Fiducia, responsabilità e preparazione: le fondamenta per il successo dell'AI agentica.

L'Intelligenza Artificiale (AI) agentica è ovunque. La promessa è enorme: sistemi di AI che non si limitano a generare contenuti, ma compiono azioni nel mondo reale. E i rischi sono altrettanto grandi.

Quel timore che potreste provare nei confronti dell'AI agentica? È normale, e persino salutare. Le nuove tecnologie hanno sempre avuto bisogno di tempo, barriere protettive (guardrails) e fiducia per maturare. Pensate alle prime automobili: niente cinture di sicurezza, niente semafori e nessuno standard di sicurezza. L'AI si trova in una fase iniziale simile. È potentemente trasformativa, ma i rischi devono essere mitigati prima che i benefici possano essere davvero scalati.

E proprio come le città non possono prosperare con strade interrotte e ponti insicuri, le organizzazioni non possono avere successo con l'AI senza un'infrastruttura affidabile.

Idee chiave da tenere a mente:

• Adottare framework di responsabilità (accountability) e rendere espliciti i punti decisionali.
• Chiarire le policy e il vocabolario, affinché i dipendenti sappiano come interagire con l'AI in sicurezza.
• Costruire osservabilità e controlli per poter supervisionare "per eccezione".
• Le organizzazioni che comprendono meglio i propri sistemi di AI — come decidono, dove agiscono e quando interviene l'uomo — saranno all'avanguardia.

L'attuale realtà dell'adozione dell'AI agentica

L'AI generativa si occupa di input e output, come testo-testo e immagine-immagine. Può riassumere, bozzare o creare, ma si ferma ai suggerimenti.

L'AI agentica va oltre. Trasforma le parole in azioni. Un agente può stabilire obiettivi, concatenare strumenti, scrivere codice o persino creare un altro agente per gestire un sotto-compito. Non si limita a indicarvi i passi da compiere, li esegue per vostro conto.

Questo passaggio rende l'AI più potente, ma anche più complessa. Una volta che l'AI inizia a prendere decisioni, la responsabilità diventa inevitabile. Dopotutto, chi sceglie gli strumenti, i dati o i punti di arresto? Questi confini devono essere chiari e la supervisione deve essere parte integrante del processo.

L'adozione si muove velocemente. Molte aziende, specialmente nel settore tecnologico, dichiarano già di distribuire AI agentica su larga scala. Questo slancio è entusiasmante, ma mette anche ansia. Significa che gli agenti sono già "sul campo", prendendo decisioni che potrebbero essere difficili da spiegare o interrompere. Ma il rimedio non è tirarsi indietro. Dobbiamo invece rafforzare la responsabilità e l'osservabilità, in modo da sapere sempre cosa può fare un agente, quando può agire e come intervenire.

"AI first" operando in sicurezza

Essere "AI first" non significa saltare le domande difficili. Significa rendere la governance parte del tessuto aziendale fin dal primo giorno. Sì, la spiegabilità è imperfetta. Ma questo non è un motivo per fermarsi. La via più sicura è la responsabilità: policy che le persone possono seguire, dati gestiti responsabilmente e flussi di lavoro in cui i dipendenti sanno esattamente quando l'AI è all'opera.

Due cose possono essere vere contemporaneamente: si può mancare di una completa spiegabilità oggi e adottare comunque l'AI in modo sicuro. La differenza sta nella governance. La velocità è sostenibile solo quando la responsabilità è esplicita e supportata da sistemi resilienti. Senza questo, anche la policy sull'AI più chiara è inapplicabile.

Il gap della spiegabilità

Più un modello diventa potente, più è difficile da spiegare. Questo non si risolve con i prompt, si risolve con punti di controllo (checkpoints), registrazione dei log e verificabilità (auditability).

I leader devono mappare dove vengono prese le decisioni, inserire revisioni umane (human-in-the-loop) e definire chiare condizioni di arresto. La ricerca sulla spiegabilità è in ritardo rispetto alla domanda di adozione, ma framework ponderati possono colmare il divario. Alla domanda aperta "È meglio che l'AI sia spiegabile o che abbia ragione?", si risponde puntando a entrambe le cose. Fino ad allora, i framework di responsabilità definiscono ciò che è degno di fiducia e ciò che non lo è.

Fiducia e responsabilità

Non appena l'AI inizia a prendere decisioni, la responsabilità diventa il problema centrale. L'AI agentica può funzionare in sicurezza solo se l'ambiente include gestione dell'identità, governance e osservabilità. Senza questi elementi, l'orchestrazione diventa fragile.

Dalla cura dei dati alla distribuzione, ogni fase dell'AI dipende dal design del sistema. Quando più ruoli contribuiscono senza controlli chiari, la colpa ricade spesso sull'ultimo essere umano della catena: la "zona di deformazione morale". Le pratiche moderne prevengono questo distribuendo la responsabilità attraverso permessi, osservabilità e controlli specifici per ogni ruolo.

La fiducia è non negoziabile, sfaccettata e fragile. Considerate come hanno reagito gli utenti quando GPT è passato dalla versione 4 alla 5: molti hanno percepito il modello come "peggiore" perché la sua personalità era cambiata, anche se tecnicamente era migliorato. Questa impressione di affidabilità conta quanto le prestazioni del modello. Se un agente produce errori o allucinazioni, erode la fiducia non solo nella tecnologia, ma anche nella decisione della leadership di adottarla.

La fiducia migliora quando le persone possono intervenire. La capacità di mettere in pausa, scavalcare o reindirizzare rende la delega sicura. Il principio è semplice: "AI, rimani nella tua corsia". Definite la corsia, applicate i confini e fornite un pulsante di arresto.

Iniziare in piccolo: casi d'uso a basso rischio

Le organizzazioni non devono iniziare con progetti impossibili. La strada più sicura è partire con casi d'uso a basso rischio e alto valore che fungano da banco di prova per la governance. Riassunti di riunioni, valutazioni delle prestazioni assistite dall'AI e raccolta di storie interne sono punti di ingresso comuni per una ragione.

Questi compiti aumentano rapidamente la produttività, ma richiedono comunque attenzione. Informazioni sensibili possono emergere nelle trascrizioni, ed è necessario revisionare ogni comunicazione esterna prima di condividerla. L'obiettivo è semplice: le persone devono sentire di ottenere il meglio sia dall'uomo che dall'AI.

Anche in questo caso, la prontezza operativa determina se le vittorie rapide costruiranno fiducia o si ritorseranno contro. Dove sono archiviati i dati? Chi ha l'accesso? Gli output possono essere controllati prima del rilascio? Senza sistemi affidabili di controllo e revisione, anche i casi d'uso più semplici possono minare la fiducia.

Abbinare valore e fattibilità

Non tutti i casi d'uso ad alto valore sono ugualmente fattibili. Il successo dipende dalla maturità dei dati e dalla prontezza tecnica. Tracciare le opportunità su una mappa valore-contro-fattibilità aiuta i leader a capire da dove iniziare.

Il punto ideale si trova nei casi d'uso con integrazioni comprovate, dati accessibili e percorsi ripetibili verso il successo — come le automazioni dei centri contatti o l'analisi per il retail che converte i segnali del traffico pedonale in vendite.

Due organizzazioni possono perseguire lo stesso caso d'uso e finire in posti molto diversi. Una può avere dati indicizzati e API pronte all'uso, mentre l'altra è ancora impegnata a districare sistemi legacy. La differenza tra slancio e resistenza non è il caso d'uso in sé, è quanto bene i sistemi esistenti possano supportarlo.

Policy, alfabetizzazione e leadership

Quando i leader si chiedono dove debbano decidere gli agenti rispetto agli umani, o come soppesare la fattibilità rispetto al valore, le risposte dipendono dalla maturità dei sistemi sottostanti.

Per prevenire incoerenze, le policy devono essere chiare e facili da seguire per i dipendenti. Gli utenti finali devono anche sapere quando l’AI è parte del loro flusso di lavoro, e le organizzazioni devono essere precise nel loro vocabolario perché termini come "addestramento" e "tuning" significano cose diverse a seconda del contesto.

Una checklist per la leadership dovrebbe includere:

• Mappare dove le decisioni sono prese dagli agenti rispetto agli umani.
• Soppesare il valore rispetto alla fattibilità.
• Inserire barriere protettive come percorsi di audit e revisione umana.
• Chiarire quali dati possono e non possono essere utilizzati.
• Stabilire controlli operativi come permessi, osservabilità e piani di ripristino (rollback).

Se dovete monitorare costantemente ogni mossa, l'AI non vi sta aiutando. I sistemi agentici adottati sono progettati per ridurre tale carico concatenando funzioni specializzate verso un risultato definito. Se voi e l'AI siete d'accordo sull'obiettivo e avete impostato dei segnali di allarme (red flags) che attivano la revisione, potete supervisionare per eccezione invece di gestire minuziosamente ogni passo.

Un caso d'uso pratico e di alto valore: programmazione e logistica

La programmazione, il movimento degli inventari e il tracciamento (track-and-trace) sono esempi classici di dove l'AI agentica eccelle. Un tempo questi erano dominio di sistemi rigidi basati su regole che richiedevano manutenzione umana. Ogni eccezione doveva essere codificata e ogni cambiamento richiedeva un intervento manuale.

L'AI agentica cambia questa dinamica. Invece di codificare tutte le regole a mano, gli agenti possono leggere direttamente dai dati operativi per trovare il percorso più efficiente. Un programma di consegna, ad esempio, può essere ottimizzato automaticamente — e poi rifinito per adattarsi alla realtà quotidiana attraverso vincoli in linguaggio naturale come "non la domenica alle 8 del mattino". Questo tipo di condizione leggibile dall'uomo, stratificata su modelli scoperti dalla macchina, crea un sistema che è allo stesso tempo adattivo e governato.

Questa è "responsabilità per design". Piuttosto che un unico sistema monolitico, i compiti sono distribuiti tra agenti specializzati: un agente gestisce le finestre di programmazione, un altro gestisce i vincoli del personale e un terzo conferma la prontezza quando arriva la spedizione. Ognuno rimane rigorosamente nella propria corsia, riducendo le possibilità di contaminazione e facilitando la supervisione.

Questa divisione del lavoro non è solo efficiente; è più sicura. Consente ai leader di individuare esattamente dove vengono prese le decisioni e da chi (o da quale agente). Rispecchia inoltre il modo in cui le organizzazioni già operano: ruoli multipli con responsabilità specifiche, coordinati verso un risultato comune.

Quando la responsabilità è integrata in ogni fase — attraverso permessi, corsie decisionali specifiche per ruolo e chiare condizioni di arresto — l'AI agentica non si limita ad automatizzare la logistica. La rende più resiliente.

Perché le basi solide vengono prima di tutto

L'entusiasmo senza preparazione porta a progetti bloccati o falliti. Ambienti sicuri, ben architettati e adattabili riducono il rischio, consentono l'agilità e rendono sicura l'adozione. Le auto alla fine hanno ottenuto le cinture di sicurezza e le città prosperano su infrastrutture affidabili. L'AI non è diversa.

L'AI agentica funziona al meglio quando ci si può fidare che operi entro determinati confini. Barriere come l'osservabilità, i trigger di allarme e il monitoraggio basato sulle eccezioni rendono tutto ciò possibile. Senza di essi, vi ritrovereste a fare da babysitter all'output di un sistema quando il lavoro umano sarebbe più efficiente.

Il supporto di Insight

In qualità di Solutions Integrator leader, Insight aiuta le organizzazioni ad adottare l'AI agentica con fiducia. Noi:

• Mitighiamo i rischi attraverso architetture sicure, governance e conformità.
• Ottimizziamo le prestazioni con sistemi scalabili ed efficienti in termini di costi.
• Ci adattiamo al cambiamento con flessibilità ibrida e multicloud.
• Pianifichiamo strategie per la crescita allineando i casi d'uso dell'AI ai risultati aziendali.

Per un approfondimento sulla responsabilità dell'AI, ascoltate il nostro podcast: Who Takes the Blame When AI Makes a Mistake?

Il nostro ruolo è aiutare le organizzazioni a passare dall'entusiasmo superficiale a un'adozione sostenibile e guidata dal valore.