Le soluzioni di IA agentica collaborativa stanno entrando in una nuova fase di maturità, con risultati sempre più concreti e misurabili nei contesti operativi.
Il mercato sta infatti assistendo a un cambio di paradigma: dall’adozione di sistemi progettati principalmente per interagire o “conversare”, si passa a soluzioni in grado di agire all’interno di processi strutturati, sotto supervisione umana e con meccanismi di controllo chiaramente definiti. Questa evoluzione contribuisce anche a ridimensionare il fenomeno che Gartner definisce agent washing, ovvero il semplice rebranding degli assistenti conversazionali come “agenti” senza reali capacità operative o decisionali.
In questo contesto si inserisce lo studio recentemente pubblicato da OpenAI e Apollo Research sul tema della cosiddetta “macchinazione” dell’IA, che evidenzia come sistemi avanzati possano manifestare comportamenti disallineati pur apparendo conformi alle istruzioni. Ciò sottolinea la necessità di progettare soluzioni agentiche trasparenti, osservabili e governabili, soprattutto in ambiti sensibili come il customer service, dove affidabilità e responsabilità sono requisiti imprescindibili.
Non a caso, 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 poco chiari o presìdi di controllo inadeguati. Un dato che conferma come la sostenibilità operativa e la governance rappresentino oggi i principali fattori critici di successo.
Alla luce di queste evidenze, Spitch individua cinque tendenze chiave per il 2026:
1. IA agentica sotto supervisione umana
Gli LLM fondati su conoscenze dedicate e modelli di orchestrazione dei flussi operativi basati su presìdi di governance e sicurezza entrano stabilmente in produzione. Meccanismi come i gate di approvazione delle azioni, il processo decisionale guidato dalle policy e la reversibilità delle azioni diventeranno elementi strutturali dei sistemi agentici.
2. Trust-by-design e governance integrata
Si affermano approcci trust-by-design, in cui sicurezza, affidabilità e conformità normativa sono integrate fin dalla fase di progettazione. Tra gli elementi chiave rientrano la generazione delle risposte ancorata a basi di conoscenza verificate, i meccanismi di controllo delle citazioni, la trasparenza verso l’utente, le whitelist delle azioni consentite e la piena osservabilità end-to-end, dal prompt all’esecuzione.
3. Flussi operativi uomo-IA integrati
I tradizionali passaggi di consegne lasciano progressivamente spazio a modelli di collaborazione continua, in cui operatori umani e agenti IA lavorano su un contesto condiviso. L’IA assume la gestione delle attività ripetitive, consentendo alle persone di focalizzarsi su empatia, valutazioni complesse e decisioni critiche, riducendo passaggi di consegne e duplicazioni informative, aumentando al contempo il tasso di risoluzione al primo contatto.
4. Qualità, analisi e apprendimento continuo
La qualità conversazionale viene estesa all’intero ciclo di interazione, con tracciabilità completa dei risultati e cicli di miglioramento continuo basati sui dati reali di esercizio.
5. Voice-first e architetture ibride come nuovo standard operativo
La voce si afferma rispetto alla chat nelle attività più complesse, grazie alla riduzione della latenza e a una maggiore efficacia nelle situazioni caratterizzate da elevata sensibilità emotiva o vincoli normativi. Parallelamente, 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.
Evoluzione attesa del mercato nel 2026
Il mercato si sta progressivamente spostando dai progetti pilota a implementazioni di piattaforma scalabili, con budget indirizzati a iniziative strutturali nel customer service, nel supporto alle vendite e nella gestione dei reclami, con una crescente attenzione alla misurabilità del ROI e alla presenza di presìdi di controllo pronti per l’operatività.
In parallelo, la regolamentazione assume un ruolo sempre più centrale nella scelta dei fornitori. L’EU AI Act e le normative di settore, in particolare nei comparti finanziario, sanitario e dei servizi pubblici, introducono requisiti rigorosi di audit, risk management, valutazione dei bias e chiara attribuzione delle responsabilità. In questo contesto, si rafforzano anche le tecnologie di sicurezza e prevenzione delle frodi, come la biometria vocale passiva e i sistemi anti-spoofing, in risposta alla crescita delle frodi basate su deepfake vocali.
Gli agenti IA si diffondono oltre il front-office, supportando supervisori e team di back-office nelle attività di reporting, controllo e compliance. Secondo Gartner, entro il 2028 l’IA agentica gestirà autonomamente una quota significativa delle decisioni operative quotidiane e sarà integrata in una parte rilevante delle applicazioni enterprise.
Nel corso del 2026, Spitch prevede un’evoluzione focalizzata su tre direttrici principali. La prima riguarda un’orchestrazione agentica affidabile, con l’integrazione di risposte LLM a bassa latenza e modelli di azione strutturati, sempre tracciabili, spiegabili e reversibili. La seconda è il rafforzamento della biometria vocale, con autenticazione
passiva continua e tecnologie avanzate di anti-spoofing integrate nei motori di rischio. La terza è una governance progettata fin dall’origine, con documentazione pronta per i requisiti normativi, tracciabilità completa e controlli di compliance automatizzati.
“Nel 2026, l’IA agentica collaborativa sarà sempre più 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, contribuendo a costruire servizi più efficienti, affidabili e sostenibili nel tempo”, conclude Piergiorgio Vittori, CEO Spitch Italia e International General Manager di Spitch.
