficienza energetica.
Prima, ogni richiesta di offerta prendeva 15-20 minuti di lavoro manuale: trovare la partita IVA, recuperare la PEC, creare l’anagrafica nel gestionale, allegare i documenti, preparare il preventivo. Le richieste sono quasi 800 l’anno.
Kerby legge la casella aziendale e quelle del team commerciale, classifica ogni email in cinque categorie (richiesta di offerta, ordine, informazioni, supporto tecnico, spam) e per ognuna fa partire il suo percorso. Su una richiesta di offerta cerca la partita IVA, recupera dalla Camera di Commercio ragione sociale, PEC e affidabilità creditizia, crea l’anagrafica e prepara il preventivo in bozza con il commerciale in copia.
Due cose del caso valgono per qualsiasi azienda. La prima: l’agente non decide il prezzo, prepara la bozza. La persona resta dove serve giudizio. La seconda: secondo il CEO il guadagno più importante non è stato il tempo, è stata la qualità dei dati nel gestionale, che prima erano sempre incompleti. Il caso Kerberos Energy racconta anche come il team è passato dallo scetticismo all’uso quotidiano.
Dove funzionano già
Gli agenti che vediamo reggere in produzione hanno quasi sempre la stessa forma: un compito che si ripete, un ingresso riconoscibile, un’uscita che finisce in un sistema.
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La posta in arrivo
Classificare, estrarre i dati, aprire il ticket o la pratica giusta, rispondere che la richiesta è stata presa in carico. È il punto di partenza più frequente perché ogni azienda ha una casella che nessuno vuole smistare.
- 02
Le richieste commerciali
Preventivi in bozza, anagrafiche complete, report dei venditori trasformati in aggiornamenti del CRM senza aprire il software.
- 03
I documenti che entrano
Fatture, ordini, bolle, rapportini: letti, controllati e registrati, con le eccezioni passate a una persona.
- 04
La ricerca
Bandi, normativa, letteratura tecnica: l'agente cerca, filtra e porta solo quello che merita di essere letto.
- 05
Il lavoro sul campo
Operai e tecnici che rendicontano da WhatsApp con un vocale o una foto. Il dato arriva strutturato in ufficio.
Il caso del lavoro sul campo è quello di Prisma, il nostro agente su WhatsApp, che usano fra gli altri Afrocarbon e BuildUp FM per assegnare e rendicontare le attività.
Il servizio clienti è il posto dove le aziende partono più spesso. Cosa automatizzare e cosa lasciare agli operatori, con tre casi in produzione, è nella guida sugli agenti AI per il customer service.
Dove non funzionano ancora
Tre situazioni in cui sconsigliamo di partire.
Processi che nessuno sa descrivere. Se la risposta a “come si fa oggi” è “dipende”, l’agente erediterà quel “dipende” senza le persone che lo sapevano gestire. Prima si capisce il processo, poi si automatizza.
Decisioni ad alto impatto senza revisione. Un agente che manda offerte vincolanti o modifica condizioni contrattuali senza che nessuno guardi è un rischio che nessun risparmio di tempo giustifica.
Catene lunghe di agenti che si parlano. Ogni passaggio aggiunge una probabilità di errore. Quando un’azienda ci chiede un sistema di agenti che si coordinano, quasi sempre le servono due o tre agenti semplici e indipendenti. Ne parliamo nella guida sui quattro livelli di agente AI.
Chi crea agenti AI e come si lavora
La creazione di un agente aziendale ha poco a che fare con il codice e molto con il processo. Le fasi sono sempre le stesse.
- 01
1
Il processo vero
Si osserva chi lo esegue, non chi lo descrive in riunione. Escono le eccezioni che nessuno avrebbe messo in un capitolato.
- 02
2
Permessi e collegamenti
Quali sistemi può leggere, dove può scrivere, chi lo autorizza. È il punto dove i progetti si fermano più spesso.
- 03
3
Costruzione e collaudo
Con chi lo userà ogni mattina, sui casi veri, compresi quelli storti.
- 04
4
Manutenzione
Modelli e software collegati cambiano ogni pochi mesi. Un agente senza qualcuno che lo segue peggiora in silenzio.
Sul mercato italiano i fornitori sono di cinque tipi:
| Tipo di fornitore | Cosa offre | Quando ha senso |
|---|---|---|
| Software house tradizionali | L’agente dentro un progetto software più ampio | L’agente deve vivere dentro un sistema complesso |
| Agenzie di automazione e no-code | Collegamenti fra strumenti che già usi | Il valore sta nel far parlare software esistenti |
| System integrator e grandi consulenze | Programmi di trasformazione con un’area AI | Molti reparti e molti sistemi coinvolti |
| Freelance e piccoli studi tecnici | Sviluppo rapido su un caso circoscritto | Progetto piccolo con qualcuno interno che lo segue |
| Società che formano e poi costruiscono | Agenti su misura più la formazione di chi li usa | Il processo è il modo particolare in cui lavori tu |
Martes AI è nell’ultima categoria: sviluppa agenti AI su misura per aziende italiane (oltre 75 soluzioni in produzione) e forma le persone che li useranno. Le categorie con i nomi e i criteri per confrontarle sono nella guida su chi sviluppa agenti AI in Italia. Per i costi c’è quella su quanto costa un agente AI su misura.
Le regole
L’AI Act non regola la parola agente, regola l’uso. Un agente che smista la posta o prepara preventivi sta nel rischio minimo. Uno che filtra candidati o valuta l’affidabilità creditizia di una persona entra nell’alto rischio, con obblighi di sorveglianza umana e conservazione dei log. Come si classifica caso per caso è nella guida sulla classificazione del rischio.
C’è poi un obbligo che vale sempre: chi usa un sistema AI in azienda deve essere formato per farlo, dall’articolo 4 in vigore dal 2 febbraio 2025. Un agente che le persone non capiscono viene aggirato o subito. In entrambi i casi non rende.
Da dove partire
Prendi il processo che si ripete di più e che nessuno vuole fare. Scrivi quante ore prende a settimana e cosa succede quando viene sbagliato. Se le ore sono tante e l’errore si vede subito, hai il primo candidato. Se vuoi un parere su quel processo, la pagina sullo sviluppo di agenti AI racconta come lavoriamo.