Interview] Kyndryl svela l’IA agentica: la rivoluzione imminente dell’intelligenza artificiale

Nonostante l’intelligenza artificiale sia oggi onnipresente nei dibattiti tecnologici, poche organizzazioni riescono ancora a integrarla pienamente nei loro processi aziendali. La maggior parte delle imprese, nonostante investimenti in forte crescita, rimane nella fase delle sperimentazioni o dei progetti pilota. È in questo contesto che Kyndryl, attore principale nei servizi tecnologici, svela un progresso fondamentale con l’IA agentica, un’evoluzione significativa verso un’intelligenza autonoma capace di agire e non più solo di rispondere. Questa innovazione promette di rivoluzionare i modi di lavoro, la produttività e l’impegno, introducendo agenti capaci di realizzare catene di azioni complete con un’autonomia inedita. Habib Messaoudi, Vice President Cloud, Applications, Data & AI presso Kyndryl Francia, condivide in questa intervista esclusiva la sua analisi degli attuali blocchi al dispiegamento su larga scala dell’IA, delle trasformazioni future dei mestieri e di come l’IA agentica apra una nuova era per le imprese.

Gli ostacoli persistenti alla scalabilità dei progetti di intelligenza artificiale

Da diversi anni, il panorama tecnologico è segnato da una moltiplicazione delle iniziative intorno all’intelligenza artificiale. Eppure, nonostante un interesse crescente e investimenti in aumento di circa il 33% su base annua secondo il Kyndryl Readiness Report 2025, la transizione dal pilotaggio all’integrazione operativa rimane una sfida importante. Quasi il 62% delle organizzazioni continua a esplorare questa tecnologia senza riuscire a implementare in modo duraturo applicazioni su larga scala.

Questa dicotomia mette in luce profondi squilibri strutturali. Ad esempio, sebbene il 90% dei dirigenti riconosca che i loro strumenti innovativi favoriscano la creatività, una maggioranza sottolinea che la loro infrastruttura tecnologica fatica a tenere il passo. In Francia, il 57% dei decisori considera che i loro sistemi legacy rappresentino più un ostacolo che un supporto all’innovazione.

Il primo ostacolo citato risiede spesso nella complessità delle infrastrutture: sistemi obsoleti, architetture mal progettate o compartimentate e soprattutto una governance frammentata con dispositivi di sicurezza poco integrati. Questo constatazione non è solo un problema tecnico, ma anche umano. Le competenze necessarie rimangono insufficienti e mal allineate con le evoluzioni tecnologiche.

Così, modernizzare solo gli strumenti senza parallelamente formare e coinvolgere i talenti crea un’illusione di vantaggio, mentre le capacità umane e professionali per sfruttare pienamente l’intelligenza artificiale restano ancora gravemente carenti. L’IA rimane confinata a dimostrazioni sperimentali, incapaci di generare un vero impatto nel cuore dei processi aziendali.

Questa situazione è illustrata da molti casi in cui un progetto ambizioso si conclude in una semplice prova di concetto per mancanza di accompagnamento trasversale delle squadre, mentre la tecnologia avrebbe il potenziale di trasformare duramente l’azienda. È proprio in questo contesto che entra in gioco l’IA agentica, presentando una soluzione innovativa per superare questa soglia e riconciliare le capacità tecniche con l’adozione organizzativa.

Definire chiaramente l’IA agentica: un’intelligenza attiva e autonoma

Al cuore di questa rivoluzione tecnologica si trova l’IA agentica, un concetto che supera le capacità tradizionali dell’intelligenza artificiale. A differenza delle IA generative, che si limitano a produrre contenuti o risposte puntuali in base a richieste umane, l’IA agentica svolge un ruolo proattivo, capace di pianificare, decidere e realizzare serie di azioni senza intervento continuo.

Per comprendere meglio questo progresso, è utile distinguere tre grandi categorie di intelligenza artificiale:

• IA tradizionale: analizza e predice a partire dai dati, facilitando la presa di decisioni da parte degli umani.
• IA generativa: crea contenuti in risposta a una richiesta specifica, come testi, immagini o suoni.
• IA agentica: agisce in modo autonomo interagendo direttamente con i sistemi, orchestrando compiti complessi end-to-end.

L’IA agentica incarna dunque un’intelligenza attiva, capace di adattamento contestuale in un quadro di governance e sicurezza rigorosa. Kyndryl, pioniere nella corsa a questa tecnologia, ha implementato il Kyndryl Agentic AI Framework, un sistema progettato per dispiegare efficacemente agenti autonomi nelle infrastrutture esistenti, garantendo allo stesso tempo integrazione, sicurezza e scalabilità.

Questo progresso segna una tappa decisiva nella maturazione dell’IA verso usi professionali concreti, capaci di automatizzare processi interi e apportare un aumento notevole della produttività.

Funzionamento e benefici dell’IA agentica nel lavoro quotidiano

Un agente intelligente, dotato di capacità di apprendimento e adattamento, può ad esempio gestire automaticamente incidenti tecnici, prendere decisioni correttive dopo analisi o pilotare workflow complessi senza mai perdere il controllo di una situazione in evoluzione.

Combinando automazione e intelligenza, questo tipo di IA riduce gli errori umani, accelera i tempi di risposta e libera i collaboratori dalle attività ripetitive. Ad esempio, nel settore finanziario, agenti IA autonomi possono gestire le richieste di credito con un’efficienza senza pari, garantendo contemporaneamente conformità e reattività.

Un altro vantaggio importante è la possibilità di interrogare questi agenti in linguaggio naturale beneficiando di spiegazioni chiare sulle loro decisioni. Questa qualità rafforzata della trasparenza aiuta a instaurare un clima di fiducia che facilita un’adozione più rapida e più ampia.

Trasformazioni profonde dei mestieri e competenze legate all’ascesa dell’IA agentica

L’arrivo dell’IA agentica promette di rivoluzionare duramente i ruoli e le responsabilità all’interno delle organizzazioni. Secondo gli indicatori rilevati dal Kyndryl Readiness Report 2025, quasi il 90% dei decisori prevede una riorganizzazione importante dei propri team.

Tuttavia, non si tratta di una sostituzione ma piuttosto di un arricchimento reciproco. Gli agenti IA si occupano delle operazioni a basso valore aggiunto, permettendo ai collaboratori di concentrarsi su compiti strategici come la gestione, la creatività o il coordinamento di interazioni complesse. Questa convivenza segna l’avvento di una forza lavoro ibrida in cui umani e agenti autonomi collaborano efficacemente.

Per riuscire in questa transizione, la formazione e l’accompagnamento dei team sono indispensabili per sviluppare le competenze adatte a questi nuovi ambienti. L’apprendimento continuo, la padronanza degli strumenti IA e la comprensione dei meccanismi di governance diventano pilastri per massimizzare il valore generato.

Un esempio concreto riguarda i mestieri del supporto informatico. Gli agenti IA autonomi possono gestire automaticamente gli incidenti secondo protocolli, mentre i tecnici possono approfondire diagnosi complesse o migliorare i processi. Questo cambiamento di paradigma genera un aumento qualitativo delle competenze.

La sfida umana al cuore della rivoluzione dell’IA agentica

La principale sfida non riguarda solo la tecnologia, ma la volontà di adottare nuovi modi di collaborazione e decisione. Un cambiamento culturale è spesso necessario, poiché quasi metà dei dirigenti lamenta ancora una mancanza di agilità nella propria organizzazione, rallentando l’innovazione.

La trasparenza e la fiducia giocano un ruolo fondamentale nell’appropriazione di questi agenti autonomi. Ponendo l’umano al centro del ciclo decisionale, pur sfruttando le forze dell’automazione, le imprese possono co-costruire un futuro in cui l’intelligenza artificiale agentica è un motore d’innovazione duratura.

Rivoluzione dei workflow e delle architetture IT indotta dall’integrazione di agenti IA

L’integrazione efficace di agenti intelligenti nei mestieri richiede una revisione dei processi e delle architetture di sistema. I workflow devono diventare fluidi, evitando così la moltiplicazione di silos che rallenterebbero la sinergia tra differenti servizi o tecnologie.

Inoltre, la robustezza delle architetture è fondamentale. Devono poter assorbire l’aumento di carico inerente al dispiegamento massiccio di agenti IA. Kyndryl punta in particolare su un’infrastruttura resiliente e una governance di tipo « zero trust », garantendo che ogni interazione sia sicura e tracciabile.

I sistemi devono anche favorire l’interoperabilità con le applicazioni aziendali esistenti per garantire un’integrazione nativa. Il Kyndryl Agentic AI Framework si basa quindi su principi di progettazione avanzati per mettere in sicurezza, orchestrare e pilotare agenti in ambienti critici, come i mainframe, dove la continuità operativa è cruciale.

Questo quadro evita anche una duplicazione faticosa degli sviluppi e facilita la rapida scalabilità di più agenti autonomi, generando benefici operativi significativi.

Gli elementi chiave per un dispiegamento riuscito di agenti IA nell’azienda

• Integrazione fluida per evitare i silos e garantire la continuità dei dati.
• Architettura resiliente capace di gestire carichi pesanti e interruzioni eventuali.
• Sicurezza incorporata fin dalla progettazione con strategia zero trust e tracciabilità completa.
• Interoperabilità con i sistemi esistenti e capacità di evoluzioni future.
• Governance trasparente e controlli umani per mantenere fiducia e conformità.

Misure concrete dei guadagni di produttività legati all’IA agentica

I primi dispiegamenti di agenti IA mostrano risultati tangibili, superando il quadro sperimentale. Il Kyndryl Readiness Report 2025 rivela che il 54% delle aziende registra un ritorno sull’investimento positivo, spesso su casi d’uso mirati che combinano efficacia e riduzione dei costi.

Nel settore assicurativo, l’adozione di agenti autonomi consente di ridurre del 40% il tempo necessario per il trattamento dei sinistri, mentre le perdite legate alle frodi diminuiscono tra il 25 e il 30%. Questi dati illustrano un impatto molto concreto, permettendo alle compagnie di migliorare la loro competitività.

Nel settore finanziario, i guadagni sono altrettanto notevoli, con una diminuzione fino al 60% dei tempi di trattamento delle pratiche, una visibilità aumentata al 90% sui rischi e una riduzione del 60% del lavoro manuale. Questi risultati non sono isolati, bensì traducono una tendenza decisa verso un’automazione intelligente su larga scala.

Settore	Incremento di produttività	Miglioramento specifico
Assicurazioni	-40% tempo di gestione sinistri	-25 a -30% perdite legate alle frodi
Finanza	-60% tempo di gestione	+90% visibilità sui rischi
IT / Supporto	-50% intervento umano	Automazione degli incidenti ricorrenti

Questi successi dimostrano che, quando infrastrutture, sicurezza e governance sono correttamente implementate, l’IA agentica può superare la fase sperimentale per produrre effetti misurabili e duraturi.

Le sfide umane e organizzative da superare per riuscire nell’adozione dell’IA agentica

Nonostante questi progressi tecnologici, la Francia mostra un certo ritardo nella preparazione dei team a integrare questa nuova forma d’intelligenza. Solo il 29% dei decisori ritiene che i propri collaboratori padroneggino le capacità necessarie per lavorare con agenti autonomi.

Questa sfida va quindi oltre la mera questione tecnica. Essa si fonda sulla capacità delle organizzazioni di evolvere culturalmente e managerialmente.

Kyndryl identifica tre leve principali per riuscire in questa trasformazione:

1. Approccio ibrido: porre l’umano al centro del ciclo decisionale per garantire trasparenza, controllo e fiducia negli agenti IA.
2. Cambiamento culturale: migliorare l’agilità organizzativa per facilitare l’adozione di nuovi modi di lavoro e accelerare i processi decisionali.
3. Sistemi spiegabili e responsabili: sviluppare IA comprensibili, tracciabili e conformi alle richieste etiche per instaurare una fiducia duratura.

Solo a queste condizioni la rivoluzione propulsa dall’IA agentica potrà dispiegare tutto il suo potenziale su scala industriale, trasformando le aziende in attori agili, innovativi e resilienti.

Prospettive e evoluzioni future dell’intelligenza artificiale agentica

Mentre alcuni analisti come Gartner hanno espresso riserve definendo l’IA agentica un effetto di moda destinato a svanire dopo il 2027, i primi riscontri sul campo suggeriscono invece una maturità rapida e un’adozione crescente.

L’approccio proposto da Kyndryl grazie al suo Agentic AI Framework apre la strada a ambienti ibridi dove uomo e macchina collaborano armoniosamente. Questa simbiosi dovrebbe migliorare non solo la produttività, ma anche la capacità di innovazione delle imprese.

Il futuro immediato dell’IA agentica si orienta inoltre verso una migliore integrazione in settori critici, quali la sanità, l’industria o la difesa, dove il bisogno di autonomia, precisione e sicurezza è primordiale.

Si può anticipare l’emergere di nuovi modelli economici e organizzativi profondi che si baseranno su questa simbiosi tra agenti intelligenti che automatizzano i compiti gravosi e umani che apportano senso, creatività e supervisione.

Questo progresso apre prospettive inedite dove l’IA cessa di essere un mero strumento per diventare davvero un partner nel successo delle organizzazioni.

FAQ sull’IA agentica e i suoi impatti nelle organizzazioni

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Che cos’è l’IA agentica?

L’IA agentica è una forma di intelligenza artificiale capace di prendere decisioni autonome ed eseguire compiti complessi senza intervento umano costante, superando le semplici risposte o la creazione di contenuti.

Come l’IA agentica trasforma i mestieri?

Automatizza le azioni ripetitive e operative, permettendo ai collaboratori di concentrarsi su compiti a più alto valore aggiunto come l’innovazione, la supervisione o la presa di decisione.

Quali sono i principali ostacoli all’adozione dell’IA agentica?

Gli ostacoli maggiori sono legati a infrastrutture obsolete, competenze umane insufficienti e mancanza di agilità organizzativa nei processi decisionali.

Quali benefici concreti le aziende possono aspettarsi?

Secondo i primi riscontri, i guadagni includono una riduzione significativa dei tempi di trattamento, una migliore gestione dei rischi e una diminuzione di errori e frodi, portando a un miglioramento notevole della produttività.

Come preparare i team a lavorare con agenti intelligenti?

È essenziale investire nella formazione continua e favorire un cambiamento culturale che ponga l’umano nel ciclo decisionale, incoraggiando la fiducia nelle tecnologie utilizzate.