I mercati dell’AI Agenziale (o Agentic AI) rappresentano l’ultima frontiera dell’Intelligenza Artificiale, focalizzandosi sullo sviluppo di sistemi autonomi in grado di ragionare, pianificare, eseguire compiti complessi e interagire con l’ambiente senza una supervisione umana costante.
La tendenze globali di adozione
Il mercato dell’AI agenziale è in una fase di crescita esplosiva ed è spesso compreso all’interno delle stime più ampie relative all’AI Generativa e all’AI in generale. Comunque la dimensione attuale del mercato oscilla tra i 6,96 miliardi di dollari (stima di Mordor Intelligence) e i 7,9 miliardi di Linode/Akamai: sono valori attuali, ma il tasso di crescita è spaventoso, oscillando intorno al 45% di CAGR, che porterà il marcato a una salto dimensionale pauroso, che la porterà a valore fino a 236 miliardi nel 2034 (dati tratti dalle previsioni di Linode/Akamai sulla spesa per gli agenti AI).
Si stima che l’82% delle organizzazioni prevede di integrare gli agentic AI entro i prossimi tre anni (Sondaggio Capgemini). I settori finanziario, sanitario e della logistica sono indicati come i primi a adottare l’Agentic AI su larga scala, grazie a benefici quantificabili in termini di efficienza e riduzione dei costi, mentre il Nord America e l’Asia Pacifico (in particolare la Cina) guidano gli investimenti e l’espansione. L’Europa sta comunque recuperando, con un aumento dell’adozione complessiva dell’AI da parte delle imprese.
Previsioni di crescita e sviluppo
Il futuro dell’AI Agenziale sarà caratterizzato da una rapida evoluzione verso una maggiore autonomia, capacità di ragionamento e integrazione nei processi aziendali critici.
A breve termine, entro il 2027-2028 è prevista l’introduzione dei primi Agenti AI completamente autonomi in domini specifici (es. trading ad alta frequenza, diagnostica medica), mentre nel medio termine, nel 2030-2031 si avrà la crescita esponenziale del mercato, con la riduzione dei tempi di diagnosi automatizzata del 60% e lo sviluppo di sistemi sempe più affienti del capo del trading e della logistica. Nel lungo termine (2030-2034) vi sarà l’introduzione di Agenti AI completamente autonomi in grado di operare in ambienti fisici e digitali senza supervisione diretta. Il mercato AI Agentiale potrebbe raggiungere 200 miliardi di $ entro il 2034.
Gli agenti AI consentono di automatizzare attività complesse, portando a un potenziale risparmio di tempo dell’80-90% sui processi di routine e una riduzione degli errori fino al 95%. Brain Computing ha documentato crescite del ROI del 200-400% e miglioramenti della produttività fino al 90%.
A titolo d’esempio, quest’anno UPS, con un agente di ottimizzazione delle rotte, ha risparmiato 100 milioni di chilometri e 300 milioni di dollari nel 2025.
Sfide future e rischi presenti
Si stima che la potenza di elaborazione per gli agenti AI generalisti crescerà di 1000 volte rispetto ai modelli attuali, supportata dall’evoluzione dei chip neuromorfi, mentre l’integrazione con IoT, Robotica (come previsto dai progetti comunemente definiti ‘Industry 4.0’, ) e sistemi cloud ibridi sarà sempre più fondamentale per l’efficacia degli agenti in ambienti complessi.
Di contro, la diffusione della ‘Shadow AI’ (cioè di strumenti esterni non controllati) nelle PMI (circa il 74% delle attività AI) espone le aziende a rischi di sicurezza dei dati e costi imprevisti e non monitorati. La sfida principale è lo sviluppo di algoritmi di ragionamento probabilistico più sofisticati per permettere agli agenti di operare anche con informazioni incomplete o contraddittorie.
L’evoluzione del data center per l’AI del futuro
L’addestramento e l’esecuzione di modelli di AI, specialmente quelli generativi, richiedono una potenza di calcolo enormemente superiore rispetto ai carichi di lavoro tradizionali. Questo ha imposto un’evoluzione hardware e progettuale radicale, dal raffreddaneto a liquido dei processori alla riprogettazione dell’infrastruttura dei data center, per la necessità di supportare la densità energetica richiesta dall’agentic AI.
Questa evoluzione ha un rovescio della medaglia: un impatto ambientale e sociale percepito come insostenibile da molte comunità locali, per ora negli Stati Uniti ma in rapida diffusione in tutto l’Occidente, che ha generato una crescente ondata di opposizione ‘popolare’.
Negli USA proteste popolari contro i data center
Le proteste e le azioni legali dei cittadini si concentrano principalmente su tre fattori critici, direttamente collegati alle nuove esigenze dell’AI. Innanzitutto il consumo energeticola richiesta di elettricità per i nuovi data center è così alta da mettere in crisi le reti elettriche locali. I residenti temono blackout, aumenti delle bollette e la necessità di costruire nuove centrali elettriche, spesso a gas, vanificando gli sforzi di transizione energetica. L’impronta di carbonio è una preoccupazione centrale.
Poi i sistemi di raffreddamento, anche quelli evaporativi che supportano altre tecnologie, necessitano di enormi quantità d’acqua. In molte aree degli Stati Uniti soggette a siccità, l’idea che milioni di litri d’acqua al giorno vengano usati per ‘raffreddare computer’ invece che per l’agricoltura o l’uso civile scatena forti proteste.
Infine, la mancanza di trasparenza, in quanto le comunità lamentano processi decisionali spesso opachi. Le grandi aziende tecnologiche ottengono permessi e ingenti incentivi fiscali senza un’adeguata consultazione pubblica, a fronte di promesse di creazione di posti di lavoro che, data l’elevata automazione, sono spesso considerate esigue rispetto all’impatto generato.
La ricerca dell’equilibrio
Trovare un equilibrio tra la crescente domanda di data center per l’Agentic AI e il benessere delle comunità locali è una delle sfide più critiche dell’infrastruttura tecnologica moderna. La chiave sta nel trasformare i data center da semplici consumatori di risorse a partner attivi e integrati nel tessuto locale.
L’equilibrio si fonda su tre pilastri principali: efficienza delle risorse, integrazione energetica e impegno proattivo della comunità. Ma al di là di queste belle parole, non vi sono state integrazioni efficaci: anzi, come mostrano gli esempi di Microsoft nel Winsconsin e di Meta in Luisiana, questi movimenti di opposizione stanno diventando un ‘vincolo strutturale’ che, nonostante la domanda alle stelle, sta rallentando l’approvazione e la costruzione di nuovi impianti in molti stati, costringendo le aziende tecnologiche a riconsiderare le loro strategie di localizzazione e il loro rapporto con il territorio.
di Massimo Bolchi