Agenti AI: cosa si cela realmente dietro la tecnologia

28.07.2026 | Enterprise Content Management

“Verifica questa fattura confrontandola con il documento di consegna e contattami solo se trovi delle incongruenze.” Una frase di questo tipo può sembrare una semplice istruzione. Dal punto di vista tecnico, però, dietro questa richiesta si nasconde una differenza fondamentale rispetto all’automazione tradizionale. Ed è proprio questa differenza a determinare se un progetto di intelligenza artificiale in azienda porterà valore concreto oppure rimarrà un costoso progetto pilota dimenticato in un cassetto.

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Workflow o agente: una distinzione fondamentale

Nel dibattito tecnico sui sistemi di intelligenza artificiale si è ormai affermata una distinzione chiara, descritta anche da Anthropic nel suo lavoro di riferimento sui sistemi ad agenti: I workflow orchestrano modelli linguistici e strumenti attraverso processi definiti e programmati in anticipo. Un agente, invece, gestisce autonomamente il proprio processo e decide in modo indipendente quali strumenti utilizzare e in quale momento. La differenza diventa evidente con l’esempio della verifica delle fatture. Un workflow inoltra una fattura seguendo regole predefinite, ad esempio indirizzandola a un determinato reparto al superamento di una certa soglia di importo. Un agente, invece, può individuare autonomamente una discrepanza tra fattura e documento di consegna, formulare una richiesta di chiarimento al fornitore e presentare al collaboratore incaricato solamente la differenza realmente rilevante ai fini della decisione.

Questa distinzione viene ripresa anche da d.velop nella propria analisi dei trend IT 2026: l’automazione segue regole, l’Agentic AI persegue obiettivi. È importante sottolineare un aspetto: non ogni attività necessita di un agente completo. Dove un processo può essere suddiviso in passaggi chiari e definiti, un workflow più semplice spesso rappresenta la soluzione più stabile ed economica. Gli agenti risultano particolarmente utili quando sono richieste flessibilità e capacità decisionali autonome, ad esempio in presenza di formati documentali variabili, eccezioni frequenti o contesti in continua evoluzione.

Perché più contesto non significa automaticamente risultati migliori

Un’idea molto diffusa è che: più informazioni vengono messe a disposizione di un modello AI, migliori saranno i risultati. Un recente studio tecnico di Chroma su questo fenomeno, definito dai ricercatori “Context Rot”, dimostra invece il contrario. L’affidabilità dei modelli linguistici diminuisce in modo misurabile con l’aumento della lunghezza degli input, anche nel caso di attività relativamente semplici.

I modelli possono essere facilmente influenzati da informazioni simili per argomento ma non corrette, e più il contesto fornito è poco strutturato, maggiore diventa questo effetto. Nella pratica questo significa che un agente AI non produce automaticamente risultati migliori semplicemente ricevendo più documenti o più fonti dati. Il fattore decisivo è la qualità con cui queste informazioni vengono organizzate e contestualizzate. Ed è proprio qui che emerge il valore di un sistema di gestione documentale strutturato. Chi mantiene le proprie informazioni organizzate e contestualizzate, invece di archiviarle in modo disordinato, crea la base necessaria affinché un agente possa lavorare in modo affidabile. d.velop descrive questo concetto nella propria analisi dei trend come “Data Gravity”: il valore aziendale nasce quando l’intelligenza artificiale incontra dati strutturati e rilevanti.

Come gli agenti accedono ai vostri sistemi

Per poter lavorare con i dati aziendali, un agente deve poter accedere ai sistemi nei quali tali informazioni sono archiviate. A questo scopo Anthropic ha sviluppato il Model Context Protocol (MCP), uno standard aperto che consente ai modelli linguistici di collegarsi a fonti dati e strumenti aziendali senza dover creare un’integrazione specifica per ogni singola applicazione. Nella community degli sviluppatori, tuttavia, si discute in modo critico se MCP rappresenti sempre la soluzione migliore per ogni scenario. Alcuni esperti evidenziano che i modelli linguistici sono già molto efficaci nell’utilizzo diretto di strumenti esistenti tramite interfacce a riga di comando e che un ulteriore livello di integrazione può, in alcuni casi, introdurre più complessità che vantaggi, ad esempio nella gestione dell’autenticazione o nel debugging.

Questa discussione dimostra soprattutto un punto: oggi non esiste una soluzione unica valida per ogni tipo di integrazione. L’approccio più adatto dipende dal sistema specifico, dall’infrastruttura esistente e dai requisiti di sicurezza. Per Alpin questo significa valutare ogni caso singolarmente, senza affidarsi in modo automatico a una singola tecnologia.

La verifica della realtà: meno lavoro non è un risultato automatico

Per quanto i progressi tecnologici siano promettenti, è importante mantenere una visione realistica. Una recente analisi della Harvard Business Review arriva a una conclusione interessante: l’intelligenza artificiale non riduce automaticamente il carico di lavoro effettivo, ma in alcuni casi può modificarlo o persino intensificarlo. La promessa di delegare attività ripetitive e liberare tempo per compiti a maggiore valore aggiunto non si realizza automaticamente. Questo non rappresenta un argomento contro gli agenti AI, ma piuttosto un invito a mantenere aspettative realistiche. Un agente genera valore solo quando viene integrato in un processo ben definito, lavora con dati affidabili e lascia alle persone il controllo sulle decisioni importanti. Anche Anthropic raccomanda di mantenere i sistemi ad agenti il più semplici possibile, aggiungendo complessità solo quando questa porta un vantaggio concreto e dimostrabile.

Cosa significa questo per il vostro percorso iniziale

Da queste basi tecniche emerge una raccomandazione chiara: il modo migliore per iniziare è concentrarsi su un singolo processo ben definito, caratterizzato da un elevato impegno manuale e da una struttura ricorrente.
Esempi concreti possono essere la verifica delle fatture ricevute o il controllo della documentazione nell’ambito HR. Partendo da un caso specifico è possibile valutare rapidamente se un agente AI o un workflow tradizionale rappresentino la soluzione più adatta, prima di estendere l’investimento ad altri processi aziendali.

In qualità di Platinum Partner di d.velop e grazie all’interfaccia sviluppata internamente tra d.velop documents e dox42, Alpin accompagna le aziende proprio in questo percorso: dalla scelta del processo più adatto, alla connessione tecnica, fino alla completa integrazione nella struttura IT esistente.

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