Agentic AI: collaboratori artificiali con iniziativa propria
Agentic AI è una nuova generazione di intelligenze artificiali capaci non solo di rispondere a comandi o prompt, ma anche di agire in autonomia per raggiungere obiettivi predefiniti. A differenza delle AI tradizionali, che eseguono istruzioni statiche, l’Agentic AI può pianificare, prendere decisioni, adattarsi al contesto e delegare attività ad altre AI per completare un compito complesso.1
È un salto di paradigma: da strumenti che rispondono, a entità digitali proattive che “collaborano” con esseri umani in modo molto più sofisticato. Questo cambia profondamente la natura dei ruoli professionali, delle competenze richieste e della leadership.
Come funziona l’Agentic AI
- Riceve un obiettivo (es. “scrivi una proposta per il cliente X”)
- Suddivide il compito in sotto-task
- Decide l’ordine di esecuzione
- Può usare API, dati esterni o interagire con altri sistemi
- Monitora il proprio stato di avanzamento e corregge la rotta
Questa capacità di pianificazione, decisione e adattamento è ciò che la rende “agentica”: non è solo “intelligente”, è anche autonoma in senso funzionale.
Agentic AI vs AI tradizionale
- AI tradizionale: reattiva, task-specifica, priva di memoria a lungo termine.
- Agentic AI: proattiva, obiettivo-centrica, capace di apprendere dal contesto.2
Implicazioni per il Future of Work
Questa tecnologia sta rapidamente diventando realtà grazie a piattaforme come OpenAI, LangChain, AutoGPT, e l’integrazione tra LLM e strumenti operativi (CRM, document automation, project management).
Ne derivano 3 implicazioni principali:
- Nuovi modelli di collaborazione: le AI agentiche lavorano fianco a fianco con i team, gestendo operazioni, sintesi e reporting.
- Shift delle competenze umane: cresce il bisogno di pensiero critico, supervisione, decision making strategico e data literacy.
- Riconfigurazione della leadership: guidare team misti (umani + AI) richiede nuove capacità relazionali, etiche e decisionali.3
Agentic AI nei contesti HR e L&D
- Analisi predittiva dei fabbisogni formativi
- Creazione automatica di percorsi di upskilling personalizzati
- Generazione di report HR con insight attuabili
- Supporto nei colloqui di selezione tramite screening dinamici e real-time coaching per i recruiter
Leadership e responsabilità in presenza di AI agentiche
Con l’introduzione di entità digitali autonome, si aprono nuovi interrogativi:
- Chi è responsabile delle decisioni prese da un’AI che agisce in autonomia?
- Come si integra l’AI nei processi decisionali senza deresponsabilizzare il team?
- Come cambia la percezione della fiducia, dell’errore e del valore umano?4
Queste domande richiedono leader capaci di pensare in modo sistemico, etico e relazionale. La presenza dell’AI agentica non elimina il ruolo umano: lo rende più complesso, ma anche più strategico.
Un esempio concreto
In un caso recente, un team marketing ha utilizzato un’AI agentica per generare e testare 20 versioni di una campagna in 3 ore. Il team umano ha poi usato i dati per rifinire il messaggio, migliorando il ROI del 28% con metà delle risorse coinvolte. L’AI ha gestito il “fare”, il team il “perché”.
Conclusione
L’Agentic AI rappresenta la nuova frontiera del lavoro intelligente. È un alleato potente, ma solo se guidato da leader consapevoli. Servono nuove competenze, nuove regole e una cultura capace di valorizzare ciò che rende il lavoro veramente umano: senso, relazione, giudizio.
References
- Park, Y., & Kim, S. (2023). Agentic Artificial Intelligence: Conceptual Foundations and Research Agenda. arXiv preprint. https://arxiv.org/abs/2303.11478 ↩︎
- LangChain (2024). Introduction to Agentic Workflows. https://docs.langchain.com/docs/components/agents/ ↩︎
- McKinsey (2023). The economic potential of generative AI. https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/the-economic-potential-of-generative-ai ↩︎
- B et al. – Trust in leadership. A multi-level review and integration. https://doi.org/10.1016/j.leaqua.2015.03.005 ↩︎