IA agentica, perché molte grandi imprese non superano la fase pilota

L’IA agentica è uscita dalla fase delle sole idee in molte grandi aziende, ma la sua adozione estesa all’intera organizzazione resta poco comune. Il sondaggio UiPath ha coinvolto 590 dirigenti C-level e professionisti IT di aziende private con ricavi annui di almeno 1 miliardo di dollari, negli Stati Uniti, Regno Unito, Francia, Germania, India e Singapore. Il punto centrale è che creare un singolo agente non è la parte più difficile: lo è far funzionare processi connessi, controllabili e affidabili in un’impresa complessa. 34

L’adozione c’è, ma la maturità è ancora bassa

Solo il 31% degli intervistati dichiara che l’IA è pienamente integrata nelle attività aziendali. Un ulteriore 35% ne limita l’uso a team specifici, mentre l’11% è ancora a una sperimentazione circoscritta. 37

È il classico divario tra progetto pilota e messa in produzione. Un reparto può dimostrare l’utilità di un agente in un caso d’uso ben delimitato; estenderlo richiede però collegamenti affidabili con dati aziendali, applicazioni gestionali, procedure consolidate e persone che gestiscano le eccezioni.

I tre freni alla scalabilità

I partecipanti hanno indicato tre ostacoli principali nell’ottimizzazione delle implementazioni di IA agentica:

• qualità e disponibilità dei dati: 38%;
• integrazione con flussi di lavoro e sistemi esistenti: 37%;
• governance e conformità: 33%. 14

Sono problemi operativi e architetturali, non semplicemente limiti del modello di IA. Per operare in produzione, un flusso automatizzato ha bisogno di dati attendibili, autorizzazioni, connessioni tra sistemi, responsabilità chiare e procedure per i casi che non possono essere risolti automaticamente.

Nelle aziende con applicazioni legacy e processi che attraversano più funzioni, l’integrazione diventa particolarmente decisiva. Un agente efficace in una sola applicazione o in un team non è automaticamente adatto a un processo end-to-end fatto di più sistemi, passaggi di consegna e approvazioni.

Il ruolo dell’orchestrazione aziendale

UiPath definisce la business orchestration, o orchestrazione aziendale, come il livello che connette dati, sistemi, flussi di lavoro, persone e agenti di IA. In pratica, serve a coordinare un processo dall’inizio alla fine: assegnare le attività all’automazione, all’agente o alla persona più adatta; monitorarne l’avanzamento; applicare i controlli; e indirizzare a un operatore i casi che richiedono valutazione umana. 4

Solo il 29% dei rispondenti afferma di aver integrato completamente l’orchestrazione in tutta l’organizzazione. Tra queste imprese, l’89% dice che le proprie implementazioni di IA agentica hanno soddisfatto o superato le aspettative di ritorno sull’investimento (ROI). 315

Il risultato è rilevante, ma non dimostra che l’orchestrazione, da sola, causi rendimenti maggiori. Si tratta infatti di un sondaggio autofinanziato dal fornitore e basato sulle dichiarazioni dei partecipanti: le aziende che riescono a incorporare l’orchestrazione potrebbero già disporre di dati migliori, processi più disciplinati, maggiori capacità di integrazione e un sostegno più forte del management. 15

Flussi di lavoro ibridi: un’area di crescita

Il sondaggio segnala anche opportunità negli impieghi in cui convivono attività prevedibili e attività dinamiche. UiPath definisce i flussi di lavoro ibridi come una combinazione di processi statici e ripetibili con processi dinamici, dipendenti dal contesto; il 52% dei responsabili intervistati ha riferito di trovarli nelle attività quotidiane. 10

In questo modello gli agenti possono affiancare, più che sostituire, l’automazione deterministica. Le regole gestiscono passaggi strutturati e ripetibili; gli agenti possono aiutare quando entrano in gioco informazioni non strutturate, contesti che cambiano o decisioni che richiedono giudizio. Anche qui, però, la crescita dipende dalla progettazione del flusso e dai relativi controlli.

I benefici operativi più ricercati

Tra i vantaggi attribuiti all’orchestrazione, gli intervistati citano soprattutto:

• liberare il personale per attività a maggior valore aggiunto (51%);
• aumentare l’integrazione tra applicazioni (47%);
• migliorare la supervisione dei flussi di lavoro (44%). 4

Il messaggio della ricerca è quindi pragmatico: le imprese non cercano solo software più autonomo. Cercano un modo affidabile per coordinare persone, applicazioni, automazione e IA dentro processi che possano essere monitorati e governati.

Cosa significa per chi guida i progetti di IA

Avviare un pilota isolato è relativamente semplice; trasformarlo in una capacità ripetibile su scala aziendale è molto più complesso. Per superare la fase pilota non basta scegliere un modello o distribuire un agente autonomo. Servono basi solide per l’affidabilità dei dati, l’interoperabilità tra applicazioni, la proprietà dei processi, la governance, il monitoraggio e l’escalation verso persone competenti.

Per i responsabili aziendali, la domanda utile non è quindi soltanto dove può aiutare un agente?, ma anche come opererà quell’agente, in modo sicuro e misurabile, nell’intero flusso di lavoro? Le organizzazioni che risolvono questo problema di coordinamento sono meglio posizionate per trasformare esperimenti promettenti nei singoli reparti in capacità operative trasversali. 4