Se c’è una parola che rimbalza nei corridoi del We Make Future quest’anno, è Agentic AI.
Dimenticate i semplici chatbot a cui fare domande: la nuova frontiera promette assistenti autonomi capaci di pianificare, ragionare e agire al posto nostro.
Che cos’è l’Agentic AI (senza giri di parole)
Mentre la Generative AI tradizionale risponde agli input un prompt alla volta, l’Agentic AI si basa su “agenti” a cui viene assegnato un obiettivo macro. L’agente analizza il problema, lo scompone in sotto-task, utilizza tool esterni (come i server MCP) e corregge i propri errori in autonomia finché non raggiunge il risultato.
Il nostro punto di vista
Affascinante, certo.
Ma da dev mi chiedo: chi controlla i controllori?
L’autonomia porta con sé il rischio di allucinazioni sistemiche, loop infiniti di esecuzione e, non ultimo, un consumo di risorse computazionali (e costi di API) non indifferente. Un agente che sbaglia in autonomia può fare danni molto più velocemente di un junior dev distratto.
In Edinet crediamo fermamente che la formazione di nuovi developer umani sia, oggi più che mai, fondamentale.
L’AI può velocizzare la scrittura del codice, ma il pensiero critico, l’empatia e la capacità di risolvere problemi complessi restano competenze insostituibili e squisitamente umane.
Le nostre conclusioni dal WMF
L’Agentic AI non è una moda passeggera, ma non è ancora il “pilota automatico” definitivo.
La chiave del successo di questa tecnologia risiede nel concetto di human-in-the-loop: l’AI fa il lavoro pesante di iterazione e analisi, e di scrittura del codice o dello svolgimento del lavoro manuale, ma l’approvazione finale e il perimetro d’azione restano saldamente in mano all’uomo insieme a tutta la parte di testing che soprattutto lato interfaccia utente ha ancora oggi la necessità del calore umano per poter confezionare interfacce utente o esperienze curate e non cloni dei cloni dei cloni di altre mille interfacce sviluppate da altri agenti.
In Edinet utilizziamo già gli agenti AI, soprattutto per accelerare la fase di Proof of Concept (PoC).
Questi strumenti ci permettono di mostrare al cliente un prototipo tangibile in tempi record, dandoci la possibilità di lavorare fin da subito su qualcosa di reale e concreto. In pratica, l’AI velocizza e semplifica quel processo di astrazione che per noi sviluppatori è pane quotidiano, ma che per i non addetti ai lavori è spesso difficile da immaginare prima di vederlo tradotto in codice.
E voi? Siete pronti a dare le chiavi dei vostri sistemi a un agente autonomo o preferite ancora tenere le mani sul volante?
