Cosa Sono i Sistemi di Agentic AI? E Come SAP Li Sta Rendendo Reali

I sistemi di Agentic AI sono framework di intelligenza artificiale avanzati progettati per agire in modo autonomo, prendere decisioni ed eseguire task complessi con un intervento umano minimo. A differenza dei modelli AI tradizionali che rispondono solo a prompt, i sistemi di Agentic AI sono in grado di ragionare, pianificare e adattarsi all’interno degli ambienti enterprise.

Molte aziende hanno adottato l’AI per gestire attività aziendali di routine, come l’elaborazione di transazioni, l’analisi di metriche di performance o la generazione di contenuti scritti su richiesta. Sebbene queste soluzioni abbiano contribuito ad accelerare il lavoro, la maggior parte è ancora limitata da un vincolo fondamentale: agiscono solo quando viene loro detto di farlo.

L’Agentic AI cambia questo modello.

Questi sistemi sono progettati per operare con autonomia. Invece di attendere prompt, valutano le situazioni, stabiliscono le priorità delle azioni ed eseguono interi workflow in modo indipendente. Ciò significa meno passaggi di consegna, risposte più rapide e decisioni fondate sul contesto aziendale in tempo reale. Che si tratti di rispondere a un problema di un cliente o di coordinare le fasi della supply chain, un Agentic AI determina la giusta linea d’azione e la porta a compimento.

Questo cambiamento sta già guadagnando terreno negli ambienti enterprise. Secondo il Global AI Survey 2025 di Fast Company, il 36% dei leader aziendali ritiene che i workflow di Agentic AI offriranno valore significativamente maggiore rispetto alle implementazioni AI tradizionali. La loro prospettiva riflette una comprensione crescente del fatto che il vantaggio non riguarda solo il lavorare più velocemente, ma l’avere sistemi che prendono decisioni consapevoli del contesto e fanno avanzare i processi senza attendere istruzioni.

Nelle sezioni seguenti esploreremo cosa definisce l’Agentic AI, in che modo si differenzia da approcci precedenti come la generative AI, e come SAP sta trasformando questo cambiamento in tecnologia reale e funzionante.

Cos’è l’Agentic AI?

L’Agentic AI si riferisce a sistemi intelligenti che operano con un obiettivo chiaro. A differenza degli strumenti tradizionali che si basano su istruzioni costanti, questi sistemi sono costruiti per osservare, interpretare e agire in modo indipendente. Al centro di questo modello c’è l’agente AI, un software che opera in ambienti digitali per eseguire task sulla base delle condizioni attuali, non solo di comandi pre-scritti.

Questi agenti seguono una logica progettata attorno ai risultati. Ad esempio, possono identificare un processo bloccato, valutare le opzioni disponibili e compiere il passo successivo senza attendere input. Che si tratti di assistere con richieste di clienti, elaborare modifiche a fornitori o risolvere problemi di servizio interni, il valore risiede nella loro capacità di portare a termine i compiti.

Le aziende stanno iniziando ad applicare questi sistemi in contesti reali. Riportato da Sendbird, il Connected Shoppers Report di Salesforce ha rilevato che il 43% dei retailer sta già pilotando strumenti di Agentic AI, un segnale che il passaggio verso l’automazione con capacità decisionali è già in corso.

Qual è la Differenza tra Generative AI e Agentic AI?

La Generative AI si concentra sulla produzione di contenuti in risposta a una richiesta, come scrivere un messaggio o riassumere un report.

L’Agentic AI utilizza le stesse informazioni per passare all’azione, completare il task e gestire ciò che viene dopo.

Ad esempio, mentre la Generative AI potrebbe redigere un’email, l’Agentic AI la invia, monitora la risposta e pianifica un follow-up sulla base del risultato.

Capacità Chiave che Definiscono i Sistemi di Agentic AI

La forza di qualsiasi agente AI risiede in ciò che è in grado di fare al di là della semplice automazione. Queste capacità fondamentali conferiscono ai sistemi agentici il vantaggio di agire con intenzione, adattarsi in tempo reale e produrre risultati aziendali misurabili.

Decomposizione degli Obiettivi

L’Agentic AI gestisce obiettivi complessi scomponendoli in azioni strutturate e tracciabili. Nei workflow HR, ad esempio, un agente AI può monitorare i progressi del recruiting, valutare i livelli di coinvolgimento e interpretare il sentiment nei feedback dei candidati, aiutando i team a focalizzarsi sulle assunzioni giuste e a supportare la retention a lungo termine.

Processo Decisionale Autonomo

Gli agenti AI prendono decisioni operative in modo indipendente, entro parametri predefiniti. Possono approvare fatture ricorrenti, smistare richieste di servizio o escalare problemi in base all’urgenza, senza richiedere ogni volta un input umano.

Consapevolezza del Contesto

Gli agenti AI operano con piena consapevolezza delle condizioni aziendali circostanti. Raccolgono segnali in tempo reale dai sistemi, come disponibilità di inventario, livelli di priorità dei clienti o interazioni passate, per garantire che ogni decisione rifletta lo stato attuale delle operazioni e le esigenze dei clienti.

Ad esempio, un agente potrebbe dare priorità alla richiesta di un cliente ad alto valore quando le scorte sono limitate, o adeguare i tempi di evasione in base alla capacità del magazzino in una specifica regione. Queste decisioni si aggiornano dinamicamente man mano che arrivano nuove informazioni, contribuendo a mantenere ogni azione allineata con gli obiettivi aziendali e le aspettative dei clienti.

Ciclo di Feedback Continuo

I sistemi agentici apprendono continuamente dai risultati di ogni azione. Valutando i risultati e adeguando di conseguenza il comportamento futuro, migliorano nel tempo precisione, reattività e allineamento con gli obiettivi aziendali.

Vantaggi dell’Agentic AI negli Ambienti Enterprise

L’Agentic AI sta elevando lo standard delle performance enterprise, riducendo i ritardi nei workflow, migliorando la qualità delle decisioni quotidiane e canalizzando le risorse nelle aree ad alto impatto. Questi vantaggi stanno già emergendo nelle principali funzioni aziendali.

Operazioni Ottimizzate

L’Agentic AI migliora non solo la velocità dei task, ma anche il modo in cui le responsabilità si spostano tra persone, team e sistemi. In molte aziende, un singolo workflow può passare per diverse mani prima di essere completato.

Gli agenti AI eliminano questa dipendenza eseguendo azioni connesse dall’inizio alla fine, riducendo i ritardi causati da lacune nella proprietà dei task. Questo rende i processi cross-funzionali più fluidi e meno dipendenti da follow-up costanti.

Tempi di Risposta Più Rapidi

Gli agenti rispondono immediatamente ai trigger di sistema, consentendo l’avvio dei task nel momento in cui i nuovi dati diventano disponibili. Questo è particolarmente impattante negli scenari a contatto con i clienti.

Una recente ricerca di Cisco evidenzia che entro il 2028, l’Agentic AI dovrebbe gestire fino al 68% delle interazioni con il servizio clienti, riducendo i tempi di attesa e migliorando la reattività su larga scala.

Personalizzazione Scalabile

Per i brand retail, integrare l’Agentic AI nelle soluzioni e-commerce può significare promozioni più intelligenti e un coinvolgimento dei clienti più forte.

In un ambiente e-commerce guidato dall’AI, questi agenti adeguano offerte, supporto o tempistiche in base al comportamento in tempo reale, aiutando le aziende a personalizzare in velocità senza aumentare la dimensione del team.

Migliore Utilizzo dei Dati

L’Agentic AI si sta dimostrando particolarmente efficace negli ambienti in cui il lavoro di etichettatura o revisione dei dati è intensivo.

In recenti prove condotte in settori come il fintech e la sanità, gli agenti hanno contribuito a ridurre del 52% il tempo totale di annotazione gestendo autonomamente i dati a basso rischio e segnalando per revisione solo gli elementi incerti. Questo ha portato a cicli più rapidi e a una minore supervisione senza compromettere la qualità.

Riduzione dei Costi Operativi

Man mano che decisioni e azioni di routine vengono delegate agli agenti, la necessità di supervisione manuale diminuisce.

Questo riduce naturalmente la pressione sulle risorse umane mantenendo la coerenza del servizio. Il risultato è una consegna più rapida abbinata a un utilizzo più intenzionale ed efficiente delle risorse a ogni livello.

Casi d’Uso Reali in cui l’Agentic AI è già Operativa

I sistemi enterprise di SAP stanno già eseguendo Agentic AI nelle operazioni quotidiane. Questi agenti vengono applicati in finanza, procurement, servizi e HR, non in teoria, ma in workflow ad alto volume e ad alta intensità decisionale.

Ogni caso d’uso di seguito mostra come questi agenti operino con contesto, autonomia e un impatto misurabile sui risultati aziendali.

Risoluzione delle Controversie nella Contabilità Clienti

Gli strumenti finanziari di SAP utilizzano ora l’Agentic AI per gestire le controversie sulle fatture dei clienti. Un agente scansiona i messaggi in arrivo, identifica potenziali problemi, compila un riepilogo del caso e raccomanda possibili soluzioni.

Tutto questo avviene prima che un essere umano apra anche solo il ticket, aiutando i team a risolvere i casi più rapidamente con maggiore precisione.

Automazione delle Operazioni Finanziarie Cross-Funzionali

Gli agenti Joule stanno anche colmando le lacune tra sistemi in silos in finanza, operations e customer service. Quando si valida una controversia su un pagamento, un agente può estrarre i metadati della fattura, correlare la storia del cliente, verificare lo stato dell’account e segnalare anomalie, il tutto senza routing manuale.

La stessa logica si applica alla riconciliazione delle riscossioni di cassa. Questi agenti riducono il coordinamento avanti-e-indietro e forniscono insight pronti all’uso direttamente nel workflow.

Ottimizzazione del Procurement e della Valutazione dei Fornitori

I team di procurement che utilizzano SAP possono sfruttare l’Agentic AI per valutare le opzioni dei fornitori senza dover analizzare documentazione frammentata. Un agente può accedere ai PDF dei contratti, scansionare le policy di conformità, confrontare i preventivi e sintetizzare pro e contro sulla base dei criteri aziendali.

Può anche identificare segnali di allerta come certificazioni scadute o clausole contrastanti. Questo riduce il tempo dedicato al confronto manuale delle opzioni e aiuta i team di procurement a prendere decisioni basate su un contesto dati completo, non su input isolati.

Connessione dei Sistemi per un’Automazione Fluida dei Processi

Uno degli usi più preziosi dell’Agentic AI all’interno di SAP è il bridging tra sistemi. Gli agenti possono connettere moduli come S/4HANA, SuccessFactors e applicazioni di terze parti per abilitare un’esecuzione ininterrotta dei processi.

Nell’onboarding di un nuovo dipendente o nell’evasione di un ordine di vendita, ad esempio, gli agenti possono coordinare i passaggi tra le piattaforme senza affidarsi a prompt umani per mantenere il processo in movimento. Il risultato è un passaggio di consegne più pulito, meno lacune e un’esecuzione completamente tracciabile.

Strutturazione dei Dati Enterprise per Insight Actionable

Gli agenti SAP aiutano le aziende a gestire grandi quantità di dati non strutturati che altrimenti rallenterebbero il processo decisionale. Un agente Joule può leggere le email in arrivo, classificarle per tipo di problema, estrarre informazioni critiche e assegnare tag di routing per i team a valle.

Può anche organizzare allegati di fatture o metadati in formati strutturati. Per i team che dipendono da un flusso di dati coerente, questo riduce l’attrito e migliora i tempi di risposta senza richiedere un intervento costante.

Come SAP Sta Rendendo Reale l’Agentic AI nel Suo Ecosistema

SAP non ha trattato l’Agentic AI come un’aggiunta esterna. Al contrario, ha integrato queste capacità nella propria architettura in modo che gli agenti intelligenti possano operare attraverso le applicazioni su cui le aziende già fanno affidamento.

Invece di costringere gli utenti ad adottare nuovi sistemi, SAP costruisce le funzioni agentiche direttamente nei workflow, dove possono operare con contesto, autonomia e scalabilità.

Da Partecipante al Workflow a Responsabile del Processo

Quello che era iniziato come un assistente generativo è diventato molto più capace. Joule agisce ora come partecipante autonomo negli ambienti SAP, in grado di avviare e completare workflow multi-step in procurement, finanza e supply chain.

Questi agenti sono addestrati per eseguire decisioni basate su dati in tempo reale, autorizzazioni e priorità, senza fermarsi in attesa di prompt. Alcuni dei migliori agenti AI che SAP ha implementato gestiscono già task come la valutazione dei fornitori e la riconciliazione delle fatture, aiutando i team a muoversi più velocemente riducendo il carico operativo.

Intelligenza Integrata in tutto il Portfolio SAP

La portata di questi agenti si estende ben oltre il core ERP. All’interno delle SAP AI solutions come SAP Sales Cloud V2, Digital Manufacturing e Integrated Business Planning, Joule sfrutta il SAP Knowledge Graph per trarre insight e attivare task sulla base del comportamento degli utenti, della logica di business o delle condizioni di sistema.

Gli stessi agenti possono operare in ambienti come Concur, Signavio** e LeanIX**, abilitando il coordinamento tra applicazioni senza cambiare interfaccia o perdere il contesto.

L’approccio di SAP non tratta l’intelligenza come un’aggiunta. È integrata in ogni livello dell’enterprise, creando la struttura necessaria affinché l’Agentic AI possa offrire valore in termini operativi reali.

Considerazioni Prima di Implementare l’Agentic AI nella Propria Azienda

Portare l’Agentic AI in un’impresa non è qualcosa che si fa premendo un interruttore. Questi sistemi si collegano direttamente a dati live, regole aziendali consolidate e workflow quotidiani, il che significa che il modo in cui vengono gestiti e governati deve essere progettato nel rollout fin dall’inizio.

Preparazione dei Dati

Gli agenti AI prendono decisioni basandosi su ciò che vedono in tempo reale. Se i dati che alimentano tali decisioni sono incompleti o obsoleti, il rischio di azioni errate aumenta.

Le organizzazioni dovrebbero valutare la salute dei propri pipeline di dati e assicurarsi che i sistemi che alimentano i workflow agentici siano connessi e sincronizzati. L’implementazione dei migliori agenti AI dipende dalla disponibilità di workflow strutturati e fonti di dati pulite che riflettano le realtà operative attuali.

Visibilità dei Processi

Prima di affidare agli agenti l’esecuzione dei task, le aziende devono avere una visione chiara di come quei task funzionano effettivamente. Questo include sapere quali passaggi sono coinvolti, dove si verificano i colli di bottiglia e quali team sono responsabili.

Un processo mappato è più facile da automatizzare efficacemente e rende più semplice monitorare le performance degli agenti nel tempo senza perdere controllo o chiarezza.

Governance e Controllo

L’autonomia richiede supervisione. I sistemi agentici devono essere implementati con confini definiti, diritti decisionali e capacità di audit. Nei settori soggetti a normative stringenti, questi controlli non sono facoltativi.

SAP supporta questo attraverso funzionalità di spiegabilità integrate che consentono ai team di capire come un agente sia arrivato a una decisione e di intervenire quando necessario.

Collaborazione Uomo-AI

L’Agentic AI non deve operare in isolamento. Deve lavorare all’interno dei confini delle strutture di team e dell’autorità decisionale umana. Quando gli agenti vengono visti come collaboratori piuttosto che come sostituti, l’adozione migliora e il valore cresce. Una chiara definizione dei ruoli aiuta a evitare confusione e a costruire fiducia nel sistema.

Con queste considerazioni in atto, le aziende possono scalare le capacità agentiche con maggiore fiducia e un impatto a lungo termine più elevato.

Considerazioni Finali: l’Agentic AI è già Operativa. Siete Pronti a Usarla?

L’AI enterprise ha raggiunto un punto in cui i sistemi non si limitano più a supportare i workflow; contribuiscono a gestirli. L’Agentic AI è già attiva in ambienti come SAP, dove gli agenti prendono decisioni operative, eseguono task e coordinano le attività tra piattaforme senza una supervisione costante. Questo non è un cambiamento che avverrà in futuro. Sta avvenendo ora, all’interno degli strumenti che molte aziende già utilizzano.

La responsabilità non riguarda più la valutazione della fattibilità dell’Agentic AI. Riguarda il determinare se le proprie operazioni sono pronte a usarla bene. Questo include allineare i team, ripulire i flussi di dati e assegnare ruoli chiari su quando e come gli agenti agiscono. Man mano che questi sistemi evolvono, il valore non deriverà da risultati isolati, ma da quanto fluidamente si integrano nel ritmo esistente dell’organizzazione.

SAP ha già gettato le fondamenta. La domanda è se la vostra azienda sia pronta a sfruttarle. Man mano che i sistemi intelligenti iniziano a prendere decisioni, le organizzazioni che ne modellano l’utilizzo con una direzione chiara e una governance solida saranno quelle che vedranno risultati misurabili.

Collaborate con Spadoom per Mettere in Azione l’Agentic AI

Spadoom aiuta le organizzazioni a mettere in pratica l’Agentic AI all’interno degli strumenti SAP su cui già fanno affidamento. Il nostro team lavora a stretto contatto con i clienti per definire soluzioni adatte al loro modo di operare, in modo che i progressi risultino naturali e l’adozione incontri meno resistenza.

Con una profonda esperienza nella consulenza SAP per le aziende europee, aiutiamo le imprese ad applicare questi sistemi in modi che si allineino con la conformità locale, le dinamiche di settore e il design dei processi. Che stiate esplorando casi d’uso o siate pronti a passare all’implementazione, siamo qui per guidarvi.

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Domande Frequenti (FAQ)

Qual è il significato di Agentic AI?

L’Agentic AI si riferisce a sistemi AI in grado di pianificare, agire, apprendere e migliorare in modo autonomo. A differenza dei modelli AI standard, questi sistemi scompongono obiettivi ampi in task più piccoli e prendono decisioni basate sul contesto, senza richiedere un input umano costante.

Qual è un esempio di Agentic AI?

Un esempio di Agentic AI è un assistente digitale che prenota un viaggio da capo a piedi: controlla i calendari, prenota i voli, confronta gli hotel e aggiorna il programma, senza necessità di comandi passo dopo passo.

Qual è la differenza tra GenAI e Agentic AI?

La Generative AI viene principalmente utilizzata per creare contenuti, come testo, immagini o codice, sulla base di prompt degli utenti. L’Agentic AI va oltre: può pianificare ed eseguire workflow multi-step, adattarsi in tempo reale e operare più come un assistente intelligente che come uno strumento per la produzione di contenuti.

L’Agentic AI si basa sugli LLM?

Sì, molti sistemi di Agentic AI sono costruiti su large language model (LLM), che consentono loro di comprendere il contesto, ragionare sui task e interagire usando il linguaggio naturale.

L’Agentic AI è la prossima grande novità?

Molti esperti lo ritengono. L’Agentic AI rappresenta un cambiamento significativo, che va dagli strumenti che si limitano ad assistere ai sistemi in grado di eseguire task in modo indipendente, adattarsi ai feedback e persino prendere l’iniziativa nei workflow aziendali.