Gli agenti AI determineranno un balzo nelle interazioni automatizzate azienda-cliente da 3,3 a 34 miliardi entro il 2027
Un’analisi condotta da Juniper Research, un’autorevole società di strategia tecnologica globale, rivela una crescita esponenziale nell’automazione delle interazioni con i clienti tramite l’uso di agenti AI. Secondo il nuovo rapporto, “AI Agents for Customer Experience Platforms Market 2025-2030”, si stima che il numero di interazioni automatizzate aumenterà da 3,3 miliardi nel 2025 a oltre 34 miliardi entro il 2027.
Questo impressionante incremento, che si traduce in una impennata del 1000% in soli due anni, è il chiaro segnale di una sempre più rapida adozione enterprise degli agenti AI. Tali piattaforme offrono strumenti avanzati per automatizzare una vasta gamma di interazioni che spaziano dal supporto clienti al marketing e alle vendite.
Gli agenti AI non sono semplici chatbot, ma assistenti virtuali autonomi in grado di risolvere query e completare attività complesse senza richiedere l’intervento umano.
Un fattore chiave che sta alimentando questa accelerazione è l’adozione del Model Context Protocol (MCP) da parte delle principali piattaforme di comunicazione nel 2025. Come sottolineato nel Report da Molly Gatford, Senior Research Analyst di Juniper Research: “Nel 2025, le principali piattaforme di comunicazione hanno adottato il Model Context Protocol (MCP); uno standard che snellisce il modo in cui gli Agenti AI accedono a strumenti e dati. Semplificando l’integrazione, l’MCP consente alle aziende di implementare rapidamente gli Agenti AI per l’interazione con i clienti“.
Questo protocollo agisce come una standardizzazione per la comunicazione bidirezionale tra i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e i sistemi esterni, facilitando enormemente l’integrazione di dati e funzionalità.
Il dettaglio sul funzionamento dell’agentic AI
Per comprendere appieno questa dinamica, è fondamentale approfondire il concetto di agentic AI. Con questo termine si definiscono i sistemi di intelligenza artificiale autonomi che sono capaci di pianificare, eseguire e adattare in modo indipendente le proprie azioni per raggiungere obiettivi complessi, con un intervento umano ridotto al minimo.
A differenza dell’AI generativa (che si concentra sulla creazione di contenuti) o dell’AI tradizionale (che segue regole fisse), l’agentic AI è caratterizzata da una proattività e autonomia di azione. Questi sistemi eccellono nel gestire scenari dinamici e imprevedibili, spesso orchestrando il lavoro di più agenti o modelli.
Componenti e meccanismo operativo
Questi sistemi avanzati poggiano su pilastri tecnologici ben definiti:
- LLM come “cervello”: i modelli linguistici di grandi dimensioni fungono da motore di ragionamento e comprensione del contesto.
- strumenti per l’interazione esterna: l’AI si interfaccia con il mondo esterno tramite API o database, utilizzando specifici tools.
- memoria: un meccanismo di memoria garantisce la ritenzione del contesto e la coerenza nelle interazioni prolungate.
- algoritmi di pianificazione: consentono di scomporre obiettivi complessi in una sequenza di passaggi operativi.
- reinforcement learning: permette all’agente di adattare il proprio approccio in base al feedback e ai dati in tempo reale ottenuti dall’esecuzione delle azioni.
Il processo si avvia con la percezione di un obiettivo o dell’ambiente circostante. L’agentic AI genera quindi un piano, spesso in modo iterativo, valutando le opzioni e prevedendo i risultati prima di selezionare l’azione da intraprendere.
L’azione viene eseguita tramite chiamate a strumenti (ad esempio, interrogando i sistemi o aggiornando i registri), i cui risultati vengono osservati e utilizzati per affinamenti successivi. Questo approccio consente l’esecuzione di processi multi-step, come la correzione automatica della fatturazione o il reindirizzamento logistico.
La sfida chiave per i fornitori e le strategie enterprise
Lo studio riporta un aspetto cruciale per il futuro del mercato: per capitalizzare su questa crescita, i fornitori dovranno ridurre al minimo l’investimento iniziale e i tempi di sviluppo per le aziende. Le piattaforme che saranno favorite saranno quelle che permetteranno agli agenti AI di sfruttare dati e sistemi esistenti senza migrazioni costose, minimizzando il total cost of ownership (TCO).
La richiesta esplicita per i vendor è di offrire integrazioni predefinite (“prebuilt integrations“) con l’ecosistema enterprise per supportare la scalabilità dell’automazione. Gatford conclude con una chiara indicazione strategica: “Le aree di business operano con dati e sistemi frammentati; creando sfide per le aziende che desiderano scalare gli Agenti AI sull’intera customer experience. Per attrarre aziende ad alta spesa, i fornitori di Agenti AI devono integrare strumenti di supporto clienti, marketing e sistemi di vendita per realizzare appieno i benefici degli agenti AI“.
Il rapporto AI agents for customer experience platforms market 2025-2030 offre la valutazione più completa di questo mercato fino ad oggi, con l’analisi e le previsioni su oltre 26.000 datapoint in 61 paesi per un periodo di cinque anni, includendo una “Competitor Leaderboard” e l’esame delle future opportunità di mercato.
La direzione è chiara: l’integrazione standardizzata attraverso l’MCP e l’ascesa dell’agentic AI stanno inaugurando un’era di autonomia senza precedenti nella gestione del cliente. Le aziende che investiranno nell’integrazione e nella scalabilità di questi agenti autonomi saranno quelle in grado di definire il nuovo standard della customer experience digitale.
