Ready-to-use, programmable, full custom: il trilemma delle Soluzioni Agentiche
Le soluzioni agentiche ampliano notevolmente le possibilità di utilizzo dell’Intelligenza Artificiale in azienda. Rispetto a una tradizionale interazione con una chat, un agente AI può pianificare attività, utilizzare strumenti ed eseguire una sequenza di azioni per raggiungere un obiettivo.
Quando però un’organizzazione decide di sperimentare o introdurre questo tipo di tecnologia nei propri processi, incontra una scelta meno immediata di quanto possa sembrare. È meglio utilizzare un agente già pronto, configurare un’automazione attraverso una piattaforma low-code oppure sviluppare una soluzione completamente personalizzata?
I tre approcci rispondono a esigenze differenti, per questo prima di scegliere è importante chiedersi quale livello di autonomia, controllo, integrazione e personalizzazione sia più coerente con il processo da supportare.
Che cosa sono le Soluzioni Agentiche
Un agente di Intelligenza Artificiale è un sistema caratterizzato da un certo grado di autonomia decisionale. A partire da un obiettivo, può organizzare il lavoro da svolgere, selezionare gli strumenti disponibili, eseguire azioni e verificare i risultati ottenuti.
La differenza rispetto a una normale chat basata su AI riguarda soprattutto ciò che accade dopo la richiesta iniziale. Una chat riceve un prompt e produce una risposta, generalmente utilizzando le capacità e le conoscenze del modello sottostante. Un agente, invece, può articolare il compito in più passaggi, consultare fonti, interagire con software esterni, eseguire elaborazioni e modificare il proprio percorso in funzione degli esiti intermedi.
Questo significa che la risposta può richiedere più tempo, perché non deriva da una singola generazione testuale, in quanto il sistema sta eseguendo un’attività composta da più azioni.
Il grado di autonomia non è però uguale in tutte le soluzioni agentiche. Può essere molto ampio negli strumenti generalisti pronti all’uso, oppure fortemente delimitato attraverso workflow, regole, controlli e integrazioni definite in fase di progettazione. Da qui nasce il trilemma tra soluzioni ready-to-use, programmabili e full custom.
Agenti ready-to-use: autonomia immediata e configurazione limitata
Gli agenti ready-to-use sono soluzioni già disponibili all’interno di piattaforme generaliste. L’utente accede al servizio, formula un prompt e assegna all’agente un obiettivo.
Il sistema decide poi come procedere utilizzando gli strumenti messi a disposizione dal fornitore. Può, ad esempio, navigare online, elaborare dati, eseguire codice, consultare documenti o compilare moduli, a seconda delle funzionalità previste dalla piattaforma.
Come funzionano
L’interazione parte in modo simile a quella con una chat: l’utente descrive il risultato che vuole ottenere. La differenza è che l’agente non si limita a fornire indicazioni, ma può operare all’interno di un ambiente virtuale e svolgere direttamente una serie di attività. In alcuni casi, quando è necessario inserire dati personali, autorizzare un’operazione o completare un passaggio sensibile, il sistema può richiedere l’intervento dell’utente.
Questo meccanismo viene generalmente ricondotto al principio dello human in the loop, l’agente procede in autonomia fino a un punto in cui è necessaria una decisione o un’azione umana.
Quando possono essere utili
Gli agenti pronti all’uso sono adatti soprattutto a task occasionali, descrivibili attraverso un prompt e non inseriti in un processo aziendale stabile.
Possono essere utilizzati, ad esempio, per condurre una ricerca, preparare una prima analisi, raccogliere informazioni, produrre un report o sperimentare rapidamente la fattibilità di un’attività.
Sono utili anche nella fase di esplorazione. Un’organizzazione può verificare se un determinato compito è compatibile con un approccio agentico senza dover prima sviluppare un sistema o configurare un’infrastruttura.
Rappresentano quindi uno strumento utile per proof of concept iniziali, purché il risultato venga valutato considerando i limiti della piattaforma.
Vantaggi e limiti
Il principale vantaggio è la semplicità di accesso, non è necessario progettare un flusso, installare una piattaforma o scrivere codice. La curva di apprendimento riguarda soprattutto la capacità di formulare richieste chiare e complete.
Anche il tempo di attivazione è ridotto, in generale, è sufficiente disporre di un account e delle autorizzazioni necessarie.
Il limite principale è invece il controllo. L’utente può influenzare il comportamento dell’agente attraverso il prompt, ma non può definire in modo rigido ogni passaggio dell’esecuzione.
Anche l’interazione con sistemi esterni dipende dalle integrazioni previste dal vendor. Se uno strumento, un’applicazione o una fonte dati non è supportata, potrebbe non essere possibile utilizzarla nel processo.
La maggiore autonomia, quindi, può tradursi in minore prevedibilità. Per attività estemporanee questo compromesso può essere accettabile, ma per processi ricorrenti, regolamentati o critici, può diventare un limite rilevante.
Agenti programmabili: automazione e controllo senza sviluppo completo
Il secondo approccio utilizza piattaforme low-code o no-code per progettare Soluzioni Agentiche attraverso workflow visuali.
In questo caso, il sistema può essere configurato per avviare automaticamente un processo quando si verifica un determinato evento, quindi non viene assegnato ogni volta un obiettivo manualmente tramite prompt.
Dal prompt al workflow
Inizia tutto con un evento iniziale, chiamato trigger, che si verifica, che può essere l’arrivo di un’e-mail, il caricamento di un documento, la ricezione di una fattura, l’inserimento di un dato in un gestionale o una chiamata proveniente da un altro software, dopodiché il workflow esegue i passaggi configurati.
Alcuni passaggi possono essere deterministici, come trasferire un file o aggiornare un record. Altri possono richiedere l’Intelligenza Artificiale, ad esempio per comprendere un testo, classificare un documento, estrarre informazioni o generare un contenuto.
La Soluzione Agentica diventa così parte di un’automazione più ampia, dove la capacità generativa è inserita all’interno di una logica di processo definita.
Piattaforme low-code e no-code
Piattaforme di workflow automation come N8N o strumenti orientati alla progettazione visuale di agenti consentono di collegare servizi, modelli AI, database e sistemi aziendali.
La configurazione avviene attraverso blocchi collegati tra loro dove ogni blocco rappresenta un’azione, un controllo o una decisione all’interno del processo. Questo approccio permette anche di costruire sistemi multiagente, cioè più modelli o agenti che possono svolgere compiti differenti oppure lavorare sullo stesso input, confrontando successivamente i risultati.
La possibilità di disegnare il flusso consente di stabilire quali passaggi debbano essere sempre eseguiti, quali dati possano essere utilizzati e in quali punti sia necessario coinvolgere una persona.
Vantaggi e limiti
Rispetto a una soluzione ready-to-use, le piattaforme programmabili offrono un maggiore controllo sull’esecuzione. È possibile definire sequenze obbligatorie, introdurre controlli, gestire errori, registrare gli eventi e ricostruire ciò che è accaduto durante ogni esecuzione.
Logging, audit e osservabilità diventano particolarmente importanti quando un’automazione viene utilizzata con frequenza o interviene su processi aziendali.
In generale, queste piattaforme possono anche essere installate su infrastrutture controllate dall’organizzazione. Questo non garantisce automaticamente la conformità normativa, ma può facilitare la progettazione di misure relative a privacy, gestione dei dati e governance.
Gli svantaggi riguardano soprattutto il setup e la manutenzione. Il workflow deve essere progettato, testato e collegato ai sistemi necessari, eventuali modifiche alle applicazioni integrate possono richiedere aggiornamenti.
La curva di apprendimento è quindi più alta rispetto a quella degli agenti pronti all’uso, anche se non è sempre necessario disporre di competenze avanzate di sviluppo software.
Soluzioni full custom: controllo e personalizzazione end-to-end
Le Soluzioni Agentiche full custom adottano un approccio code-first. Il sistema viene sviluppato attraverso linguaggi di programmazione, librerie e framework dedicati all’orchestrazione di agenti e modelli AI. Questo approccio richiede competenze specialistiche, ma permette di controllare in modo più approfondito il comportamento della soluzione.
Che cosa cambia con un approccio code-first
In una soluzione personalizzata è possibile definire la struttura complessiva del sistema: agenti, strumenti, memoria, policy di sicurezza, logiche di selezione dei modelli, modalità di gestione degli errori e sistemi di monitoraggio.
Si può, ad esempio, configurare l’utilizzo di modelli differenti in funzione del task. Un’attività semplice può essere affidata a un modello meno costoso, mentre un passaggio più complesso può richiedere capacità superiori. È possibile anche progettare meccanismi di fallback, controlli personalizzati, regole di validazione e modalità specifiche di intervento umano.
La personalizzazione riguarda quindi sia il risultato finale sia il modo in cui il sistema lo raggiunge.
Quando il custom diventa rilevante
Lo sviluppo full custom è generalmente indicato quando il processo presenta elevata complessità, richiede integrazioni profonde o deve soddisfare requisiti che una piattaforma standard non riesce a coprire.
Può essere rilevante anche in presenza di esigenze enterprise: continuità operativa, performance, scalabilità, gestione degli accessi, osservabilità avanzata e controllo dell’infrastruttura.
Un altro elemento è la proprietà della soluzione. In una piattaforma programmabile, il workflow può appartenere all’organizzazione, ma continua a dipendere dalle caratteristiche e dall’evoluzione del prodotto utilizzato. Con uno sviluppo personalizzato è possibile ridurre questa dipendenza, pur restando necessario valutare quella legata ai modelli, ai servizi cloud e alle librerie scelte.
Complessità e costi da considerare
Il maggiore controllo comporta tempi di sviluppo più lunghi, costi iniziali superiori e la necessità di coinvolgere figure tecniche con competenze adeguate.
La soluzione deve inoltre essere rilasciata, monitorata, aggiornata e mantenuta nel tempo.
Il full custom non è quindi il punto di partenza naturale per ogni progetto, diventa una scelta coerente quando la personalizzazione richiesta produce un vantaggio reale rispetto alla complessità introdotta.
Dal singolo agente ai sistemi multiagente
Una Soluzione Agentica non deve necessariamente essere composta da un solo agente. Nei sistemi multiagente, più componenti collaborano sullo stesso processo: un agente può verificare la presenza di dati personali, un altro controllare che la richiesta rientri nell’ambito consentito, altri ancora possono elaborare lo stesso contenuto attraverso modelli differenti. Un ulteriore agente può invece confrontare i risultati e produrre una sintesi o una valutazione finale.
Questa architettura è utile quando è necessario ridurre la variabilità, introdurre controlli o distribuire un’attività complessa tra ruoli specializzati.
Non elimina però la necessità di supervisione. Nei processi in cui l’errore può avere conseguenze operative, economiche o normative, è opportuno individuare con attenzione i punti in cui mantenere una verifica umana.
La logica multiagente ha senso quando risponde a un’esigenza del processo. Utilizzare più agenti senza una chiara funzione può aumentare costi e complessità senza migliorare il risultato.
Ready-to-use, programmable o full custom: come scegliere
La scelta può partire da alcune domande operative rispetto al task da eseguire:
- È occasionale oppure si ripete regolarmente?
- Può essere descritto in modo completo con un prompt?
- Deve partire automaticamente quando si verifica un evento?
- Quali sistemi e dati deve utilizzare?
È inoltre utile valutare quanto siano importanti la ripetibilità del risultato, la possibilità di ricostruire le esecuzioni e la presenza di controlli obbligatori.
Anche la criticità del processo incide sulla decisione. Un’attività esplorativa ha requisiti diversi rispetto a un’automazione che aggiorna un gestionale, elabora dati sensibili o contribuisce a una decisione aziendale.
Un percorso progressivo per introdurre le Soluzioni Agentiche
Non tutte le aziende devono partire da una soluzione personalizzata, in molti casi è utile procedere per gradi: esplorare il caso d’uso con uno strumento ready-to-use, verificare la qualità degli output, progettare un primo workflow e valutare successivamente se sia necessario uno sviluppo più strutturato.
Questo percorso permette di distinguere tra attività che funzionano bene con strumenti generalisti e processi che richiedono integrazioni, controlli e livelli di servizio più elevati.
La progressione non deve però essere automatica, un proof of concept costruito su una piattaforma non è necessariamente destinato a diventare una soluzione full custom.
La decisione dipende dai risultati ottenuti, dal volume di utilizzo, dai rischi associati al processo e dal valore generato.
La governance resta un elemento trasversale. Anche una sperimentazione iniziale dovrebbe chiarire quali dati possono essere utilizzati, chi verifica gli output e quali attività non devono essere delegate senza supervisione.
FAQ
Che differenza c’è tra una chat AI e un agente AI?
Una chat produce principalmente una risposta a partire da un prompt. Un agente può invece pianificare più passaggi, utilizzare strumenti ed eseguire azioni per raggiungere un obiettivo.
Quando conviene utilizzare un agente ready-to-use?
È generalmente indicato per attività occasionali, sperimentazioni e task che possono essere descritti in modo chiaro tramite prompt, senza integrazioni aziendali specifiche.
Che cosa significa agente AI programmabile?
È un agente inserito in un workflow configurabile, spesso attraverso piattaforme low-code o no-code. Il flusso stabilisce trigger, passaggi, controlli e integrazioni con altri sistemi.
Le piattaforme low-code possono supportare requisiti di privacy e governance?
Possono facilitare l’introduzione di controlli, logging, separazione dei dati e installazioni su infrastrutture gestite. La conformità deve però essere valutata sul singolo progetto e non deriva automaticamente dalla piattaforma scelta.
Quando è opportuno sviluppare una Soluzione Agentica full custom?
Quando il processo richiede integrazioni profonde, logiche proprietarie, controllo elevato, requisiti enterprise o funzionalità che non possono essere gestite in modo adeguato attraverso soluzioni standard.
È possibile iniziare con un proof of concept e passare a una soluzione più strutturata?
Sì. Un proof of concept può aiutare a verificare la fattibilità e la qualità dei risultati. Il passaggio successivo deve però essere progettato considerando integrazioni, sicurezza, manutenzione, costi e governance.
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