GenAI e Agentic AI: come trasformare il dato in decisioni operative

GenAI e Agentic AI offrono la possibilità di trasformare il dato in decisioni operative, se e quando lavorano su fonti aziendali affidabili, knowledge base strutturate e workflow integrati. La GenAI interpreta e genera contenuti; l’Agentic AI usa questi contenuti per pianificare attività, interagire con sistemi aziendali e supportare l’esecuzione controllata dei processi.

L’intelligenza artificiale sta superando la fase di sperimentazione e guadagnando consistenza nei processi aziendali. Dopo la diffusione degli strumenti generativi usati per scrivere testi, sintetizzare documenti, produrre immagini o rispondere a domande, l’attenzione delle aziende si sta spostando verso un obiettivo più operativo: usare l’AI per intervenire sui processi, automatizzare attività ripetitive, supportare decisioni rapide e trasformare la conoscenza aziendale in lavoro eseguito.

È qui che il rapporto tra GenAI e Agentic AI diventa particolarmente rilevante. La Generative AI permette di interpretare, generare e rielaborare contenuti. L’Agentic AI aggiunge un ulteriore livello: la capacità di pianificare azioni, usare strumenti, interagire con applicazioni aziendali e portare avanti compiti complessi con un livello controllato di autonomia. IBM¹ descrive l’Agentic AI come un sistema capace di raggiungere un obiettivo specifico con supervisione limitata, attraverso agenti AI coordinati da meccanismi di orchestrazione.

Per CIO, IT manager, responsabili operations e innovation manager, la questione non è più capire se l’intelligenza artificiale possa generare contenuti plausibili. Il punto è capire come collegarla ai dati corretti, ai processi reali e ai sistemi core dell’azienda. In assenza di questo collegamento, l’AI rimane uno strumento isolato. Quando invece lavora su dati affidabili, knowledge base strutturate, regole di processo e integrazioni applicative, diventa uno strumento operativo capace di ridurre la distanza tra informazione e decisione.

Per noi di Regesta, questo è il passaggio più importante: portare l’intelligenza artificiale fuori dalla sperimentazione e inserirla nei flussi aziendali, dove il dato diventa conoscenza, la conoscenza diventa decisione e la decisione diventa azione.

Definizione di GenAI

La Generative AI è una tecnologia capace di produrre testi, sintesi, risposte, immagini, codice e altri contenuti a partire da dati, istruzioni e contesto. In azienda diventa utile quando lavora su fonti controllate, aggiornate e collegate ai processi.
Il profilo NIST dedicato alla Generative AI, pubblicato nel 2024 come parte dell’AI Risk Management Framework, inquadra la GenAI come una tecnologia con rischi specifici da gestire lungo l’intero ciclo di vita del sistema, dalla progettazione all’uso operativo.

In azienda, questa capacità è utile quando occorre trasformare conoscenza non strutturata in contenuti leggibili, sintetizzare documenti, interrogare basi informative, generare risposte contestualizzate, classificare richieste o supportare attività ad alta intensità documentale. La GenAI può ridurre tempi di ricerca, semplificare l’accesso alla conoscenza e rendere più veloce la produzione di output informativi.
Tuttavia, la GenAI da sola non garantisce decisioni migliori. Può spiegare, proporre, sintetizzare o suggerire, ma resta spesso confinata in una logica assistiva. Un modello generativo può produrre una risposta utile, ma non sempre conosce il contesto applicativo, non sempre distingue la fonte autorevole, non sempre sa quale sistema aziendale aggiornare e non sempre può eseguire un’azione.

Definizione di Agentic AI

L’Agentic AI è un modello applicativo in cui agenti AI pianificano ed eseguono attività orientate a un obiettivo, usando dati, strumenti, applicazioni e workflow aziendali con livelli definiti di autonomia, controllo e supervisione.

Questa distinzione è fondamentale. La GenAI lavora soprattutto sulla produzione e interpretazione dell’informazione; l’Agentic AI lavora sulla sequenza che va dall’informazione all’azione passando per la decisione. Per un’azienda significa passare da un assistente che risponde a un operatore a un sistema che può leggere una richiesta, recuperare dati da ERP o CRM, verificare condizioni, proporre una decisione, compilare un documento, aprire una transazione o avviare un workflow approvativo.

GenAI vs Agentic AI: le differenze operative

La differenza tra GenAI e Agentic AI non riguarda soltanto la tecnologia sottostante. Dipende dal ruolo che l’intelligenza artificiale assume nel processo. Una GenAI può generare una risposta. Un agente AI può usare quella risposta come parte di una sequenza operativa più ampia.

Questa evoluzione è particolarmente importante perché molte aziende hanno già sperimentato strumenti di AI generativa, ma faticano a trasformarli in produttività misurabile. McKinsey osserva² che l’Agentic AI scala su basi dati solide e che le aziende devono modernizzare architetture informative, qualità dei dati e modelli operativi per produrre valore su larga scala. La stessa analisi sottolinea che molte imprese hanno già sperimentato agenti AI, ma poche li hanno scalati con risultati tangibili; i limiti dei dati rimangono tra gli ostacoli principali.

Dalla AI assistiva alla AI operativa

La differenza tra AI assistiva e AI operativa è uno dei temi più importanti per chi deve valutare progetti di intelligenza artificiale in azienda.
L’AI assistiva aiuta una persona a lavorare meglio. Può rispondere a domande, sintetizzare documenti, redigere bozze, spiegare dati o suggerire alternative. Il valore è reale, ma resta spesso confinato alla produttività individuale.

L’AI operativa entra nel processo. Usa dati, regole, workflow e strumenti aziendali per supportare attività ripetibili, governate e misurabili. Non si limita a produrre una risposta: contribuisce a trasformare la risposta in un’azione, mantenendo tracciabilità, permessi e controllo umano dove necessario.

Questa distinzione aiuta a evitare un equivoco frequente: introdurre strumenti generativi senza ripensare dati, processi e integrazioni. Il risultato, in questi casi, è un uso frammentario dell’AI: utile per alcune attività personali, ma poco incisivo sulla capacità dell’azienda di prendere decisioni più rapide e coerenti.

Per noi, invece, il valore si costruisce quando l’intelligenza artificiale viene progettata come componente dell’architettura aziendale. Questo significa collegarla ai dati, alle applicazioni, ai processi, alle autorizzazioni e alle responsabilità operative.

Perché il dato è il prerequisito dell’AI operativa

Quando si lavora con le realtà produttive, l’AI non parte dal prompt. Parte dal dato. Un modello può essere molto avanzato, ma se opera su informazioni incoerenti, duplicate, obsolete o scollegate dai processi, produrrà risultati deboli. Questo vale per la GenAI e vale ancora di più per l’Agentic AI, perché un agente non si limita a proporre una risposta: può attivare passaggi successivi.

Per questa ragione consideriamo la qualità del dato il primo livello di governo. Nel nostro approccio all’AI e al Data Management lavoriamo per trasformare i dati in insight strategici attraverso intelligenza artificiale, analisi avanzata e modelli di gestione orientati ai processi. AI e Data Management si collocano in un’area dedicata alla trasformazione delle informazioni in valore operativo, con casi applicativi che includono GenAI, Visual AI e automazione documentale.
Il modello data-driven va letto in questa prospettiva. Un’azienda data-driven lo è davvero quando riesce a usare i dati nei processi decisionali quotidiani: la quantità dei dati disponibili è quasi un parametro secondario. In passato ci siamo già soffermati sul significato operativo dell’approccio data-driven e abbiamo evidenziato tre livelli: disponibilità del dato, qualità e coerenza dell’informazione, capacità di integrare il dato nei processi decisionali.

Per GenAI e Agentic AI, questi tre livelli diventano ancora più vincolanti. La disponibilità del dato permette al sistema di accedere alle informazioni necessarie. La qualità evita risposte distorte, incoerenti o non verificabili. L’integrazione nei processi consente di passare dall’insight all’azione.
Molte aziende possiedono già ERP, MES, CRM, software logistici, piattaforme HR, sistemi di produzione, strumenti di business intelligence e archivi documentali. Il problema nasce dal fatto che queste fonti informative non sempre condividono lo stesso linguaggio. Lo stesso cliente, lo stesso prodotto, lo stesso indicatore o lo stesso evento operativo possono essere descritti in modi diversi a seconda del sistema. Se questa complessità non viene governata, l’AI eredita le incoerenze dell’organizzazione.

Il modello Regesta per l’AI operativa: governare, strutturare, interpretare, agire, controllare

Per trasformare GenAI e Agentic AI in strumenti realmente utilizzabili nei processi aziendali, adottiamo un modello progressivo. Non partiamo dal modello AI, ma dal processo e dal dato.

Questa sequenza permette di chiarire il ruolo dell’intelligenza artificiale nell’impresa. L’AI non sostituisce il processo: lo estende. Non elimina la governance: la richiede. Non cancella l’esperienza umana: la rende più accessibile, verificabile e scalabile.

Il ruolo della knowledge base aziendale

La knowledge base è il punto in cui la conoscenza aziendale smette di essere dispersa e diventa interrogabile. Può includere manuali tecnici, procedure, documenti qualità, contratti, listini, schede prodotto, normative interne, email storiche, ticket, dati ERP, dati MES, distinte, disegni, report e informazioni generate dagli esperti.

Per la GenAI, una knowledge base ben costruita permette di generare risposte più aderenti al contesto aziendale. Per l’Agentic AI, diventa una base operativa: l’agente può usare la conoscenza per decidere quale passaggio eseguire, quale documento produrre, quale informazione verificare o quale eccezione segnalare.
In questa architettura, la RAG (Retrieval Augmented Generation) è spesso un componente determinante. La RAG consente al modello di recuperare informazioni da fonti aziendali controllate prima di generare una risposta. Questo riduce il rischio di risposte generiche e aiuta a mantenere il risultato aderente alla conoscenza disponibile.

Tuttavia, la RAG non risolve da sola il problema. Se le fonti sono incoerenti, obsolete o prive di struttura, il sistema recupera contenuti deboli. Se la knowledge base non è aggiornata, l’AI può produrre risposte formalmente corrette ma operative solo in parte. Se manca una semantica condivisa, il modello può interpretare male sigle, codici, ruoli o stati di processo.
Per questo motivo, nei progetti AI di impresa la knowledge base deve essere progettata come asset aziendale. Non è un archivio passivo. È un layer informativo che deve essere governato, aggiornato, validato e collegato ai processi.

Come funziona il passaggio dai dati alle decisioni operative

Il percorso che trasforma un dato in una decisione operativa può essere descritto come una sequenza tecnica.
Prima il dato viene raccolto da sistemi ERP, MES, CRM, PLM, documenti, email, sensori o basi informative esterne. Poi viene normalizzato, classificato e collegato a una semantica aziendale condivisa. Successivamente entra in una knowledge base o in un layer dati governato, dove può essere interrogato da modelli AI.

A quel punto la GenAI interpreta la richiesta, recupera il contesto pertinente e produce un output. L’Agentic AI interviene quando quell’output deve essere trasformato in attività: aggiornare una scheda, preparare un’offerta, generare una distinta, aprire una richiesta, produrre una sintesi tecnica, inviare un alert o attivare un workflow.

Per esempio, una richiesta cliente può arrivare via email. Un sistema AI può riconoscere cliente, prodotto, urgenza e categoria della richiesta. Può recuperare lo storico commerciale, verificare condizioni contrattuali, consultare documentazione tecnica, generare una bozza di risposta e predisporre un’offerta. In uno scenario agentico, può anche creare un’attività nel CRM, aggiornare lo stato della richiesta, aprire una verifica interna o sottoporre la bozza al commerciale per validazione.
La differenza è sostanziale: prepara l’azione anziché produrre semplicemente il testo o altri output su richiesta.

Execution layer: il punto in cui l’AI entra nei processi

Molti progetti AI si fermano alla fase di interfaccia conversazionale. L’utente formula una domanda, il modello risponde, l’utente decide cosa fare. Questo approccio può migliorare la produttività individuale, ma non modifica in profondità il funzionamento dell’azienda.

L’execution layer serve a superare questo limite. È il livello in cui l’intelligenza artificiale viene collegata a processi, permessi, applicazioni, regole, controlli e responsabilità operative. In altri termini, è il punto in cui l’AI smette di essere una funzione laterale e diventa parte dell’architettura aziendale.

In un processo commerciale, un agente può leggere una richiesta ricevuta via email, riconoscere cliente e prodotto, recuperare condizioni commerciali, verificare disponibilità o dati storici, generare una bozza d’offerta e inoltrarla a un operatore per la validazione.

Nel procurement, può classificare documenti fornitori, identificare anomalie contrattuali, confrontare dati di ordine e fattura, proporre azioni correttive.
In produzione, può analizzare anomalie di processo, correlare dati IoT e dati gestionali, suggerire interventi o attivare escalation.

Nel service, può leggere ticket, recuperare manuali tecnici, proporre diagnosi, generare istruzioni operative e preparare una risposta coerente con la knowledge base aziendale.

Il valore nasce dalla riduzione dei passaggi manuali, dalla standardizzazione delle procedure, dalla tracciabilità delle decisioni e dalla possibilità di rendere scalabile il know-how aziendale.

Il suo posizionamento è coerente con l’evoluzione da AI assistiva ad AI operativa. Reggy non è un semplice chatbot: è il digital worker capace di connettere conoscenza aziendale e automazione. Può supportare mansioni già definite come Tender Analyst per analisi di bandi e norme tecniche, Inbound Document Processor per la gestione automatizzata di DDT e fatture su SAP, Sales & Offering Assistant per il monitoraggio delle richieste e la generazione di bozze d’offerta, Technical & Quality Support per troubleshooting e analisi delle cause dei difetti produttivi.

L’aspetto più rilevante è l’integrazione con la knowledge base aziendale. Reggy apprende da documenti, dati, manuali tecnici, file Excel, CSV, PDF e dalla conoscenza degli esperti, trasformando il sapere operativo in patrimonio condiviso e scalabile.

Questo è un passaggio determinante per le aziende manifatturiere e industriali. Molti processi dipendono ancora dall’esperienza implicita di persone qualificate: tecnici, operatori, responsabili qualità, buyer, commerciali, manutentori, specialisti di prodotto. Quando questa conoscenza rimane nella testa dei singoli o dispersa in documenti non interrogabili, l’organizzazione diventa fragile. Quando viene codificata, validata e collegata ai workflow, può diventare una base di automazione controllata.

Reggy interpreta proprio questa esigenza: trasformare il sapere aziendale in un sistema operativo di supporto alle attività quotidiane. Il suo valore risiede nella capacità di collegare GenAI, dati, documenti, procedure e sistemi core.

Applicazioni GenAI e Agentic AI nei processi aziendali: alcuni esempi concreti

Nel manifatturiero, la GenAI può supportare uffici tecnici, qualità, manutenzione, operations e back office commerciale. L’Agentic AI può aggiungere la componente esecutiva, integrandosi con ERP, MES, document management, CRM e sistemi di business intelligence.
I casi d’uso più adatti a una prima adozione hanno caratteristiche comuni: dati disponibili, attività ripetitive, regole parzialmente formalizzate, alto volume documentale, necessità di ridurre tempi di risposta e presenza di operatori esperti da coinvolgere nella validazione.

Gestione documentale e back office

DDT, fatture, conferme d’ordine, email, allegati e documenti amministrativi possono essere letti, classificati, confrontati e instradati automaticamente. L’AI può riconoscere il tipo di documento, estrarre campi rilevanti, verificare coerenze con ERP o sistemi gestionali, segnalare anomalie e preparare l’attività successiva.

Customer service e supporto commerciale

La GenAI può sintetizzare richieste, recuperare informazioni da knowledge base e storico cliente, generare bozze di risposta e supportare la preparazione di offerte. L’Agentic AI può creare attività, aggiornare CRM, attivare workflow interni e proporre priorità operative.

Produzione e qualità

Nei processi produttivi, l’AI può analizzare segnalazioni di non conformità, confrontare parametri di produzione, recuperare istruzioni operative, identificare ricorrenze e suggerire azioni correttive. Nei sistemi più evoluti, può correlare dati MES, dati IoT, report qualità e informazioni di manutenzione.

Manutenzione e troubleshooting

Un agente può interrogare manuali tecnici, ticket storici, procedure e schede macchina. Può aiutare un operatore a individuare cause probabili, proporre controlli, generare report e attivare escalation quando il problema supera determinate soglie.

Procurement e supply chain

L’AI può supportare l’analisi documentale dei fornitori, la verifica di condizioni contrattuali, il confronto tra ordine e fattura, la classificazione delle richieste, la preparazione di riepiloghi e il monitoraggio di rischi o ritardi.

Knowledge management

La conoscenza aziendale può essere trasformata in un sistema interrogabile, utile per onboarding, supporto tecnico, formazione interna e continuità operativa. Questo riduce la dipendenza da conoscenze individuali non formalizzate e rende più rapido il trasferimento di competenze.

Governance, sicurezza e controllo umano

L’Agentic AI richiede un livello di governance più alto rispetto alla GenAI usata in modo individuale. Il motivo è semplice: quando un sistema può agire, anche il rischio cambia natura. Non riguarda soltanto una risposta imprecisa, ma una possibile azione errata, un aggiornamento non autorizzato, una decisione non tracciata o una violazione dei permessi.

Il NIST Generative AI Profile³ richiama la necessità di gestire i rischi lungo il ciclo di vita dei sistemi AI, con azioni di governance, mappatura, misurazione e gestione.
Per noi, questo significa progettare l’AI operativa con alcune condizioni minime: tracciabilità delle azioni, gestione dei ruoli, permessi coerenti con le applicazioni aziendali, audit trail, human in the loop nei passaggi sensibili, ambienti sicuri per i dati, separazione fra generazione del contenuto e validazione dell’azione.

Il controllo umano è una componente dell’architettura. In molti processi, l’AI può preparare, ordinare, classificare e proporre. La responsabilità finale rimane in capo alle persone quando la decisione ha impatto economico, legale, produttivo o organizzativo.
Un buon progetto di Agentic AI deve quindi definire con precisione dove l’agente può agire in autonomia, dove deve proporre un’azione e dove deve richiedere approvazione. Questa distinzione permette di ottenere efficienza senza perdere controllo.

Come impostiamo un progetto GenAI + Agentic AI

Un progetto di AI operativa dovrebbe partire dal processo, non dalla scelta del modello. L’errore più comune è introdurre una tecnologia generica e poi cercare un caso d’uso. Il percorso più efficace procede in direzione opposta: individuare un flusso ad alto volume o ad alta complessità, misurare il carico operativo, identificare fonti dati e regole decisionali, definire i punti in cui l’AI può intervenire e stabilire quali azioni richiedono supervisione umana.

Per noi la sequenza corretta è questa: processo, dato, conoscenza, modello, agente, integrazione, controllo. Senza processo, l’AI resta sperimentale. Senza dato, l’AI resta approssimativa. Senza conoscenza strutturata, l’AI non riflette il funzionamento reale dell’azienda. Senza integrazione, l’AI non agisce. Senza controllo, l’AI non è governabile.

In questa prospettiva, privilegiamo un approccio incrementale. Si parte da un dominio circoscritto, si misura il beneficio, si correggono knowledge base e workflow, poi si estende il modello ad altri processi. Questo riduce il rischio tecnologico, rende più semplice il trasferimento di competenze e permette di verificare il ROI su attività specifiche.

• Selezione del processo
• Analisi dei dati disponibili
• Costruzione della knowledge base
• Progettazione dell’agente
• Integrazione con workflow e sistemi aziendali

Questo schema consente di mantenere il progetto aderente agli obiettivi operativi e di evitare sperimentazioni prive di impatto misurabile.

Quali metriche usare per misurare il valore

Per misurare un progetto GenAI o Agentic AI non basta contare il numero di prompt eseguiti o di utenti attivi. Queste metriche aiutano a capire l’adozione, ma non spiegano il valore operativo.
Le metriche più utili riguardano il processo, per esempio tempo medio di gestione di una richiesta, numero di passaggi manuali eliminati, riduzione degli errori, tempo di risposta al cliente, percentuale di documenti classificati correttamente, riduzione delle attività arretrate, numero di eccezioni gestite, qualità dell’output validato dagli operatori, livello di riutilizzo della knowledge base.

Per i progetti agentici occorre aggiungere metriche di governance: numero di azioni eseguite automaticamente, numero di azioni proposte ma non approvate, motivi di rifiuto, frequenza delle escalation, audit trail delle decisioni, coerenza dei permessi, rispetto delle policy.
Queste metriche aiutano a distinguere un progetto AI utile da un progetto AI soltanto dimostrativo. L’obiettivo non è usare l’intelligenza artificiale, ma migliorare il modo in cui l’azienda lavora.

Perché GenAI e Agentic AI interessano CIO, operations e innovation manager

Per i CIO e gli IT manager, GenAI e Agentic AI pongono una questione architetturale. L’AI deve essere integrata con sistemi core, dati, sicurezza, identità, API, governance e controllo applicativo. Non può essere lasciata a iniziative isolate di singoli reparti. Per i responsabili operations e produzione, il valore si misura nella capacità di ridurre tempi decisionali, standardizzare attività, supportare operatori e migliorare la visibilità sui processi. L’AI diventa utile quando permette di intervenire più rapidamente su anomalie, priorità, richieste e colli di bottiglia.

Per gli innovation manager, il tema riguarda la scalabilità. Molte sperimentazioni AI producono risultati interessanti in laboratorio, ma non riescono a diventare processi stabili. L’Agentic AI richiede quindi un metodo che tenga insieme tecnologia, organizzazione, dati, competenze e misurazione.
È qui che il nostro approccio si concentra: costruire un ponte tra potenziale tecnologico e applicazione reale. GenAI e Agentic AI hanno valore quando entrano nei processi, rispettano la governance aziendale e producono effetti misurabili.

Dal dato all’azione: il nuovo perimetro dell’intelligenza artificiale aziendale

GenAI e Agentic AI stanno spostando il baricentro dell’intelligenza artificiale aziendale. La fase della sperimentazione generica sta lasciando spazio a progetti più integrati, nei quali modelli, dati, knowledge base e sistemi core lavorano insieme per produrre effetti misurabili sui processi.
Per noi di Regesta, questo passaggio è coerente con un approccio orientato alla trasformazione del dato in decisioni operative. Il nostro obiettivo non è aggiungere un ulteriore strumento al panorama applicativo aziendale, ma costruire un livello capace di rendere più fluido il rapporto tra sapere, decisione e azione.

La maturità dell’AI in azienda si misura nella capacità di ridurre i tempi tra evento e risposta, rendere scalabile il know-how, automatizzare le attività ripetitive, mantenere il controllo sui dati e lasciare alle persone le decisioni che richiedono esperienza, responsabilità e visione di processo.
In questo spazio operativo, GenAI e Agentic AI diventano tecnologie utili, governabili e realmente integrate nel lavoro quotidiano. Per questo lavoriamo su dati, processi, knowledge base, automazione e digital worker: perché l’intelligenza artificiale produca valore quando entra nel punto in cui l’azienda decide, agisce e misura i propri risultati.

Q&A su GenAI, Agentic AI e AI operativa

Le domande che seguono sintetizzano i nodi tecnici più rilevanti per distinguere tra AI generativa, AI agentica e AI operativa in ambito enterprise. Il punto chiave è che queste tecnologie si differenziano per il loro posizionamento nell’architettura applicativa: la GenAI presidia soprattutto l’interpretazione e la generazione di contenuti, mentre l’Agentic AI introduce capacità di pianificazione, orchestrazione, uso di strumenti e interazione con sistemi e workflow aziendali, sempre entro vincoli di governance, permessi e supervisione umana.

¹ Fonte: www.ibm.com
² Fonte: www.mckinsey.com
³ Fonte: nvlpubs.nist.gov