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title: "Differenza tra Generative AI e Agentic AI: semplice, ma non scontata"
description: La generative AI scrive, esegue dei compiti testuali. L’Agentic AI invece pianifica come raggiungere un obiettivo, riflette su cosa fare e come farlo.
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[Blog: Trend tecnologici e Digital Skills in un unico Post ](https://blog.talentgarden.com/it/blog)

# [Differenza tra Generative AI e Agentic AI: semplice, ma non scontata](https://blog.talentgarden.com/it/blog/gen-ai/differenza-tra-generative-ai-e-agentic-ai-semplice-ma-non-scontata)

 Scritto da [Yuri Mariotti](https://blog.talentgarden.com/it/blog/author/yuri-mariotti) | 14-ott-2025 10.39.17

Consideriamo per un secondo il percorso fatto dall'AI negli ultimi 50 anni, perché ci aiuta a capire l’AI di oggi e cosa sta succedendo negli ultimi 5.

Il [machine learning](https://blog.talentgarden.com/it/blog/data/deep-learning-vs-machine-learning-i-punti-in-comune-e-le-differenze) veniva inizialmente usato per **riconoscere pattern nei dati**, schemi ricorrenti a noi noti ma difficili da spiegare in linguaggio macchina, come il riconoscimento facciale, o nel caso della guida autonoma il riconoscimento di cartelli, o la presenza di pedoni o altri veicoli per strada. 

Nel tempo poi le macchine hanno imparato anche a trovare schemi a noi sconosciuti ma di enorme valore, come comportamenti anomali sulle app bancarie che identificano probabili truffe.

Poi abbiamo cercato di **prevedere come dei pattern si sarebbero evoluti** nel tempo con maggiore precisione, ideale ad esempio per prevedere lo stock o l'abbandono di un utente e agire di conseguenza in modo migliore.

O ancora per scoprire dai dati dei sensori quando è il momento ideale per fare manutenzione di un impianto: né troppo presto né troppo tardi, riducendo sia i costi che gli incidenti. 

Una volta compreso come alcuni fattori avrebbero influenzato il futuro, abbiamo cercato dei modi per influenzarlo, **ottimizzando quindi questi pattern verso le nostre KPI**. 

Dopo aver imparato le correlazioni tra questi dati, l'AI ci mostrava che "se fai x, y e z potrai aspettarti una riduzione al minimo del churn" o dei costi di magazzino o del tempo di consegna. You name it.

## L'arrivo dell'AI generativa

Siamo poi arrivati all'[AI generativa, che genera nuovi dati rispettando i pattern dei dati con cui è stata addestrata](https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_artificial_intelligence). Avendo visto milioni di volti ad esempio, può generare immagini di persone che non esistono, ma estremamente fotorealistiche e convincenti. 

*Quale di queste persone è reale? Spoiler: nessuna*

Allo stesso modo avendo letto tutto internet, ha imparato a generare testo in modo convincente e realistico. 

La generazione di testo è stata da sempre un problema estremamente complesso da risolvere, per questo ha richiesto delle reti neurali artificiali di enormi dimensioni rispetto al passato, chiamate **Large Language Model o LLM**.

Questi hanno imparato a scrivere in molteplici lingue, incluse quelle di programmazione, hanno imparato come compilare API per comunicare con gli strumenti e ad eseguire istruzioni testuali, rendendoli estremamente versatili e generali - seppur imperfetti.

## Agenti AI e modelli di ragionamento

Per come sono fatti, gli LLM rispondono di istinto, come quando dopo aver letto un libro ti viene fatta una domanda a cui sai come rispondere: sarai approssimativo, ma convinto. Non ricorderai parola per parola, ma sai di cosa stai parlando.

Se invece ti viene chiesto di riflettere sulla correlazione tra quel libro e altri tre, spiegando in rima quale hai preferito, ti servirà carta e penna e un po' di tempo per fare dei tentativi. 

Questa è esattamente l'abilità che abbiamo insegnato ai **Large Reasoning Models o LRM**, dei LLM che hanno imparato a pianificare, scrivere e valutare più volte le loro risposte in background prima di condividerci quella finale. 

Questo è quello che viene definito **comportamento agentico**, perché ha la capacità di comportarsi come una vera e propria entità digitale nel suo ambiente.

In più gli abbiamo dato accesso a strumenti per renderli capaci non solo di rispondere via chat ma di eseguire dei compiti. In questo modo possono cercare informazioni online, eseguire del codice o creare fogli di calcolo, mandare mail e gestire un calendario, programmare post o compilare un CRM. Tutto tramite le API a cui vengono collegati. 

## Differenze tra AI generativa e agenti AI

Chiariamoci: sono tutti sottoinsiemi l'uno dell'altro. Il più evoluto del mondo oggi è un modello di machine learning, di tipo deep learning generativo, specializzato nel linguaggio e ulteriormente specializzato nel ragionamento. 

Infatti tutte le applicazioni precedenti sono ancora estremamente valide e attuali, ma restano piuttosto complesse da implementare e richiedono un approccio fortemente data driven. 

I LLM e seguenti hanno invece una incredibile **capacità di comprensione del testo** che fino a poco tempo fa era pura fantascienza, e sono molto più semplici da implementare, seppur non facili.

Gli diamo un input abbastanza versatile, delle istruzioni su come elaborarlo come le daremmo ad un junior appena assunto, e li inseriamo in un workflow, ad esempio per compilare un report di sostenibilità seguendo delle specifiche, sulla base delle informazioni ricevute.

[Agli agenti possiamo dare addirittura degli obiettivi](https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents?hl=it#:~:text=Che%20cos'%C3%A8%20un%20agente,prendere%20decisioni%2C%20apprendere%20e%20adattarsi.) più ad ampio spettro e una selezione di **strumenti a loro disposizione con cui eseguire compiti più variegati con maggiore autonomia**, come trovare gli stakeholder a cui mandare questionari personalizzati per poi compilare un report di sostenibilità che soddisfi i maggiori standard pubblicati dalle autorità.

**Questi agenti ad oggi non sono ancora sufficientemente affidabili da essere messi in produzione, ma la scommessa è che lo diventeranno** tanto da essere inseriti sempre più in profondità nelle aziende, dandogli accesso a più informazioni e strumenti per orchestrare attività sempre più varie.

## Le implicazioni degli agenti AI sul lavoro umano

In tutto ciò gli esseri umani perderanno il lavoro?

Ad oggi la risposta è un secco no. 

[L'AI sta sicuramente sostituendo alcuni mestieri](https://hbr.org/2025/04/how-people-are-really-using-gen-ai-in-2025), ma questo è sempre successo con la tecnologia, dalle centraliniste agli accenditori di lampioni, dai caselli automatici ai proiezionisti del cinema. 

*Fonte: Randstad*

Ma nell'insieme, per la stragrande maggioranza delle professioni, sta solo **alzando l'asticella** come la tecnologia ha sempre fatto, motivo per cui è importante usarla per imparare e crescere, non solo per delegare e velocizzare.

Detto ciò non possiamo sottovalutare **l'impatto di questa tecnologia**, che sta arrivando velocemente e con crescenti conseguenze sul modo che hanno le persone e le aziende di lavorare e creare valore. 

L'unica cosa che possiamo fare per usare questo cambiamento a nostro vantaggio è conoscerlo, adattarci e per quanto possibile anticiparlo.

La vostra azienda vi sta aiutando in questo processo?

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