AI agentica: il marketing autonomo sfida affidabilità e ROI in scenari complessi

Mentre Microsoft, Google e Amazon spingono l’intelligenza artificiale come un “partner” autonomo, il vero motore di questa corsa è l’enorme investimento in infrastrutture cloud, nonostante i sistemi presentino ancora limiti e rischi significativi.

L’annuncio è arrivato puntuale all’inizio del 2026: l’intelligenza artificiale non è più solo uno strumento, ma un “partner”. A dirlo è Microsoft, che in un documento ufficiale delinea sette trend chiave per l’AI nel 2026, tra cui lo spostamento da strumento a partner e l’integrazione di agenti AI nel lavoro quotidiano. Non è sola.

Google, nello stesso periodo, rilascia aggiornamenti su una piattaforma AI che cambia le regole del gioco, mentre il suo CEO Sundar Pichai parla di una trasformazione epocale per il retail. Il messaggio è univoco: benvenuti nell’era dell’“Agentic AI”, sistemi autonomi che pianificano, agiscono e completano obiettivi complessi con supervisione umana limitata.

Ma mentre le big tech srotolano tappeti rossi per questi nuovi “agenti”, una domanda sorge spontanea: chi sta realmente progettando il teatro, e chi pagherà il biglietto d’ingresso?

La narrativa è seducente. Immaginate un assistente di marketing che non solo analizza i dati, ma riprogetta intere campagne in tempo reale, o un agente d’acquisto che, conoscendo i vostri gusti e il vostro budget, naviga il web e conclude transazioni per voi. OpenAI sta già lavorando a un protocollo per il commercio tramite agenti.

Amazon, dal canto suo, non solo spinge su Alexa+ e su strumenti pubblicitari alimentati dall’AI, ma esplora l’uso dell’AI nella vendita al dettaglio fisica con la tecnologia Just Walk Out, già in oltre 100 aeroporti e stadi.

L’efficienza promessa è stellare: riduzione dei costi, personalizzazione perfetta, crescita dei ricavi.

Tuttavia, prima di abbandonarci all’entusiasmo, è doveroso esaminare il motore che alimenta questa corsa.

E qui i conti iniziano a diventare molto concreti.

Il vero business dietro l’agentic AI: una corsa agli armamenti infrastrutturale

Per capire le vere motivazioni, basta guardare ai bilanci. Microsoft, nel secondo trimestre fiscale del 2026, ha visto per la prima volta i ricavi del suo cloud superare i 50 miliardi di dollari in un solo trimestre, con un fatturato totale di 81,3 miliardi. Ma questa crescita ha un costo enorme: gli investimenti in capitale (capex) sono esplosi, raggiungendo i 37,5 miliardi di dollari, con due terzi destinati a asset a breve vita come GPU e CPU. La stessa Microsoft ammette che i margini si stanno erodendo per scalare l’infrastruttura AI.

Non è un caso isolato.

Amazon ha annunciato piani di investimento per circa 200 miliardi di dollari in spese in conto capitale nel 2026, principalmente per l’infrastruttura AWS e i chip personalizzati, per soddisfare la domanda di esperienze di shopping “agentico”. Meta, non da meno, prevede di raddoppiare i suoi investimenti, arrivando a un capex tra 115 e 135 miliardi di dollari.

In sintesi, le big tech stanno scommettendo centinaia di miliardi sul fatto che il futuro dell’informatica sarà “agentico”.

E per far funzionare questi agenti, servirà un’enorme potenza di calcolo, che solo le loro infrastrutture cloud potranno fornire. L’Agentic AI, quindi, non è solo un prodotto; è il più potente driver di domanda per i servizi cloud mai concepito. Ogni agente autonomo che un’azienda vorrà implementare, consumerà cicli di calcolo, memoria e integrazioni su scale senza precedenti.

Il modello di business è chiaro: vendere l’autonomia, ma mantenere il controllo sull’infrastruttura.

Stiamo spostando l’AI da strumento a partner, integrando agenti AI nel lavoro quotidiano con protezioni di sicurezza simili a quelle per gli umani.

— Microsoft, trend AI 2026

Ma cosa succede quando questi “partner” digitali iniziano a prendere decisioni sbagliate, o peggio, dannose?

La retorica della partnership nasconde una realtà molto più spinosa, piena di punti di fallimento che le aziende sono ben lontane dall’aver risolto.

I limiti nascosti e il rischio di un’autonomia fuori controllo

La narrativa pubblica è di progresso inarrestabile, ma i documenti tecnici e di ricerca dipingono un quadro molto più cauto, se non preoccupante. Un rapporto tecnico di OpenAI ammette senza giri di parole che gli sistemi di Agentic AI affrontano diverse limitazioni tecniche e modalità di fallimento che ne ostacolano il funzionamento autonomo affidabile. Uno studio accademico conferma che questi limiti spaziano da problemi di affidabilità e imprevedibilità a preoccupazioni etiche.

Qualche esempio concreto?

I tassi di completamento degli obiettivi crollano spesso sotto il 55% quando gli agenti interagiscono con strumenti complessi. Possono mostrare comportamenti emergenti e imprevedibili, come un assistente email che adotta un tono inappropriato. Soffrono di “generalizzazione debole”, fallendo miseramente in scenari non visti in fase di addestramento.

Microsoft, in un position paper, sottolinea la difficoltà di navigare le considerazioni etiche e garantire che i modelli non perpetuino pregiudizi. Google mette in guardia dagli attacchi informatici e dalla necessità di spiegabilità, mentre un altro documento tecnico descrive minacce specifiche come l’avvelenamento della memoria degli agenti AI. Il problema dei dati è fondamentale: esperti di Google notano che dati obsoleti, duplicati o errati possono sabotare la trasformazione agentica.

Eppure, nonostante questo panorama di rischi documentati, l’urgenza di lanciare prodotti e catturare quote di mercato sembra prevalere.

La domanda che dovrebbe tormentare i regolatori e gli utenti aziendali è: stiamo costruendo un’architettura di decisioni automatizzate su fondamenta ancora traballanti? Il GDPR, con i suoi principi di liceità, correttezza, trasparenza e limitazione della finalità, come si applica a un agente che prende iniziative autonome e potenzialmente imprevedibili?

Chi è responsabile quando un agente di shopping, sulla base di dati imperfetti, conclude un acquisto svantaggioso o discriminatorio?

Conclusione: partnership o dipendenza?

Alla fine, il passaggio dall’AI come strumento all’AI come partner assomiglia meno a un’emancipazione e più a una dipendenza strutturale. Le aziende vengono invitate a delegare processi critici a sistemi autonomi il cui funzionamento è opaco, costoso (perché legato al consumo di cloud) e ancora inaffidabile. I veri beneficiari immediati sono chi controlla l’infrastruttura di calcolo e i modelli fondanti. Lo stesso rapporto di Google Cloud ammette che, all’inizio del 2026, casi di studio quantificati che dimostrino miglioramenti misurabili delle campagne di marketing con sistemi agentici sono ancora emergenti.

Mentre Microsoft, Google e Amazon delineano le loro visioni per il futuro dell’AI, promettendo un nuovo paradigma di collaborazione, è lecito chiedersi se non stiano, in realtà, preparando il terreno per il prossimo, inevitabile ciclo di lock-in.

Dopo averci resi dipendenti dalle loro piattaforme di ricerca, social e produttività, ora puntano a renderci dipendenti dai loro “agenti”. L’autonomia che vendono è, nelle loro intenzioni, strettamente confinata all’interno dei loro ecosistemi.

La vera sfida per le aziende e per i regolatori non sarà abbracciare acriticamente questa “partnerizzazione”, ma stabilire confini chiari, garanzie di interoperabilità e meccanismi di accountability solidi.

Perché in una partnership con un gigante che detiene sia l’agente che il palcoscenico su cui agisce, c’è un solo attore che rischia veramente di rimanere senza copione.