Negli ultimi due anni abbiamo assistito a un’accelerazione impressionante nel campo dell’Intelligenza Artificiale generativa. Dai primi modelli linguistici capaci di scrivere testi coerenti, siamo passati a sistemi intelligenti che pianificano, prendono decisioni, integrano fonti di dati, collaborano tra loro e si adattano al contesto.
Oggi, se vogliamo davvero comprendere come costruire applicazioni AI efficaci e sostenibili per il business, dobbiamo andare oltre il fascino del “prompt perfetto”. Dobbiamo imparare a ragionare per architetture, comprendere il concetto di Agentic AI capire come funzionano gli agenti, quali sono i tool a loro disposizione, e soprattutto, come orchestrare il tutto in workflow dinamici e intelligenti.
L’intelligenza distribuita: cos’è un’architettura ad agenti?
Pensate a un team di persone. Ognuna ha un ruolo, un obiettivo, delle competenze. Si confrontano, collaborano, a volte chiedono aiuto, prendono decisioni, delegano. Ora immaginate che questi attori non siano persone, ma agenti AI: entità autonome e intelligenti, ognuna con uno scopo preciso e la capacità di interagire con il mondo (digitale) circostante.
Questa è, in sintesi, l’essenza di un’architettura ad agenti. Non più un modello LLM isolato che risponde a un prompt, ma una rete di agenti capaci di prendere decisioni, richiamare strumenti, passarsi informazioni, aggiornare lo stato di un processo. In alcuni casi, esiste anche un agente “supervisore”, una sorta di regista che tiene le fila della narrazione.
È un cambiamento radicale. E secondo BID Company, che da anni accompagna le imprese italiane nei percorsi di trasformazione AI, è anche il futuro naturale delle applicazioni generative: modulari, adattive, scalabili.
Strumenti a disposizione: i tool
Ovviamente, anche il miglior agente del mondo ha bisogno di strumenti per lavorare. In gergo tecnico li chiamiamo tool. Sono le “mani” dell’intelligenza artificiale: possono essere API esterne, funzioni Python, sistemi di calcolo, database, servizi cloud, modelli di classificazione, strumenti di scraping o generazione di immagini.
A differenza degli agenti, i tool non prendono decisioni. Sono “chiamati in causa” da chi guida il processo. Ma proprio per questo, devono essere estremamente integrabili, affidabili, e ben descritti: in linguaggio naturale o tramite interfacce standard.
Nel paradigma suggerito da BID, i tool diventano componenti plug-and-play: si collegano facilmente al motore AI e si utilizzano secondo logiche che si adattano di volta in volta al compito richiesto. Pensiamo, ad esempio, a un tool che accede agli estratti conto di un cliente, uno che li analizza, e uno che li trasforma in un riepilogo parlato. Il valore emerge solo se il sistema sa quando e come usare ognuno di questi strumenti.
Workflow: il filo rosso dell’intelligenza
Ma cosa tiene tutto insieme? Come si decide chi fa cosa, e in che ordine? La risposta sta nel concetto di workflow.
Il workflow è, a tutti gli effetti, la sceneggiatura del nostro sistema AI. È il processo che stabilisce in che momento viene attivato un agente, quale tool deve essere richiamato, quando entra in gioco l’intervento umano, quali condizioni scatenano un’azione diversa. Può essere predefinito, oppure costruito al volo in base al contesto. Può contenere cicli, condizioni, approvazioni, fallback.
In una visione moderna, che BID sta già abbracciando, il workflow non è più scritto a mano riga per riga, ma costruito in modo compositivo. A partire da un bisogno espresso anche in linguaggio naturale (“Voglio creare un assistente per validare preventivi”), il sistema può assemblare automaticamente il flusso più adatto: scegliendo gli agenti, i tool, i dati e le condizioni operative. Una logica che apre le porte a un futuro davvero no-code, in cui il business potrà progettare AI senza scrivere codice.
Il punto di vista di BID Company: oltre la tecnologia, una strategia
Dalla collaborazione con alcune delle più grandi realtà italiane del mondo bancario e assicurativo, BID Company ha sviluppato una visione chiara su come portare valore reale attraverso l’AI generativa.
La chiave sta nel coniugare potenza e controllo, autonomia e governance. Le architetture ad agenti, così come concepite da BID, sono progettate per essere:
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modulari, per favorire il riuso e la specializzazione;
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tracciabili, per rispondere a requisiti di compliance e explainability;
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dinamiche, capaci di adattarsi a nuovi scenari senza riscrivere tutto;
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integrabili, con i sistemi legacy già presenti in azienda;
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orientate al business, perché costruite a partire da bisogni concreti.
Una strategia che guarda anche al futuro prossimo: piattaforme no-code, orchestrazioni AI-driven, automazione documentale intelligente, generazione di workflow su base semantica.
I framework che stanno cambiando le regole del gioco
Naturalmente, nessuna rivoluzione avviene senza strumenti adatti. Ecco perché stanno emergendo framework sempre più potenti:
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LangChain, che offre una struttura modulare per combinare LLM, tool, memoria e agenti;
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AutoGPT, che spinge l’autonomia al massimo, lasciando che un agente agisca per raggiungere un obiettivo senza istruzioni step-by-step;
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CrewAI, perfetto per orchestrare team di agenti con ruoli distinti;
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ReAct, un approccio elegante che combina ragionamento esplicito, azione e osservazione, ideale per task iterativi e con logica condizionale.
BID li conosce e li applica, spesso anche integrandoli tra loro per creare soluzioni su misura.
Non solo tecnologia: reasoning, explainability, compliance
C’è un altro elemento, però, che fa davvero la differenza: il reasoning. Saper “generare testo” non è più sufficiente. Oggi serve capacità di analisi, deduzione, pianificazione.
I modelli più avanzati – come GPT-4 Turbo, Claude 3 o GPT-o1 – integrano ragionamento step-by-step, supportano contesti ampi, e offrono una maggiore trasparenza nelle decisioni. È ciò che serve quando si parla di decisioni critiche, come validare un credito, valutare un rischio o generare un report conforme alle normative.
BID lo ha capito e lo applica: nei suoi progetti si combinano modelli avanzati, tool di explainability, monitoraggio continuo, e strumenti di governance evoluta.
In conclusione: un nuovo paradigma per l’AI d’impresa
Il futuro dell’AI generativa non è un modello più potente. È un ecosistema intelligente, dove agenti, tool e workflow lavorano insieme, sotto una regia strategica, per risolvere problemi reali.
BID Company ha scelto di guidare questa evoluzione con un approccio pragmatico e visionario. Le architetture ad agenti sono la via maestra per creare soluzioni AI davvero efficaci: personalizzabili, scalabili, governabili.
Se sei un CDO, un manager tech o un innovation lead, è il momento di andare oltre il semplice chatbot. È il momento di costruire copiloti intelligenti, orchestrazioni AI-driven e piattaforme capaci di apprendere insieme all’organizzazione.
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