Dall'Automazione "tradizionale" agli Agentic AI: l'evoluzione dell'automazione.
L’automazione dei processi aziendali che oggi tanto conosciamo, in realtà supporta le aziende da tempo. Infatti, già dagli anni ’90, con l’arrivo dei primi sistemi informativi integrati, le aziende hanno iniziato a delegare ai software le attività più ripetitive e standardizzate.
All’epoca, il modello era semplice: input, regole fisse, output prevedibile. Ogni variazione richiedeva modifiche al codice o interventi tecnici complessi.
Per molto tempo questo modello ha rappresentato un punto di riferimento. Ma nel frattempo, il contesto è cambiato: i processi aziendali sono diventati più articolati, i sistemi da integrare più numerosi, i dati sempre più frammentati e complessi da orchestrare.
Ed è proprio in questa fase che sono nate nuove generazioni di piattaforme, pensate per dare maggiore elasticità e capacità di adattamento all’automazione.
Inoltre, accanto all’automazione dei software aziendali più strutturati e centralizzati, spesso gestita attraverso integrazioni API, è emersa una dimensione più frammentata: quella delle attività svolte manualmente dai singoli dipendenti su applicazioni prive di API e quindi non integrabili in modo diretto.
È in questo contesto che si sono sviluppate le soluzioni RPA (Robotic Process Automation), pensate per colmare proprio questo vuoto operativo, in grado di simulare l’operatività di un utente all’interno di questi tool replicandone i passaggi su interfacce grafiche, come clic, inserimenti, spostamenti o esportazioni.
Nel frattempo, l’approccio no-code e low-code ha segnato un ulteriore grande e importante punto di svolta.
Attraverso piattaforme no code si possono costruire e gestire flussi anche complessi senza scrivere codice, con logiche visive e configurabili.
Oggi le realtà che si occupano di automazione aziendale, come Automyo, hanno reso possibile disegnare automazioni su misura senza dover passare da progetti IT complessi e rigidi.
Non si tratta più solo di “motori di regole”, ma di strumenti accessibili user friendly, customizzabili, in grado di adattarsi alle esigenze di ogni singola azienda. Questa capacità di semplificazione ha permesso a molte organizzazioni di estendere l’automazione a processi sempre più trasversali, pur mantenendo un buon equilibrio tra controllo e flessibilità.
L’ingresso dell’intelligenza artificiale
Negli ultimi anni, l’automazione ha fatto un passo in avanti e lo scenario è mutato ancora una volta, grazie a un’altra tecnologia che ha sconvolto e rivoluzionato i paradigmi professionali: l’intelligenza artificiale.
L’aumento delle capacità di calcolo, insieme alla diffusione di infrastrutture cloud sempre più accessibili, ha reso possibile l’elaborazione di grandi quantità di dati in tempi ridotti. A questo si aggiunto l’avvento di tool pensati per l’utilizzo quotidiano, come Chat GPT, che hanno reso l’IA parte integrante delle attività lavorative di tutti i giorni.
Integrando, quindi, l’intelligenza artificiale nelle piattaforme di automazione , questa si è resa molto più flessibile, espandendo enormemente le sue potenzialità. L’IA consente di riconoscere schemi complessi, generare contenuti automatici, rispondere dinamicamente alle eccezioni.
Ad esempio, è possibile creare chatbot profondamente integrati nei processi aziendali; estrarre automaticamente dati da database, elaborarli e aggiornare il proprio CRM con report sulle vendite e tanto altro ancora.
In questo modo, l’automazione e l’intelligenza artificiale non si sovrappongono, ma si completano, creando un sistema complementare, sempre più adattivo, flessibile e personalizzato.
Dall’AI all’Agentic AI: la nuova frontiera
Questo percorso ci ha portato verso un nuovo salto evolutivo, in cui si sono affermate “nuove” tecnologie: Agentic AI.
Gli Agentic AI rappresentano la nuova evoluzione nell’ambito dell’automazione e dell’intelligenza artificiale.
Si tratta di sistemi progettati per raggiungere obiettivi specifici con supervisione limitata, operando in modo autonomo, senza bisogno di interventi continui da parte dell’uomo.
Si basano su un insieme di modelli di intelligenza artificiale come: LLM ( Large Language Models ), NLP (Natural Language Processing) e motori di automazione avanzati, che permettono loro di comprendere il linguaggio, generare contenuti, prendere decisioni e interagire con l’ambiente in modo dinamico.
Essi operano in quattro fasi a ciclo continuo:
- Percezione: raccolgono i dati dal mondo che li circonda
- Ragionamento: elaborano questi dati per capire cosa sta succedendo
- Azione: decidono cosa fare in base alla propria comprensione
- Apprendimento: migliorano e si adattano nel tempo, imparando dal feedback e dall’esperienza,
Questa autonomia segna una differenza profonda rispetto all’automazione “tradizionale”: i flussi non sono più rigidi, ma adattivi e sensibili al contesto. L’Agentic AI apprende, si adatta e agisce autonomamente per raggiungere l’obiettivo assegnato, con una flessibilità prima impensabile.
Un esempio pratico per capire l’evoluzione
Per vedere come cambia l’approccio all’automazione, proviamo ad applicare i tre livelli — Automazione “tradizionale”, AI e Agentic AI — a un processo semplice, come la produzione di un report vendite.
Automazione “tradizionale”
Il sistema estrae ogni settimana i dati dal gestionale, li inserisce in un file preimpostato (Excel o PDF) e lo invia via email al responsabile commerciale. Il contenuto è statico, aggiornato ma non interpretato.
Automazione + Intelligenza Artificiale
I dati vengono analizzati automaticamente. Se emergono anomalie o variazioni rilevanti, l’IA genera commenti personalizzati e arricchisce il report con sintesi, confronti e visualizzazioni. Il risultato è un documento chiaro, leggibile e orientato all’azione.
Agentic AI
Gli Agentic AI ha come obiettivo la creazione di una reportistica dettagliata. Grazie alla sua capacità di apprendere e adattarsi, è in grado di determinare in autonomia quando generare il report e come ottimizzarne i contenuti sulla base dell’esperienza e delle condizioni esterne. Non si limita a eseguire, ma decide come agire per massimizzare l’utilità del risultato.
Conclusioni
L’automazione ha avuto una notevole evoluzione, soprattutto grazie all’integrazione con tecnologie come AI e Agentic AI. Ciò non significa che l’automazione nel senso più tradizionale del termine sia superata, al contrario,continua a essere lo strumento più efficace per gestire attività semplici, governate da regole fisse e ben definite.
La scelta tra automazione, AI integrata e Agentic AI non è mai legata a mode o trend, ma va sempre basata su un’analisi attenta dei processi aziendali e dei loro bisogni specifici e di una corretta analisi costi/benefici. Solo così è possibile costruire una strategia di automazione realmente efficace, personalizzata e scalabile.
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