L’AI agentica è il tema più hype del 2026: ma cosa c’è di reale per le aziende? Ecco una vista onesta, tra ciò che funziona e i limiti. (dgm implementa osFoundry — dgm è un partner di integrazione indipendente, non è osFoundry.)
Reale, ma da calare sui casi giusti
Gli agenti AI (che eseguono compiti in autonomia, non solo rispondono) sono reali, ma funzionano oggi bene su compiti ripetitivi e definiti con supervisione. Applicarli ovunque, come promette parte dell’hype, porta a delusioni. Vedi Cos’è un agente AI.
Cosa funziona oggi
Compiti definiti e ripetitivi: triage, raccolta ed elaborazione dati, esecuzioni pianificate, flussi documentali, con supervisione umana sui passi critici. I compiti molto complessi, aperti o ad alto rischio sono ancora terreno difficile.
Il “gap agentico” dei modelli
I modelli, inclusi diversi italiani/UE, hanno ancora un gap agentico rispetto ai modelli di frontiera su code-gen complesso e function calling multi-step (segnalato da analisi di settore). Vanno valutati sul caso reale; per i compiti agentici complessi i modelli più forti restano spesso necessari. Vedi I modelli AI italiani: guida.
Introdurla con governance
Con permessi chiari, supervisione umana sui passi critici, registri e responsabilità umana (anche per la Legge 132/2025). Si parte da casi a rischio controllato. osFoundry supporta agenti con esecuzioni pianificate e governance, self-hostabile in UE.
Come aiuta dgm
dgm introduce agenti dove il valore è reale e il rischio controllato, con i giusti controlli, senza inseguire l’hype. Prezzo del servizio: 399 $ di assessment e 3.999 $/mese (IVA 22% per i clienti italiani). Esplora la piattaforma su osFoundry, oppure parla con dgm.
Informazioni generali, non consulenza legale. La maturità dell’AI agentica va valutata sul caso reale.