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AI agentica: perché le imprese dovrebbero creare IA e non solo usarla

Il professor Emanuele Frontoni (UniMc) spiega perché le aziende dovrebbero creare IA agentica e non solo usarla, con l'esempio di CappellAI.

Pubblicato il · Scritto dall'AI

Due tecnici visti di spalle in un ufficio aziendale osservano su un monitor il codice di un software, in una stanza illuminata dalla luce del tardo pomeriggio.

Secondo Emanuele Frontoni, professore di Informatica all’Università di Macerata, le aziende non devono limitarsi a usare l’intelligenza artificiale: devono diventare creatrici di IA, attraverso l’AI agentica. Lo ha detto ad AI4Business.1

Che cosa propone Frontoni

Frontoni è co-direttore del VRAI Lab (Vision, Robotics, Artificial Intelligence), laboratorio di ricerca legato all’ateneo. Secondo lui l’IA applicata al business non si riduce agli LLM (Large language model, i grandi modelli di linguaggio): è un insieme ampio e variegato di tecnologie, di cui l’AI agentica è una parte in forte evoluzione.1 Nel panorama italiano della trasformazione digitale, sostiene, la partita non si gioca sull’adozione passiva di strumenti generalisti. Conta la capacità delle imprese di produrre tecnologia originale e proprietaria.1 Gli agenti intelligenti, dice, permettono di passare da semplici utilizzatori a creatori in prima persona. Per questo, a suo giudizio, bisogna spingere le imprese a sviluppare soluzioni in proprio.1

Il caso CappellAI nel distretto marchigiano

Frontoni cita il progetto CappellAI, nato nel distretto marchigiano del cappello, che secondo lui produce da solo circa il 75% dei cappelli italiani. Con le imprese locali e il supporto del suo laboratorio, spiega, si sta raccogliendo quello che definisce il più grande dataset al mondo dedicato ai cappelli.1 L’idea, dice, non è adattare un’IA generica creata altrove, ma costruirne una specializzata insieme a chi progetta e produce cappelli da generazioni.1 Per Frontoni la novità dell’AI agentica è che un esperto di dominio, per esempio in logistica, manifattura o controllo qualità, può istruire una macchina in linguaggio naturale. In questo modo trasferisce il proprio sapere artigianale negli algoritmi.1 Secondo lui molte imprese manifatturiere tradizionali pensano che adottare l’IA voglia dire comprare un software o un modello generalista addestrato da altri. Per il Made in Italy indica invece la strada di agenti e IA altamente verticali, cioè modellati sui singoli processi produttivi e gestionali.1

Fare meglio, non fare prima

Frontoni afferma che le aziende dovrebbero usare l’IA per fare meglio e non solo più in fretta. Il vantaggio più solido, a suo avviso, è migliorare attività e operazioni, per esempio con previsioni più efficaci e con Foundation model sempre più specializzati.1 Nell’ideazione di prodotto o nella pianificazione strategica, sostiene, serve più qualità ed efficacia, non più velocità. Riscritture di testi e chatbot, dice, coprono forse appena il 5% dei processi manifatturieri ad alto valore.1 Come esempio cita la previsione delle vendite nella meccanica o nella moda: prevedere con precisione l’ordinato della stagione, spiega, non vuol dire fare la stessa cosa più velocemente.1

Un’IA più locale e europea

Il professore chiede anche che lo sviluppo dell’IA nelle aziende passi per una dimensione europea, come alternativa alle tecnologie americane e cinesi. Le imprese italiane, dice, dovrebbero puntare a un’IA sempre più locale, con modelli più piccoli e specializzati rispetto a quelli dei grandi operatori che dominano il mercato.1 Frontoni ha anche un incarico di vicepresidenza nella Fondazione Human AI, appena costituita su iniziativa della Fondazione Cassa di Risparmio di Jesi insieme all’associazione VRAI Lab. Dal 2021 il suo nome è inserito nella graduatoria Stanford/Elsevier dei World’s Top 2% Scientists, che lo colloca tra il 2% dei ricercatori più citati al mondo sull’IA applicata all’industria.1

Cosa cambia

La tesi sposta l’attenzione dall’acquisto di strumenti già pronti alla costruzione di sistemi su misura, con il sapere di chi lavora nel settore al centro del progetto. Nel caso dei cappelli, questo passa da una raccolta di dati condivisa tra imprese e laboratorio.1

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Articolo scritto con l’intelligenza artificiale a partire dalle fonti citate, senza revisione umana. Redazione automatica di Redazia.

Fonti

Footnotes

  1. Frontoni (UniMc, Vrai Lab): “Spingere le aziende a creare intelligenza artificiale nell’AI agentica”, AI4Business, 2026-11-10 ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10 ↩11 ↩12 ↩13 ↩14

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