Dagli assistenti che rispondono alle domande ai sistemi capaci di eseguire intere procedure aziendali. La nuova frontiera dell’AI promette di intervenire su documenti, applicazioni e processi operativi. Ma apre questioni decisive sulla sicurezza dei dati, sulle responsabilità e sull’organizzazione del lavoro.
Per anni l’intelligenza artificiale generativa ha lavorato soprattutto dentro una finestra di conversazione. Un utente formulava una richiesta, il sistema produceva una risposta: un testo, una sintesi, una traduzione, qualche riga di codice. Il passaggio successivo è già cominciato. L’AI può ricevere un obiettivo, individuare le operazioni necessarie per raggiungerlo e intervenire direttamente sugli strumenti digitali utilizzati dalle persone.
È il cambiamento su cui Google sta concentrando una parte della propria strategia per il mercato aziendale. Con l’evoluzione dell’ecosistema Gemini e delle piattaforme dedicate agli agenti intelligenti, il gruppo americano punta a trasformare l’assistente virtuale in un soggetto operativo, capace di attraversare applicazioni differenti e completare attività che oggi richiedono l’intervento di più dipendenti.
Il principio è relativamente semplice. Invece di chiedere all’intelligenza artificiale di scrivere una relazione, un responsabile commerciale potrebbe incaricarla di raccogliere i dati delle vendite, confrontarli con quelli del trimestre precedente, individuare gli scostamenti, preparare un documento e predisporre una comunicazione per il gruppo di lavoro. Il sistema dovrebbe utilizzare gli strumenti autorizzati, verificare i passaggi intermedi e richiedere un intervento umano quando incontra una decisione che supera i limiti del proprio mandato.
La differenza rispetto ai chatbot tradizionali riguarda quindi la capacità di agire. Un modello linguistico genera contenuti; un agente AI combina quella capacità con accessi a dati, applicazioni e strumenti operativi. Il risultato è un software che può partecipare direttamente a un processo produttivo.
Dalla risposta all’azione: come funzionano gli agenti AI
L’architettura di un agente intelligente si basa sull’integrazione tra modelli di intelligenza artificiale, strumenti software e sistemi di autorizzazione. Il modello interpreta l’obiettivo, pianifica una sequenza di operazioni e utilizza le applicazioni disponibili per portarla a termine.
Un agente collegato alla posta elettronica, al calendario e a un archivio documentale può, per esempio, individuare una richiesta ricevuta da un cliente, recuperare le informazioni necessarie, predisporre una risposta e proporre un appuntamento. Se dispone anche dell’accesso a un sistema gestionale, può verificare lo stato di un ordine o aggiornare una pratica.
Il valore economico nasce dalla possibilità di collegare attività che normalmente rimangono separate.
Nelle aziende, infatti, una parte considerevole del lavoro amministrativo consiste nel trasferire informazioni tra piattaforme differenti. I dati vengono estratti da un gestionale, inseriti in un foglio elettronico, trasformati in un documento e successivamente inviati attraverso un sistema di comunicazione. Ogni passaggio richiede tempo e introduce la possibilità di errori.
Gli agenti promettono di ridurre questo lavoro di raccordo. Ma la loro efficacia dipende da un elemento spesso trascurato nel dibattito pubblico: la qualità delle informazioni disponibili.
Un sistema che accede a database incompleti, documenti non aggiornati o archivi organizzati in modo incoerente può produrre risultati formalmente convincenti ma sostanzialmente sbagliati. L’autonomia operativa amplifica quindi i vantaggi di una buona gestione dei dati e, allo stesso tempo, rende più costose le debolezze organizzative.
Google e la competizione per il controllo dei processi aziendali
Per Google, lo sviluppo degli agenti intelligenti rappresenta un passaggio industriale rilevante. Il gruppo possiede già una presenza consolidata nelle infrastrutture cloud, nella produttività digitale e nell’intelligenza artificiale generativa. Integrare queste componenti significa proporsi come piattaforma sulla quale le imprese possono costruire nuovi processi operativi.
Google Workspace costituisce un ambiente particolarmente adatto a questa strategia. Documenti, fogli elettronici, posta, calendari e videoconferenze sono già collegati tra loro e utilizzati quotidianamente da organizzazioni di dimensioni differenti.
La possibilità di far interagire gli agenti anche con strumenti esterni amplia il campo di applicazione. Le aziende, del resto, raramente utilizzano un solo fornitore tecnologico. Un reparto può lavorare con Google Workspace, un altro con Microsoft 365, mentre le comunicazioni interne passano attraverso Slack e i dati commerciali vengono conservati in Salesforce o in piattaforme gestionali proprietarie.
Il problema da risolvere è l’interoperabilità.
Un agente realmente utile deve poter attraversare questi ambienti senza compromettere la sicurezza delle informazioni e senza perdere il controllo delle autorizzazioni. È una sfida tecnica, ma anche commerciale: il fornitore capace di diventare il punto di coordinamento dei processi aziendali acquisisce una posizione privilegiata nei confronti del cliente.
Google si confronta con Microsoft, che integra Copilot nell’ecosistema Office e nei servizi aziendali, con Salesforce, impegnata nello sviluppo di agenti per le relazioni con i clienti, e con gli altri produttori di modelli linguistici che stanno costruendo strumenti per l’esecuzione di attività complesse.
La competizione si sta quindi spostando dalle prestazioni dei singoli modelli alla loro capacità di produrre risultati verificabili nell’attività quotidiana delle imprese.
Il collega digitale entra nell’organigramma
Una delle prospettive più interessanti riguarda gli agenti configurati per svolgere funzioni ricorrenti all’interno di un’organizzazione.
Un’impresa potrebbe predisporre un agente dedicato alla gestione delle richieste dei fornitori, uno per il controllo preliminare dei contratti e un altro per l’elaborazione dei report finanziari. Ciascuno opererebbe entro autorizzazioni definite, utilizzando soltanto le informazioni necessarie.
Il concetto di coworker agent, il collaboratore digitale, nasce da questa impostazione. L’agente viene associato a una funzione, riceve istruzioni e può interagire con persone e sistemi informatici.
L’analogia con un dipendente, tuttavia, presenta limiti precisi. Un sistema AI non possiede la comprensione del contesto, la responsabilità professionale e la capacità di giudizio di una persona. Può riconoscere schemi, elaborare informazioni e utilizzare strumenti, ma rimane esposto a errori di interpretazione, risposte inesatte e comportamenti non previsti.
Per questo la progettazione di un agente richiede regole chiare. Occorre stabilire quali documenti possa consultare, quali informazioni possa modificare, quali comunicazioni sia autorizzato a inviare e quali decisioni debbano essere confermate da un responsabile umano.
La questione diventa particolarmente delicata quando il software opera su sistemi che producono effetti esterni. Preparare una bozza di contratto è diverso dall’approvarla. Analizzare una richiesta di rimborso non equivale ad autorizzare un pagamento. Individuare un possibile candidato per un’assunzione non significa poter decidere autonomamente chi escludere da una selezione.
L’automazione può accelerare ciascuna di queste procedure. La responsabilità delle conseguenze rimane però in capo all’organizzazione che utilizza il sistema.
La sicurezza informatica cambia dimensione
L’ingresso degli agenti nei processi aziendali introduce una nuova categoria di rischi.
Un chatbot che fornisce una risposta errata può indurre l’utente a prendere una decisione sbagliata. Un agente dotato di accesso a strumenti operativi può invece compiere direttamente un’azione indesiderata: modificare un documento, trasferire informazioni riservate, cancellare dati o inviare comunicazioni non autorizzate.
Tra le minacce più studiate figura la prompt injection, una tecnica attraverso la quale istruzioni malevole vengono inserite in contenuti che il sistema deve leggere. Un documento, una pagina web o un messaggio possono contenere indicazioni costruite per indurre l’agente a ignorare le regole originarie e compiere operazioni differenti da quelle richieste.
Il rischio cresce quando il sistema dispone di autorizzazioni molto ampie.
Le imprese dovranno quindi applicare agli agenti principi già utilizzati nella cybersecurity, a partire dal privilegio minimo: ogni software deve accedere soltanto alle risorse strettamente necessarie. Diventano altrettanto importanti la registrazione delle operazioni, la separazione delle funzioni e la possibilità di interrompere immediatamente un processo.
Un altro problema riguarda la tracciabilità. Quando una procedura viene eseguita attraverso più applicazioni, l’organizzazione deve poter ricostruire quali informazioni siano state utilizzate, quali decisioni intermedie siano state prese e quali operazioni abbiano prodotto il risultato finale.
Senza questa capacità, individuare l’origine di un errore può diventare estremamente difficile.
