Nel suo intervento Marinela Profi, Global Agentic AI Market Strategy Lead, SAS, illustra le 5 fasi che caratterizzano l’AI agentica dalle generazioni precedenti di intelligenza artificiale.
L’intelligenza artificiale sta vivendo una trasformazione profonda: da strumento di supporto a sistema capace di prendere decisioni, agire e migliorare nel tempo. Questo passaggio è guidato dall’AI agentica. Ovvero un nuovo paradigma in cui l’intelligenza artificiale non si limita a generare contenuti o insight, ma opera lungo un ciclo di vita strutturato e continuo. Progettato per lavorare in contesti complessi, dinamici e ad alta incertezza. Al centro di questa trasformazione non c’è l’autonomia fine a sé stessa, ma la capacità di prendere decisioni migliori, tracciabili e governate. Decisioni perfettamente allineate agli obiettivi di business e ai vincoli reali. Ed è proprio questo che distingue l’AI agentica dalle precedenti generazioni di intelligenza artificiale.
L’intelligenza artificiale e i cinque step per la decision intelligence
La forza degli agenti AI risiede nella continuità di cinque fasi interconnesse, che rendono l’intelligenza artificiale davvero operativa e affidabile in ambito enterprise.
La prima fase è la percezione. Qui l’agente AI raccoglie informazioni dall’ambiente in cui opera: dati strutturati e non strutturati, testi, immagini, segnali in tempo reale, input provenienti da sistemi, sensori o interazioni umane. La qualità in questa fase è determinante. Senza una percezione accurata, aggiornata e rilevante, le decisioni successive rischiano di poggiare su basi fragili. Pertanto, potremmo dire che la percezione è ciò che fornisce all’AI i ‘sensi’ necessari per comprendere il contesto operativo e preparare il terreno a tutto ciò che segue.
Cognition: dare senso ai dati
Una volta raccolte le informazioni, l’AI entra nella fase di cognizione. Qui i dati vengono interpretati, messi in relazione e trasformati per costruire una rappresentazione coerente della realtà. In questa fase entrano in gioco analytics avanzati, machine learning, modelli di reasoning e inferenza. L’obiettivo non è solo analizzare, ma capire cosa sta accadendo, riconoscere pattern, individuare anomalie e valutare possibili implicazioni. La cognizione è ciò che distingue un sistema di raccolta dati da un’intelligenza artificiale in grado di supportare decisioni complesse.
Decisioning: quando l’intelligenza artificiale sceglie il miglior corso d’azione
Il decisioning rappresenta il cuore dell’AI agentica. A differenza degli approcci basati esclusivamente su modelli generativi o suggerimenti statici, l’agente AI valuta alternative concrete, tenendo conto di obiettivi, vincoli, rischi e priorità. In questa fase l’intelligenza artificiale non si limita a raccomandare, ma seleziona il percorso d’azione appropriato a una determinata situazione. Garantendo, grazie all’integrazione di modelli, regole, analytics e principi di governance, decisioni robuste, spiegabili e coerenti con il contesto di business.
Action: dall’intelligenza all’impatto
L’agente AI trasforma il percorso selezionato in un’azione concreta attraverso l’avviamento di un processo, l’attivazione di un workflow, l’interazione con altri sistemi o la trasmissione di indicazioni operative. Questa è la fase in cui l’intelligenza artificiale genera un impatto reale, influenzando procedimenti, servizi e risultati. L’azione segna quindi il passaggio dall’intelligenza ‘potenziale’ all’intelligenza applicata, rendendo misurabile il valore dell’AI all’interno dell’organizzazione.
Learning: migliorare nel tempo
Il ciclo non si chiude con l’azione: ogni decisione e ogni azione producono un risultato, che diventa poi un feedback. Nella fase di learning, l’agente AI utilizza queste risposte per apprendere, adattarsi e migliorare le decisioni future. Questo apprendimento continuo consente all’agente di evolvere insieme al contesto, rispondendo a cambiamenti, nuove condizioni e scenari imprevisti. E rendendo l’AI agentica più accurata, più efficiente e progressivamente più allineata agli obiettivi strategici.
La vera innovazione nell’intelligenza artificiale: continuità, governance e fiducia
Il valore dell’AI agentica non risiede in una singola tecnologia, ma nell’integrazione fluida di tutte le fasi del ciclo decisionale. Questo approccio supera i limiti dell’automazione tradizionale e dell’AI reattiva, aprendo la strada a sistemi capaci di prendere decisioni sempre migliori nel tempo. Inoltre, con l’aumentare dell’autonomia degli agenti AI, governance e fiducia diventano pilastri fondamentali del loro ciclo di vita.
Conseguentemente, trasparenza dei modelli, tracciabilità delle decisioni, qualità dei dati e valutazione degli effetti devono essere progettate fin dall’inizio e non aggiunte a posteriori. Solo così si può trovare il giusto equilibrio tra autonomia e controllo umano, ridurre i rischi e costruire una fiducia solida nell’intelligenza artificiale. In definitiva, le decisioni prese dall’AI hanno un impatto su persone, settori e società. Ed è la decision intelligence che garantisce che queste scelte siano solide, etiche e in linea con gli obiettivi di lungo periodo.
