Agentic AI: una nuova frontiera per la pubblica amministrazione

L’Agentic AI è ormai “ante portas”. Nei padiglioni delle fiere, nei discorsi chiave, nei documenti strategici e nei white paper sullo “Stato agentico”, gli agenti intelligenti sono presenti ovunque dove prima si parlava di intelligenza artificiale generativa. Chi discute di IA oggi, senza inserire subito il termine “agentic”, rischia di apparire datato, quasi come se si fosse rimasti ancorati agli albori del decennio scorso. Anche i classici chatbot e i copilot sembrano, in questo contesto, tecnologie di un’epoca più semplice.

Ma la vera domanda è: l’Agentic AI è solo l’ultimo giro di hype o rappresenta un cambiamento sostanziale? La risposta dipende da cosa rende realmente “agentico” un sistema.

Che cosa rende un’IA “agentica”?

L’Agentic AI non si limita a produrre contenuti. Essa persegue un obiettivo prefissato attraverso più passaggi operativi: scompone una richiesta in sotto‑compiti, recupera informazioni, utilizza strumenti e, attraverso interfacce, avvia azioni in altri sistemi. Il salto di qualità non è dunque dal semplice chatbot a un assistente più “intelligente”, ma dal sistema che formula un’istruzione al sistema che la mette in movimento.

Da funzionalità a processo: il nuovo assetto di mercato

Questa evoluzione sposta le priorità di mercato. Fino a poco tempo fa, prodotti di IA autonomi – sintesi, traduzioni, semplificazione testuale o analisi di documenti – venivano venduti come soluzioni indipendenti. Oggi tali funzionalità tendono a diventare componenti standard di applicazioni più ampie. Con l’Agentic AI, la tendenza si accentua: il valore non è più nella singola funzione IA, ma nella capacità di eseguire un intero flusso di lavoro.

Diventa quindi cruciale chi possiede l’accesso a dati, logica di dominio, permessi e sistemi operativi. Spesso il vero “lever” si trova nel back‑office, dove operano le procedure specialistiche. Raramente un’iniziativa fallisce per mancanza di tecnologia; più spesso il blocco è strutturale, legato a chi controlla l’infrastruttura di processo.

In questo scenario emergono tre attori principali: i produttori di procedure specialistiche, le startup GovTech e gli hyperscaler, ognuno con una posizione di partenza diversa.

Produttori di procedure specialistiche

I produttori di procedure (Fachverfahrenshersteller) hanno finora avuto un ruolo sorprendentemente marginale nella discussione sull’IA nella pubblica amministrazione. Talvolta si li percepisce come “snorri” (sognatori inattivi), a meno che non si tratti di lettori attenti. Il loro asset più importante rimane: nei loro sistemi risiedono la logica di dominio, i dati, i permessi e le transazioni con valore legale.

    • Logica di dominio: spesso codificata nella normativa, quindi stabile.
    • Dati e permessi: custoditi in sistemi legacy con elevati costi di migrazione.
    • Transazioni legali: eseguite in modo conforme alle leggi vigenti.

Chi desidera inserire agenti nei processi amministrativi deve penetrare proprio in questi ambienti. Dal punto di vista degli investitori, il vero “fossato difensivo” non è tanto la logica di dominio – che può essere replicata con IA – quanto i sistemi legacy, con i loro archivi e costi di switch.

Se i produttori non integrano autonomamente funzionalità agentiche, i loro sistemi, pur rimanendo indispensabili, rischiano di essere relegati a un livello “invisibile” dietro una nuova “strato agente”. Tuttavia, il controllo del livello di interfaccia con l’utente finale – che determina l’accesso – rimane una posizione di vantaggio a lungo termine.

Startup GovTech

Le startup GovTech hanno costruito la loro reputazione come modello alternativo: giovani, agili, tecnologicamente avanzate e sostenute da un forte goodwill politico. Si presentano come i “cambiatori di cultura” della pubblica amministrazione, offrendo impulsi difficili da ottenere da parte dei tradizionali produttori di procedure.

Nonostante il sostegno politico, il goodwill non si traduce automaticamente in contratti. Inoltre, le “funzioni IA orizzontali” (es. traduzioni) stanno diventando standard delle grandi piattaforme, mentre le funzioni specifiche di settore migrano verso i sistemi di base esistenti (es. ricerca DMS). Le GovTech che non possiedono un accesso privilegiato ai processi, né una logica di dominio propria o transazioni eseguibili, rischiano di rimanere intrappolate tra i due livelli, trasformandosi in semplici “convenience” all’interno dell’ecosistema di agenti di altri attori.

Questo non significa la fine delle soluzioni GovTech autonome. Gli agenti possono prendere decisioni amministrative legali solo dove la legge lo consente e non esiste discrezionalità. La maggior parte del lavoro rimane nella fase preliminare: controllare documenti, richiedere integrazioni, analizzare testi, formulare proposte di decisione.

I progetti pilota dell’Agentic AI Hub hanno mostrato riduzioni dei tempi di ciclo superiori al 90 % in alcuni casi, ma hanno anche evidenziato un limite cruciale: senza accesso in lettura ai sistemi di procedura e un ruolo definito nel flusso di lavoro, la soluzione resta un pilota.

Le prospettive per gli investitori

Dal punto di vista degli investimenti, diventano interessanti quelle startup GovTech che non si limitano a fornire una singola funzionalità, ma gestiscono un intero processo. Esempi includono agenti che consolidano le esigenze di approvvigionamento, preparano i documenti di gara e gestiscono l’intero ciclo di acquisto.

In sintesi, la capacità di controllare l’intero flusso di lavoro – dall’accesso ai dati, alla logica di dominio, fino all’esecuzione di transazioni legali – è il nuovo fattore di differenziazione.

Hyperscaler: le piattaforme di base

Gli hyperscaler (Google, Microsoft, Amazon, ecc.) offrono le infrastrutture cloud e le piattaforme IA su cui gli agenti possono operare. Pur non possedendo direttamente la logica di dominio della pubblica amministrazione, la loro forza risiede nella scalabilità, nella capacità di integrare rapidamente nuove funzionalità e nella gestione di grandi volumi di dati.

    • Scalabilità elastica: capacità di gestire picchi di richieste senza interruzioni.
    • Integrazione di API: collegamento rapido a sistemi legacy tramite connettori.
    • Servizi IA pre‑addestrati: traduzioni, analisi del linguaggio, riconoscimento immagini.

Queste caratteristiche li rendono partner naturali per i produttori di procedure e per le GovTech, ma la loro dipendenza dall’accesso ai dati sensibili può creare tensioni normative.

Conclusioni: chi vincerà nel nuovo ecosistema?

L’avvento dell’Agentic AI ridefinirà le regole del gioco. Non tutti i leader di oggi saranno i vincitori di domani. I produttori di procedure dovranno evolvere i loro sistemi legacy per includere capacità agentiche, altrimenti rischiano di diventare invisibili dietro strati di integrazione esterna.

Le GovTech dovranno puntare su soluzioni end‑to‑end, capaci di gestire l’intero ciclo operativo e di accedere direttamente ai sistemi di procedura, altrimenti saranno relegate a fornire semplici “convenience”.

Gli hyperscaler continueranno a fornire l’infrastruttura di base, ma dovranno negoziare l’accesso a dati e permessi in modo conforme alle normative sulla privacy e sulla sicurezza.

In definitiva, il vero valore dell’Agentic AI risiede nella capacità di trasformare un semplice output di intelligenza in un’azione concreta all’interno dei processi amministrativi. Chi riuscirà a controllare l’accesso a dati, logica di dominio e permessi operativi, avrà il vantaggio competitivo più solido in questo nuovo scenario di “Stato agentico”.