Agenti IA in produzione: cosa dice la ricerca e cosa cambia per le imprese italiane

Dalle motivazioni reali di chi li usa alle pratiche di valutazione: e perché, nel mio lavoro, entra in scena la GDE

di Andrea Viliotti

Gli “agenti” di intelligenza artificiale – sistemi che non si limitano a generare testo, ma orchestrano passi, strumenti e verifiche per raggiungere un obiettivo – stanno passando dai demo alle attività operative. Ma il salto in produzione non è un fatto di marketing: è una questione di affidabilità, responsabilità e misurabilità.

Una ricerca ampia, “Measuring Agents in Production”, combina una survey pubblica (306 risposte valide) con 20 casi studio basati su interviste, per capire perché le organizzazioni costruiscono agenti, come li mettono in esercizio e dove si inceppano davvero.

Il messaggio di fondo è sobrio: in produzione vincono approcci semplici e controllabili; la valutazione resta fortemente umana; e la “reliability” è il collo di bottiglia ricorrente. Da qui discendono implicazioni molto concrete per PMI, mid-size, grandi imprese e PA/utility italiane.

Agenti IA in produzione

Numeri chiave

• 306 risposte valide alla survey e 20 casi studio/interviste. Periodo: survey rilasciata il 28 luglio 2025; raccolta dati fino al 29 ottobre 2025. Fonte: Pan et al., “Measuring Agents in Production”, arXiv:2512.04123v1.

• 68% degli agenti in produzione esegue al massimo 10 passi prima di richiedere intervento umano. Periodo: come sopra. Fonte: Abstract del paper.

• 70% si basa su prompting di modelli “off-the-shelf” (non su weight tuning). Periodo: come sopra. Fonte: Abstract del paper.

• 72,7% indica come beneficio principale l’aumento di produttività/efficienza (subset agenti in produzione, N=66; multi-select). Periodo: come sopra. Fonte: Fig. 1 del paper.

• 63,6% punta a ridurre ore-uomo e 50,0% ad automatizzare lavoro routinario (N=66; multi-select). Periodo: come sopra. Fonte: testo e Fig. 1 del paper.

• 74,2% usa valutazione manuale human-in-the-loop e 51,6% usa metodi model-based (es. LLM-as-a-judge) (N=31; multi-select). Periodo: come sopra. Fonte: Fig. 10b e testo del paper.

Perché si costruiscono agenti: soprattutto per ridurre lavoro umano

Nel campione di sistemi già in produzione, le motivazioni più citate sono pragmatiche: aumentare produttività e ridurre ore-uomo. Benefici “qualitativi” – come la soddisfazione dell’utente – sono importanti ma secondari; la mitigazione del rischio resta in coda.

Motivi per costruire e mettere in produzione agenti IA (N=66; multi-select). Fonte: elaborazione su Pan et al., “Measuring Agents in Production”, Fig. 1.

Il nodo della qualità: valutazione ancora “molto umana”, anche quando c’è automazione

Quando si chiede ai team come si danno fiducia sulla qualità degli output, domina la valutazione manuale (human-in-the-loop). I metodi model-based – per esempio LLM-as-a-judge – sono il secondo blocco. Rule-based e cross-referencing (verifica contro basi di conoscenza o dataset di riferimento) restano sotto, ma non marginali.

Metodi di valutazione usati per agenti IA in produzione (N=31; multi-select). Fonte: elaborazione su Pan et al., “Measuring Agents in Production”, Fig. 10b.

Cinque implicazioni operative per le imprese italiane

1) Partire dai confini, non dalla tecnologia. Prima di “mettere un agente”, serve decidere: che cosa deve fare, dove si ferma, quali strumenti può usare, quali output sono accettabili.

2) Autonomia vincolata: in produzione si preferiscono workflow strutturati (pochi passi, strumenti controllati, sandbox) rispetto a pianificazioni aperte. È un compromesso: meno “magia”, più affidabilità.

3) Valutazione progettata come processo. Se il controllo resta umano, va progettato: chi verifica, quando, con quali checklist, su quali campioni, con quale gestione delle eccezioni.

4) Dati e accessi: la superficie di rischio si sposta sugli strumenti. Wrapper, RBAC, separazione ambienti, logging degli accessi e tracciamento delle chiamate sono parte del prodotto, non un accessorio.

5) Monitoraggio e incident response. In produzione, gli agenti falliscono in modi diversi dagli script: serve osservabilità (telemetria), allarmi, rollback e un “kill switch” operativo.

Esempi tipici per settore:

• Manifattura: assistente per analisi scarti/qualità che propone azioni correttive, ma può agire solo su un set di leve pre-approvate e deve produrre report verificabili.

• Servizi professionali/consulenza: agente che prepara bozza di memo o di proposta, con obbligo di citazioni e passaggio di revisione prima dell’invio al cliente.

• Bancario/assicurativo: supporto a triage pratiche o a spiegazione documentale, con controlli su dati sensibili, separazione ambienti e audit trail per ogni decisione.

• Retail/logistica: agente che ottimizza rifornimenti o turni, ma con vincoli duri (capacità, SLA, compliance) e simulazione/validazione prima di applicare cambiamenti.

• Software/IT: agente di refactoring o migrazione che opera in sandbox e può fare merge solo dopo test automatici e revisione.

Perché qui entra in scena la GDE

A questo punto serve chiarire perché, in un articolo che parte da una ricerca accademica, compare la GDE. La GDE (General Decision Engine) è un modello operativo che ho sviluppato per il mio lavoro di consulente strategico sull’IA: non nasce come “app” commerciale, ma come risposta a limiti strutturali che vedo ricorrere negli agenti attuali quando li si porta in produzione.

Il problema, spesso, non è che un agente “sbagli”: è che non si riesce a spiegare in modo ripetibile che cosa abbia fatto, perché abbia preso una strada invece di un’altra, quali fonti abbia usato e quali assunzioni implicite si siano infilate nel ragionamento. La GDE prova a ribaltare la prospettiva: ogni analisi e ogni progetto devono lasciare un audit trail leggibile (criteri di accettazione, log versionati, mappe delle fonti, criteri di osservabilità).

E c’è un’altra differenza: quando la GDE “impara” nuove applicazioni, non si addestra come un LLM per assorbire semantica in modo statistico. L’obiettivo è acquisire e rendere riusabile la logica esplicita (regole, formule, vincoli, procedure) presente nei documenti di lavoro, trasformandola in artefatti che restano disponibili per analisi e progetti successivi.

Ricerca e GDE: dove si agganciano, e cosa aggiunge la GDE per l’auditabilità

La ricerca fotografa pratiche tipiche: task ben delimitati, autonomia vincolata, valutazione umana con supporto di check automatici, controlli su dati e accessi, monitoraggio. La GDE si innesta su questi elementi, ma li rende “operativi” con tre mosse: esplicitare gli osservatori (chi decide/risponde), rendere osservabile ciò che conta (q_obs e artefatti), e trattare le fonti esterne come rischio (verifica e KZ-2L12 sui claim).

Punti di innesto: pratiche tipiche (ricerca) e cosa aggiunge la GDE per renderle auditabili. Fonte: elaborazione originale.

Regolazione e rischio operativo (orientamento pratico, non esaustivo)

• Classificare i casi d’uso: dati trattati, impatto sugli utenti, possibilità di danno (operativo, legale, reputazionale).

• Documentare: scopo, confini, dataset/fonti, logica dei controlli, ruoli e responsabilità, gestione delle eccezioni.

• Privacy e sicurezza: minimizzazione dati, segregazione ambienti, RBAC, logging accessi, retention coerente con policy.

• Terze parti: valutare contratti e responsabilità su modelli, tool e provider; prevedere audit e possibilità di uscita.

• Preparare incident response: escalation, stop operativo, comunicazione interna, analisi post-mortem e remediation.

Checklist per C‑level (cosa chiedere prima del “go live”)

CEO / Imprenditore: quale decisione o processo migliora, e come misuriamo il beneficio (tempo, qualità, rischio)?

CFO: quali costi ricorrenti (tool, persone, supervisione) e quali rischi economici se l’agente sbaglia?

COO: quali vincoli di processo (SLA, sicurezza, qualità) devono essere codificati come regole e controlli?

CIO/CTO: quali integrazioni sono permesse, quali ambienti (sandbox vs produzione) e quale logging minimo è obbligatorio?

General Counsel / DPO / Compliance: quali dati personali o sensibili entrano, e quale documentazione serve per dimostrare controllo e accountability?

HR: quali attività cambiano, quali nuove competenze servono, e come evitare “shadow AI” non governata?

Partner consulenza/strategia: quale metodo di lavoro assicura che analisi e raccomandazioni siano spiegabili e riusabili?

GDE in breve (differenze chiave rispetto a un agente “standard”)

• Non è un singolo agente: è un modo di progettare uso dell’IA orientato a decisioni e accountability.

• Observer Stack: prima di tutto chiarisce chi userà l’output e chi risponde delle conseguenze.

• q_obs: dichiara che cosa è osservabile e con quali artefatti (log, prove, dati, revisioni).

• KPI outcome/leading/risk: misura risultati, segnali precoci e rischi senza nascondere ciò che non è osservabile.

• WEW (World→Evidence→World): separa ciò che è “dato empirico” da ciò che dipende da sistemi esterni e feedback.

• KZ‑2L12: i claim esterni “load-bearing” richiedono almeno due canali/fonte indipendenti; altrimenti si declassano a ipotesi.

• Apprendimento “logico”: integra regole/formule/constraint dai documenti in un archivio riusabile, invece di “assorbire semantica” come un addestramento LLM.

Conclusione: meno “wow”, più prove

La lezione più utile, per chi deve decidere investimenti e rischi, è che gli agenti in produzione non sono (ancora) magia autonoma: sono workflow controllati, strumenti ben delimitati e verifiche progettate. Il valore arriva quando il sistema diventa ripetibile e auditabile, non quando “sembra intelligente”.

Se state valutando agenti IA in un processo critico, una regola pratica è partire da un pilot con confini chiari, logging completo e criteri di accettazione misurabili. Da lì si può scalare – o fermarsi – con consapevolezza.

Per chi vuole confrontare rapidamente un caso d’uso con requisiti di controllo, rischi e metriche (senza trasformare tutto in un progetto infinito), posso condividere una griglia di valutazione e un percorso di lavoro in tre fasi, tarato su contesti italiani.