Tendenze degli agenti IA nel 2026 — Google Cloud

Nel 2026 l’adozione dell’AI e degli agenti AI sta rimodellando i flussi di lavoro aziendali.

I leader aziendali stanno riprogettando il modo in cui il lavoro scorre attraverso i sistemi. Gartner prevede che circa il 40% delle applicazioni aziendali includerà agenti AI specifici per compito entro la fine del 2026. Di conseguenza i team devono ripensare passaggi di consegna, approvazioni e code per le eccezioni. Per esempio, un CRM può usare un agente AI per smistare i lead, redigere follow‑up e aggiornare i record senza ripetuti copia/incolla umani. Questo riduce il tempo per ticket e diminuisce i tassi di errore.

Checklist pratica per i team di operations e product:

1) Mappare processi ad alto volume e ripetibili che generano decisioni prevedibili. 2) Dare priorità ai pilot dove è possibile misurare tempo risparmiato, riduzione degli errori o costo per transazione. 3) Iniziare in piccolo con una singola fonte di dati ed espandere l’ambito dell’agente. 4) Tracciare le metriche quotidianamente e mantenere un percorso di escalation verso un umano.

Un esempio chiaro: i team logistici che soffrono di lunghe conversazioni via email possono usare agenti email no‑code per rispondere a domande di routine sugli ordini. virtualworkforce.ai riduce il tempo di gestione da circa 4,5 minuti a ~1,5 minuti per email ancorando le risposte a ERP, TMS e cronologia della casella postale. Questo dimostra come l’automazione mirata possa offrire valore immediato al business e migliori risultati per i clienti. Se desideri indicazioni per l’implementazione, leggi come scalare le operazioni logistiche senza assumere personale per idee passo‑passo: come scalare le operazioni logistiche senza assumere personale.

Questo capitolo nomina alcune tendenze chiave e spiega azioni che i team possono intraprendere ora. Primo, inventariare i compiti. Secondo, progettare una traccia di audit per rendere visibili le azioni degli agenti. Terzo, definire KPI chiari per i pilot. Questi passi aiutano le organizzazioni a passare dalla sperimentazione alla produzione. Prevedi un’adozione più rapida nel 2026 man mano che i leader vedranno guadagni misurabili e crescerà la pressione a rispondere alle mutevoli aspettative dei clienti.

L’AI agentica e i sistemi AI si stanno spostando da assistenti a operatori; agenti che lavorano end‑to‑end.

L’AI agentica sta cambiando i ruoli dell’AI all’interno delle aziende. Il termine “agentic” descrive sistemi che pianificano, agiscono e apprendono. I vendor ora forniscono motori per agenti e layer di orchestrazione che permettono agli agenti di eseguire processi multi‑step. Come osserva Aruna Pattam, “l’AI non sta più assistendo con i compiti; sta orchestrando interi flussi di lavoro in autonomia.” Questa citazione sottolinea come gli agenti operino attraverso passaggi e sistemi.

La gestione del rischio deve evolversi a sua volta. Inserire gate con human‑in‑the‑loop dove conta l’intento. Aggiungere opzioni di rollback per azioni che modificano i record. Strumentare gli agenti con osservabilità in modo che gli umani possano tracciare le decisioni. Testare il comportamento degli agenti in un sandbox ed eseguire scenari di red‑team prima della produzione.

Checklist pratica per costruire esperienze agentiche sicure:

1) Definire confini di intento chiari e regole di escalation. 2) Aggiungere log di audit e controllo delle versioni per prompt e policy degli agenti. 3) Includere comandi espliciti di rollback e playbook di recovery. 4) Monitorare continuamente le prestazioni e le modalità di errore.

Esempio: un agente di approvazione finanziaria che paga fatture dovrebbe trattenere i trasferimenti di fondi fino a quando un umano non conferma per importi superiori a una soglia. Questo bilancia velocità e controllo. I vendor ora offrono kit di sviluppo per agenti, builder per agenti e primitive di orchestrazione. Questi strumenti riducono il codice ripetitivo e permettono ai team di concentrarsi su regole, sicurezza e conoscenza del dominio.

Quando pianifichi, ricordati di governare l’AI. Fissa obiettivi per affidabilità e sicurezza. Monitora come l’agente sta diventando responsabile degli esiti. Poi forma gli operatori a supervisionare, non a micro‑gestire, gli agenti. Questa impostazione accelera la scalabilità mantenendo standard stabili.

I sistemi multi‑agente e i modelli multimodali abiliteranno la collaborazione multi‑agente per i casi d’uso aziendali.

I sistemi multi‑agente permettono ad agenti specializzati di collaborare. Combinati con modelli multimodali, gli agenti possono scambiare testo, immagini, codice e tabelle. Questo abilita il lavoro interdipartimentale dove gli agenti si passano il contesto anziché le persone. Per esempio, un agente commerciale può inviare un’immagine di un contratto firmato a un agente legale. L’agente legale estrae i termini e invia un sommario di conformità alla funzione finance così che possano elaborare la fattura.

I designer devono definire schemi di messaggio, finestre di contesto e una singola fonte di verità. Altrimenti gli agenti duplicano sforzi o producono azioni contrastanti. Usare canali strutturati per stato, azioni e provenienza. Includere anche un fallback verso gli umani per i casi ambigui.

Checklist pratica per il design multi‑agente:

1) Definire limiti di ruolo chiari per ogni agente. 2) Usare condivisioni di contesto e schemi di messaggi coerenti. 3) Tracciare provenienza e citazioni nella cronologia delle conversazioni. 4) Simulare esecuzioni multi‑agente per trovare percorsi di conflitto.

Esempi d’uso includono risposta automatica agli incidenti e supporto clienti multimodale. Un agente logistico può analizzare una foto di merce danneggiata, riassumere il danno e creare una bozza di richiesta di indennizzo. Quella bozza può poi essere convalidata da un umano. Questo approccio aiuta i team a eseguire i compiti più velocemente e riduce i passaggi manuali. Gli architetti dovrebbero considerare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni e l’AI multimodale quando costruiscono agenti per compiti complessi. Pianificare anche l’integrazione dei dati dei sensori dove necessario e sistemi che devono preservare privacy e provenienza dei dati.

Per esplorare agenti che redigono email logistiche e aggiornano i sistemi in un unico flusso, consulta la nostra guida all’automazione email ERP per la logistica: automazione email ERP per la logistica.

Lo sviluppo dell’AI aziendale e lo sviluppo di agenti AI richiedono nuovo codice, infrastruttura e governance.

Costruire agenti non è la stessa cosa che costruire un servizio web. Serve prompt riproducibili, pipeline di retrieval, prompt versionati e harness di test. I team devono adottare CI/CD per i workflow degli agenti, non solo per i modelli. Buone pratiche includono test unitari per i rami decisionali e test di integrazione che riproducono conversazioni reali.

La scelta della piattaforma conta. Google Cloud’s Vertex AI Agent Builder e Generative AI Studio offrono distribuzione, opzioni di modello e primitive di governance. Questi strumenti permettono alle organizzazioni di scegliere Gemini o modelli third‑party come quelli di Anthropic attraverso la piattaforma. Usare una piattaforma che supporti la provenienza del modello e i log di audit in modo da poter governare l’AI su scala.

Checklist pratica per i team di engineering:

1) Versionare prompt e policy degli agenti nel controllo sorgente. 2) Costruire pipeline di retrieval e grounding che restituiscano citazioni rendicontabili. 3) Impostare SLO per latenza e correttezza. 4) Pianificare capacità di inferenza e controlli di costo quando si distribuiscono agenti a lunga esecuzione.

Esempio: i team di engineering che integrano un agente per lo stato degli ordini devono bilanciare costo di inferenza e latenza. Possono memorizzare nella cache il contesto recente, shardare le pipeline di retrieval e autoscalare i pool di inferenza. Includere anche accessi protetti ai modelli e autenticazione basata sui ruoli per controllare chi può modificare le regole degli agenti. Se hai bisogno di aiuto per decidere quando usare accesso a modelli ospitati rispetto ad agenti locali, rivedi i compromessi di piattaforma e i requisiti di conformità. Per esempi logistici pratici, il nostro confronto sulla corrispondenza logistica automatizzata può aiutare: corrispondenza logistica automatizzata.

Infine, ricorda che lo sviluppo software per agenti combina coding tradizionale con crafting di prompt, testing e osservabilità. Investi negli strumenti ora per evitare debito tecnico in seguito.

Gli agenti integrati nei flussi di lavoro aziendali rimodelleranno i lavori e le esigenze di riqualificazione in ambito AI nel 2026.

L’adozione dell’AI sta cambiando rapidamente gli ambiti di lavoro. La ricerca di Info‑Tech ha rilevato che circa il 58% delle organizzazioni riporta che l’AI è integrata nelle strategie aziendali. I sondaggi mostrano anche che i lavoratori desiderano più formazione; circa il 71% dei dipendenti richiede più formazione sull’AI. Entro la fine del 2025 circa la metà dei ruoli avrà bisogno di riqualificazione per i nuovi strumenti e processi.

Le aziende devono combinare formazione basata sui ruoli con progetti live. Dare alle persone tempo sui pilot degli agenti. Permettere loro di progettare policy, monitorare le prestazioni e fornire feedback. Questa esposizione pratica costruisce fiducia più rapidamente della sola formazione in aula.

Checklist pratica per HR e L&D:

1) Identificare le famiglie di ruoli interessate dagli agenti e mappare i nuovi compiti. 2) Creare progetti on‑the‑job dove i dipendenti co‑progettano gli agenti. 3) Insegnare orchestrazione, monitoraggio e competenze di base di coding per non‑ingegneri. 4) Includere etica e governance dell’AI in ogni curriculum.

Esempio: team operativi che ricevono 100+ email in entrata per persona possono adottare agenti email no‑code. Questi strumenti consentono agli agenti di redigere risposte accurate e contestuali dentro Outlook e Gmail mantenendo il controllo umano. Virtualworkforce.ai si concentra su soluzioni no‑code pronte per le operations che accelerano l’adozione e riducono la paura. Questo approccio permette al personale di lavorare insieme all’AI, elevandoli a supervisori e gestori delle eccezioni invece che operatori di routine.

La riqualificazione crea un vantaggio competitivo. Quando le persone imparano nuove competenze come il monitoraggio degli agenti e la versioning dei prompt, le organizzazioni ottengono migliore produttività e time to value più rapido. Prevedi che l’anno a venire enfatizzerà progetti pratici come miglior percorso di formazione.

Le decisioni sulla piattaforma significano che ogni scelta di AI — da Google Cloud Vertex AI a claude desktop — influenzerà governance, sicurezza e scalabilità.

La scelta della piattaforma influisce su conformità, latenza e residenza dei dati. Piattaforme ospitate come Google Cloud’s Vertex AI forniscono funzionalità di governance gestite e un catalogo di modelli. Opzioni locali come claude desktop offrono latenza più bassa e funzionamento offline per workflow sensibili. Ogni percorso richiede controlli diversi per privacy dei dati e provenienza del modello.

Checklist pratica di governance:

1) Mantenere un catalogo dei modelli con versioni e lineage. 2) Applicare SSO e accesso basato sui ruoli. 3) Richiedere log di audit per le azioni degli agenti e impostare SLO per la correttezza delle decisioni. 4) Eseguire test di red‑team regolari e documentare i percorsi di escalation per decisioni autonome.

La sicurezza e la conformità sono importanti nei settori regolamentati. Scegli piattaforme con certificazioni FedRAMP o ISO dove richiesto. Implementare inoltre controlli sulla residenza dei dati e anonimizzare o redigere PII sensibili prima di passarli ai modelli. Definire politiche chiare su quali dati ogni servizio AI può accedere.

Esempio: decidere tra Vertex AI gestito e un agente desktop on‑prem dipenderà dalla tua postura di governance dei dati. Se devi mantenere tutti i dati all’interno di una rete privata, potrebbe essere necessario un agente locale. Altrimenti, una piattaforma cloud accelera la scalabilità e integra il monitoraggio più facilmente. La piattaforma scelta influenzerà la velocità con cui scalerai l’AI e la forma dei tuoi ecosistemi di agenti. Per vedere come gli agenti email migliorano le comunicazioni di freight, consulta la nostra guida alla redazione di email logistiche: redazione email logistiche con AI.

Infine, pianifica per sovranità dell’AI e controlli dei costi. Definisci chi può creare agenti di produzione e quali approvazioni sono richieste. Con queste regole, i team possono scalare l’AI mantenendo controllo e preservando il valore di business.

FAQ

Quali sono le tendenze più importanti sugli agenti AI per il 2026?

Le tendenze più importanti includono l’integrazione degli agenti nelle applicazioni aziendali, l’AI agentica che orchestra flussi di lavoro end‑to‑end e la collaborazione multi‑agente alimentata da modelli multimodali. Questi cambiamenti modificheranno processi, toolchain e priorità di riqualificazione per molti team.

In che modo gli agenti cambieranno i flussi di lavoro aziendali?

Gli agenti automatizzeranno decisioni di routine, ridurranno i passaggi di consegna e gestiranno processi multi‑step. Questo accelera l’elaborazione, riduce gli errori e libera le persone per concentrarsi su strategia ed eccezioni.

Dove posso leggere la statistica sull’adozione aziendale entro la fine del 2026?

La proiezione di Gartner che circa il 40% delle applicazioni aziendali includerà agenti AI specifici per compito entro la fine del 2026 è riportata qui: il 40% delle applicazioni aziendali. Usa questa cifra per giustificare pilot e budget.

Quali passi di governance mettono in sicurezza le distribuzioni di agenti?

Implementare cataloghi di modelli, log di audit, accesso basato sui ruoli, SLO per le azioni degli agenti e test di red‑team. Aggiungere anche percorsi di rollback e approvazioni umane per le operazioni ad alto rischio.

Come dovrebbero le organizzazioni dare priorità ai pilot degli agenti?

Mappare attività ad alto volume e ripetibili e scegliere pilot con risultati misurabili. Tracciare tempo risparmiato, riduzione degli errori e costo per transazione per giustificare una diffusione più ampia.

I sistemi multi‑agente richiedono lavori di design speciali?

Sì. I designer devono definire schemi di messaggio, limiti di ruolo e condivisione di contesto coerente per evitare azioni contrastanti. Simulare scenari per individuare modalità di fallimento.

Quali caratteristiche della piattaforma contano per l’AI aziendale?

Cerca provenienza dei modelli, logging di audit, enforcement delle policy e certificazioni di conformità. Considera anche latenza, residenza dei dati e controlli dei costi quando scegli tra opzioni cloud e desktop.

Come cambieranno i lavori man mano che gli agenti svolgeranno più compiti?

I ruoli si sposteranno verso supervisione, orchestrazione e problem solving complesso. Le priorità di riqualificazione includono monitoraggio degli agenti, controllo di prompt/versioning e competenze in etica e governance.

Dove possono i team logistici trovare esempi pratici di automazione delle email con l’AI?

Forniamo guide mirate che mostrano come agenti email no‑code accelerano le risposte e riducono gli errori. Inizia con la nostra pagina sulla redazione di email logistiche con Google Workspace e virtualworkforce.ai: redazione email logistiche con AI.

Con quale rapidità aumenterà l’adozione degli agenti verso il 2026?

L’adozione sta accelerando man mano che le piattaforme maturano e i pilot mostrano ROI. Prevedi più distribuzioni in produzione nel corso del 2026 mentre le organizzazioni danno priorità a guadagni misurabili e a una governance solida.