Agentic Workflows - Ecco come le aziende automatizzeranno il 90% dei lavoro da ufficio.

Più delle automazioni. Più degli agenti AI. Questo è il grande trend AI del 2026.

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Da anni ormai mi occupo di intelligenza artificiale con un chiaro obiettivo in mente: trovare strategie semplici da implementare che possano velocizzare il lavoro delle persone.

Parliamoci chiaro: tutti noi vogliamo risparmiare tempo, ma non tutti siamo ingegneri disposti a spendere 10 ore per sviluppare automazioni ad hoc per la nostra attività.

Qual è, quindi, la soluzione?

Questa settimana mi sono dedicato allo studio degli Agentic Workflows (nome difficile, concetto semplicissimo) e, credetemi, sono gli strumenti di intelligenza artificiale che più mi hanno entusiasmato in questo 2026.

Nella newsletter di oggi voglio spiegarvi di cosa si tratta nello specifico, evidenziando le principali differenze con le classiche automazioni o i rinomati agenti AI. Fidatevi: questo sarà uno dei mega trend di quest’anno. Non fatevelo scappare.

Cos’è un Agentic Workflow?

Partiamo dalle basi: che cos’è un Agentic Workflow?

Inizio dandovi una definizione formale, a cui seguirà subito un esempio pratico e intuitivo.

Un Agentic Workflow è un flusso di lavoro in cui uno o più agenti AI prendono decisioni autonome per portare a termine un compito che gli viene assegnato.

Detto così sembra complicato, lo so. Facciamo quindi un esempio concreto.

Immaginate di avere due assistenti in ufficio.

Il primo è un semplice esecutore: fa ciò che gli dite … ma col cervello staccato. Se incontra un ostacolo — ad esempio non trova una delle fatture da archiviare — si ferma e torna da voi, sperando che possiate aiutarlo a risolvere il problema.

Il secondo, invece, è un tipo sveglio: sa qual è l’obiettivo che deve raggiungere e, quando incontra un ostacolo, non si blocca. Ragiona, valuta le alternative disponibili, trova una soluzione e va avanti. Tutto da solo.

Con quale dei due vi piacerebbe lavorare? Ovviamente col secondo!

Ebbene, quest’ultimo è proprio un Agentic Workflow: non è un esecutore passivo, è un problem solver attivo.

Cosa cambia rispetto alle automazioni e agli agenti AI?

Questo è un punto che voglio chiarire bene, perché vedo molta confusione in giro.

Negli ultimi anni avete sentito parlare di automazioni e agenti AI. Sono strumenti potenti, ma gli agentic workflows sono qualcosa di diverso, e capire questa differenza è fondamentale.

Le automazioni AI seguono un percorso rigido e predefinito. Funzionano benissimo quando tutto va secondo i piani. Ma quando qualcosa va storto — un dato mancante, un formato inatteso, un’API che non risponde — si bloccano. Deve esserci sempre uno sviluppatore pronto a intervenire, analizzare il problema, correggere il flusso e riavviare tutto. Non è esattamente la definizione di “lavoro automatizzato”.

Gli agenti AI sono più versatili: possono ragionare e, in caso di problemi, trovare soluzioni in autonomia. Tuttavia, sono strumenti “generici”, progettati per adattarsi a contesti variabili e non necessariamente per eseguire sempre lo stesso compito in modo identico e perfettamente standardizzato. Questo li rende meno prevedibili, il che diventa un problema quando devono operare su processi aziendali ben definiti.

Gli agentic workflows uniscono il meglio dei due mondi: hanno la struttura organizzata di un’automazione — quindi seguono un processo logico standardizzato e ripetibile — ma con la flessibilità e l’intelligenza di un agente AI. Quando incontrano un problema non si bloccano: analizzano la situazione, capiscono cosa è andato storto e trovano autonomamente strade alternative per raggiungere l’obiettivo.

La parola chiave è flessibilità. Ed è esattamente ciò che mancava fino ad oggi.

Il framework DOE

Ok, ora entriamo nel vivo. Come sono costruiti gli agentic workflows?

Sembra una domanda banale ma, ricordate: devono essere al tempo stesso flessibili e capaci di eseguire un certo compito in modo standardizzato. Non è banale!

Ebbene, esiste un framework che permette esattamente di fare questa cosa: riduce drasticamente il fattore casualità tipico dell’intelligenza artificiale e permette di ottenere risultati affidabili e coerenti. Si chiama DOE, e si articola in tre livelli. Prendete nota, perché è la chiave di tutto.

1. Directive — Il manuale di istruzioni

Il primo livello si chiama Directive e, nel concreto, non è altro che un file di testo in formato markdown.

In questo file c’è scritto tutto ciò che l’agente deve sapere: qual è il suo obiettivo, con quali informazioni lavora, qual è il risultato atteso. Pensatela come un contratto stipulato tra voi e l’agente.

In altre parole, la Directive è il “manuale di istruzioni” dell’intero flusso. E come vedremo tra poco, questo file non è statico: nel tempo si aggiorna e si perfeziona da solo.

2. Orchestration — Il cervello

Il secondo livello è l’Orchestration, ovvero il cervello dell’agente.

Qui entra in gioco un modello linguistico (un LLM) che legge la Directive, interpreta il compito assegnato e coordina l’esecuzione. È il livello che decide come fare le cose: quale sequenza seguire, quali strumenti usare, come gestire le eccezioni.

L’orchestratore è anche il responsabile del self-annealing, una capacità di cui vi parlerò tra pochissimo e che — fidatevi — vi farà capire il potenziale nascosto di questi strumenti.

3. Execution — Le mani

Il terzo livello è l’Execution: blocchi di codice e istruzioni tecniche che l’agente esegue per svolgere il suo compito.

Qui ci sono script, chiamate API, operazioni su file. La buona notizia? Non dovete né leggere né scrivere questo codice. Se ne occupa l’intelligenza artificiale. Il vostro compito è solo descrivere cosa volete ottenere.

Self-annealing: l’agentic workflow che impara dai suoi errori

Arriva finalmente la parte che preferisco.

Uno degli aspetti più straordinari degli agentic workflows è il concetto di self-annealing.

Quando un agentic workflow incontra un errore durante l’esecuzione non si blocca e non manda un alert disperato. Invece, fa una cosa molto più intelligente: analizza l’errore … trova una soluzione … e modifica la sua Directive affinché questo errore non venga commesso nuovamente in futuro!

in caso di problemi, la soluzione trovata dall’agentic workflow non vale solo per l’esecuzione in corso. Da quel momento in poi l’agente saprà come comportarsi in quella situazione. Non commette lo stesso errore due volte.

Tradotto in termini pratici: ogni volta che fate girare un agentic workflow, non solo ottenete il risultato che volete, ma fate anche in modo che il vostro agente diventi più robusto, più preciso e funzioni sempre meglio nel tempo.

È come avere un collaboratore che non solo fa il suo lavoro, ma cresce e impara ogni giorno. Automaticamente.

3 esempi concreti per la vostra azienda

Ora basta teoria. Parliamo di 3 casi d’uso reali che qualsiasi azienda potrebbe implementare oggi.

1. Gestione automatizzata delle fatture

Ogni mese, raccogliere tutte le fatture ricevute, estrarne i dati rilevanti (fornitore, importo, data, IVA) e compilare un foglio Excel da inviare al commercialista richiede tempo. Tanto tempo.

Un agentic workflow può fare tutto questo in autonomia: entra nella cartella dove sono salvate le fatture, le legge una per una, estrae le informazioni necessarie e produce un file Excel ordinato e pronto per essere inviato. Se una fattura ha un formato insolito o un campo mancante, l’agente non si blocca: ragiona su come interpretarla e va avanti. Il commercialista riceve il file, voi risparmiate ore.

2. Monitoraggio e reportistica sui competitor

Sapere cosa stanno facendo i competitor — nuovi prodotti, variazioni di prezzo, comunicati stampa — è fondamentale, ma tenersi aggiornati manualmente è un lavoro che non finisce mai.

Un agentic workflow può monitorare le fonti che vi interessano (siti web, comunicati, social), raccogliere le informazioni rilevanti e produrre automaticamente un report settimanale strutturato. Se una fonte cambia struttura o non è temporaneamente disponibile, l’agente si adatta e cerca canali alternativi. Voi trovate il report nella vostra casella mail ogni lunedì mattina, senza fare nulla.

3. Onboarding documenti nuovi clienti

Ogni volta che arriva un nuovo cliente, c’è un processo di raccolta e verifica documenti che spesso è lungo, dispersivo e pieno di andate e ritorni via email.

Un agentic workflow può gestire l’intero flusso: inviare le richieste di documentazione, verificare che i file ricevuti siano completi e nel formato corretto, archiviare tutto nella cartella giusta e aggiornare il CRM con le informazioni pertinenti. Se manca un documento o è illeggibile, l’agente invia autonomamente un reminder al cliente specificando esattamente cosa manca. Zero intervento manuale, zero documenti persi.

Come si costruisce un Agentic Workflow

A questo punto la domanda naturale è: come si costruisce un agentic workflow?

La risposta è più semplice di quanto pensiate. Lo strumento che oggi permette di creare agentic workflows senza scrivere codice è Google Antigravity: descrivete a parole come volete che funzioni il vostro agente, e lui si occupa di costruire l’intera struttura DOE — directive, execution, tutto.

Se volete vedere passo dopo passo come si costruisce un agentic workflow concreto dall’inizio alla fine, ho preparato un video in cui vi mostro esattamente come fare.

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È il modo più veloce per passare dalla teoria alla pratica!

Come sempre, se questa newsletter vi è stata utile, condividetela con qualcuno che potrebbe trarne vantaggio. A presto!

Antonio