Gli agenti di intelligenza artificiale stanno passando dalla produzione di testi all’esecuzione autonoma di attività scientifiche, aziendali e amministrative. Le sperimentazioni pubblicate nel 2026 mostrano progressi significativi, ma anche ritardi industriali, consumi energetici, rischi informatici e una governance ancora incompleta.
Gli AI agent non si limitano più a rispondere alle domande: pianificano operazioni, utilizzano software, consultano banche dati e intervengono nei sistemi digitali o fisici. Il ricercatore del MIT Phillip Isola li definisce sistemi capaci di “agire nel mondo”, distinguendoli dall’intelligenza artificiale generativa concentrata sulla produzione di contenuti.
Il cambiamento più evidente riguarda la ricerca. Su Science è stato presentato Biomni, agente biomedico generalista sviluppato a Stanford per eseguire autonomamente diversi compiti scientifici. La piattaforma integra 150 strumenti specializzati, 59 banche dati e 105 software, ma Stanford sottolinea che i risultati devono essere verificati dai ricercatori.
La stessa direzione emerge nei laboratori dei materiali. Una prospettiva pubblicata su Communications Materials ipotizza strutture coordinate da più agenti, mentre Nature Machine Intelligence ha documentato un sistema capace di orientare autonomamente cristalli in una linea sperimentale a raggi X e di reagire a condizioni impreviste.
L’autonomia si estende alle imprese. Siemens ha sperimentato agenti per automatizzare gran parte delle chiamate di assistenza, con trasferimento all’operatore umano nei casi non risolti. Oracle, IBM e Cisco stanno invece sviluppando memoria verificabile, piattaforme centralizzate di controllo e strumenti di sicurezza. AWS esplora anche sistemi nei quali gli agenti effettuano pagamenti per acquistare servizi digitali.
Il mercato, tuttavia, non procede senza ostacoli. Mark Zuckerberg ha riconosciuto che lo sviluppo degli agenti di Meta è avanzato più lentamente del previsto, nonostante gli ingenti investimenti infrastrutturali e la riorganizzazione della società. Il MIT ha inoltre avvertito che i workflow agentici possono sprecare energia e risorse informatiche quando vengono dimensionati in modo inefficiente.
La diffusione riguarda anche smartphone, finanza, super-app e pubblica amministrazione. Nubia sostiene di aver realizzato un telefono capace di controllare applicazioni e autorizzare pagamenti, mentre Tencent sperimenta un agente integrato in WeChat. JPMorgan avrebbe testato agenti per le strategie d’investimento e la Banca interamericana di sviluppo valuta il loro impiego nei procedimenti amministrativi.
Il nodo centrale resta la responsabilità. Carnegie Endowment rileva che gli agenti autonomi stanno diventando più presenti nelle operazioni informatiche e invita l’Unione europea a rafforzare il monitoraggio in tempo reale, le difese basate sull’AI e l’autonomia tecnologica. Negli Stati Uniti sono state avanzate proposte legislative per proteggere privacy e sicurezza dei consumatori.
La nuova frontiera, dunque, non riguarda soltanto ciò che l’intelligenza artificiale sa produrre, ma quali decisioni può assumere, quali risorse può utilizzare e chi risponde quando commette un errore. Il valore degli AI agent dipenderà meno dalle promesse commerciali e più dalla capacità di garantire controllo umano, tracciabilità, sicurezza e verifica indipendente.
Cronologia essenziale
- 25 giugno 2026: il MIT presenta un sistema per migliorare velocità ed efficienza energetica dei workflow agentici.
- 30 giugno 2026: il MIT chiarisce la differenza tra AI generativa e agentic AI.
- 1° luglio 2026: viene pubblicato il lavoro sullo “scienziato AI” per gli esperimenti a raggi X.
- 2 luglio 2026: Zuckerberg ammette che gli agenti Meta procedono più lentamente delle attese.
- 6 luglio 2026: Carnegie denuncia il divario europeo nella governance delle operazioni informatiche autonome.
- 8 luglio 2026: Communications Materials pubblica l’analisi sui laboratori scientifici multi-agente.
- Luglio 2026: Science e Stanford presentano Biomni come agente biomedico generalista.
Fonti e approfondimenti
Studio Biomni su Science
Presentazione di Biomni – Stanford Report
Laboratori multi-agente – Nature
Scienziato AI a raggi X – Nature Machine Intelligence
Governance europea degli agenti – Carnegie Endowment
Definizione di agentic AI – MIT
Abstract: opportunità e rischi
Opportunità: gli agenti AI possono accelerare la ricerca, automatizzare attività ripetitive, coordinare strumenti complessi e ampliare l’accesso a competenze specialistiche.
Rischi: autonomia non controllata, errori difficili da attribuire, attacchi informatici, uso improprio dei dati, dipendenza dalle piattaforme private e aumento dei consumi energetici.
La conseguenza sociale più probabile sarà una progressiva trasformazione del rapporto tra persone e sistemi digitali: l’utente non si limiterà più a consultare una macchina, ma le delegherà azioni con effetti economici, scientifici e amministrativi. Senza registri verificabili, limiti operativi e supervisione umana, la comodità potrebbe tradursi in perdita di controllo e responsabilità frammentata.
LE NEWS
Ricerca scientifica e medicina
- Biomni, l’agente AI che conduce autonomamente ricerche biomediche
Lo studio pubblicato su Science presenta un agente generalista capace di pianificare ed eseguire diversi compiti di ricerca biomedica. La notizia dello Stanford Report riguarda lo stesso progetto ed è stata quindi accorpata.
Studio su Science – Approfondimento Stanford – Sito ufficiale Biomni - Laboratori autonomi per i materiali gestiti da sistemi multi-agente
Una prospettiva pubblicata su Communications Materials analizza come gli agenti AI potrebbero coordinare strumenti, esperimenti, dati e ricercatori nei laboratori scientifici di nuova generazione.
Leggi su Nature - Un agente AI diventa “scienziato” per gli esperimenti a raggi X
Lo studio descrive un sistema agentico capace di coordinare operazioni sperimentali complesse, interpretare risultati e adattare le azioni durante gli esperimenti.
Leggi su Nature Machine Intelligence
Sicurezza, governance e tutela dei cittadini
- Quando gli agenti AI attaccano: il divario normativo europeo
Carnegie Endowment segnala la crescita delle operazioni informatiche autonome e invita l’Unione europea a sviluppare monitoraggio in tempo reale, difese AI e maggiore autonomia strategica.
Leggi il rapporto Carnegie - Negli Stati Uniti proposta una legge per proteggere i consumatori dagli agenti AI
La proposta illustrata da CBS News prevede maggiori garanzie di privacy e sicurezza e un registro federale degli agenti considerati affidabili.
Leggi su CBS News - Controllo centralizzato degli agenti AI con IBM watsonx Orchestrate
IBM ha presentato un “Agentic Control Plane” destinato a osservare, governare e ottimizzare agenti sviluppati su piattaforme differenti.
Leggi l’annuncio IBM - Cisco propone un sistema di sicurezza specifico per gli agenti AI
L’intervento affronta la protezione degli agenti collegati a dati, applicazioni, strumenti cloud e infrastrutture aziendali.
Imprese, infrastrutture e applicazioni
- Oracle AI Agent Memory 26.6 introduce memoria verificabile e cancellabile
Oracle presenta funzioni di ricerca ibrida, gestione completa del ciclo di vita dei dati, separazione degli utenti e cancellazione delle informazioni memorizzate dagli agenti.
Leggi su Oracle - Siemens automatizza fino al 90% delle chiamate con agenti AI di Amazon Connect
Il caso aziendale descrive un sistema che gestisce autonomamente molte richieste, trasferendo agli operatori umani i casi non risolti insieme al contesto della conversazione.
Leggi il caso AWS-Siemens - Come distribuire gli agenti AI nelle aziende
IBM illustra le fasi necessarie per passare dal prototipo all’utilizzo operativo: validazione, integrazione, controllo degli accessi, monitoraggio e supervisione umana.
Leggi la guida IBM - MIT sviluppa Murakkab per rendere gli agenti più veloci ed efficienti
Il sistema ottimizza la progettazione e l’esecuzione dei workflow che combinano modelli e strumenti differenti, riducendo tempi e consumo energetico.
Leggi su MIT News - Nubia presenta uno smartphone in cui l’agente AI controlla le applicazioni
Secondo la fonte, il telefono può confrontare offerte, compilare procedure e autorizzare pagamenti utilizzando direttamente le app. La definizione di “primo smartphone commerciale con agente AI” resta un’affermazione del produttore da valutare con cautela.
Leggi su Korben - Tencent sperimenta un agente AI integrato in WeChat
L’agente potrebbe eseguire attività all’interno dell’ecosistema della super-app cinese, sfruttando messaggistica, servizi, pagamenti e commercio elettronico.
Leggi la sintesi della notizia Bloomberg - Meta ammette progressi degli agenti AI più lenti delle attese
Secondo Reuters, Mark Zuckerberg avrebbe riconosciuto che lo sviluppo dei sistemi agentici di Meta non sta procedendo alla velocità inizialmente prevista.
Leggi su Reuters
Governo digitale, società e fiducia
- Dagli assistenti agli agenti AI nella pubblica amministrazione
La Banca interamericana di sviluppo analizza l’emergere di un nuovo livello operativo del governo digitale, nel quale gli agenti potrebbero eseguire procedure amministrative sotto supervisione pubblica.
Leggi sul sito IDB - Che cosa significa davvero “agentic AI”
Il ricercatore del MIT Phillip Isola distingue i sistemi generativi, che producono contenuti, dagli agenti che possono compiere azioni digitali o fisiche nel mondo.
Leggi l’intervista MIT - La fiducia come condizione per l’adozione degli agenti AI
Ericsson affronta responsabilità, trasparenza e affidabilità nei casi in cui gli agenti possono acquistare servizi, organizzare viaggi o operare per conto dell’utente. - Le Nazioni Unite chiedono una governance globale più rapida dell’AI
La valutazione globale richiamata dal segretario generale ONU evidenzia la crescente capacità dei sistemi agentici di completare compiti lunghi e complessi e la difficoltà dei governi nel mantenere il passo.
