L’adozione dell’AI nei processi aziendali sta passando da singoli agenti intelligenti a un nuovo paradigma più potente: l’Agentic AI Process Automation. Ma cosa significa realmente questa evoluzione? E perché le aziende che puntano solo su AI agents isolati rischiano di restare indietro?
L’AI Oggi: Il Limite dei Singoli Chatbot o Agents
Gli AI agents, come i chatbot e gli assistenti virtuali, stanno già trasformando il lavoro. Tuttavia, spesso operano in silos, risolvendo task specifici senza una comprensione profonda dei processi aziendali complessi. Questo porta a:
- Decisioni scollegate dal contesto → Gli AI agents lavorano con dati limitati, senza una visione d'insieme.
- Difficoltà di scalabilità → Integrare più agenti in un unico flusso di lavoro è complesso e inefficiente.
- Mancanza di adattabilità → Senza un sistema di feedback in tempo reale, gli AI agents faticano ad adattarsi ai cambiamenti operativi.
Il risultato? Molte aziende implementano AI agents che, anziché migliorare i processi, creano nuove inefficienze.
L’Agentic AI Process Automation: Il Prossimo Salto Evolutivo
L’Agentic AI Process Automation risolve questi problemi combinando AI agents con process intelligence, creando un ecosistema di automazione intelligente. Non parliamo più di AI che svolge compiti isolati, ma di agenti capaci di collaborare, apprendere e adattarsi dinamicamente all'interno di flussi di lavoro reali.
Ecco cosa cambia con un approccio agentic:
- AI guidata dai processi reali → Non un agente isolato, ma un sistema AI che comprende e ottimizza l’intero flusso di lavoro.
- Decisioni data-driven e contestualizzate → Gli AI agents non lavorano alla cieca, ma utilizzano dati strutturati per prendere decisioni più intelligenti.
- Monitoraggio e ottimizzazione in tempo reale → Grazie alla process intelligence, l’AI si adatta costantemente per migliorare efficienza e compliance.
Process Intelligence: Il Fattore Chiave per il Successo dell’AI
Senza process intelligence, anche l’AI più avanzata rischia di essere inefficace. Strumenti di process Intelligence permettono alle aziende di:
- Comprendere il comportamento dei processi → Identificare inefficienze e colli di bottiglia prima di implementare l’AI.
- Simulare scenari e testare AI agents in ambienti controllati → Evitare errori costosi e ottimizzare le decisioni.
- Monitorare l’AI in tempo reale e correggere deviazioni → Garantire che gli agenti AI siano sempre allineati agli obiettivi aziendali.
Autore: Dario Ambroggi, GN Techonomy
Innovation Manager | Digital Transformation | BPM & ARIS center of excellence | Director