Quando un analista di Gartner ti dice che il 40% dei progetti di intelligenza artificiale agentica verrà cancellato entro il 2027, non sta lanciando un dado: sta puntando il dito contro un’intera industria ubriaca di promesse, slide da pitch e boardroom convinti che “agente” suoni più sexy di “assistente”. Il problema? Questa nuova corsa all’oro algoritmico ha il sapore rancido del déjà-vu. È il Web3 senza blockchain, è il metaverso con un prompt. È hype, travestito da strategia.

La parola magica oggi è “agentico”. Un termine che sembra uscito da un manuale di fantascienza sovietica ma che in realtà indica sistemi capaci di agire autonomamente per raggiungere obiettivi. Non reagire, come fa un chatbot, ma decidere, pianificare, agire. Quasi fossero middle manager siliconati in forma vettoriale. Salesforce e Oracle ci stanno buttando miliardi, cercando di trasformare queste entità in leve per abbattere i costi e aumentare i margini. Ma come ogni leva, anche questa rischia di agire sul vuoto.

Gartner l’ha detto chiaro: meno di 130 vendor nel mondo offrono vere capacità agentiche. Il resto è “agent washing”. Non un neologismo brillante, ma una pietra tombale sul marketing dell’AI. Le aziende stanno semplicemente ribattezzando i loro chatbot di vecchia data come “agenti”, nella speranza che nessuno chieda cosa sappiano davvero fare. Spoiler: poco più di rispondere a domande sulle ferie residue o aggiornare un CRM con l’energia di un fax esausto.

La cruda verità è che la maggior parte dei progetti agentici attuali è poco più di un POC vestito da business case. Esperimenti nati per cavalcare l’onda mediatica, che però inciampano appena devono dimostrare ROI reali. Non sorprende che i costi stiano esplodendo: orchestrare un ecosistema di agenti richiede architetture complesse, orchestratori intelligenti, monitoraggio continuo e—soprattutto—capacità di comprensione del contesto che i modelli attuali non hanno. L’agente non può agire in modo utile se non capisce dove si trova, cosa gli viene chiesto, e perché dovrebbe importargli.

E qui sta il nodo epistemologico: l’autonomia è sexy, ma la coerenza è indispensabile. Un agente che prende decisioni autonome senza comprendere la semantica dei processi aziendali è solo un autocompletamento con ambizioni napoleoniche. O peggio, un rischio operativo.

Secondo Gartner, oggi lo 0% delle decisioni operative quotidiane è gestito da agenti. Nel 2028 saranno il 15%. Sembra una crescita esponenziale, ma è meno della velocità con cui si diffondevano le GIF nel 2004. L’adozione è frenata non solo dalla tecnologia immatura, ma anche da un tessuto manageriale impreparato a delegare il pensiero critico a un algoritmo. E come dargli torto? Se il tuo agente può prenotarti un volo, può anche sbagliare continente. E a quel punto, il risparmio promesso evapora nella nebbia del customer care.

Un altro dato chiave: entro il 2028, un terzo delle applicazioni aziendali integrerà funzioni agentiche. Ma cosa vuol dire “integrare”? Se parliamo di una sidebar con un’AI che suggerisce azioni, non siamo molto oltre Clippy di Microsoft Word, versione 2025. Se invece parliamo di automazione intelligente di flussi decisionali, allora serve molto più di un’integrazione: serve ripensare completamente l’architettura dei sistemi informativi. Cosa che, diciamolo, ben poche aziende stanno facendo.

In fondo, la vera domanda non è se gli agenti riusciranno a compiere azioni autonome. La domanda è: compiranno le azioni giuste? In un contesto in cui la qualità delle decisioni è funzione del contesto, della storia, della strategia e della cultura aziendale, un LLM addestrato su Reddit non basta. Serve intelligenza verticale, profonda, contestualizzata. E—udite udite—serve anche governance.

L’illusione dell’AI agentica come panacea operativa è figlia di un pensiero magico che conosciamo bene: quello secondo cui ogni problema di business può essere risolto con un layer di software intelligente. È il riflesso pavloviano della Silicon Valley, che confonde automazione con comprensione. E mentre i fondi venture continuano a inondare startup con “agent” nel nome, nessuno sembra farsi la domanda più semplice: a cosa serve davvero questo agente? Perché spesso la risposta è: a poco. O peggio, a creare più problemi di quelli che risolve.

Verma, analista senior di Gartner, non ha usato mezze parole: “la maggior parte delle proposte agentiche non ha valore significativo o ritorno economico”. Traduzione: stiamo investendo in qualcosa che sembra utile ma non lo è. Non ancora. E forse non lo sarà mai, almeno non nella forma attuale.

Ecco allora che si torna sempre lì: alla differenza tra ciò che è tecnicamente possibile e ciò che è strategicamente sensato. L’AI agentica può avere un futuro, certo. Ma prima di tutto serve liberarla dalla trappola del buzzword, dalla pressione del time-to-market, dall’ansia da roadmap trimestrale. Serve tempo, sperimentazione seria, e soprattutto la capacità di dire no a progetti nati solo per far notizia.

Come direbbe un vecchio capo prodotto della old economy: non tutto ciò che può essere automatizzato deve esserlo. E soprattutto, non tutto ciò che si muove da solo merita di essere lasciato senza supervisione.

Nel frattempo, continuiamo pure a parlare di intelligenza agentica come se fosse il prossimo Internet. Ma ricordiamoci che anche il primo Internet, prima di cambiare il mondo, ha mandato milioni di modem a squillare a vuoto per anni.

Articoli di approfondimento:

  • Reuters – “Over 40% of agentic AI projects will be scrapped by 2027, Gartner says”. Resoconto completo della notizia investors.com+14reuters.com+14marketscreener.com+14
  • South China Morning Post – “Over 40% of agentic AI projects forecast to be scrapped by 2027 due to lack of value”, pubblicato il 27 giugno 2025 scmp.com
  • KPMG via CFO Dive – Riferimento alla previsione di Gartner e approfondimento su costi e rischi legati all’adozione agentica cfodive.com
  • Entrepreneur – “The Agentic AI Dilemma: Promise, Pitfalls, and Practicality”, riporta dati e citazioni di Gartner salesforce.com+15entrepreneur.com+15reuters.com+15

PDF e documenti scaricabili:

  • Gartner Reprint – Agentic AI (formato PDF su Scribd): analisi dettagliata, definizioni, statistiche e proiezioni 2025–2028 scribd.com
  • PDF HFS Research / KPMG con cenni alla diffusione dell’agentic AI nei servizi enterprise (estratto) reuters.com+4kpmg.com+4cfodive.com+4