Agenti IA vs automazione dei workflow – cosa serve alla tua azienda

L’automazione dei workflow usa software per eseguire un processo attraverso regole, azioni e condizioni predefinite. Parte da un evento, come un contratto firmato o un orario programmato, poi trasferisce il lavoro tra i sistemi. Definisci i percorsi consentiti, comprese le approvazioni e cosa fare quando mancano informazioni.

Un contratto firmato da un cliente potrebbe avviare la creazione di un progetto, assegnare le attività di onboarding e preparare i dati di fatturazione. Se mancano dettagli obbligatori, il workflow li richiede. Se serve un’approvazione, attende.

I workflow possono ramificarsi, ripetere passaggi, eseguire attività in parallelo e riprendere dopo una pausa. Possono gestire processi aziendali articolati, a condizione che ne siano stati progettati i percorsi e le condizioni. Sam Bhagwat, cofondatore di Mastra, descrive queste dipendenze e modalità di esecuzione nel suo intervento sulla combinazione di agenti e workflow. ²

Un workflow può anche usare l’IA. Un modello potrebbe leggere un’e-mail e classificarla oppure estrarre informazioni da un documento prima che il passaggio successivo le convalidi. Il modello svolge una parte del lavoro, mentre il processo che lo circonda resta definito. Aggiungere una chiamata IA non trasforma automaticamente l’intero sistema in un agente. ¹

Un agente IA è un software che usa un modello di IA per scegliere le azioni mentre lavora verso un obiettivo. Può usare strumenti autorizzati, esaminarne i risultati e adattare il passaggio successivo. Le istruzioni e le autorizzazioni stabiliscono cosa può fare autonomamente e quando deve chiedere aiuto.

Nell’esempio dell’ordine in ritardo, un agente potrebbe scoprire che il corriere non ha alcuna registrazione della spedizione. Potrebbe quindi verificare se il magazzino ha spedito l’ordine, individuare un articolo mancante e preparare una risposta che spieghi la situazione. Un ordine diverso potrebbe richiedere un’indagine diversa.

Il ciclo di base è scegliere un’azione, usare uno strumento, esaminare il risultato, poi continuare, fermarsi o chiedere aiuto. Dex Horthy, fondatore di HumanLayer, lo descrive come una combinazione di istruzioni, esecuzione degli strumenti, contesto e un ciclo di esecuzione. ³

La libertà dell’agente può essere limitata. Il permesso di indagare e preparare una risposta non deve necessariamente includere quello di inviarla, effettuare un rimborso o modificare un ordine.

Sono differenze nel controllo, non garanzie di qualità. Un workflow può copiare informazioni errate in modo affidabile. Un agente può condurre un’indagine plausibile e arrivare alla conclusione sbagliata.

Harrison Chase, cofondatore di LangChain, rende concreta la questione del controllo: se un passaggio deve sempre seguirne un altro, inserisci quel requisito nel processo. Chiedere al modello tramite un prompt di ricordare la sequenza offre un controllo più debole. ⁴

Scegli un workflow quando conosci i passaggi, le condizioni e il risultato atteso.

Creare record da moduli approvati, sincronizzare sistemi, indirizzare le note spese in base all’importo e inviare promemoria programmati sono buoni punti di partenza. Il lavoro può comprendere molti passaggi senza che un modello debba deciderne l’ordine.

Dex Horthy racconta di aver dedicato circa due ore a perfezionare le istruzioni di un agente per costruire correttamente un progetto software. Alla fine, le sue istruzioni specificavano la sequenza esatta. Si è reso conto che avrebbe potuto scrivere un breve script in circa 90 secondi. È un suo esempio personale, ma la lezione vale anche oltre il software: quando il compito ha già una ricetta chiara, implementa quella ricetta. ³

Per un’azienda, il vantaggio può essere una riduzione dei passaggi di consegne, delle copie tra strumenti e del lavoro in attesa che qualcuno ricordi il passaggio successivo. Un workflow semplice può eliminare un collo di bottiglia ricorrente senza aggiungervi decisioni del modello.

Considera un agente quando puoi definire un risultato utile, ma l’indagine necessaria per raggiungerlo cambia da un caso all’altro.

La ricerca di fornitori è un esempio. Un fornitore pubblica tutte le informazioni necessarie. Un altro richiede la consultazione di più documenti. Un terzo dà risposte contraddittorie che richiedono ulteriori verifiche. Un agente potrebbe adattare la ricerca e preparare un confronto con fonti a sostegno.

Altri possibili casi d’uso includono l’analisi dei problemi dei clienti, la preparazione di briefing per riunioni a partire da più sistemi e il chiarimento di record ambigui. Sono applicazioni illustrative, non risultati riportati da clienti SPS.

Le informazioni non strutturate, da sole, non bastano a giustificare la scelta di un agente. Leggere una fattura potrebbe richiedere un solo passaggio di estrazione seguito da una convalida. La ragione più forte è che i risultati intermedi cambiano ciò che il sistema dovrebbe fare dopo. Anthropic indica le attività aperte, con passaggi difficili da prevedere, come un impiego adatto agli agenti. ¹

Serve comunque un punto di arrivo chiaro: cosa deve contenere il risultato, quali fonti e strumenti si possono usare e quando il sistema deve restituirti il compito?

Agenti e workflow condividono buona parte delle stesse basi operative. Entrambi possono collegarsi ai sistemi aziendali, tenere traccia dell’avanzamento, rispondere agli eventi e coinvolgere le persone. Entrambi richiedono monitoraggio e un modo per gestire il lavoro non riuscito.

Possono anche chiamarsi a vicenda. Un agente può eseguire un passaggio all’interno di un workflow. Un workflow può diventare uno strumento che un agente usa quando deve completare un compito specifico. ²

Per la richiesta del cliente, una possibile soluzione proposta potrebbe essere:

1. Un workflow riceve l’e-mail e identifica il cliente.
2. Un agente esamina il problema usando record e strumenti autorizzati.
3. L’agente prepara una risposta con gli elementi che la sostengono.
4. Una persona verifica ogni rimborso proposto o impegno insolito.
5. Il workflow invia la risposta approvata e registra l’esito.

Dex descrive una suddivisione simile delle responsabilità nel processo di deployment di HumanLayer. Il codice convenzionale gestisce gran parte della pipeline. Un agente propone azioni di deployment e si adatta alle indicazioni umane. L’esecuzione torna poi ai test convenzionali. ³

Questo è anche un motivo per costruire workflow riutilizzabili. Un processo ben definito può servire più funzioni aziendali e diventare uno strumento controllato per un assistente. Approfondiamo questo approccio nel nostro confronto n8n vs Make.

L’abbonamento alla piattaforma o la fattura del modello rappresentano solo una parte del costo.

L’automazione dei processi aziendali richiede mappatura dei processi, integrazione, test e assistenza continua. Le regole aziendali cambiano. Le applicazioni collegate cambiano. Qualcuno deve occuparsi delle eccezioni e mantenere il processo funzionante.

Un agente richiede anche test ripetuti delle istruzioni, degli strumenti e delle decisioni. I costi di utilizzo possono variare da un caso all’altro perché può cambiare il numero di chiamate al modello, ricerche e nuovi tentativi. AWS consiglia di valutare il costo operativo completo, comprese infrastruttura, utilizzo del modello, gestione operativa e supervisione umana. ⁵

Un’esecuzione più costosa può comunque valere la spesa se completa un lavoro utile. Allo stesso modo, un’esecuzione economica può offrire poco valore se qualcuno deve rifarne il risultato.

Misura il costo per caso completato correttamente. Includi software e utilizzo, manutenzione, verifica umana e tempo di correzione. Confronta il totale con il processo attuale.

Per un calcolo illustrativo, supponiamo che un’attività richieda 30 minuti manualmente. Il nuovo processo necessita di cinque minuti di preparazione e dieci minuti di verifica. Su 100 casi, libera 25 ore di capacità. Non significa automaticamente risparmiare 25 ore di stipendio: il beneficio commerciale dipende da come il team usa quel tempo e dal costo di gestione del sistema.

Un workflow può fallire perché una connessione si interrompe, una regola è sbagliata o un caso imprevisto non ha un percorso adatto. Un agente aggiunge incertezza su quali azioni sceglie il modello e sulla correttezza della sua interpretazione.

Dex descrive agenti che si bloccano quando gli errori ripetuti degli strumenti si accumulano nel loro contesto. Gestire ciò che vede il modello e quando termina l’esecuzione fa parte della costruzione di un sistema affidabile. ³

Le autorizzazioni determinano quanto può propagarsi un errore. Leggere un record, preparare una modifica e applicarla sono responsabilità diverse. Il NIST avverte che un accesso esteso può consentire agli agenti di usare strumenti o dati inattesi e causare danni involontari. Raccomanda autorizzazioni strettamente circoscritte e un’attenta gestione delle credenziali. ⁶

Per un primo sistema, consigliamo di limitare l’accesso al compito, impostare limiti di tempo e utilizzo, registrare le azioni e richiedere una verifica prima di modifiche rilevanti. Pianifica come il lavoro non riuscito arriva a una persona e come le azioni completate possono essere controllate o annullate, quando possibile.

La verifica umana dovrebbe avvenire in punti di controllo utili. Harrison descrive il valore di una prima bozza sostanziale: l’agente completa una parte significativa del lavoro, poi una persona valuta il risultato. Richiedere l’approvazione per ogni piccolo passaggio può consumare la capacità che speravi di guadagnare. ⁴

I workflow possono creare capacità facendo sì che il lavoro ricorrente venga svolto con costanza. Gli agenti possono estendere questa capacità alle indagini, all’interpretazione e alla preparazione che prima richiedevano qualcuno a dirigere ogni passaggio.

L’opportunità potrebbe essere rispondere più rapidamente ai clienti, preparare più proposte, ridurre le ricerche in arretrato o avere informazioni migliori prima di una decisione. Misura questi risultati nel tuo processo prima di considerarli un ritorno sull’investimento.

Harrison imposta la decisione su tre domande: quanto vale un risultato corretto, quanto è probabile il successo e quanto costa un fallimento? Il beneficio atteso deve superare il costo di funzionamento del sistema. ⁴

Un agente non deve neppure aspettare in una finestra di chat. Può partire da un evento in ingresso e preparare il lavoro in background, mantenendo i punti di approvazione. Questo può renderlo più utile all’interno di un’attività esistente, purché l’ambito e le responsabilità siano chiari. ⁴

L’automazione dei workflow con IA può aggiungere interpretazione o generazione di contenuti a un processo che usi già. Per esempio, un passaggio IA può classificare una richiesta, mentre le regole esistenti gestiscono assegnazione, approvazioni e aggiornamenti dei record. Introduci un agente dove scegliere l’azione successiva aggiunge valore. Anche i workflow esistenti possono diventare strumenti chiamati dall’agente. ^{1 2}

Scegli un’attività ricorrente con un responsabile chiaro. Registra quanto tempo richiede, dove il lavoro rimane in attesa e cosa causa rilavorazioni. Distingui i passaggi con regole note da quelli che richiedono un’indagine.

Costruisci la versione utile più piccola e testala sia su casi ordinari sia su quelli difficili. Misura i risultati accettati, l’impegno di verifica, il tempo di completamento e il costo operativo totale. Amplia le responsabilità del sistema solo quando le evidenze lo giustificano.

Per trasformare tutto questo in un primo progetto, scarica Il tuo primo piano di automazione. Il kit compilabile di otto pagine ti aiuta a scegliere un’attività ricorrente, stimarne il valore e definire un primo passo concreto. Inserisci l’URL del tuo profilo LinkedIn personale per scaricarlo.

Swiss Product Studio costruisce agenti IA e automazioni dei workflow attorno agli strumenti aziendali e ai team esistenti. Porta un collo di bottiglia ricorrente a un Operations Review di 30 minuti. Esamineremo il lavoro, gli strumenti coinvolti e dove un workflow definito o un agente potrebbe aiutarti.

Le raccomandazioni e gli esempi aziendali illustrativi sopra sono una sintesi di Swiss Product Studio. I tre interventi seguenti sono stati pubblicati da AI Engineer nel 2025; i loro esempi sono i racconti dei relatori, non risultati SPS misurati in modo indipendente.

1. Anthropic. Building effective agents, dicembre 2024. Definizioni di workflow e agenti, casi d’uso adatti e combinazione degli approcci. Usato per i principi architetturali, non per raccomandazioni attuali sugli strumenti. ↑1 ↑2 ↑3 ↑4
2. Sam Bhagwat, Mastra. Agents vs Workflows: Why Not Both?, AI Engineer, 1 agosto 2025. 8:18–10:22: dipendenze e controllo dei workflow; 11:06–13:19: combinazione di agenti e workflow. ↑1 ↑2 ↑3
3. Dex Horthy, HumanLayer. 12-Factor Agents: Patterns of reliable LLM applications, AI Engineer, 3 luglio 2025. 1:04–2:06: aneddoto dello script di build; 5:13–7:54: ciclo di esecuzione dell’agente; 10:03–11:58: contesto e gestione degli errori; 12:32–13:36: esempio di deployment. ↑1 ↑2 ↑3 ↑4
4. Harrison Chase, LangChain/LangGraph. 3 ingredients for building reliable enterprise agents, AI Engineer, 23 luglio 2025. 1:59–3:02: valore atteso e costo del fallimento; 5:32–7:37: controllo esplicito e sistemi combinati; 13:37–17:05: esecuzione in background e intervento umano; 19:34–20:48: prime bozze e punti di verifica. ↑1 ↑2 ↑3 ↑4
5. AWS. AI Agents vs. Automation: A Leader's Guide to Understanding the Difference & Choosing the Right Solution. Quadro decisionale e considerazioni sui costi operativi. Consultato il 14 ottobre 2026. ↑1
6. NIST. Back to the Future: Why Agentic AI Needs a Strong Identity Foundation. Autorizzazioni degli agenti, accesso esteso e gestione delle credenziali. Consultato il 14 ottobre 2026. ↑1