Pubblicato il: 26 febbraio 2026 / Aggiornato il: 28 febbraio 2026 – Autore: Konrad Wolfenstein
Routine e flussi di lavoro quotidiani: fai da te, automatizzali in modo classico o lasciali fare agli agenti di intelligenza artificiale? – Immagine: Xpert.Digital
L'esecuzione di flussi di lavoro in più fasi è uno degli aspetti chiave, ma ciò che è davvero interessante è il modo in cui lo fanno
Da chatbot a dipendente autonomo: come gli agenti di intelligenza artificiale stanno rivoluzionando il nostro lavoro
Per molto tempo, quando abbiamo pensato all'intelligenza artificiale, abbiamo pensato principalmente a chatbot intelligenti. Facevamo una domanda e l'IA forniva una risposta. Inserivamo un testo e l'IA lo traduceva. Questa interazione era una partita a ping-pong: un input portava a un output diretto. Ma la tecnologia si è evoluta. L'ultimo e forse più importante passo avanti nello sviluppo dell'IA è l'emergere dei cosiddetti agenti IA.
L'esecuzione di flussi di lavoro multifase è una delle capacità principali di questi agenti, ma ciò che è davvero affascinante è il modo in cui lo fanno. Per capire perché gli agenti di intelligenza artificiale stanno rivoluzionando il mondo del lavoro, dobbiamo analizzare ciò che li distingue dai tradizionali programmi informatici.
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La differenza tra automazione e autonomia
Naturalmente, anche i software o gli script tradizionali possono eseguire processi in più fasi. Questo tipo di automazione è spesso chiamato automazione o RPA (Robotic Process Automation). Tuttavia, questo tipo di automazione è rigido e basato su regole.
Se si impartisce a uno script classico il comando: "Esegui il passaggio A, poi il passaggio B, poi il passaggio C", questo eseguirà esattamente questo. In modo rigido, senza guardare né a destra né a sinistra. Se si verifica un errore imprevisto durante il passaggio B, ad esempio perché un sito web ha modificato il suo layout o un file si trova nella posizione sbagliata, il programma si arresta. Genera un messaggio di errore e attende che un essere umano risolva il problema.
Invece, puoi semplicemente assegnare un obiettivo a un agente di intelligenza artificiale. Ad esempio, potresti dire: "Ricerca le attuali tendenze del mercato delle auto elettriche in Germania, confronta i dati di vendita dei tre maggiori produttori e crea un riepilogo con un grafico"
L'agente non riceve istruzioni dettagliate passo dopo passo. Determina autonomamente quali passaggi (flussi di lavoro) sono necessari per raggiungere l'obiettivo. Suddivide il compito più ampio in sotto-attività più piccole e gestibili e le pianifica dinamicamente. Pertanto, agisce in modo orientato agli obiettivi e non secondo regole rigidamente programmate.
Automatizza la ricerca: esegui progetti in background
Questo rappresenta un cambiamento radicale per il nostro lavoro quotidiano. Grazie agli agenti di intelligenza artificiale, possiamo automatizzare completamente ricerche complesse e consentire ai progetti di continuare a funzionare in background con un solo input.
Immagina di essere un analista, un esperto di marketing o un project manager. Finora, condurre un'analisi di mercato completa richiedeva ore trascorse davanti a uno schermo. Dovevi inserire diverse query di ricerca su Google, scorrere innumerevoli articoli, filtrare le informazioni irrilevanti, raccogliere dati in un foglio di calcolo Excel, analizzarli e infine compilare il tutto in una presentazione. Questo processo richiede molto tempo, è monotono e impegna risorse preziose.
Con un agente AI, questo processo cambia radicalmente. Impartisci il comando di partenza, formuli il tuo obiettivo in modo chiaro e preciso, e poi ti rilassi. L'agente prende il controllo. Mentre tu ti occupi di altre attività più importanti, partecipi a una riunione o addirittura ti ritiri dal lavoro, l'agente continua a lavorare instancabilmente in background.
Esegue le ricerche necessarie, legge centinaia di pagine, confronta le fonti, filtra ciò che è importante da ciò che non lo è, estrae i dati rilevanti e li prepara. Non devi più controllare o avviare ogni singolo passaggio. Quando apri il tuo portatile la mattina dopo, il risultato finale e strutturato ti aspetta. L'agente ha trasformato quello che prima era un compito noioso, che richiedeva ore, in un processo che richiedeva solo un minuto per effettuare l'ordine.
Strumenti esterni: l'agente accede al mondo
Come è tecnicamente possibile? Un fattore cruciale è che gli agenti di intelligenza artificiale non sono limitati alle conoscenze acquisite internamente. Un modello linguistico come ChatGPT (nelle sue prime versioni) conosceva solo ciò per cui era stato addestrato fino a una data limite specifica. Non poteva consultare le previsioni del tempo o l'attuale prezzo delle azioni in tempo reale su Internet.
Tuttavia, i moderni agenti di intelligenza artificiale possono utilizzare strumenti esterni nei loro flussi di lavoro multifase. Possono:
- Cerca su Internet e recupera dati in tempo reale.
- Utilizzare una calcolatrice per risolvere equazioni matematiche complesse senza errori.
- Scrivere ed eseguire codice direttamente, ad esempio per analizzare dati o generare grafici.
- Accedi ai database aziendali interni o alle API.
- Invia email in modo indipendente o inserisci appuntamenti in un calendario.
Questa capacità di utilizzare gli strumenti è ciò che trasforma davvero l'agente in un dipendente digitale. Non è più confinato nella sua casella di testo, ma può interagire con il mondo digitale.
La magia del principio ReAct: pensare e agire
Questa è forse la più grande magia degli agenti. Spesso operano secondo il cosiddetto principio di ReAct, un neologismo che combina "reason" (pensiero/ragionamento) e "act" (agire). Questo processo imita straordinariamente bene la risoluzione dei problemi umana.
Facciamo un esempio concreto: il tuo agente è stato incaricato di scoprire le quote di mercato dei produttori di auto elettriche per il trimestre in corso.
- Pianificazione: l'agente decide il primo passo.
- Azione: Utilizza il suo strumento di ricerca e cerca su Internet "Quote di mercato delle auto elettriche in Germania nel primo trimestre dell'anno in corso".
- Osserva: legge i risultati della ricerca che ha trovato.
- Ragionamento: Analizza le informazioni e conclude: "Il risultato contiene numeri, ma l'articolo è vecchio di tre anni. Questa fonte è obsoleta e non mi aiuta a raggiungere il mio obiettivo"
Ora la differenza principale rispetto alla semplice automazione diventa evidente. Invece di ignorare semplicemente l'errore, generare un risultato errato o interrompere l'operazione con un messaggio di errore, l'agente adatta il suo flusso di lavoro multifase, riflettendo sul proprio risultato intermedio.
Pensa tra sé e sé: "Devo formulare la mia query di ricerca in modo più specifico". Riprova (Act) con una nuova query, magari specificatamente sul sito web dell'Autorità Federale dei Trasporti a Motore. Valuta i nuovi risultati (Reason) e continua a lavorare solo quando ha trovato le informazioni corrette e aggiornate. Sta quindi effettuando un autocontrollo.
La memoria dell'agente
Mentre l'agente affronta questo complesso processo in più fasi – che a volte può comprendere decine o centinaia di passaggi intermedi – ricorda l'intero contesto fino a quel momento. Non perde mai il filo.
Quando raggiunge il passo 15 e deve disegnare il diagramma, ricorda ancora esattamente perché ha scartato una particolare fonte di dati nel passo 2 e ne ha selezionata un'altra nel passo 5. Ha l'intero processo memorizzato e può usare questa conoscenza per prendere le decisioni finali e produrre un risultato complessivo coerente.
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L'intelligenza artificiale come fattore di svolta per le previsioni sulla forza lavoro: il capitolo sull'intelligenza artificiale mostra che l'intelligenza artificiale generativa potrebbe far risparmiare circa 3,9 miliardi di ore lavorative entro il 2030, colmando oltre il 90% del divario demografico di 4,2 miliardi di ore. Le attuali previsioni sulla domanda di manodopera qualificata sono considerate potenzialmente obsolete perché non tengono conto dell'effetto dell'intelligenza artificiale sulla produttività.
La nuova era del lavoro
Il fatto che gli agenti di intelligenza artificiale possano gestire flussi di lavoro in più fasi è ciò che li rende così incredibilmente utili nella vita di tutti i giorni. Ci liberano dal lavoro noioso e ci restituiscono tempo.
Ma ciò che li rende così tecnologicamente interessanti e rivoluzionari è la loro capacità di pianificare ed eseguire autonomamente questi flussi di lavoro, di adattarsi in modo flessibile agli errori e di trovare gli strumenti esterni appropriati. Agiscono in modo orientato agli obiettivi piuttosto che basato su regole. Chiunque sappia come definire un obiettivo chiaro per un agente di intelligenza artificiale può portare avanti interi progetti in background, concentrandosi su strategia e creatività. La transizione da un semplice sistema di assistenza a una forza lavoro autonoma è appena iniziata.
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