In un mercato che corre sempre più veloce, la tentazione è quella di affidarsi alla tecnologia come scorciatoia: automatizzare, accelerare, delegare. Eppure, proprio mentre l’intelligenza artificiale diventa più diffusa ed efficiente, il vero discrimine competitivo per le imprese sembra spostarsi altrove, ovvero nella capacità di pensare strategicamente, integrando l’AI all’interno di processi guidati da visione, intuizione e relazioni umane. Secondo i dati ISTAT1, oggi, circa il 16% delle imprese italiane con almeno dieci addetti utilizza soluzioni di intelligenza artificiale, con un +8,2% nel 2024 e un 5% nel 2023. Tuttavia, oltre l’80% delle PMI si trova ancora in una fase iniziale o esplorativa, spesso limitata all’uso di strumenti generici e non integrati nei processi core. È in questo spazio tra curiosità, sperimentazione e necessità concreta di efficienza che si colloca il tema degli Agenti AI. Non semplici chatbot evoluti, ma sistemi software autonomi capaci di osservare un contesto, prendere decisioni e agire su altri sistemi aziendali come CRM, ERP, mail o piattaforme e-commerce, migliorando nel tempo grazie all’apprendimento continuo. Ed è proprio questa autonomia operativa a renderli una leva potenzialmente trasformativa, ma al tempo stesso delicata, per il tessuto imprenditoriale italiano.
Il 2025 è stato infatti definito da diverse analisi internazionali2 come “era agentica”. Secondo PwC, partendo quasi da zero, entro la metà dell’anno circa il 65% delle organizzazioni ha avviato sperimentazioni o prime implementazioni di sistemi agentici3. Tuttavia, uno studio del MIT evidenzia che solo il 5% delle aziende è però riuscito a ottenere ritorni finanziari significativi dai progetti di AI4, mentre altre ricerche stimano che tra il 70% e l’80% delle iniziative agentiche non sia riuscito a scalare a livello enterprise5.
Nonostante ciò, gli investimenti continuano a crescere. Oggi, un dirigente su due indica l’agentic AI come la principale priorità di investimento in ambito AI per il 2026. Le stime di IDC parlano chiaro: l’AI agentica rappresenterà tra il 10% e il 15% della spesa IT già nel 2026 e crescerà con un tasso annuo composto del 31,9%, arrivando a coprire il 26% dei budget – circa 1.300 miliardi di dollari – entro il 20296. E i dirigenti guardano con fiducia ai risultati, il 73% è convinto che i progetti agentici porteranno un vantaggio competitivo significativo entro dodici mesi, a conferma di un passaggio sempre più rapido dalla sperimentazione all’adozione su scala.
Proprio per questo motivo, per le PMI italiane, il tema non è replicare i modelli delle grandi multinazionali, ma capire dove e come gli Agenti AI possano davvero creare valore. I campi di applicazione più concreti si concentrano lungo tutta la catena operativa: nel customer service, ad esempio, gli agenti possono gestire i ticket end-to-end, decidere quando risolvere un problema in autonomia e quando coinvolgere un operatore umano. Nelle vendite e nel marketing, supportano la qualificazione dei lead e costruiscono follow-up personalizzati basati sul comportamento reale dei clienti. Nelle operations, aiutano a gestire ordini, fornitori e riassortimenti, monitorando in tempo reale eventuali anomalie di processo. In ambito amministrativo e finanziario, trovano spazio nella contabilità, nelle riconciliazioni e nel controllo documentale, offrendo supporto alle previsioni di cassa senza sostituire il giudizio finale. Anche le risorse umane iniziano a sperimentare agenti per lo screening dei CV, l’onboarding e la formazione interna.
I benefici, quando i progetti sono ben disegnati, sono tangibili. La combinazione tra modelli linguistici, API e automazione abbassano drasticamente i costi di accesso; i team, seppur ridotti, possono fare di più senza dover creare internamente competenze avanzate di data science; e i risultati in termini di tempo, efficienza e performance sono evidenti. I dati lo confermano: secondo McKinsey, le aziende che hanno introdotto assistenti AI nella gestione dei contatti hanno ridotto fino al 30% il tempo dedicato ad attività ripetitive, liberando risorse per attività strategiche7. Nel commercio elettronico, ad esempio, i siti che nel 2024 hanno adottato chatbot basati su AI hanno registrato un aumento del 42% delle interazioni e un incremento del 4% delle vendite rispetto all’anno precedente8.
Ma il vero cambiamento è organizzativo. Il 78% dei C-level intervistati in uno studio dell’IBM concorda sul fatto che per ottenere il massimo beneficio dall’AI agentica sia necessario ripensare il modello operativo, costruendolo attorno a queste nuove capacità9. Già nel 2025, un’impresa su cinque aveva avviato un percorso di revisione del proprio operating model in chiave agentica, e nel corso del 2026 questo processo di reinvenzione è destinato ad accelerare. Non è solo una questione di tecnologia: è una ridefinizione del rapporto tra persone e “lavoratori virtuali”.
L’era agentica segna infatti una nuova visione del lavoro. Oggi, in circa un terzo delle occupazioni, i sistemi di AI svolgono già più di un quarto delle attività10. Questo non cambia solo cosa fanno le persone, ma come il lavoro viene progettato, assegnato e governato. Gli Agenti AI stanno estendendo l’automazione a processi ad alto valore aggiunto, basati sul giudizio, come il supporto alle decisioni o la gestione del rischio. Opportunità enormi, che però portano con sé nuovi rischi.
Il primo errore è delegare decisioni critiche senza una reale supervisione umana. A questo si aggiunge la sottovalutazione di aspetti fondamentali come la qualità dei dati, la sicurezza e la compliance normativa, GDPR in primis. Poiché gli agenti sono in grado di apprendere, adattarsi e auto-ottimizzarsi, il cambiamento diventa continuo, un’evoluzione costante che mette in discussione le tradizionali idee di stabilità e controllo. Dal punto di vista tecnologico, questo richiede sistemi modulari e componibili, capaci di integrare nuovi strumenti e fonti dati senza interruzioni, ambienti di simulazione per testare gli impatti delle modifiche e strumenti di osservabilità in tempo reale per monitorare performance, sicurezza e allineamento agli obiettivi di business.
Il modello “human-in-the-loop” resta centrale: l’AI lavora, ma l’essere umano governa. Serve formazione, anche minima, per capire cosa un agente può fare e, soprattutto, cosa non deve fare. E diventano cruciali nuove competenze soft: la capacità di istruire, supervisionare e dialogare con sistemi autonomi.
In questo scenario, il vero vantaggio competitivo per le imprese non sta nel delegare all’AI, ma nel farla lavorare insieme alle persone. La velocità e la precisione delle macchine diventano valore solo quando sono incanalate dentro processi guidati da visione, intuizione e relazioni umane. Per le PMI italiane, l’era degli Agenti AI non è una corsa all’ultima moda tecnologica, ma una scelta di leadership. Pensare, prima di automatizzare. Progettare, prima di delegare. Perché oggi, più che mai, la trasformazione digitale è anche e soprattutto una trasformazione culturale.
A cura di Giorgio Spina, CEO di Execus S.p.A., MarTech Company quotata su Euronext Growth Milan
Note
1https://www.istat.it/comunicato-stampa/imprese-e-ict-anno 2025/#:~:text=Nel%202025%2C%20il%2016%2C4,del%202023%20(Figura%201).
2 https://start.uipath.com/rs/995-XLT-886/images/UiPath_Trends_2026.pdf
3 PwC, AI Agent Survey, May 2025
4 MIT Sloan Management Review, The State of AI 2025, October 2025
5 Accenture, Front-Runners’ Guide to Scaling AI, 2025
6 IDC news release,“Agentic AI to Dominate IT Budget Expansion Over Next Five Years,” Aug.26, 2025
7https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
8 https://www.salesforce.com/news/press-releases/2025/01/06/2024-holiday-shopping-data/
9 Gartner*, Top Strategic Technology Trends, 2025
10 Stanford Digital Economy Lab, Future of Work with AI Agents, 2025
