L’Agentic AI non è più una tecnologia sperimentale, ma una leva operativa che le imprese stanno cercando di portare in produzione in modo strutturato. A fotografare questo passaggio è The Pulse of Agentic AI 2026, il primo report globale pubblicato da Dynatrace dedicato all’evoluzione dei sistemi di intelligenza artificiale agentica e alle condizioni necessarie per renderli affidabili, scalabili e governabili.
Lo studio, basato su un’indagine condotta su 919 senior leader e decision maker a livello globale, evidenzia un dato chiave: le aziende non stanno rallentando l’adozione perché dubitano del valore dell’AI, ma perché scalare sistemi autonomi in ambienti reali richiede nuove garanzie di controllo, sicurezza e affidabilità. In questo scenario, Dynatrace individua nell’osservabilità il fattore abilitante per trasformare l’Agentic AI da progetto pilota a infrastruttura operativa.
Dalla sperimentazione alla produzione: perché l’adozione resta prudente
Secondo il report Dynatrace, circa la metà dei progetti di Agentic AI è ancora in fase di proof-of-concept o pilota, mentre una quota crescente sta entrando in produzione per casi d’uso limitati o in reparti selezionati. L’adozione è quindi reale, ma deliberatamente cauta.
I principali ostacoli non sono legati alla maturità dei modelli, bensì alla capacità di governare sistemi autonomi complessi. Le organizzazioni indicano come criticità principali le problematiche di sicurezza, privacy e conformità, seguite dalle difficoltà tecniche nel monitorare e gestire agenti su larga scala. A queste si aggiunge la carenza di competenze specialistiche, che rende ancora più complesso il passaggio a una produzione estesa.
Dove l’Agentic AI genera valore oggi
Il report Dynatrace mostra che l’Agentic AI trova oggi la sua applicazione più avanzata negli ambiti in cui l’affidabilità è un requisito non negoziabile. IT operations e DevOps rappresentano il principale terreno di adozione, seguiti da ingegneria del software, cybersecurity e customer service.
Non è un caso che proprio in questi ambiti venga indicato il ritorno sull’investimento più elevato. Il monitoraggio dei sistemi IT, la sicurezza informatica e l’elaborazione dei dati emergono come i casi d’uso con il maggiore potenziale di ROI, confermando che l’Agentic AI viene prima di tutto utilizzata per rafforzare la resilienza e la stabilità delle operation digitali.
Fiducia, supervisione e responsabilità: il ruolo centrale dell’uomo
Uno degli elementi più rilevanti emersi dal report Dynatrace riguarda il rapporto tra autonomia e supervisione umana. Nonostante il progresso tecnologico, la maggior parte delle organizzazioni non punta a una completa autonomia decisionale.
Oltre due terzi delle decisioni basate su Agentic AI vengono ancora verificate da esseri umani, e la maggioranza delle aziende adotta modelli ibridi che combinano agenti autonomi e agenti supervisionati. La collaborazione uomo-AI viene considerata il modello più sostenibile, soprattutto nelle applicazioni di business, dove il giudizio umano resta centrale nella definizione degli obiettivi, dei limiti operativi e della responsabilità finale.
L’osservabilità come fondamento dell’Agentic AI secondo Dynatrace
Il concetto chiave che attraversa l’intero report è quello di osservabilità come piano di controllo dell’Agentic AI. Dynatrace sottolinea come i tradizionali strumenti di monitoraggio, pensati per sistemi deterministici, non siano sufficienti per governare agenti basati su modelli probabilistici.
Nei sistemi agentici, infatti, non è possibile validare ogni comportamento in fase di sviluppo. Serve una visibilità continua e contestuale in produzione, capace di monitorare decisioni, interazioni tra agenti, performance, anomalie e impatti downstream. L’osservabilità diventa così non solo uno strumento di analisi, ma una vera infrastruttura di governo che consente di costruire fiducia e scalare l’autonomia in modo responsabile.
Verso operazioni autonome affidabili e scalabili
Secondo Dynatrace, il futuro dell’Agentic AI non passa da un salto diretto verso l’autonomia totale, ma da un percorso incrementale. Le organizzazioni più mature adottano un approccio graduale: iniziano con automazioni guidate, evolvono verso modelli supervisionati e, solo in una fase successiva, introducono livelli più elevati di autonomia supportati da un’osservabilità avanzata.
Il punto di svolta è già visibile. L’Agentic AI sta diventando una componente strutturale delle operation digitali, con budget in crescita e un numero sempre maggiore di progetti in produzione. Le aziende che sapranno integrare affidabilità, resilienza e osservabilità nei propri modelli operativi saranno quelle in grado di trasformare l’Agentic AI in un vantaggio competitivo sostenibile.
