Come scegliere la soluzione di Agentic AI più adatta alla tua organizzazione

Un mercato in piena corsa (e frammentato)

La pressione sui responsabili di Customer Service e Customer Operations è concreta: i budget crescono, i board chiedono risultati, i fornitori moltiplicano gli annunci. Nel frattempo la capacità conversazionale di base — comprendere una richiesta e rispondere in modo fluente — sta diventando una commodity: la vera partita si gioca su chi controlla i dati, la logica e i workflow che rendono l’esecuzione efficace dentro ecosistemi aziendali complessi.

Attenzione alle demo. Spesso la scelta migliore non è il fornitore con l’agente più spettacolare in ambiente di test, ma quello capace di offrire un accesso sicuro, conveniente e controllato al contesto e ai canali esistenti dell’organizzazione, dentro i quali gli agenti dovranno realmente operare.

I tre percorsi di adozione dell’Agentic AI nel Customer Service

Sul mercato si sono consolidati tre percorsi, ciascuno con compromessi diversi in termini di velocità, controllo, specializzazione e onere di manutenzione.

Figura 1 – I tre percorsi di adozione e alcuni fornitori esemplificativi (rielaborazione Increso su framework Gartner, 2026)

1. Piattaforme di servizio core

Questi fornitori stanno aggiungendo strumenti per creare e gestire agenti AI sulle loro piattaforme. È spesso la scelta più veloce: i dati dei clienti, i documenti e le procedure sono già lì. E il rapporto con il fornitore esiste già.

Il rischio è sceglierla per abitudine, senza controllare se copre davvero quello che serve — soprattutto quando bisogna far parlare tra loro più sistemi diversi. Attenzione ai costi: con licenze e consumi, i prezzi salgono in fretta man mano che l’uso cresce. E attenzione al lock-in: gli sconti iniziali spesso finiscono quando ormai dati e processi dipendono da quel fornitore.

2. Piattaforme AI “pure-play” per il service

Sono fornitori nati per fare AI, specializzati nella risoluzione autonoma dei problemi di servizio e nell’automazione dell’interazione con il cliente, spesso con capacità avanzate su voce e chat e modelli commerciali alternativi (prezzo per conversazione risolta o per risultati, invece di crediti e token).

Sono la scelta giusta quando serve una competenza precisa in cui questi fornitori sono più bravi. O quando l’azienda usa tanti sistemi diversi e nessuno di questi è quello “principale”.

Ma vanno considerate come un plus, non un sostituto: l’integrazione con CRM e altri sistemi resta spesso necessaria. Meglio scegliere fornitori che siano flessibili in termini commerciali.

3. Sviluppo custom

Significa assemblare agenti propri combinando infrastruttura cloud, modelli di base, strumenti di orchestrazione, livelli di integrazione e ingegneria interna. È la strada più flessibile, ma anche la più impegnativa: sicurezza, test, controlli, costi e prestazioni diventano tutti compiti dell’azienda. Non solo all’inizio, ma per tutta la vita dell’agente.

Strumenti come Claude Code, Codex o Cursor rendono questa strada più facile. Ormai anche team non tecnici riescono a creare prototipi velocemente. Ma un prototipo che funziona non è la vera soluzione per un’azienda: gli agenti a contatto con i clienti gestiscono dati sensibili, si integrano con i sistemi complessi, devono rispettare i permessi e reggere volumi elevati.

Questi strumenti aiutano i team tecnici a lavorare più in fretta. Non sostituiscono un vero software aziendale.

Questi strumenti vanno considerati acceleratori per implementazioni guidate dall’ingegneria, non sostituti del software enterprise.

Come orientare la scelta: quattro domande chiave

Molte organizzazioni adotteranno più di un approccio.

Sarebbe comunque meglio evitare che ogni team scelga la propria piattaforma in autonomia per evitare la “proliferazione incontrollata di agenti” — silos su piattaforme diverse, nessuna titolarità chiara delle prestazioni, opportunità perse di condividere dati e risultati.

Per ogni area di lavoro — risolvere i problemi dei clienti, aiutare gli operatori, e così via — bisogna scegliere un punto di riferimento chiaro. E prima di farlo, è importante porsi quattro domande:

• Dove risiedono i dati e il contesto aziendale? In un’unica piattaforma, in un layer dati separato o distribuiti su più sistemi?
• Quali obiettivi devono raggiungere gli agenti? Automazione di singoli flussi o multipli, interna o verso il cliente, fino all’orchestrazione multi-agente?
• Quali risorse e competenze avete per crearli e gestirli? Sviluppatori qualificati con continuità, supporto in outsourcing o ruoli non tecnici nel team di supporto?
• Come verranno controllati prestazioni, rischi e costi? Tramite i controlli della piattaforma, una governance centralizzata o presidi interni dedicati?

L’architettura conta più della piattaforma

La progettazione di workflow agentici dipende tanto dall’architettura che circonda la piattaforma  quanto dalla piattaforma stessa. Gli AI Agents creano valore solo quando raggiungono il contesto di cui hanno bisogno, interagiscono con clienti e dipendenti sui canali appropriati e operano dentro la governance aziendale.

Figura 2 – L’architettura complessiva necessaria all’Agentic AI (rielaborazione Increso su framework Gartner, 2026)

Un esempio concreto: modificare una prenotazione può richiedere di recuperare lo storico del cliente dal CDP, controllare le regole nella documentazione interna, fare la modifica nei sistemi gestionali e mandare la conferma sul canale preferito dal cliente. Se la piattaforma scelta non copre tutti questi passaggi, sarà l’azienda a doverli costruire, collegare e gestire.

In sintesi: il successo degli agenti AI dipende più dalla maturità dell’ecosistema aziendale che dalla  piattaforma in sé. Spesso la piattaforma giusta è quella che si collega meglio con l’architettura già esistente e che possiede nativamente altre componenti senza doverle integrare.

La logica decisionale

La scelta si riduce ad un compromesso tra convenienza, capacità specialistiche richieste e sicurezza aziendale. Per ogni dominio di casi d’uso, la sequenza di domande da porsi è questa:

Figura 3 – La logica decisionale per scegliere il percorso strategico (rielaborazione Increso su framework Gartner, 2026)

Il punto importante è questo: se l’azienda non può garantire in modo continuo un team di ingegneria e regole di governance solide, meglio non scegliere lo sviluppo su misura solo perché sembra la strada “di default”. In questo caso conviene rivalutare quanto l’organizzazione è davvero pronta, ed eventualmente orientarsi verso una piattaforma già esistente o specializzata.

Il punto di vista di Increso: la scelta è un problema di orchestrazione

Il framework conferma ciò che osserviamo ogni giorno nei nostri progetti: la domanda giusta non è “quale agente AI è più brillante in demo”, ma “quale soluzione raggiunge il nostro contesto, agisce sui nostri sistemi e opera dentro la nostra governance”. Le Customer Operations enterprise non sono un problema di software: sono un problema di orchestrazione.

È il motivo per cui Increso non si posiziona come semplice vendor: come Operational AI Transformation Company uniamo la piattaforma proprietaria Inxide — LLM-agnostica, omnicanale, progettata per integrarsi in no-code con CRM, CCaaS, knowledge base e sistemi legacy senza sostituirli — alla consulenza di processo e a un modello operativo Human + AI, con playbook verticali preconfigurati per settore e personalizzati sul cliente. Assessment, disegno del modello, integrazione e operations con un unico interlocutore: è la risposta pratica al rischio più grande evidenziato dal framework, quello di ritrovarsi tra due anni con agenti che non accedono al contesto necessario o con un lock-in oneroso.

Figura 3 – La logica decisionale per scegliere il percorso strategico secondo Increso

Vuoi capire quale percorso è giusto per la tua organizzazione? Partiamo da un AI Readiness assessment dei tuoi processi, dati e sistemi, e costruiamo insieme la roadmap verso Autonomous Customer Operations misurabili e sicure.

FAQ – come valutare una soluzione di Agentic AI

1. Come scegliere la soluzione di Agentic AI più adatta alla propria azienda?

La scelta della soluzione di Agentic AI dipende soprattutto da quattro fattori: dove risiedono i dati e il contesto aziendale, quali obiettivi devono raggiungere gli AI Agent, quali competenze sono disponibili internamente e come verranno gestiti prestazioni, rischi e costi. Le principali opzioni sono piattaforme di servizio core, piattaforme AI specializzate e sviluppo custom. La soluzione più adatta non è necessariamente quella con l’agente più avanzato in demo, ma quella che si integra meglio con l’architettura esistente e consente agli agenti di accedere al contesto e ai sistemi necessari in modo sicuro e governato.

2. Qual è la differenza tra una piattaforma Agentic AI, una soluzione AI specializzata e lo sviluppo custom?

Le piattaforme di servizio core integrano funzionalità di Agentic AI all’interno di ecosistemi CRM, CCaaS, CEC o ITSM e sono spesso il percorso più rapido da adottare. Le piattaforme AI pure-play sono invece specializzate nell’automazione e nella risoluzione autonoma dei problemi di Customer Service e possono essere particolarmente adatte a stack tecnologici eterogenei. Lo sviluppo custom offre la massima flessibilità, ma richiede competenze e responsabilità continue su architettura, sicurezza, test, osservabilità, governance, costi e performance.

3. Perché l’integrazione con i sistemi aziendali è fondamentale per l’Agentic AI?

Un AI Agent genera valore quando può accedere al contesto aziendale, interagire con clienti e dipendenti sui canali appropriati ed eseguire azioni sui sistemi aziendali rispettando policy e permessi. Per esempio, la gestione di una modifica di prenotazione può richiedere l’accesso allo storico cliente, la verifica delle policy, l’esecuzione di un’azione su un sistema transazionale e l’invio della conferma sul canale preferito. Per questo, nell’Agentic AI enterprise, l’architettura e la capacità di integrazione sono spesso più importanti della sola piattaforma agentica.

4. Quando conviene scegliere una soluzione Agentic AI custom?

Lo sviluppo custom conviene quando l’organizzazione dispone delle competenze necessarie per progettare, integrare, governare e mantenere gli AI Agent nel tempo e quando sono richiesti livelli elevati di flessibilità o personalizzazione. Non è invece consigliabile scegliere il custom soltanto perché consente di creare rapidamente un prototipo: in un contesto enterprise, gli agenti devono gestire dati sensibili, sistemi complessi, autorizzazioni, sicurezza e volumi elevati. Se l’organizzazione non può sostenere in modo continuativo queste attività, è preferibile valutare una piattaforma core o una soluzione AI specializzata.

5. Come valutare la AI readiness di un’organizzazione prima di adottare l’Agentic AI?

Per valutare la AI readiness è necessario analizzare processi, dati, sistemi, competenze e modello di governance. In particolare, occorre verificare dove risiede il contesto aziendale, quali workflow si vogliono automatizzare, quali risorse sono disponibili per sviluppare e gestire gli agenti e come verranno controllati performance, rischi e costi. Questo assessment permette di individuare il percorso di adozione più sostenibile e di costruire una roadmap verso Customer Operations sempre più autonome, misurabili e sicure.