Le soluzioni di IA agentica collaborativa stanno già generando risultati concreti e misurabili, come dimostrano le testimonianze dei clienti di Spitch. L’evoluzione è chiara: si passa da un’IA che si limita a “conversare” — e dal fenomeno che Gartner definisce agent washing, ovvero il semplice rebranding degli assistenti come agenti — a un’IA che agisce, capace di creare valore misurabile sotto supervisione umana e all’interno di un framework strutturato di controllo del rischio.

Lo studio recentemente pubblicato da OpenAI e Apollo Research sul tema della “macchinazione” dell’IA mostra come i sistemi possano sviluppare comportamenti disallineati pur mantenendo un’apparente adesione alle istruzioni. Ciò sottolinea l’importanza critica di un’IA collaborativa progettata per operare in modo trasparente, sotto supervisione umana e con meccanismi di allineamento continuo, in particolare in ambiti come il customer service.

Secondo Gartner, oltre il 40% delle iniziative di IA agentica verrà interrotto entro la fine del 2027, principalmente a causa di costi crescenti, benefici di business non sufficientemente chiari o meccanismi di controllo del rischio inadeguati. Di conseguenza, Gartner raccomanda di adottare l’IA agentica solo laddove sia possibile dimostrare un valore tangibile o un ritorno sull’investimento misurabile. Per Spitch e i suoi clienti, questo orientamento è da sempre alla base di un approccio pragmatico e orientato ai risultati.

Le organizzazioni più performanti privilegiano implementazioni capaci di migliorare in modo misurabile la velocità di risoluzione, rafforzare le competenze degli agenti umani e accrescere la fiducia nelle soluzioni automatizzate grazie a solidi presìdi di sicurezza e controllo. I risultati migliori emergono quando l’IA agentica viene adottata in contesti ad alto valore, con adeguati meccanismi di gestione del rischio e una riprogettazione dei flussi operativi in chiave agentica.

La Collaborative Agentic AI Platform di Spitch si basa su una visione chiara: integrare esseri umani e intelligenza artificiale per automatizzare in modo efficiente le attività ripetitive, salvaguardando empatia, giudizio e supervisione umana. L’adozione delle più avanzate capacità di IA agentica e LLM/GenAI è accompagnata da robusti requisiti di sicurezza dei dati, piena conformità normativa ed etica — inclusi EU AI Act e legislazione svizzera — e da un focus costante sull’esperienza del cliente. Tale visione è rafforzata da una solida esperienza di implementazioni di successo e da un’attenta lettura delle evoluzioni del mercato.

Tendenze chiave

1) Riallineamento verso un’IA agentica operante sotto supervisione umana

Novità: gli LLM fondati su knowledge base dedicate e modelli di orchestrazione dei workflow basati su presìdi di governance e sicurezza passeranno alla fase di produzione. I gate di approvazione all’azione, il decision-making guidato dalle policy e la reversibilità delle azioni diventeranno elementi strutturali.

2) Guardaril trust-by-design

Novità: generazione ancorata a knowledge base verificate, gating delle citazioni, consenso e disclosure espliciti, whitelist delle azioni e piena osservabilità end-to-end.

3) Flussi uomo-IA integrati, in sostituzione dei tradizionali passaggi di consegne

Novità: un modello di collaborazione orchestrata in cui agenti di IA e operatori umani operano su un contesto condiviso in tempo reale. L’IA assume la gestione delle attività ripetitive, consentendo alle persone di focalizzarsi su empatia e decisioni complesse. Ne derivano una riduzione dei passaggi di consegne, l’eliminazione delle duplicazioni informative e un aumento del tasso di risoluzione al primo contatto.

4) Qualità, analisi e apprendimento continuo

Novità: adozione della QA conversazionale per il 100% delle interazioni, tracciabilità end-to-end dei risultati dal prompt all’azione e riaddestramento continuo a ciclo chiuso basato sui risultati reali.

Evoluzione attesa del mercato nel 2026

• Dai progetti pilota al rilascio su piattaforma: i budget evolvono dalla sperimentazione a iniziative scalabili nel customer service, nel sales support e nella gestione dei reclami, con una crescente richiesta di ROI misurabile e di presìdi di controllo pronti per la produzione.
• La voce si afferma rispetto alla chat nelle attività più complesse: la riduzione della latenza ne favorisce l’adozione come canale privilegiato per interazioni articolate, regolamentate o ad elevata sensibilità emotiva.
• Le architetture ibride diventano il modello di riferimento: la residenza dei dati, la tutela della privacy e i vincoli di latenza orientano l’adozione di soluzioni on-premise per ASR, NLU, biometria e LLM di dominio, integrate con le capacità elastiche del cloud ove consentito.
• La regolamentazione guida sempre più la selezione dei fornitori: l’EU AI Act e le normative di settore (finanza, sanità, servizi pubblici) introducono requisiti rigorosi di auditabilità, risk management, valutazione dei bias e chiara attribuzione delle responsabilità.
• Rafforzamento della sicurezza e della prevenzione delle frodi: la diffusione della biometria vocale passiva e di tecnologie di anti-spoofing capaci di contrastare gli attacchi deepfake accompagna l’aumento delle frodi vocali generative. Ne derivano tempi di autenticazione più brevi a fronte di livelli di sicurezza più elevati.
• Gli agenti di IA si diffondono in modo trasversale alle funzioni: supervisori e team di back-office adottano agenti integrati nei processi operativi, con l’obiettivo di ridurre i carichi di reporting e conformità normativa.
• Verso l’adozione su larga scala nel 2028: le previsioni di Gartner indicano che l’IA agentica gestirà autonomamente almeno il 15% delle decisioni operative quotidiane e sarà incorporata in circa un terzo delle applicazioni enterprise, aumentando le aspettative su scalabilità, governance e integrazione delle piattaforme.

Una breve previsione per Spitch nel 2026

• Orchestrazione agentica affidabile: evolveremo l’orchestrazione per combinare risposte LLM a bassa latenza con modelli di azione strutturati e processi di approvazione. Ogni azione sarà tracciabile, spiegabile e reversibile, in linea con i requisiti degli ambienti regolamentati.
• Biometria ad alta sicurezza: verifica passiva rafforzata da tecnologie di anti-spoofing avanzate, autenticazione continua e frictionless nel corso delle chiamate, integrata in modo più stretto con i motori di rischio per ridurre i tempi di gestione e l’incidenza delle frodi.
• Governance by design: documentazione pronta per l’EU AI Act, tracciabilità completa dei prompt, controlli di compliance automatizzati e meccanismi di presidio che allineano il comportamento dell’IA a KPI e policy aziendali.
• Risultati quantificabili: ci aspettiamo che i clienti ottengano miglioramenti misurabili su AHT, FCR, contenimento, tempi di autenticazione, livelli di conformità e riduzione delle perdite da frode, grazie al supporto della nostra analisi QA avanzata.

In conclusione

Nel 2026, l’IA agentica collaborativa sarà pragmatica, voice-first e responsabile. Anziché sostituire le persone, ridurrà l’attrito operativo e rafforzerà il giudizio umano nei contact center, generando valore laddove risulta più efficace. Spitch lo ha già dimostrato conquistando la fiducia di clienti di primo piano, tra cui Migros Bank, PostFinance, Baloise, diverse istituzioni Volksbank, oltre ad altri clienti in Germania, Italia, Stati Uniti e America Latina. Con oltre 175 clienti attivi e numerose testimonianze positive, Spitch prevede una crescita stabile e superiore al mercato nell’anno fiscale 2025–2026, capitalizzando sulle tendenze dell’IA agentica a beneficio dei propri clienti.