Definizioni semplici: contenuti, azioni e sistemi
L'AI generativa crea contenuti a partire da un'istruzione e dal contesto disponibile. Può trattarsi di una risposta, un riepilogo, un'immagine o del codice. Il risultato è qualcosa che una persona può leggere, verificare o usare. OpenAI offre ChatGPT, Anthropic offre Claude e Google DeepMind sviluppa i modelli Gemini. Sono esempi di modelli e assistenti, non descrizioni complete di ciascun prodotto.
L'AI agentica descrive un approccio in cui un sistema persegue un obiettivo scegliendo e compiendo azioni. Un agente AI è il sistema che svolge quel lavoro. Può usare un modello generativo, strumenti, contesto memorizzato e regole. La domanda chiave non è se sa scrivere una risposta convincente, ma se può compiere passi autorizzati verso un risultato. Per approfondire, leggi cos'è un agente AI.
La differenza principale tra AI agentica e generativa
La differenza tra AI agentica e AI generativa è più chiara nel punto in cui il lavoro passa a una persona. Un flusso generativo può preparare una risposta al cliente che una persona deve inviare. Un flusso agentico può recuperare le informazioni pertinenti, preparare la risposta e inviarla se le autorizzazioni lo consentono. Entrambi possono includere testo generato, ma il secondo modifica anche qualcosa al di fuori della conversazione.
Considerali modalità d'uso, non etichette fisse per ogni prodotto. Un'interfaccia conversazionale può dare accesso a un agente, mentre un modello potente può restare limitato alla stesura di bozze. Il solo accesso agli strumenti non basta a definire la distinzione. Valuta l'obiettivo, le azioni consentite, i controlli e il punto in cui una persona deve approvare il lavoro. Queste modalità non garantiscono le capacità di un fornitore specifico.
| Dimensione | Modalità generativa | Modalità agentica |
|---|---|---|
| Obiettivo | Produrre i contenuti richiesti | Raggiungere un risultato assegnato |
| Risultato | Una risposta, una bozza, un'immagine o del codice | Azioni, dati modificati e un risultato |
| Autonomia | Di solito risponde a un'istruzione | Sceglie i passi entro limiti definiti |
| Strumenti | Può usare strumenti per supportare una risposta | Usa strumenti per svolgere il lavoro |
| Rischi | Contenuti errati o inadeguati | Contenuti errati e azioni indesiderate |
| Esempi | Preparare una risposta o riassumere appunti | Gestire un flusso di lavoro autorizzato |
| Costi | Verifica i costi di accesso e uso del modello | Verifica i costi di modelli, strumenti ed esecuzione |
AI agentica e agenti AI: approccio e implementazione
Il confronto tra AI agentica e agenti AI non è una scelta tra tecnologie concorrenti. L'AI agentica descrive il comportamento o l'approccio: perseguire un obiettivo attraverso decisioni e azioni. Gli agenti AI sono i sistemi che implementano questo approccio. «Agentica» descrive come viene svolto il lavoro; «agente» identifica ciò che lo svolge.
Chiamare un software «agente» non ne chiarisce le autorizzazioni, l'affidabilità o l'ambito d'azione. Chiedi cosa può osservare, quali strumenti può usare, cosa può modificare e quando si ferma. Salesforce descrive Agentforce come una piattaforma di agenti AI per dipendenti e clienti nell'ecosistema Salesforce. Microsoft descrive Copilot Studio come uno strumento per creare agenti AI, flussi di lavoro e app. Queste descrizioni ne spiegano il ruolo previsto, ma un'azienda deve comunque valutare la propria configurazione specifica. Per la distinzione tra interfacce, consulta agente AI vs chatbot.
Come collaborano modelli generativi e agenti
L'AI generativa e l'AI agentica spesso collaborano, anziché sostituirsi a vicenda. Un modello generativo all'interno di un agente può interpretare un'istruzione, suggerire il passo successivo o comporre un messaggio. Il sistema circostante gestisce l'accesso agli strumenti, il contesto, l'esecuzione e i controlli. Il confronto tra AI agentica e AI generativa riguarda quindi il flusso di lavoro complessivo, non una gara tra modelli.
Considera una richiesta di aggiornare la scheda di un cliente a partire da un'email. Il modello potrebbe estrarre le modifiche richieste. L'agente potrebbe verificare se la scheda esiste, applicare gli aggiornamenti consentiti e riferire cosa è successo. Una persona potrebbe approvare le modifiche sensibili prima dell'esecuzione. Il modello gestisce l'interpretazione e i contenuti; il sistema dell'agente collega questi risultati alle azioni. È una possibile soluzione, non una funzionalità verificata di uno specifico prodotto. Una buona progettazione separa le azioni suggerite dall'autorizzazione a eseguirle.
Esempi aziendali: creare bozze o completare un flusso
Gli esempi a confronto aiutano i team a capire cosa serve. Se l'attività termina con una bozza da sottoporre a revisione, un flusso generativo può bastare. Se richiede modifiche autorizzate in più applicazioni aziendali, un flusso agentico può essere più adatto. Questi scenari sono esempi di progettazione, non capacità supportate da ogni prodotto citato.
Le descrizioni dei prodotti offrono utili punti di partenza. Cognition descrive Devin come un ingegnere del software autonomo. Agentforce si concentra sugli agenti nell'ecosistema Salesforce, mentre Copilot Studio consente di creare agenti, flussi di lavoro e app. Terabot (il nostro prodotto), di AITG (la nostra azienda), offre lavoratori digitali AI, ciascuno con una macchina virtuale privata, che operano in applicazioni come CRM, email, fogli di calcolo e app web. Sono approcci diversi all'impiego degli agenti. Scegli in base al lavoro e ai controlli necessari. Non dare per scontato che tutti i prodotti basati su agenti funzionino allo stesso modo.
| Attività aziendale | Flusso generativo | Esempio di flusso agentico |
|---|---|---|
| Vendite | Preparare un'email di follow-up | Verificare una scheda e inviare un follow-up approvato |
| Assistenza clienti | Suggerire una risposta | Recuperare i dettagli del caso e compiere un'azione consentita |
| Back office | Riassumere le informazioni in arrivo | Verificare le informazioni e aggiornare una scheda con autorizzazione |
| Sviluppo software | Generare una proposta di codice | Svolgere un'attività usando strumenti di sviluppo consentiti |
Rischi e controlli cambiano quando l'AI può agire
L'AI generativa richiede controlli su accuratezza, riservatezza e adeguatezza. Anche l'AI agentica richiede questi controlli, oltre a quelli sull'esecuzione. Una bozza errata può essere individuata prima dell'uso. Un'azione errata può modificare una scheda, inviare un messaggio o avviare altre attività. La distinzione riguarda le conseguenze. Nessuno dei due approcci è sicuro per natura.
Inizia con autorizzazioni ristrette e una definizione chiara del risultato atteso. Decidi quali azioni richiedono approvazione, a quali informazioni il sistema può accedere e come fermare il lavoro. Conserva un registro delle azioni per consentire alle persone di indagare sugli errori. Tratta le istruzioni presenti in email, documenti o pagine web come dati non attendibili, non come autorizzazioni automatiche. Metti alla prova informazioni incomplete e richieste inattese, non solo casi semplici. Un progetto pilota utile mostra dove il flusso funziona e dove deve fermarsi per coinvolgere una persona.
Come scegliere l'approccio giusto per la tua azienda
Scegli l'AI generativa quando l'esigenza principale è creare, spiegare o riassumere contenuti e una persona resta responsabile del passo successivo. Considera l'AI agentica quando il risultato richiede azioni, uso di strumenti e completamento delle attività. Usa entrambe quando un flusso richiede contenuti generati ed esecuzione controllata.
Prima di scegliere un software, metti per iscritto l'attività, i dati necessari, le azioni consentite e i criteri di completamento. Individua le eccezioni da affidare a una persona. Poi valuta i prodotti rispetto a queste specifiche. Confronta il costo operativo complessivo, compresi l'uso dei modelli, l'esecuzione, gli strumenti collegati e la revisione umana, se pertinente. Non dare per scontato che un abbonamento includa ogni parte del flusso. Inizia con attività dal risultato facile da verificare e con errori gestibili. Amplia le autorizzazioni solo dopo i test. Scegli la soluzione adatta all'attività, non la categoria che sembra più avanzata.
Cosa devono verificare i team globali e malesi
La distinzione tra AI generativa e agentica è la stessa per le aziende globali e malesi. Le domande da porre in fase di acquisto dipendono dai dati, dalle applicazioni e dalle esigenze operative dell'organizzazione. Chiedi dove vengono elaborate le informazioni, quali sistemi le ricevono, come viene controllato l'accesso e se il flusso rispetta i tuoi obblighi contrattuali. Non dedurre le modalità di implementazione dal nome di un fornitore o dalla sede dei suoi uffici.
Hosting ed esecuzione degli agenti sono questioni separate. Un'opzione di infrastruttura locale non stabilisce dove ogni modello o applicazione collegata elabori le informazioni. Richiedi una descrizione chiara dell'intero flusso, inclusi gli strumenti esterni e l'accesso umano. Per i messaggi ai clienti, verifica il consenso e le condizioni del canale prima di abilitare azioni automatiche. Per le operazioni interne, confronta le autorizzazioni con i ruoli aziendali esistenti. Applica questi controlli sia agli strumenti per i contenuti sia agli agenti, con maggiore attenzione quando il sistema può modificare dati o comunicare all'esterno.
Il prossimo passo per i team che vogliono un'AI operativa
Terabot (il nostro prodotto), di AITG (la nostra azienda), è un'opzione per le aziende che esplorano agenti AI capaci di lavorare nelle applicazioni esistenti. Ogni lavoratore digitale ha il proprio computer, una macchina virtuale privata, e lavora 24 ore su 24. Le tipologie includono lavoratori per vendite, assistenza, back office, uso del computer e WhatsApp. È in anteprima privata; le aziende possono usare il link Richiedi un invito.
Il suo lavoratore WhatsApp risponde tramite WhatsApp Web sul proprio computer. Non è l'API ufficiale di WhatsApp Business e non invia mai messaggi in massa. Le condizioni di WhatsApp limitano l'uso automatizzato, quindi si consigliano un numero WhatsApp Business e contatti che abbiano dato il consenso. I piani mensili includono lavoratori digitali illimitati e si differenziano per l'uso dell'AI e del computer; i prezzi saranno annunciati al lancio. Valuta ogni flusso rispetto alle tue autorizzazioni e ai requisiti di revisione. Verifica se l'esecuzione risponde alle tue esigenze: gli agenti non devono sostituire ogni strumento per i contenuti.
Ultimo aggiornamento: 6 ottobre 2026