La rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale ha portato con sé una moltitudine di termini che spesso vengono confusi, usati in modo improprio o semplicemente fraintesi. Tra questi, spiccano concetti come AI agent e agentic AI, ovvero l’AI agentica. Sebbene possano sembrare simili, indicano approcci profondamente diversi all’automazione e all’intelligenza. Entrambi sono progettati per agire per conto degli utenti, ma la distinzione risiede nella loro autonomia, adattabilità e ambito operativo. Vediamoli nel dettaglio.

AI agent: automazione task-oriented, orientata ai compiti

Gli AI agent sono sistemi guidati da regole, progettati per eseguire compiti specifici in base a input e obiettivi predefiniti. Operano all’interno di un ambiente controllato, spesso come estensioni di software o flussi di lavoro esistenti. Vanno pensati come assistenti alimentati dall’AI in grado di gestire attività automatizzate, ma comunque limitati da regole e parametri prestabiliti.

Ci riferiamo, ad esempio, a:

• Un chatbot che risponde alle richieste dei clienti basandosi su risposte preimpostate;
• Un sistema di sicurezza basato su AI che segnala comportamenti anomali secondo regole predefinite;
• Uno strumento di automazione di rete che applica patch di sicurezza secondo una programmazione stabilita.

Gli AI agent non si auto migliorano oltre i dati su cui sono stati addestrati e non possono modificare dinamicamente il proprio comportamento al di là della logica codificata. Eccellono in efficienza, ma non hanno la capacità di prendere decisioni al di fuori del loro ambito programmato.

Lori MacVittie, Distinguished Engineer di F5

Agentic AI: autonomia e decisioni adattive

L’agentic AI, ovvero l’AI agentica, porta l’automazione un livello successivo, introducendo autonomia e adattamento contestuali. A differenza degli AI agent, l’agentic AI è progettata per percepire, ragionare e agire in modo indipendente. Non si limita a seguire istruzioni: è in grado di determinare dinamicamente la migliore linea d’azione in base all’ambiente in cui si trova.

Le caratteristiche chiave dell’agentic AI includono:

• Capacità di autoapprendimento, che le permette di migliorare nel tempo;
• Consapevolezza situazionale, che le consente di reagire a condizioni impreviste;
• Comportamento orientato agli obiettivi, quindi la possibilità di ridefinire le proprie azioni per ottimizzare i risultati.

Ad esempio:

• Un’AI per la cybersicurezza che adatta attivamente le regole di sicurezza in tempo reale in base all’evoluzione degli schemi di attacco, invece di seguire regole predefinite;
• Un’AI autonoma per le operazioni IT che rileva inefficienze nelle configurazioni di rete e applica ottimizzazioni senza intervento umano;
• Un sistema di delivery applicativa basato su AI che reindirizza dinamicamente il traffico sulla base di modelli predittivi delle performance.

A differenza degli AI agent tradizionali, l’AI agentica non si limita a reagire: anticipa, si adatta e pianifica strategie. Va oltre l’automazione di base per diventare un’entità dinamica e orientata alla risoluzione dei problemi.

Perché la differenza è importante

Con l’accelerazione dell’adozione dell’automazione guidata dall’AI da parte delle imprese, comprendere la distinzione tra AI agent e agentic AI è fondamentale. Gli AI agent sono perfetti per compiti ripetitivi e basati su regole che richiedono prevedibilità e controllo, mentre l’AI agentica è più adatta ad ambienti che richiedono adattabilità, resilienza e decisioni autonome.

Per le organizzazioni focalizzate su sicurezza di rete, delivery applicativa e automazione IT, il passaggio verso l’agentic AI rappresenta un salto di qualità fondamentale. Mentre gli AI agent aiutano a ridurre il carico di lavoro umano gestendo compiti predefiniti, l’AI agentica consente decisioni proattive e in tempo reale, migliorando efficienza, sicurezza e performance su scala.

Il futuro: un approccio ibrido?

Più che una scelta binaria, il futuro probabilmente prevede un approccio ibrido in cui AI agent e agentic AI lavorano in sinergia. Gli AI agent gestiscono i compiti prevedibili e ripetibili, mentre l’agentic AI si adatta dinamicamente a sfide e opportunità emergenti. Per le organizzazioni che vogliono portare l’automazione oltre script e regole, comprendere la differenza tra questi modelli di AI non è solo un esercizio teorico, ma una vera e propria roadmap per il futuro dell’AIOps.

Lori MacVittie è Distinguished Engineer di F5