Dalla visione alla realtà: abilitare l’intelligenza operativa con l’Agentic AI

L’Agentic AI sta evolvendo rapidamente — ma molte organizzazioni restano bloccate su progetti pilota isolati.

Sistemi frammentati, tecnologie legacy e modelli poco chiari di collaborazione con gli agenti AI rappresentano ostacoli comuni. Per ottenere un vero valore, le aziende devono passare dall’esperimento alla distribuzione su scala enterprise.

Un mercato SaaS in crescita ma frammentato

Dopo i primi esperimenti con copiloti stand-alone, le aziende si trovano ora di fronte a una paralisi nell’integrazione: il mercato è affollato di offerte SaaS “agentiche” pronte all’uso. Copiloti come Microsoft 365 Copilot o OpenAI GPT Enterprise sono integrati in app familiari e velocizzano le attività quotidiane. Suite verticali come quelle di Salesforce, SAP o ServiceNow spingono oltre, integrando agenti in processi end-to-end come il case management o la pianificazione della supply chain.

Il problema non è trovare uno strumento, ma far sì che decine di strumenti diversi funzionino insieme. Ogni prodotto ha la sua sintassi di prompt, il suo stile di API e il suo modello di sicurezza, che possono entrare in conflitto, sovrapporsi e aumentare i costi di licenza. Più agenti SaaS si aggiungono, più diventa difficile tracciare la provenienza delle azioni, coordinare i passaggi e applicare regole comuni.

La svolta interna: costruire una piattaforma agentica proprietaria

Con il mercato invaso da copiloti SaaS e strumenti AI verticali, le imprese si trovano di fronte a un muro: ogni strumento funziona bene da solo, ma integrarli genera attriti. Controlli di accesso incoerenti, logiche duplicate, costi di licenza in crescita e scarsa visibilità su chi fa cosa e dove. Il risultato? Maggiore complessità, non maggiore valore.

In risposta, molte organizzazioni stanno spostando il focus all’interno: invece di affidarsi solo a soluzioni SaaS sparse, costruiscono piattaforme agentiche interne: fondamenta condivise dove agenti, dati, policy e integrazioni sono gestiti in modo centralizzato. Queste piattaforme riportano l’autonomia sotto controllo, abilitano il riuso, riducono i rischi e creano lo spazio per un’orchestrazione cross-domain.

La logica è semplice:

L’obiettivo non è sostituire gli agenti SaaS, ma metterli in ordine: le piattaforme interne offrono il layer di coordinamento che permette ad agenti custom e di terze parti di operare in sinergia.

È qui che l’architettura conta. Il diagramma seguente mostra come si presenta questo cambiamento nella pratica: un livello di orchestrazione centrale si colloca tra gli agenti interni, i dati aziendali e i copiloti esterni, con servizi di governance, infrastruttura e integrazione condivisi che tengono insieme il tutto.

La stack tecnologica che rende tutto possibile

Scalare l’Agentic AI non è solo una questione di componenti tecnici: occorre affrontare temi come visibilità sui costi, affidabilità, sicurezza e orchestrazione, con una governance solida e architetture “safety-first”.

Gli elementi chiave:

• Large Language Models (LLM) – il motore di ragionamento, che scompone gli obiettivi in step eseguibili e genera linguaggio per interagire con persone e sistemi.
• Infrastruttura – computing, networking e storage scalabili, per gestire carichi real-time e inferenze su cloud o on-premise.
• Componenti agentici – toolkit modulari (memoria, loop di pianificazione, schemi di utilizzo degli strumenti) per sviluppare agenti task-oriented in modo rapido.
• Framework di orchestrazione multi-agent – coordinano task, gestiscono dipendenze e risolvono conflitti tra agenti.
• Shared data store – repository centralizzati che preservano contesto, conoscenza e storia, garantendo una fonte unica di verità.
• Sicurezza, governance, FinOps – controlli per garantire compliance, osservabilità e costi sostenibili (identity, enforcement policy, monitoraggio, API management).
• Framework di interoperabilità – layer enterprise-grade (MCP, A2A, API hub) per connettere agenti a sistemi interni, piattaforme partner e SaaS esterni.

La padronanza di questi livelli e, soprattutto, la loro orchestrazione intenzionale trasformano gli strumenti frammentati in una capacità di intelligenza artificiale scalabile e resiliente, allineata ai risultati aziendali.

La metodologia scalabile di BIP xTech per l’Agentic AI

Il nostro approccio è orientato al risultato, combinando l’intuizione aziendale con l’eccellenza tecnica:

1. Valutazione orientata al business
   • Identificare i casi d’uso ad alto impatto in cui gli agenti possono creare un valore misurabile.
   • Dare priorità alle opportunità in base al ROI, alla fattibilità e alla preparazione organizzativa.
2. Progettazione della piattaforma e dell’architettura
   • Adottare piattaforme modulari e cloud-native che integrino interoperabilità, osservabilità e sicurezza fin dal primo giorno.
   • Progettare per la scalabilità e l’orchestrazione multi-agente.
3. Integrazione intelligente con i sistemi esistenti
   • Sfruttate le API, l’automazione dei processi robotici (RPA) e i connettori per collegare ambienti legacy e moderni.
   • Assicuratevi che gli agenti possano accedere ai dati, intraprendere azioni autonome e collaborare senza problemi con i team umani.
4. Distribuzione agile e incrementale
   • Iniziare con prodotti minimi vitali (MVP) e progetti pilota.
   • Scalare orizzontalmente riutilizzando i componenti degli agenti e perfezionando i livelli di orchestrazione.

La nostra metodologia scalabile di IA agenziale è esemplificata da un ampio portafoglio di soluzioni di IA generativa, dagli assistenti conversazionali aziendali e dai service desk all’integrazione della BI conversazionale e allo screening automatizzato dei CV. Questi casi dimostrano come le piattaforme agenziali modulari e interoperabili forniscano un valore aziendale misurabile in tutti i settori.

Affrontare le complessità dell’adozione dell’Agentic AI

Nonostante le promesse, l’adozione dell’Agentic AI pone sfide significative:

• Frammentazione: agenti isolati generano problemi di governance e manutenzione.
• Costi operativi crescenti: spese nascoste per monitoraggio, troubleshooting e supporto.
• Rischi di sicurezza e compliance: agenti non supervisionati possono introdurre vulnerabilità.
• Affidabilità: agenti preconfezionati faticano a gestire edge case e richiedono tuning continuo.

BIP xTech affronta queste sfide con framework robusti di AgentOps, che includono:

• Monitoraggio FinOps: Tracciare e ottimizzare le spese operative dell’AI.
• Governance e controlli di accesso: definire politiche per gestire le autorizzazioni e il comportamento degli agenti.
• Osservabilità e monitoraggio: monitorare le azioni degli agenti per garantire la conformità e le prestazioni.
• Orchestrazione e test di agenti multipli: coordinare gli agenti e convalidare i flussi di lavoro per mantenere l’affidabilità.

Progetta la tua strategia Agentic AI con BIP xTech

L’Agentic AI non è solo un’evoluzione dell’automazione, ma un ripensamento fondamentale delle operazioni aziendali. BIP xTech combina una profonda esperienza di dominio, una tecnologia all’avanguardia e una metodologia comprovata per aiutarvi a progettare, implementare e scalare piattaforme sicure e guidate da agenti che offrono risultati aziendali reali.

Dai copiloti all’orchestrazione a livello aziendale, forniamo gli strumenti, i framework e la guida strategica per accelerare il vostro viaggio nell’IA.

Che siate agli inizi o vogliate scalare, i nostri esperti sono pronti ad aiutarvi a progettare, implementare e ottimizzare piattaforme agent-driven su misura per le vostre esigenze aziendali. Contattateci oggi stesso per una consulenza o una demo e scoprite come l’IA agenziale può sbloccare nuovi livelli di intelligenza operativa.

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