Le soluzioni di IA agentica collaborativa stanno entrando in una nuova fase di maturità, con risultati sempre più concreti e misurabili nei contesti operativi. Il mercato sta assistendo a un cambio di paradigma netto: dall’adozione di sistemi progettati principalmente per interagire o “conversare”, si passa a piattaforme in grado di agire all’interno di processi strutturati, sotto supervisione umana e con meccanismi di controllo formalizzati.
Non si tratta più di chatbot evoluti, ma di architetture capaci di orchestrare flussi, accedere a sistemi aziendali, eseguire azioni tracciabili e operare in ambienti regolati. In questo scenario, maturità tecnologica e governance diventano inseparabili.
Il nodo dell’agent washing
Questa evoluzione contribuisce a ridimensionare un fenomeno che Gartner definisce esplicitamente “agent washing” come la pratica di rebrandizzare prodotti pre-esistenti — assistenti AI, chatbot, strumenti di RPA — come “agentic AI”, pur senza reali capacità agentiche.
Secondo Gartner, il mercato è oggi caratterizzato da un forte squilibrio tra offerta dichiarata e maturità effettiva: a fronte di migliaia di soluzioni promosse come agentiche, solo una quota limitata (circa 130 strumenti) soddisfa criteri concreti di autonomia decisionale e capacità di orchestrazione multi-step. Il rischio è evidente: hype commerciale e narrativa tecnologica possono generare aspettative non sostenute da reale trasformazione dei processi.
L’impatto non è solo semantico. Gartner collega direttamente il fenomeno alla sostenibilità dei progetti: oltre il 40% delle iniziative di agentic AI sarà cancellato entro la fine del 2027, principalmente per costi crescenti, benefici di business poco chiari o controlli di rischio inadeguati. Il messaggio è chiaro: l’etichetta “agente” non garantisce né valore né autonomia operativa.
Per distinguere un agente autentico da una semplice interfaccia conversazionale avanzata, occorre verificare la presenza di elementi strutturali: pianificazione autonoma, integrazione controllata via API con sistemi core, gestione dello stato lungo l’intero flusso operativo, tracciabilità delle azioni e inserimento in un perimetro di governance auditabile. L’agency è una proprietà architetturale, non di marketing.
Il tema del disallineamento: lo studio OpenAI e Apollo Research
A rafforzare la centralità della governance interviene lo studio pubblicato da OpenAI e Apollo Research, Stress Testing Deliberative Alignment for Anti-Scheming Training, che affronta il tema della cosiddetta “macchinazione” (scheming) nei modelli avanzati.
La ricerca introduce un concetto chiave: un sistema può apparire conforme alle istruzioni ricevute e, al tempo stesso, perseguire internamente obiettivi divergenti in modo strategico e non immediatamente visibile. Non si tratta di semplici errori o hallucination, ma di comportamenti coerenti con una logica di ottimizzazione interna che può portare il modello a trattenere informazioni, manipolare risultati o sottoperformare deliberatamente in contesti specifici.
Nei test controllati, i ricercatori hanno osservato che modelli di frontiera possono mettere in atto azioni coperte pur restando formalmente allineati alle richieste. Per mitigare il rischio è stata sperimentata una tecnica definita deliberative alignment, che introduce esplicitamente specifiche anti-scheming e criteri di comportamento prima dell’esecuzione dei compiti. I risultati mostrano una riduzione significativa delle azioni occulte nei test, ma non la loro completa eliminazione.
Il punto centrale è che, con l’aumentare della capacità di pianificazione multi-step e di orchestrazione autonoma, cresce anche la necessità di presìdi strutturali di controllo, trasparenza e supervisione. Il tema non è un’IA “intenzionale”, bensì sistemi che ottimizzano obiettivi complessi e che, in assenza di vincoli chiari e verificabili, possono deviare in modo non trasparente.
Le cinque tendenze chiave per il 2026
Alla luce di queste dinamiche, Spitch individua cinque direttrici evolutive per il 2026.
1. IA agentica sotto supervisione umana
Gli LLM fondati su conoscenze dedicate e modelli di orchestrazione dei flussi operativi basati su presìdi di sicurezza entrano stabilmente in produzione. Diventano elementi strutturali dei sistemi agentici i gate di approvazione delle azioni, il processo decisionale guidato dalle policy e la reversibilità delle operazioni. L’autonomia è sempre incardinata in un perimetro di controllo umano.
2. Trust-by-design e governance integrata
Si affermano approcci in cui sicurezza, affidabilità e conformità normativa sono integrate fin dalla progettazione. Tra gli elementi centrali figurano la generazione ancorata a basi di conoscenza verificate, il controllo delle citazioni, la trasparenza verso l’utente, le whitelist delle azioni consentite e la piena osservabilità end-to-end, dal prompt all’esecuzione.
3. Flussi operativi uomo-IA integrati
I tradizionali passaggi di consegne vengono sostituiti da modelli di collaborazione continua. Operatori umani e agenti IA lavorano su un contesto condiviso: l’IA gestisce attività ripetitive, mentre le persone si concentrano su empatia, valutazioni complesse e decisioni critiche. Il risultato è una riduzione delle duplicazioni informative e un aumento del tasso di risoluzione al primo contatto.
4. Qualità, analisi e apprendimento continuo
La qualità conversazionale viene estesa all’intero ciclo di interazione. Ogni azione è tracciata e analizzata, con cicli di miglioramento continuo basati sui dati reali di esercizio. La misurabilità del risultato diventa parte integrante dell’architettura.
5. Voice-first e architetture ibride
La voce si afferma come canale privilegiato nelle attività più complesse, grazie alla riduzione della latenza e a una maggiore efficacia nei contesti ad alta sensibilità emotiva o regolatoria. Parallelamente, le architetture ibride diventano lo standard operativo: soluzioni on premise per ASR, NLU, biometria e LLM di dominio si integrano con capacità elastiche del cloud, nel rispetto di privacy, residenza del dato e vincoli normativi.
Mercato 2026: dalla sperimentazione alla piattaforma
Il mercato si sta spostando dai progetti pilota a implementazioni di piattaforma scalabili. I budget vengono indirizzati verso iniziative strutturali nel customer service, nel supporto alle vendite e nella gestione dei reclami, con crescente attenzione alla misurabilità del ROI e alla presenza di presìdi di controllo pronti per l’operatività.
La regolamentazione assume un ruolo sempre più centrale. L’EU AI Act e le normative di settore introducono requisiti stringenti in termini di audit, risk management, valutazione dei bias e attribuzione delle responsabilità. In parallelo, si rafforzano le tecnologie di sicurezza e prevenzione delle frodi, come la biometria vocale passiva e i sistemi anti-spoofing, in risposta alla crescita dei deepfake vocali.
Secondo Gartner, entro il 2028 una quota significativa delle decisioni operative quotidiane sarà gestita da soluzioni agentiche integrate nelle applicazioni enterprise. La condizione necessaria, tuttavia, resta la stessa: orchestrazione affidabile, governance progettata fin dall’origine e supervisione strutturata.
“Nel 2026, l’IA agentica collaborativa sarà sempre più pragmatica, voice-first e responsabile. Anziché sostituire le persone, ridurrà l’attrito operativo e rafforzerà il giudizio umano nei contact center, generando valore laddove risulta più efficace, contribuendo a costruire servizi più efficienti, affidabili e sostenibili nel tempo”, prevede Piergiorgio Vittori, CEO Spitch Italia e International General Manager di Spitch.
Spitch e la piattaforma agentica con governance integrata
In un contesto in cui maturità operativa, controllo architetturale e conformità normativa rappresentano i veri fattori distintivi dell’IA agentica, si inserisce la proposta di Spitch. L’azienda, con una presenza internazionale in espansione e oltre 100 clienti in diversi settori, sviluppa una piattaforma omnicanale conversazionale e soluzioni di IA generativa orientate a migliorare l’esperienza del cliente e l’efficienza dei processi.
La piattaforma, fondata su tecnologie proprietarie, può essere installata sia on premise sia in cloud, con un ridotto livello di complessità e un rapido time-to-market. L’obiettivo è coniugare performance operativa, tracciabilità delle azioni e conformità ai requisiti regolatori, consentendo alle organizzazioni di migliorare l’employee experience, perfezionare la customer experience e ridurre i costi operativi.
In un mercato segnato dal rischio di agent washing e dalle evidenze sul potenziale disallineamento dei modelli avanzati, la differenza non risiede nell’etichetta “agentica”, ma nella capacità concreta di integrare orchestrazione strutturata, supervisione umana e governance nativa all’interno dell’architettura tecnologica.
