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Fino a pochi anni fa l'introduzione dell'Intelligenza Artificiale nei processi aziendali rappresentava spesso un compromesso al ribasso. Le organizzazioni si trovavano a implementare chatbot di vecchia generazione, strumenti intrinsecamente rigidi e spesso frustranti per l'utente finale, percepiti più come un costo necessario che come un vero acceleratore di business.
Nel 2025 lo scenario appare radicalmente mutato, poiché l'AI non costituisce più un mero accessorio, ma è penetrata nel tessuto connettivo delle organizzazioni, ridefinendo processi, tecnologie e infrastrutture operative. Un report di McKinsey conferma questa pervasività, evidenziando che l'88% delle aziende utilizza ormai l'AI in almeno una funzione core. Tuttavia, se a uno sguardo superficiale l'adozione sembra un traguardo raggiunto, un'analisi approfondita dei dati mette in luce un quadro molto più sfumato e allarmante.
Un report del MIT Nanda sullo stato dell'AI nel business riflette la realtà che molti leader affrontano quotidianamente. A fronte di investimenti globali stimati tra i 30 e i 40 miliardi di dollari, il 95% dei progetti di GenAI integrata fallisce nel generare un ROI misurabile. Soltanto un esiguo 5% si traduce in iniziative capaci di generare un valore economico tangibile e scalabile. Questa dissonanza diventa critica nelle organizzazioni caratterizzate da elevati volumi di interazione, quali banche, assicurazioni e utility, realtà che gestiscono milioni di touchpoint all'anno sui canali vocali e testuali.
Proprio in questi ecosistemi complessi si consuma il vero cambio di paradigma. Oggi l'obiettivo non è più limitarsi a rispondere a una domanda, ma orchestrare flussi di lavoro complessi nel customer care e nel supporto alle vendite. Siamo entrati ufficialmente nell'era degli Agenti AI, sistemi evoluti capaci non solo di comprendere e generare linguaggio naturale, ma anche di interagire autonomamente con i sistemi aziendali come ERP e CRM, eseguire azioni transazionali e collaborare in modo strutturato con i team umani.
Dal modello alla squadra di Agenti AI
Dopo l'avvento di ChatGPT a fine 2022, l'immaginario collettivo dell'AI aziendale è rimasto ancorato a due archetipi, ovvero il chatbot generalista sul sito web e il copilota a supporto della produttività individuale. Si tratta di strumenti indubbiamente validi, ma intrinsecamente reattivi a un input, capaci di generare una risposta, ma costretti a fermarsi subito dopo. Nel corso di quest'anno, il baricentro tecnologico si è spostato drasticamente, poiché l'industria ha adottato sistematicamente il paradigma degli Agenti AI.
Non ci riferiamo più a software che conversano, bensì a sistemi progettati per comprendere un obiettivo complesso espresso in linguaggio naturale, scomporre il problema in una catena di sotto-task logiche, selezionare gli strumenti digitali necessari per l'esecuzione e agire in autonomia sui sistemi aziendali tramite chiamate API.
In un contesto di Contact Center e customer support moderno, un team di Agenti AI non si limita a chattare, ma identifica l'intento e il profilo del cliente, raccoglie proattivamente le informazioni mancanti, interroga la Knowledge Base per verificare le procedure e esegue operazioni di lettura o scrittura sui sistemi di billing e ticketing. Il processo si conclude con la chiusura del ticket, l'aggiornamento dei database e l'invio della conferma al cliente. Ciò ridefinisce il ruolo dell'operatore umano, che evolve da guidatore di applicativi a supervisore esperto , intervenendo in modalità Human-in-the-loop solo su casi ad alto valore aggiunto o su situazioni emotivamente delicate. È in questo frangente che le piattaforme di AI conversazionale avanzate si differenziano, offrendo l'infrastruttura per costruire, orchestrare e monitorare squadre di Agenti AI, integrandole nativamente nei processi core dell'azienda.
Il motore del cambiamento e i modelli di ragionamento
La svolta tecnica del 2025 risiede nella diffusione dei Reasoning Models. A differenza degli LLM “classici”, focalizzati soprattutto sulla predizione del prossimo token, questi modelli sono progettati per ragionare in modo strutturato prima di emettere un output. Scompongono il problema in passaggi intermedi, valutano alternative, verificano vincoli e, solo alla fine, producono la risposta o l’azione più appropriata. In questo insieme rientrano anche approcci come la chain of thought, ma non solo. Gli Agenti AI possono combinare più tecniche di reasoning, ricorrere a strumenti esterni, controllare la coerenza dei risultati e correggersi in tempo reale.
Per le aziende, l’adozione di modelli di ragionamento comporta tre vantaggi competitivi immediati. Il primo è una maggiore capacità di gestire l’ambiguità e di aumentare la robustezza operativa. Gli Agenti AI dotati di reasoning formulano domande chiarificatrici mirate e riducono drasticamente le allucinazioni “esecutive”, cioè le azioni sbagliate sui sistemi. Il secondo vantaggio riguarda l’analisi documentale complessa in settori regolamentati come Banking & Insurance, dove i nuovi modelli riescono a elaborare centinaia di pagine e a isolare clausole, eccezioni e condizioni critiche. Il terzo beneficio è la pianificazione di workflow multi-step. L’Agente è in grado di orchestrare flussi end-to-end, coordinare più sistemi e portare a termine task articolati senza un intervento umano continuativo.
Dalla somma di strumenti all'ecosistema Multi-Agent
L'ultima trasformazione chiave riguarda l'architettura logica, superando il vecchio mondo basato su silos isolati. Le organizzazioni mature ora ragionano in termini di ecosistema Multi-Agent. Anziché puntare su un unico Agente monolitico e tuttologo, si costruisce una squadra di specialisti digitali coordinati tra loro. Troviamo, ad esempio, l'Agente di Triage che smista le richieste, gli Agenti Verticali specialisti di dominio, l'Agente a Supporto delle Vendite dedicato all'upsell e il Mother Agent che funge da cervello centrale e da orchestratore.
Questa capacità di orchestrazione costituisce il cuore delle soluzioni di AI Conversazionale avanzate. Impostare fin dall’inizio un Mother Agent ben costruito consente di definire, una volta per tutte, le direttive aziendali e di applicarle a cascata a tutti gli Agenti del workspace. Questo approccio garantisce scalabilità modulare e una governance di livello enterprise, rendendo gli audit log centralizzati e i controlli granulari sugli accessi prerequisiti indispensabili per la compliance.
Customer Experience 2025
Per gran parte del decennio scorso, i progetti di AI Conversazionale sono stati misurati in base alla deflection, ovvero su quante richieste riuscivano a tenere lontane dagli operatori umani. Nel 2025 questo paradigma viene messo in discussione in modo esplicito. Nei Contact Center ad alto volume, il focus si sposta verso due obiettivi molto concreti, come il tasso di risoluzione e il valore generato per cliente. Una conversazione viene considerata un successo solo se chiude il cerchio, eseguendo azioni concrete nei sistemi di backend, come il cambio di un piano energetico o l'apertura di una pratica di disservizio.
Dal bot informativo al risolutore operativo
La vera differenza non risiede tanto nella qualità delle risposte quanto nella profondità delle azioni. Un team di Agenti AI evoluti combina la comprensione semantica delle richieste e l'accesso alla Knowledge Base aziendale. Inoltre, possono eseguire chiamate API al CRM e ai sistemi di fatturazione per leggere e scrivere informazioni. Ciò permette di portare in automazione flussi che fino a ieri erano di secondo livello, come l'apertura di un sinistro nel settore assicurativo o la lettura delle volture nelle utility. In tutti questi casi, l'operatore umano interviene solo nelle eccezioni o nelle conversazioni ad alto valore.
Il rinascimento della voce
Una delle novità più visibili del 2025 è il ritorno della voce come canale strategico, grazie alla riduzione della latenza dei modelli di text-to-speech e di speech-to-text, che eliminano la sensazione di interazione con un robot. Questo trend si traduce nella sostituzione graduale degli IVR a tono con voicebot conversazionali e nell'uso del canale vocale anche nell'outbound per richiamare automaticamente le lead generate.
Omnicanalità reale e orchestrazione unica
Un ulteriore passaggio cruciale riguarda l'allineamento tra canali, poiché i clienti si aspettano che l’azienda abbia una memoria unica. Le aziende hanno progressivamente spostato l'attenzione dalla presenza multicanale all'orchestrazione unica. Questo implica un'unica Knowledge Base governata, un'integrazione coerente con i CRM e i sistemi di ticketing, log centralizzati delle conversazioni e un routing intelligente verso operatori umani che mantengano la visibilità completa di quanto gli Agenti AI hanno già eseguito.
Il “GenAI Divide”
Secondo il report The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 del MIT NANDA, il 95% delle soluzioni aziendali di GenAI non generano ancora un ritorno economico misurabile. Solo una ristretta minoranza di casi - circa il 5% - produce valore nell’ordine dei milioni, grazie a sistemi profondamente integrati nei processi operativi
Produttività individuale e trasformazione di processo
Secondo il report del MIT NANDA, oltre il 90% delle aziende analizzate usano regolarmente strumenti personali di AI generativa, alimentando una vera e propria shadow AI economy. Tuttavia, questa produttività individuale difficilmente si traduce in KPI aziendali se non viene incanalata in sistemi ufficiali dotati di integrazioni, di governance e di misure di sicurezza.
I quattro errori tipici nei Contact Center
Per quanto riguarda i Contact Center, emergono quattro errori ricorrenti che tengono le aziende bloccate nella fase pilota.
- Il primo errore è partire da un assistente generico che dovrebbe gestire qualsiasi cosa, il che si traduce in un assistente virtuale confuso e difficile da controllare.
- Il secondo errore consiste nell'ignorare la Knowledge Base, delegando tutto al modello senza investire in una base di conoscenza strutturata.
- Il terzo errore è pensare in termini di tool e non di workflow, mancando così il ridisegno profondo dei processi, che garantisce impatti significativi sul fatturato.
- Il quarto errore è costruire tutto in casa, sottovalutando la difficoltà di mantenere nel tempo la stack RAG e gli strumenti di governance.
Le strategie vincenti
Le aziende che hanno attraversato il “GenAI Divide” hanno adottato sistemi ad Agenti strutturati, lavorando per use case molto concreti, come ad esempio la gestione autonoma delle richieste di assistenza di primo livello. Sul piano organizzativo, hanno adottato soluzioni AI scalabili, con una selezione oculata e una governance dei dati e dei processi ben definita.
Regolamentazione, sicurezza e fiducia
Il 2025 è il primo anno in cui la regolamentazione europea sull'AI entra nella quotidianità operativa, con l'AI Act che ha raggiunto le sue prime scadenze. Dal 2 febbraio sono state bandite le pratiche considerate a rischio inaccettabile, mentre da agosto sono scattati gli obblighi specifici per i modelli general purpose ed è stato definito il quadro sanzionatorio. A novembre, la Commissione ha pubblicato la proposta Digital Omnibus per armonizzare l'intreccio fra l'AI Act, il GDPR e il Data Act. Gli obblighi più pesanti per i sistemi ad alto rischio (es. alcuni casi di credit scoring, HR, ecc.) avranno scadenze successive fino al 2026–2027.
Implicazioni per la gestione degli Agenti AI
Per chi opera come deployer di sistemi AI che interagiscono con i clienti, il 2025 ha reso centrali - spesso obbligatori per molte categorie di sistemi - alcuni requisiti fondamentali. È indispensabile informare in modo chiaro quando l'utente interagisce con un sistema automatizzato, garantire un logging adeguato, assicurare un hosting conforme al GDPR e consentire un passaggio agevole all'operatore umano. La scelta di avvalersi di partner tecnologici che abbiano introdotto elementi specifici su questi fronti, dalle impostazioni di privacy nei widget fino agli audit log centralizzati e alla gestione sicura dei segreti per le chiamate API, risulta quindi cruciale e impattante per le aziende che vogliono adottare l’AI nei propri processi.
Guardando a quanto accaduto nel 2025, emergono tre messaggi chiari. In primo luogo, l’AI è diventata una componente stabile dell’infrastruttura operativa, organizzata sempre più in squadre di Agenti AI specializzati. In secondo luogo, il “GenAI Divide” premia le aziende che ripensano in profondità i workflow e investono in governance, dati e misurazione dell’impatto. Infine, la combinazione di nuove regolamentazioni e nuovi sviluppi tecnologici rende indispensabile progettare e governare l’AI come qualsiasi altra infrastruttura mission critical, con responsabilità, standard e obiettivi espliciti.
FAQ
Che cosa si intende per ecosistema Multi-Agent e perché è importante?
Un ecosistema Multi-Agent è una squadra coordinata di Agenti AI specializzati, ognuno con un ruolo preciso (triage, gestione di specifici use case, supporto alle vendite, ecc.), orchestrati da un Mother Agent centrale. Questo approccio evita di costruire un singolo agente “tuttologo”, difficile da controllare, e garantisce maggiore governabilità, scalabilità modulare e maggiore aderenza alle direttive aziendali e ai requisiti di compliance.
Come cambia il ruolo degli operatori umani nei Contact Center con l’introduzione degli Agenti AI?
Il ruolo dell’operatore evolve da “esecutore di task ripetitivi” a “supervisore esperto”. Gli Agenti AI gestiscono in autonomia i casi standard e di primo/secondo livello, mentre gli operatori intervengono sulle eccezioni, sulle conversazioni ad alto valore e sulle situazioni emotivamente delicate. Questo modello migliora la qualità del servizio e libera tempo per attività a maggiore impatto relazionale e commerciale.
Che impatto hanno AI Act e regolamentazioni europee sulla progettazione degli Agenti AI?
Le normative europee rendono obbligatori alcuni requisiti come informare l’utente quando interagisce con un sistema automatizzato, garantire la trasparenza e l’auditabilità dei processi decisionali, mantenere log adeguati, assicurare un hosting conforme al GDPR e prevedere sempre la possibilità di passaggio a un operatore umano. Per molte aziende diventa quindi strategico affidarsi a piattaforme che integrino nativamente controlli di sicurezza, gestione dei segreti e strumenti di governance coerenti con l’AI Act e le altre normative correlate.
