Agenti AI in azienda: l’80% lavora nel back office

Gli agenti AI in azienda lavorano soprattutto lontano dai riflettori. Nell’immaginario comune l’intelligenza artificiale serve a generare immagini o scrivere post per i social, ma il mercato italiano racconta un’altra storia. L’AI sta entrando negli uffici come un “collega invisibile”, incaricato dei compiti più pesanti e burocratici.

A scattare la fotografia è AIDAPT, startup italiana specializzata in Agentic AI, che ha mappato le esigenze di integrazione espresse dalle imprese.

L’80% degli agenti AI è destinato al back office

Il dato di partenza è netto: l’80% degli agenti AI integrati nelle aziende viene assegnato ai processi interni di back office. Solo il 20% riguarda strumenti pensati per il contatto con i clienti esterni.

Più della metà delle imprese (54%) ha già software autonomi in fase di test o in produzione. La priorità è eliminare le mansioni manuali e recuperare efficienza operativa.

Le tre attività che le imprese affidano agli agenti AI

Dall’analisi della startup emerge la top 3 dei compiti delegati agli agenti.

Zero Data Entry (28%)

Al primo posto c’è la lettura automatizzata di documenti e l’inserimento dei dati nei gestionali, con l’obiettivo di azzerare l’errore umano.

Analisi dati e conoscenza aziendale (28% complessivo)

Il 14% delle soluzioni è adottato per report e previsioni strategiche. Un altro 14% serve a interrogare in modo immediato archivi e procedure interne.

Bozze documentali e soluzioni su misura (24% complessivo)

La redazione automatica di testi e contratti raccoglie il 12% delle preferenze. Altrettanto pesa lo sviluppo di strumenti verticali realizzati ad hoc per esigenze specifiche (12%).

In coda restano la gestione dell’assistenza clienti (12%) e le applicazioni dedicate a vendite e marketing (8%). Sono ambiti in cui gli agenti autonomi muovono ancora i primi passi.

“Quando un’azienda descrive l’agente che vorrebbe, in realtà sta indicando esattamente dove perde più tempo”, spiega Francesco Alborino, CEO e co-founder di AIDAPT. “Il vero valore dell’AI emerge quando la si inserisce nei processi giusti, liberando le persone dalle mansioni più ripetitive e burocratiche per restituire spazio alle loro reali competenze.”

Dalla manifattura al travel: come cambiano gli usi per settore

La trasformazione assume contorni diversi a seconda del comparto. Nella manifattura le esigenze si concentrano quasi interamente su due fronti: la lettura automatizzata dei documenti e lo sviluppo di assistenti verticali su misura. Insieme coprono l’80% della domanda.

Nei servizi e nella finanza prevale la necessità di estrarre dati dai gestionali (38%), seguita dalla stesura di report e contratti (31%). Nel turismo l’attenzione si sposta sull’analisi predittiva e sulla gestione documentale.

Il comparto di energia ed edilizia è l’unica vera eccezione al dominio del back office. Nella metà dei casi, le soluzioni richieste servono a supportare direttamente clienti e utenti esterni.

Perché le soluzioni generiche non bastano

Secondo Alborino, il limite degli strumenti standard emerge appena si entra nell’operatività quotidiana. “Più ci si addentra nell’operatività reale di un’impresa, più ci si rende conto di quanto le soluzioni generiche e pronte all’uso siano inefficaci. Ogni azienda ha il suo gestionale, le sue regole e soprattutto le sue eccezioni, quelle che non stanno scritte da nessuna parte ma che tutti in ufficio conoscono. Un agente pronto all’uso raramente regge il confronto con questa realtà.”

Per il CEO la strada è un’altra: “Va costruito su misura, partendo da come l’azienda lavora davvero. E poi va seguito, perché anche l’azienda cambia: un nuovo cliente, una nuova procedura, un software aggiornato bastano a rendere vecchio un agente che nessuno segue più.”

Chi è AIDAPT

AIDAPT è una startup innovativa italiana fondata nel 2021 ad Ancona. È partita da una soluzione AI per il monitoraggio neurologico a distanza e ha poi sviluppato Caity, un’infrastruttura AI su cui aziende e sviluppatori possono costruire prodotti intelligenti senza gestire la complessità tecnica e normativa dell’intelligenza artificiale generativa.

L’obiettivo dichiarato è diventare il punto di riferimento in Italia per l’automazione dei processi basati su intelligenza artificiale generativa.