AI e aziende (Depositphotos foto) - www.managementcue.it
Quando l’IA smette di eseguire e inizia a decidere: come gli agenti autonomi stanno rivoluzionando i processi aziendali.
Da anni ormai si parla di digitalizzazione e automazione nelle imprese, ma la verità è che, fino ad oggi, tutto è rimasto piuttosto… lineare. Cioè, sì, abbiamo strumenti che semplificano i compiti più ripetitivi, ma nulla che vada davvero oltre l’esecuzione meccanica. Il sogno di avere un sistema che non solo “fa”, ma capisce cosa fare, sembrava ancora lontano. Finora.
Con l’avvento dell’intelligenza artificiale un po’ più sofisticata, qualcosa ha iniziato a muoversi. I sistemi hanno cominciato a interpretare meglio i dati, ad adattarsi, perfino a “imparare” dagli errori. Ma diciamolo: sono ancora legati a regole preimpostate, e quando il contesto cambia improvvisamente… beh, tocca sempre all’umano intervenire.
Nel mondo reale, però, le cose si muovono in fretta. Un ritardo nella produzione, un blocco doganale, una normativa cambiata da un giorno all’altro: basta poco per far saltare l’intero sistema. E qui casca l’asino, perché gli strumenti rigidi non bastano più. Le aziende hanno bisogno di qualcosa di più flessibile, reattivo, in grado di muoversi in tempo reale. Non solo di reagire, ma anche – e soprattutto – di anticipare.
E allora? E allora si comincia a parlare di un nuovo approccio. Qualcosa che non riguarda più soltanto l’automazione in senso stretto, ma una vera e propria collaborazione tra IA e azienda. Non più un tool da programmare, ma una specie di collega digitale che prende decisioni, adatta le strategie e, in qualche modo, pensa.
Ed eccolo qui, questo nuovo approccio: si chiama “Agentic Business Process Management” (APM) e promette di cambiare davvero le carte in tavola. Di cosa si tratta? In breve, di lasciare che agenti intelligenti – sì, proprio agenti – gestiscano i processi in autonomia. Niente più flussi rigidi: questi sistemi prendono decisioni al volo, reagiscono a ciò che accade e lo fanno sulla base di dati aggiornati in tempo reale.
Per fare un esempio, pensa a una catena logistica internazionale: un blocco al porto? L’agente ricalcola subito rotte alternative, verifica la disponibilità dei fornitori, riformula i tempi. Tutto questo senza aspettare che qualcuno prema un tasto. APM si basa su AI agent capaci di orchestrare flussi di lavoro, interagire tra loro, e coordinarsi con dati provenienti da sistemi eterogenei come ERP, CRM e strumenti cloud. Piattaforme come quella sviluppata da Automation Anywhere integrano anche sistemi di governance, sicurezza e orchestrazione che permettono di scalare l’automazione in modo controllato e sicuro.
Qui sta il bello. Questi “agenti” non sono dei semplici bot: capiscono il contesto, elaborano decisioni, si adattano. Lavorano con input non strutturati, riconoscono pattern nei dati, utilizzano NLP e modelli di machine learning per decidere in autonomia. Insomma, si comportano un po’ come farebbe una persona esperta che ha chiaro l’obiettivo da raggiungere. Un sistema del genere può, per esempio, prevedere un ritardo produttivo, avviare la manutenzione preventiva o ridistribuire le risorse per evitare interruzioni.
I benefici? Tanti, e misurabili. Meno errori, più velocità, risposte immediate ai cambiamenti e un utilizzo delle risorse molto più intelligente. In ambiti come la finanza, gli agenti APM riescono a monitorare transazioni in tempo reale, rilevando anomalie sospette e adeguandosi a normative in continua evoluzione. Nella sanità, estraggono dati clinici da documenti non standardizzati e aggiornano i sistemi in modo automatico, lasciando più tempo al personale per occuparsi dei pazienti. E sì, questo significa anche miglioramento della customer experience: chatbot basati su LLM forniscono risposte contestuali e personalizzate, molto più naturali rispetto ai classici assistenti virtuali.
