Come funziona davvero l’AI agentica? Applicazioni concrete nel wealth management, nel procurement e nelle utility

Per molto tempo, l’intelligenza artificiale è stata utilizzata soprattutto per analizzare dati, generare contenuti o automatizzare singole attività. Oggi si sta aprendo una fase diversa: quella dei sistemi capaci non soltanto di produrre una risposta, ma di contribuire attivamente all’esecuzione di un processo. 

È il principio alla base dell’AI agentica. Un agente AI riceve un obiettivo, interpreta il contesto nel quale deve operare, individua le azioni necessarie e utilizza dati, applicazioni e strumenti digitali per portarle a termine. Può inoltre coinvolgere altri agenti specializzati o richiedere l’intervento di una persona quando una decisione richiede una valutazione, un’autorizzazione o l’assunzione di una responsabilità. 

La differenza rispetto all’automazione tradizionale è sostanziale. Un’automazione esegue una sequenza di istruzioni stabilita in anticipo. Un agente, invece, può valutare informazioni provenienti da fonti differenti, adattare il proprio comportamento al contesto e scegliere quale passaggio compiere all’interno dei limiti assegnati. 

Dall’istruzione all’obiettivo: come opera un agente AI 

Il funzionamento di un sistema agentico può essere ricondotto a quattro capacità principali. 

• Comprensione del contesto: l’agente raccoglie le informazioni necessarie da richieste, documenti, database, applicazioni aziendali e dati generati dai processi. Non considera soltanto il comando ricevuto, ma anche la situazione nella quale deve intervenire. 

• Pianificazione: a partire dall’obiettivo, il sistema individua i passaggi da compiere, stabilisce un ordine di esecuzione e seleziona gli strumenti più adatti. 

• Azione: l’agente può interrogare un sistema, analizzare un documento, confrontare diverse opzioni, aggiornare un’applicazione, predisporre una comunicazione o trasferire un’attività. 

• Verifica del risultato: il sistema controlla se l’azione ha prodotto l’esito atteso e, se necessario, corregge il percorso, richiede informazioni o coinvolge una persona. 

Wealth management: più informazioni utilizzabili per il consulente 

Nel wealth management, professionisti e organizzazioni devono confrontarsi con un’enorme quantità di dati: andamento dei mercati, composizione dei portafogli, caratteristiche degli strumenti finanziari, profilo del cliente, vincoli di investimento e informazioni contenute nel CRM. L’accesso a questi dati è solo una parte della sfida, riuscire a interpretarli e trasformarli tempestivamente in indicazioni utili è il vero vantaggio. 

Un sistema agentico può monitorare portafogli e mercati, intercettare eventi rilevanti, analizzarne il possibile impatto e mettere in evidenza le situazioni che richiedono l’attenzione del consulente. Può inoltre recuperare informazioni sul cliente, predisporre una sintesi e suggerire le azioni successive, lasciando al professionista la valutazione finale. 

Un esempio di questa evoluzione è gAIn360, soluzione per wealth manager, asset manager e family office, sviluppata nell’ecosistema Mashfrog che combina capacità di analisi e previsione finanziaria, monitoraggio delle performance, funzionalità CRM e integrazione con Salesforce. La disponibilità di dati strutturati e insight contestualizzati crea le condizioni affinché gli assistenti intelligenti possano supportare attività come la preparazione degli incontri, la lettura del portafoglio e la personalizzazione delle interazioni. 

Il valore nasce dalla connessione tra capacità predittiva, conoscenza del cliente e processi operativi. L’AI diventa uno strumento a supporto della decisione, mentre responsabilità, validazione e relazione restano saldamente nelle mani del professionista. Il risultato è un modello di consulenza più informato, efficiente e proattivo, che consente ai professionisti di offrire una supporto più personalizzato, prendere decisioni migliori e agire con sicurezza. 

Procurement: agenti specializzati lungo il processo di acquisto 

Il procurement è uno degli ambiti nei quali il paradigma agentico trova le applicazioni più immediate. Molto tempo viene assorbito da attività necessarie ma ripetitive: raccogliere documenti, verificare certificazioni, confrontare informazioni, controllare clausole, classificare comunicazioni e monitorare scadenze. 

In questo contesto, non è sufficiente introdurre un assistente generico. Occorrono agenti che conoscano il processo, possano accedere esclusivamente alle fonti autorizzate e producano risultati verificabili. 

Mashfrog for Procurement applica questo principio attraverso la sua suite di componenti multi-agent specializzati nei processi di acquisto. Gli agenti possono supportare attività come la qualifica e la valutazione dei fornitori, la verifica delle certificazioni, l’analisi della documentazione di gara, il controllo di clausole e scadenze contrattuali, l’expediting e la classificazione delle comunicazioni.  

Un agente incaricato di verificare un fornitore, per esempio, può recuperare la documentazione disponibile, controllare la presenza dei requisiti richiesti, evidenziare eventuali anomalie e predisporre una sintesi per il buyer. La decisione rimane al responsabile del processo, che dispone però di informazioni già organizzate e delle evidenze utilizzate per produrre il risultato. La logica multi-agent permette inoltre di partire da un caso d’uso circoscritto e ampliare progressivamente il perimetro.  

Utility: coordinare processi, dati e risposte operative 

Le utility operano in alcuni degli ambienti più complessi, dove il servizio clienti, la fatturazione, la misurazione, le attività sul campo, i requisiti normativi e le infrastrutture critiche devono integrarsi e funzionare in sinergia. 

Quando si verifica un evento operativo, le informazioni necessarie per comprenderlo e gestirlo possono essere distribuite tra diversi sistemi, team e fonti di dati. È proprio in questa frammentazione che l’AI agentica può offrire un contributo significativo. 

XU360 rappresenta l’ecosistema di competenze tecnico-industriali e soluzioni proprietarie AI di Mashfrog dedicate alla trasformazione delle utility. XU360 integra su Salesforce processi commerciali, tecnici e di customer management e mette in comunicazione CRM, billing, workforce management e sistemi operativi attraverso strumenti di orchestrazione. Questa base integrata è essenziale per permettere agli agenti di operare all’interno di flussi reali, accedendo alle informazioni necessarie senza creare nuovi silos. 

L’obiettivo non è semplicemente automatizzare più attività, ma aumentare la capacità dell’organizzazione di interpretare gli eventi e coordinare risposte tempestive, coerenti e verificabili. 

Dall’automazione alla collaborazione  

L’AI agentica non elimina il ruolo delle persone, ne modifica il punto di intervento. Le attività di ricerca, controllo preliminare e coordinamento possono essere affidate agli agenti, mentre i professionisti si concentrano sulle eccezioni, sulle decisioni complesse, sulla relazione e sull’assunzione di responsabilità. 

Nel wealth management significa offrire al consulente informazioni più tempestive e contestualizzate. Nel procurement significa alleggerire il lavoro documentale e aumentare la tracciabilità delle valutazioni. Nelle utility significa collegare dati, sistemi e operatori per rispondere più rapidamente agli eventi. 

Il passaggio decisivo, quindi, non consiste nell’introdurre agenti sempre più autonomi, ma nel progettare una collaborazione efficace tra intelligenza artificiale, processi e competenze umane. È da questa integrazione che l’AI agentica può smettere di essere una promessa tecnologica e diventare una capacità concreta dell’impresa, in grado di migliorare l'efficienza, accelerare i processi decisionali e generare risultati di business misurabili.