Ogni dicembre mi fermo a fare un bilancio, e questo 2024 mi lascia una sensazione precisa: è l’anno in cui l’AI ha smesso di essere soltanto una macchina che scrive. Per due anni abbiamo parlato quasi solo di generative AI, cioè di modelli che producono testo, immagini, codice. Utile, sia chiaro. Ma nel 2024 ho visto affacciarsi qualcosa di diverso, ancora acerbo: i primi segnali di un’AI che agisce, non solo che parla. È questa la linea che voglio tracciare prima di chiudere l’anno.
Dalla generative AI all’agentic AI: cosa è cambiato davvero
La generative AI risponde a un prompt e si ferma lì. L’agentic AI prova a completare un compito: decide i passi, usa strumenti, legge un risultato e corregge il tiro. La differenza non è accademica. Chi come me lavora ogni giorno su piattaforme e-commerce sa che il valore raramente sta nel “scrivere un testo”: sta nell’eseguire un flusso — leggere un catalogo, applicare una regola, aggiornare un record, verificare l’esito.
Nel 2024 due milestone hanno reso questa distinzione concreta, non teorica.
La prima è il computer use di Anthropic, presentato il 22 ottobre insieme a Claude 3.5 Sonnet: un modello che, in forma sperimentale, guarda uno schermo, muove il cursore, clicca e digita come farebbe una persona. La prima volta che l’ho visto operare ho pensato due cose in sequenza. Uno: è goffo, lento, sbaglia. Due: è la direzione giusta. Perché finalmente il modello non si limita a suggerirmi cosa fare, prova a farlo dentro un’interfaccia costruita per gli umani.
La seconda è il Model Context Protocol (MCP), lanciato il 25 novembre. Qui l’entusiasmo che ho è più sobrio ma, secondo me, più fondato. MCP è uno standard aperto per collegare i modelli a strumenti e fonti dati: invece di scrivere un’integrazione custom per ogni sistema, esponi un connettore che parla un linguaggio comune. Sembra un dettaglio da addetti ai lavori. Non lo è.
Perché scommetto più su MCP che sul “robot che clicca”
Lo dico chiaro, perché è la mia opinione e non una previsione neutra: nel lungo periodo uno standard di integrazione conta più di una demo spettacolare. Il computer use che muove il mouse è affascinante, ma resta un ripiego: serve proprio perché i sistemi non espongono un modo pulito per essere pilotati. Il giorno in cui gran parte dei tool avrà un connettore ben fatto, far cliccare a un modello dei pixel diventerà l’eccezione, non la regola.
Da consulente Adobe questo mi tocca da vicino. Un merchant fashion su cui ho lavorato quest’anno — parliamo di un fatturato online a doppia cifra di milioni — ha decine di sistemi che si parlano male: piattaforma e-commerce, ERP, DAM, tool di analytics, gestione promozioni. Ogni integrazione è un progetto a sé, fragile, costoso da mantenere. L’idea che un giorno questi sistemi espongano un’interfaccia standard che un agente possa interrogare in modo affidabile, per me vale più di mille demo di AI che scrive product description.
Attenzione: sto parlando di potenziale, non di produzione. Oggi non metterei un agente autonomo a toccare ordini o inventory di un cliente. La supervisione umana resta non negoziabile. Ma la traiettoria è segnata.
Adobe e la content supply chain generativa
Sul fronte che seguo per lavoro, il 2024 di Adobe l’ho letto come un consolidamento più che una rivoluzione. Il tema è la content supply chain: pianificare, produrre, gestire e distribuire contenuti su scala, con la generative AI incastonata nel processo invece che appiccicata sopra. Firefly per generare gli asset, i workflow per orchestrare le approvazioni, la gestione dei diritti pensata per l’uso commerciale.
Qui la mia posizione è tiepida-favorevole. Il pregio è concreto: per chi produce migliaia di varianti creative — pensate a un catalogo stagionale — avere la generazione dentro il flusso governato, e non in un tool scollegato, riduce attrito reale. Il limite è che siamo ancora nel paradigma “l’AI che produce contenuto”: generative, non agentic. È il pezzo di ieri fatto bene, non il pezzo di domani. Le due cose convivranno a lungo, e va benissimo così, ma non confondiamole.
Cosa mi porto nel 2025 (e cosa no)
Chiudo con quello che questo bilancio mi lascia in mano.
- Studierò MCP sul serio. Non come curiosità, ma come competenza. Se lo standard prende piede, chi sa progettare connettori puliti tra piattaforme e modelli avrà un vantaggio pratico. Ci sto già mettendo le mani.
- Tratterò il computer use come laboratorio, non come soluzione. Utile per capire dove va la tecnologia, prematuro per affidargli processi di un cliente.
- Terrò separate generative e agentic nella testa dei progetti. Molta della confusione del 2024 nasce dal chiamare “AI” due cose diverse. Generare un testo e completare un compito richiedono garanzie, controlli e responsabilità differenti.
- Diffiderò dell’autonomia venduta come feature. “L’agente fa tutto da solo” è, oggi, più slogan che realtà operativa. La domanda giusta non è “quanto è autonomo” ma “quanto è affidabile e verificabile”.
Il 2024 non è stato l’anno in cui l’AI ha imparato ad agire. È stato l’anno in cui ha smesso di sapere solo scrivere, e ha mosso i primi passi incerti verso l’azione. Per chi vende online, la partita vera si gioca lì: non nel testo generato, ma nei processi eseguiti. Ci arriveremo con cautela. Ma ci arriveremo.
Domande rapide
Qual è la differenza tra generative AI e agentic AI?
La generative AI produce contenuto in risposta a un prompt e si ferma. L’agentic AI prova a completare un compito: pianifica i passi, usa strumenti, verifica i risultati e si corregge.
Cosa sono state le due milestone dell’AI agentica nel 2024?
Il computer use di Anthropic, presentato il 22 ottobre 2024 con Claude 3.5 Sonnet, e il lancio del Model Context Protocol (MCP) il 25 novembre 2024.
Perché MCP è importante per l’e-commerce?
Perché propone uno standard aperto per collegare i modelli a strumenti e dati, riducendo le integrazioni custom tra piattaforma, ERP, DAM e analytics — il vero punto dolente dei merchant mid-market.
L’AI agentica è pronta per la produzione?
Non ancora, secondo me. Nel 2024 siamo ai primi segnali: utile studiarla, prematuro affidarle processi critici senza supervisione umana.