Gli agenti di intelligenza artificiale sono pronti a guidare la prossima ondata di automazione intelligente?
Gli agenti di intelligenza artificiale hanno conquistato il centro della scena al SiGMA South Asia 2025, quando i leader del settore si sono riuniti sul palco principale della Lumina Ballroom al City of Dreams, Colombo, per esaminare come i sistemi autonomi stiano iniziando a trasformare il processo decisionale, le operazioni e l’interazione con i clienti. Sotto il tema “L’era degli agenti di IA: guidare l’innovazione”, la discussione del secondo giorno è andata oltre la teoria, concentrandosi su come i sistemi agentici siano già in fase di implementazione, dove generano valore e cosa significano per il futuro delle infrastrutture digitali intelligenti in settori che spaziano dall’iGaming alla sanità e alla finanza.
Moderato da Mark Flores Martin, fondatore e Amministratore Delegato della maltesa XGENIA e pioniere dell’hacking etico, con clienti di alto profilo come NASA e Disney, il panel ha riunito tre prospettive distintive. L’imprenditore seriale e fondatore di VectorAI, Jeevan Gnanam, architetto del primo parco IT operativo dello Sri Lanka, Orion City, e di numerose iniziative tecnologiche su larga scala, ha analizzato il tema dal punto di vista del business e delle infrastrutture. Con lui Rajkumar Kanagasingam, co-fondatore e Amministratore Delegato di Wall Street Fintech AI Inc. e Industry Fellow presso il Global FinTech Institute di Singapore, insieme al Dr Sithira Ambepitiya, responsabile della IA Generativa presso Veracity Digital e medico diventato ingegnere di sistemi agentici.
Cosa rende diversi gli agenti di IA
All’inizio della conversazione, il panel ha tracciato una netta distinzione tra strumenti già noti come ChatGPT e veri e propri agenti di intelligenza artificiale. Il Dr Ambepitiya ha osservato che spesso le persone confondono i due concetti, ma ha sottolineato che “un vero agente ha bisogno di tre elementi: accesso a un potente modello linguistico, memoria delle interazioni passate e strumenti per agire su sistemi esterni”, sostenendo che solo quando questi elementi si combinano nasce una reale autonomia. Con l’aggiunta di memoria e integrazioni da parte di sempre più piattaforme commerciali, questo confine sta diventando meno evidente, ma la disciplina progettuale necessaria per mantenere tali sistemi sicuri e affidabili resta impegnativa.
Dal punto di vista operativo, Gnanam ha spiegato che i flussi di lavoro tradizionali erano costruiti su regole rigide, mentre i flussi agentici consentono alle organizzazioni di assegnare obiettivi anziché passaggi. Come ha detto lui stesso, le aziende stanno ora sperimentando processi in cui “si affida a un agente un compito e lui capisce come portarlo a termine, talvolta collaborando con altri agenti in background”, con la promessa di un funzionamento continuo 24 ore su 24 e guadagni di produttività misurabili se correttamente supervisionati. È proprio in questa autonomia, ha concordato il panel, che iniziano sia i benefici sia le domande operative.
Agenti di IA nella sanità e nella finanza
Richiamando la sua esperienza clinica, il Dr Ambepitiya ha evidenziato la sanità come uno dei settori che più chiaramente beneficeranno a breve termine dei sistemi agentici. Ha sottolineato che i medici possono trascorrere metà del loro tempo lavorativo in mansioni burocratiche, sostenendo che agenti ben progettati che “ascoltano la consultazione, registrano l’anamnesi e scrivono le note” potrebbero restituire una quantità significativa di tempo alla cura diretta dei pazienti. Con modelli più piccoli ed efficienti ora in grado di funzionare all’interno delle reti ospedaliere, ha rimarcato che questa automazione può essere implementata mantenendo i dati sensibili locali e conformi alle normative.
Nei mercati finanziari e nella finanza digitale, Kanagasingam ha descritto agenti che assorbono continuamente nuove informazioni e si adattano senza richiedere un intervento umano costante, soprattutto in ambienti a basso rischio dove un funzionamento semi-autonomo è accettabile. Tuttavia, ha chiarito che la responsabilità non può essere delegata, osservando che “nei domini ad alto rischio un essere umano deve restare responsabile; non si può dare la colpa all’algoritmo quando qualcosa va storto”, una posizione che ha trovato forte risonanza nel pubblico, mentre i regolatori a livello globale stanno rafforzando le aspettative.
Lavoro, rischio e la scatola nera
Per molti presenti in sala, la questione più urgente era l’occupazione. Gnanam ha riconosciuto che alcuni ruoli saranno automatizzati, in particolare nelle piccole e medie imprese che cercano una rapida crescita senza aumentare il personale, ma ha sostenuto che gli agenti spesso integreranno il lavoro umano piuttosto che cancellarlo. È rimasto scettico sul fatto che le complesse vendite B2B o le relazioni di lungo periodo con i clienti possano essere completamente automatizzate, affermando che, sebbene gli agenti siano già potenti “co-piloti” nelle vendite e nel supporto, la fiducia nelle trattative ad alto rischio dipende ancora dalle persone.
Sul tema del rischio, il panel ha individuato tre aspetti principali: affidabilità, opacità e costi. Con l’aumento della complessità dei sistemi, le configurazioni multi-agente possono amplificare piccoli errori e generare spese imprevedibili sul cloud se non controllate, rendendo essenziale un monitoraggio rigoroso. Kanagasingam ha avvertito che la natura di “scatola nera” di molti modelli si accentuerà ulteriormente con l’arrivo del calcolo quantistico. Allo stesso tempo, il Dr Ambepitiya ha aggiunto che “i sistemi agentici sono difficili da progettare su larga scala, e l’accuratezza spesso diminuisce man mano che si aggiungono più componenti”, motivo per cui tanti progetti pilota pianificati male non raggiungono le aspettative.
Punti chiave emersi dalla discussione:
- Gli agenti di IA sono più adatti a compiti strutturati e ripetitivi, dove operatività continua e memoria generano valore evidente.
- La supervisione umana resta imprescindibile negli ambienti ad alto rischio, come sanità, mercati finanziari e infrastrutture critiche.
- Le organizzazioni devono gestire con attenzione l’esposizione ai costi man mano che le reti di agenti si espandono, soprattutto quando si utilizzano grandi modelli ospitati.
- Trasparenza e capacità di spiegazione stanno diventando requisiti centrali di progettazione, non elementi secondari, soprattutto con l’intervento dei regolatori.
Cosa viene dopo per gli agenti di IA
Nonostante la complessità nascosta “sotto il cofano”, il panel si è mostrato ottimista riguardo all’accesso per operatori più piccoli. Gnanam ha evidenziato una nuova ondata di piattaforme multi-agente che consentono alle aziende di “assumere” lavoratori virtuali per il servizio clienti o la generazione di contatti attraverso interfacce semplici, evitando la necessità di team interni dedicati all’IA e ottenendo comunque efficienze misurabili. Il Dr Ambepitiya ha confermato, citando strumenti che permettono al personale non tecnico di configurare e perfezionare agenti usando istruzioni in linguaggio naturale, con tariffe basate sull’uso che si adattano alle realtà delle PMI nei mercati emergenti.
Alla chiusura della sessione, la conversazione è tornata al tema centrale: l’era degli agenti di IA non è un futuro lontano, ma una realtà già in corso, con i primi adottanti che stanno riconfigurando flussi di lavoro, modelli operativi e percorsi dei clienti. Per SiGMA, è stato un momento opportuno per mettere in luce come l’automazione intelligente si intreccerà con i settori dell’iGaming, della fintech e della sanità digitale in Asia meridionale e oltre, fissando il tono per un anno in cui autonomia, responsabilità e progettazione centrata sull’uomo plasmeranno l’agenda dell’industria. La chiusura da Colombo per SiGMA South Asia 2025 segna il passaggio al prossimo appuntamento: AIBC Eurasia, in programma a Dubai, Emirati Arabi Uniti, dal 9 all’11 febbraio 2026.
