L’evento Microsoft Ignite di novembre 2025 ha lanciato un messaggio chiaro: il futuro del lavoro appartiene agli AI Agent. Quasi ogni grande annuncio di prodotto, da Microsoft 365 a Dynamics fino ad Azure. era centrato sull’Agentic AI: nuovi framework per agenti, capacità avanzate di automazione, sistemi auto-apprendenti e copiloti verticali per aree come finanza, sicurezza, sviluppo, vendite e operations. Molte di queste innovazioni si basano su un cambiamento di paradigma cruciale: l’AI non è più solo reattiva, non si limita ad analizzare, agisce. Ma cosa significa, in termini concreti, per le aziende? Qual è la differenza tra gli AI Assistant come Microsoft Copilot e gli AI Agent? E come possono le aziende beneficiare dell’Agentic AI?
Perché le aziende dovrebbero puntare sull’Agentic AI oggi (e perché non è la stessa cosa degli AI Assistant)
12 Mag 2026
Gli AI Assistant aumentano la produttività, ma l’Agentic AI sta trasformando interi processi di business. Quali sono quindi le differenze e perché l’Agentic AI sarà importante per la tua azienda?
Qual è la differenza tra un AI Assistant e un AI Agent?
I termini “AI Assistants” e “AI Agents” vengono spesso usati come sinonimi, ma non sono la stessa cosa. Per capire la differenza, è importante partire dalla tecnologia di base: la Generative AI (GenAI).
La GenAI è il fondamento di molte applicazioni AI moderne: consente ai sistemi di generare contenuti come testi, codice o analisi. Sia gli AI Assistant sia gli AI Agent si basano su questa tecnologia, ma differiscono in modo sostanziale nel modo in cui vengono utilizzati.
- AI Assistant
Gli AI Assistant sono applicazioni basate su generative AI. Strumenti come Microsoft 365 Copilot, GitHub Copilot o ChatGPT usano la GenAI per generare contenuti, riassumere documenti, scrivere testi, analizzare informazioni o suggerire codice a partire da prompt. Tuttavia, rispondono esclusivamente all’input dell’utente e non agiscono in autonomia. La loro forza sta nel supportare singole attività, non nell’eseguire processi completi. Il potere decisionale rimane sempre in mano alle persone.
- AI Agent (Agentic AI)
Gli AI Agent (Agentic AI) fanno un passo decisivo in avanti. Anche loro usano la GenAI come base, ma la estendono con capacità di pianificazione, decision-making ed esecuzione. Invece di reagire semplicemente ai prompt, agiscono in modo proattivo e lavorano in autonomia verso un obiettivo definito, sempre sotto supervisione umana e all’interno di confini stabiliti. Per farlo, orchestrano processi multi-step, prendono decisioni in autonomia e accedono a strumenti e sistemi come CRM, calendari o servizi web. In questo senso, gli AI Agent si comportano più come un “dipendente digitale” che completa compiti in autonomia. Un esempio è un agente sales che identifica lead, arricchisce i dati e genera automaticamente follow-up personalizzati. Con queste capacità, gli AI Agent vanno ben oltre i tradizionali AI Assistant. Il risultato: cicli decisionali più brevi, produttività più alta e un chiaro vantaggio competitivo.
Un esempio pratico dal marketing
Immaginiamo questo task: “Pianifica e lancia una campagna per un nuovo prodotto.”
Un tipico AI Assistant farebbe: | L’Agentic AI, invece, potrebbe: |
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È quindi evidente che AI Assistant e AI Agent non sono la stessa cosa, anche se un recente studio IDC suggerisce che molte aziende interpretano gli AI Assistant che già utilizzano come Agentic AI: il 47% delle organizzazioni EMEA dichiara di distribuire già AI Agent su larga scala. Tuttavia, ciò che IDC considera vera tecnologia di Agentic AI è ancora in fase emergente e la tecnologia alla base degli AI Agent è ancora immatura.
IDC stima inoltre che il numero di aziende che usano l’Agentic AI triplicherà nei prossimi due anni. E potrebbe valerne la pena: nel nostro ultimo blog post abbiamo spiegato perché le aziende “pioniere” che usano l’AI generano quattro volte più valore rispetto ai ritardatari, e uno dei motivi era proprio l’uso dell’Agentic AI.
Esempi di AI Agent con impatto reale sul business
Ecco 5 scenari potenziali in cui l’Agentic AI può creare valore:
Un Sales Agent può:
- Costruire pipeline
- Analizzare i dati CRM per identificare lead promettenti
- Arricchire i dati con informazioni esterne sulle aziende
- Dare priorità alle opportunità in base a criteri definiti
- Preparare pitch di vendita personalizzati
Un Customer Service Agent può:
- Gestire i casi
- Garantire l’accuratezza dei dati della knowledge base
- Interpretare l’intento del cliente
Un Marketing Agent può:
- Monitorare le performance di campagna su più canali
- Identificare target group o segmenti sotto-performanti
- Modificare i parametri di targeting
- Creare report di performance per gli stakeholder
Un Finance Agent può:
- Consolidare dati da sistemi diversi
- Identificare e verificare incoerenze
- Creare report mensili
- Individuare proattivamente rischi e anomalie
- Definire linee guida
- Revisionare documenti contrattuali
- Supportare la ricerca di fornitori
Un Supply Chain Orchestrator Agent può:
- Valutare inventario, capacità produttiva e logistica correnti
- Identificare una potenziale carenza
- Allo stesso tempo, comunicare con un Supplier Negotiation Agent che, entro limiti di autorità predefiniti e vincoli etici, rinegozia automaticamente i contratti e assicura materie prime da fornitori alternativi
Il ROI dell’Agentic AI
Agentic AI can therefore offer numerous benefits, because it doesn’t just assist with work – it executes work. Instead of producing outputs that humans must interpret and act on, agentic systems plan tasks, make decisions, and carry out multi‑step workflows across tools and systems – all with minimal human supervision. This is why organizations adopting Agentic AI increase their efficiency through automation, reduce workload on their staff, see faster returns, improve customer experience, have shorter decision-making cycles and higher productivity. According to Google Cloud, 88% of Agentic AI early adopters are seeing a positive ROI on GenAI.
Come prepararsi al futuro “agentico”
Quali passi possono compiere le aziende per implementare l’Agentic AI e ottenere benefici?
- Identificare workflow efficaci
Uno dei prerequisiti chiave è un use case chiaramente definito e con valore misurabile. Le aziende non dovrebbero concentrarsi su singole attività, ma su workflow end-to-end che possono essere automatizzati o ottimizzati. Inizia identificando un piccolo numero di workflow in cui una maggiore autonomia può avere l’impatto più alto in termini di efficienza, riduzione costi o crescita dei ricavi. Da lì, puoi scalare.
- Garantire disponibilità e qualità dei dati
Sono altrettanto cruciali disponibilità e qualità dei dati: gli agenti prendono decisioni e hanno bisogno di accesso a informazioni aggiornate, coerenti e rilevanti. In molte organizzazioni, però, i dati sono ancora in silos o poco strutturati. Solo quando le fonti dati sono integrate, elaborate e accessibili in modo affidabile gli agenti possono esprimere tutto il loro potenziale.
- Stabilire governance e guardrail “agentici”
Gli agenti richiedono una supervisione rigorosa. Le organizzazioni devono definire chiaramente quali decisioni un agente può prendere e dove è necessaria la supervisione umana. Devono poter monitorare cosa stanno facendo gli AI Agent, perché lo stanno facendo e quale impatto hanno sull’ambiente. Serve visibilità in tempo reale su comportamenti, percorsi decisionali e risultati. Trasparenza, monitoraggio e compliance normativa sono fondamentali per creare fiducia e ridurre i rischi.
- Formare la forza lavoro
L’Agentic AI non è solo un progetto IT. Le competenze AI vanno sviluppate in modo trasversale e occorre definire nuovi ruoli per gestire l’uso degli AI Agent. Questo richiede collaborazione stretta tra business, IT e data expert. Saranno necessari nuovi ruoli come gli “Agent Orchestrators”, che guidano team di AI Agent, li addestrano e ne orientano il focus.
- Fornire un’architettura tecnologica adeguata
Un altro fattore decisivo è l’architettura tecnologica. Le aziende hanno bisogno di un’architettura che vada oltre la sola GenAI: serve un ambiente che abiliti pianificazione, logica decisionale, memorizzazione del contesto e orchestrazione dei workflow. Esistono tre varianti architetturali:
- Single-agent architecture: adatta a use case specifici e limitati
- Multi-agent architecture: più agenti specializzati coordinati per workflow complessi
- Hybrid architecture: agenti autonomi + approvazione human-in-the-loop per azioni ad alto rischio.
Cosa offre Konica Minolta nell’ambito dell’Agentic AI
Konica Minolta sta già compiendo passi concreti verso l’Agentic AI:
- La soluzione Agentic Document Extraction (ADE) può estrarre informazioni da qualsiasi documento e convertirle in dati strutturati e “actionable”. Invece di addestrare un singolo modello AI per uno specifico tipo di documento, ADE utilizza più AI Agent specializzati che lavorano insieme per comprendere struttura e contenuto di ogni documento, indipendentemente dal fatto che contenga dati strutturati, note scritte a mano, immagini o diagrammi, e può gestire anche documenti misti. Questa indipendenza dal tipo di documento riduce in modo significativo la necessità di ri-addestramento e permette alle aziende di elaborare un’ampia varietà di documenti all’interno di un’unica soluzione. Un’area applicativa potenziale è la manifattura, dove i log vengono spesso creati manualmente e poi devono essere digitalizzati e integrati nei sistemi operativi.
Nel settore procurement, Konica Minolta ha sviluppato una soluzione che identifica potenziali risparmi in aree come il maverick buying (acquisti effettuati al di fuori dei processi ufficiali), contratti con fornitori, fluttuazioni di prezzo, ottimizzazione delle scorte e altro. Applicando principi agentici, l’AI analizza continuamente grandi volumi di dati a livello transazionale su fatture, ordini di acquisto e sistemi ERP, rilevando pattern in autonomia, dando priorità ai risultati e fornendo ai team procurement raccomandazioni chiare per l’azione. Questo abilita interventi più tempestivi, decisioni più focalizzate e un impatto di business misurabile.
- Konica Minolta garantisce inoltre un’elevata disponibilità e qualità dei dati. Attraverso workshop dedicati, Konica Minolta collabora con i propri clienti per analizzare la situazione attuale dell’azienda, individuare le fonti di dati disponibili e scoprire gli asset informativi inutilizzati nascosti all’interno dell’organizzazione. Questo dialogo consente di fare chiarezza su quali sistemi, reparti e processi generano dati e su dove possono nascere potenziali silos. Su questa base, Konica Minolta collega tutte le fonti di dati rilevanti e le riunisce in un’unica piattaforma centrale. L’azienda utilizza la piattaforma dati Microsoft Fabric come fondamento tecnologico, che permette l’integrazione in tempo reale di dati strutturati e non strutturati. Il risultato è un database unificato che apre la strada all’Agentic AI.
Perché le aziende dovrebbero agire ora
La transizione verso l’Agentic AI non è più una visione futura, ma una realtà. Se gli AI Assistant hanno soprattutto migliorato la produttività individuale, gli AI Agent aprono la possibilità di ripensare e trasformare interi processi aziendali. Le aziende che agiscono in anticipo possono automatizzare workflow complessi, aumentare l’efficienza operativa e ridurre in modo significativo le attività manuali.
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