IA agentica: molti progetti aziendali superano il test, ma non arrivano alla scala

Il problema non è più dimostrare che un agente di IA possa svolgere un singolo compito. Per molte grandi aziende, la difficoltà è farlo lavorare in modo affidabile, controllato e misurabile nei processi quotidiani.

È quanto emerge da un’indagine UiPath pubblicata nel settembre 2026, condotta su circa 600 dirigenti C-level e professionisti IT di aziende con ricavi annui di almeno 1 miliardo di dollari. Secondo la società, molte organizzazioni hanno raggiunto una prima prova di concetto (proof of concept, o PoC) per l’IA agentica, ma restano bloccate nella fase pilota quando devono estendere l’uso degli agenti all’intera impresa e ottenere un ritorno sull’investimento (ROI) ripetibile. UiPath definisce questa situazione una sorta di «purgatorio dei progetti pilota». 418

Il sondaggio è promosso dal fornitore e si basa su dichiarazioni dei partecipanti: i dati sul ROI descrivono quindi l’esperienza riportata dagli intervistati, non una misurazione indipendente dei risultati. Tuttavia, indicano con chiarezza dove si concentra il divario tra un test riuscito e un’implementazione operativa: dati, integrazione e governance.

L’adozione c’è, ma non è ancora capillare

Tra le organizzazioni intervistate, il 31% ha dichiarato che l’IA è pienamente integrata nelle proprie attività. Un ulteriore 35% ne fa un uso limitato, mentre l’11% si trova ancora nella fase di pilota o sperimentazione. 3

Questi numeri non implicano che tutte le altre imprese abbiano rinunciato all’IA. Segnalano piuttosto che l’integrazione ampia e stabile nelle operazioni aziendali è meno diffusa rispetto alle applicazioni circoscritte. Il punto centrale del report UiPath è che le imprese riescono spesso a validare un primo caso d’uso dell’IA agentica, ma incontrano ostacoli nel replicarlo su scala e nel dimostrarne un ROI significativo. 18

I tre freni alla scalabilità

Alla domanda sulle difficoltà nell’ottimizzare le implementazioni, i partecipanti hanno indicato soprattutto:

• qualità e disponibilità dei dati: 38%;
• integrazione con workflow e sistemi esistenti: 37%;
• governance e conformità normativa: 33%. 18

È la differenza sostanziale tra una dimostrazione e un ambiente di produzione. Un progetto pilota può essere limitato a un’attività, a un piccolo gruppo di utenti e a poche connessioni tra sistemi. Un impiego reale deve invece funzionare tra applicazioni, reparti, procedure di approvazione e controlli che compongono il lavoro ordinario dell’impresa.

Come osserva TechTarget, una demo può provare che un agente sa eseguire un compito in condizioni controllate, ma non dimostra che l’organizzazione abbia risolto i requisiti relativi a dati, sicurezza, progettazione dei workflow, misurazione del valore e modello operativo necessari per un utilizzo ripetibile su scala aziendale. 21

Perché l’orchestrazione è al centro della discussione

UiPath usa il termine orchestrazione aziendale (business orchestration) per indicare un livello di coordinamento che collega persone, applicazioni, dati, automazioni e agenti di IA coinvolti in un processo. L’obiettivo è trasformare elementi separati in un flusso gestito dall’inizio alla fine. Nella propria impostazione di prodotto, UiPath include il coordinamento di agenti, robot software, persone, applicazioni e dati nei processi d’impresa. 14

In concreto, l’orchestrazione serve a stabilire quale sia il passaggio successivo di un workflow, quale sistema o operatore debba gestirlo, quando sia necessaria una revisione umana e come il processo venga monitorato e governato. Diventa particolarmente rilevante quando le azioni degli agenti interagiscono con software già in uso e con iter autorizzativi esistenti.

Solo il 29% degli intervistati ha dichiarato di avere l’orchestrazione pienamente integrata nei propri workflow. All’interno di questo gruppo, l’89% ha affermato che le implementazioni di IA agentica hanno soddisfatto o superato le aspettative di ROI. 5

Si tratta di una correlazione rilevante nel campione, non della prova che l’orchestrazione causi di per sé un determinato ritorno economico. Le aziende più mature sotto questo profilo potrebbero anche disporre di dati migliori, selezionare più efficacemente i casi d’uso o avere pratiche operative più consolidate. La conclusione più prudente è che l’orchestrazione sembra far parte delle capacità organizzative associate al successo riportato dai partecipanti.

Workflow ibridi sotto i riflettori

Nei successivi 12 mesi, il 36% degli intervistati prevede che gli agenti avranno un ruolo significativo nei workflow aziendali. 2

L’area di maggiore interesse è quella dei workflow ibridi, indicata dal 52% dei rispondenti. Sono processi che uniscono passaggi statici e ripetibili ad attività dinamiche, dipendenti dal contesto. 212

È un dato importante perché i processi più rilevanti raramente sono del tutto automatizzabili o del tutto manuali. Possono comprendere transazioni strutturate, documenti, eccezioni, valutazioni discrezionali e approvazioni. L’IA agentica può contribuire a queste attività, ma per scalarla occorre coordinare tali modalità di lavoro diverse, anziché trattare l’agente come un’interfaccia isolata.

Dal PoC a una capacità aziendale vera e propria

La lezione del sondaggio è che la preparazione di un’azienda non va valutata solo chiedendosi se un agente riesca a completare un’attività di prova. La domanda più impegnativa è se quell’abilità possa essere distribuita in modo coerente nelle operazioni reali.

Un approccio orientato alla produzione deve affrontare almeno cinque aspetti:

1. Dati affidabili e utilizzabili. Gli agenti devono accedere alle informazioni necessarie, con qualità e disponibilità adeguate al compito.
2. Integrazione con workflow e sistemi. L’agente deve lavorare dentro le applicazioni, i passaggi di processo e i passaggi di consegne esistenti, non parallelamente a essi.
3. Governance e responsabilità. Quando l’IA partecipa al lavoro operativo, servono controlli, visibilità e responsabilità chiaramente assegnate.
4. Progettazione dei processi ibridi. Il workflow deve combinare, dove opportuno, automazione deterministica, passaggi guidati dall’IA e decisioni umane.
5. Misurazione degli esiti. I team devono poter verificare se il progetto produce un risultato concreto per il business, non soltanto una demo convincente.

I risultati UiPath non indicano che l’IA agentica sia assente dalle grandi imprese. Mostrano piuttosto che la fase più difficile si è spostata dalla sperimentazione alla messa in esercizio. Per uscire dai progetti pilota, la priorità non è aggiungere un altro agente isolato, ma costruire dati, integrazioni, governance e coordinamento necessari per far funzionare gli agenti come componenti responsabili di workflow aziendali end-to-end. 1821