Da anni l’IT Service Management (ITSM) è sottoposto a una pressione costante. Il volume dei ticket continua ad aumentare, gli ambienti IT diventano sempre più complessi, gli utenti si aspettano esperienze di livello consumer a fronte di budget spesso inadeguati. Le risposte tradizionali – miglioramenti incrementali dei processi, nuovi strumenti, outsourcing – finiscono per produrre rendimenti decrescenti. 

In questo contesto, l’intelligenza artificiale è inizialmente apparsa come IL rimedio (per poi rivelarsi, molto frequentemente, una soluzione insufficiente e parziale). Chatbot e assistenti virtuali promettono risposte più rapide e ticket deflection, ma oggi, nella pratica, hanno ormai raggiunto il punto di massima realizzazione del loro potenziale. Rispondono alle FAQ, instradano le richieste e, talvolta, suggeriscono articoli della knowledge base, ma raramente risolvono i problemi end-to-end. L’esecuzione, il coordinamento e la responsabilità restano in capo agli operatori umani. 

L’Agentic AI rappresenta una rottura rispetto a questo modello. Di fatto, invece di limitarsi a interagire con gli utenti nelle forme circoscritte che abbiamo menzionato, i sistemi di agentic AI hanno la capacità di agire. Analizzano il contesto, prendono decisioni entro perimetri operativi definiti, eseguono attività sui sistemi IT e validano i risultati. Nell’ITSM, questo cambiamento segna il passaggio dal supporto conversazionale alle operazioni di servizio autonome. 

L’ITSM al punto di svolta 

L’IT Service Management (ITSM) sta subendo una delle trasformazioni più profonde dall’introduzione dei service desk centralizzati. Per anni, le organizzazioni hanno investito in strumenti e framework per migliorare l’affidabilità e l’efficienza di processi e servizi. Nonostante questi investimenti, molti team IT rimangono intrappolati in modalità operative reattive e continuano a essere sopraffatti dalla quantità abnorme dei ticket. Sono ancora limitati dalla carenza di competenze e appesantiti da strumenti frammentati. 

Recenti dati di settore contenuti nell’ultimo report di EasyVista The State of SMB IT for 2026, descrivono una situazione contraddittoria: solo il 12% delle organizzazioni considera le proprie pratiche ITSM proattive e mature e quasi il 40% si affida ancora a processi ad hoc o mal strutturati. Allo stesso tempo, più della metà degli intervistati considera l’ITSM un motore strategico delle prestazioni aziendali, rivelando un divario crescente tra ambizione e realtà operativa. 

Dai chatbot agli agenti: comprendere l’evoluzione

Per apprezzare l’impatto dell’agentic AI sull’IT System Management è importante comprendere il modo in

Per apprezzare l’impatto dell’agentic AI sull’IT System Management è importante comprendere il modo in cui l’intelligenza artificiale generativaè attualmente utilizzatae l’ecosistema e gli strumenti preesistenti.

• La prima generazione di AI per ITSM è incentrata su regole di automazione e script. Si tratta sostanzialmente di sistemi programmati per seguire flussi di lavoro predefiniti: «se accade X, fai Y». Pur essendo efficaci se impiegati nell’esecuzione di attività semplici e prevedibili, faticano a «comprendere» il contesto e a gestire un più alto grado di variabilità.
• La seconda generazione di AI per ITSM introduce interfacce conversazionali. Adesso i chatbot sono in grado di interpretare il linguaggio naturale, classificare le richieste e guidare gli utenti in una risoluzione di base dei problemi. Tuttavia, questi sistemi rimangono fondamentalmente passivi ed eventualmente reattivi. Una volta presa una decisione, l’azione spetta comunque agli esseri umani.
• L’agentic AI permette lo sviluppo di una terza generazione di AI per ITSM che combina:
  • comprensione del linguaggio naturale;
  • ragionamento contestuale;
  • accesso ai sistemi operativi tramite API;
  • logiche decisionali allineate alle policy aziendali;
  • cicli di feedback per valutare i risultati.

In pratica, un sistema agentico non si ferma a «capisco il problema» ma risponde con un «risolverò il problema».

Questa evoluzione riflette tendenze più ampie a livello enterprise, con l’AI che procede dalla generazione di insight all’esecuzione di azioni fino all’orchestrazione dei processi digitali.

Cosa rende l’IA agentica nel contesto ITSM

Non tutta l’automazione basata su AI può essere definita agentica. Nell’ITSM, l’agentic AI è contraddistinta da tre caratteristiche fondamentali.

1. Autonomia ma con limiti definiti

I sistemi agentici operano in modo indipendente entro confini prestabiliti. Sono autorizzati a eseguire azioni specifiche – come il reset delle credenziali, il provisioning del software o il riavvio dei servizi – senza intervento umano, nel rispetto delle policy.

2. Decisioni contestuali

Anziché basarsi su regole statiche, l’agentic AI valuta contemporaneamente molteplici segnali, tra cui:

• ruolo dell’utente e criticità per il business,
• telemetria e log dei sistemi,
• dati storici sugli incidenti,
• periodi autorizzati per l’esecuzione delle modifiche (active change windows) e SLA.

In questo modo le decisioni prese non corrispondono semplicemente a classificazioni, ma riflettono l’impatto reale sul business.

3. Esecuzione a ciclo chiuso

L’agentic AI segue un ciclo completo:

• percezione del problema,
• decisione dell’azione,
• esecuzione,
• validazione del risultato,
• eventuale escalation o chiusura.

Questo modello a ciclo chiuso è ciò che consente all’AI di passare dal mero supporto all’assunzione di responsabilità.

Casi d’uso dell’AI agentic nell’ITSM

Abbiamo appena visto come, a differenza dei chatbot tradizionali o dell’automazione basata su regole, l’IA agentica agisca in qualità di operatore digitale, eseguendo azioni, prendendo decisioni contestuali e supportando i team IT in tempo reale. Per comprendere il valore reale dell’agentic AI, è importante andare oltre la teoria ed esaminare come viene applicata nelle operazioni IT quotidiane.

Risoluzione autonoma degli incidenti di livello 1 (help desk/service desk)

L’IA agentica è in grado di interpretare le richieste degli utenti, raccogliere dati diagnostici, correlare i problemi con lo storico degli incidenti ed eseguire azioni correttive come il ripristino delle password, il riavvio dei servizi o l’aggiornamento delle configurazioni. Il sistema verifica la risoluzione prima di chiudere il ticket, riducendo significativamente il carico di lavoro manuale e i tempi di risposta.

Triage intelligente e definizione delle priorità

Invece di basarsi su regole statiche, l’IA agentica valuta il contesto aziendale, i ruoli degli utenti, la criticità dei servizi e i tempi operativi. Ciò consente di dare priorità agli incidenti in modo dinamico, ad esempio attraverso l’escalation dei problemi che interessano i sistemi di gestione delle retribuzioni o quelli a contatto con i clienti.

Risoluzione adattiva dei problemi

Anziché seguire flussi di lavoro rigidi, l’agentic AI verifica le ipotesi, analizza i risultati e adatta il proprio approccio in tempo reale. Quando è necessario l’intervento umano, l’IA trasmette il contesto diagnostico completo, riducendo i tempi di indagine e migliorando la qualità della risoluzione.

Automazione delle attività amministrative di routine

L’automazione di attività ripetitive come il provisioning degli utenti, la gestione degli accessi e la configurazione dei dispositivi riduce gli attriti operativi e libera tempo prezioso per i team IT,  che possono così concentrarsi su attività di maggior valore.

Gestione proattiva dei servizi

Monitorando continuamente il comportamento del sistema e i modelli di utilizzo, è in grado di rilevare i primi segni di degrado o di rischio e di intraprendere azioni preventive prima che gli utenti ne siano colpiti.

Considerati nel loro insieme, questi casi d’uso dimostrano come l’IA agentica riesca a trasformare l’ITSM da funzione di supporto reattiva a modello di servizio proattivo e intelligente.

Orchestrazione in ambienti IT frammentati

Una delle sfide più difficili da vincere – in particolare nelle piccole e medie organizzazioni – è ancora oggi la frammentazione degli strumenti dell’ITSM. Sistemi di monitoring, database degli asset, piattaforme di identity e service desk operano spesso in silos, aumentando il lavoro manuale e il rischio di errore.

L’agentic AI agisce come livello di orchestrazione trasversale: invece di richiedere integrazioni rigide punto per punto, ragiona sui dati disponibili e coordina dinamicamente le azioni.

Grazie a questa capacità è possibile affrontare direttamente i gap di integrazione intervenendo su una delle principali cause di inefficienza e costi, vale a dire la scarsa coesione dei sistemi.

I benefici: perché sempre più organizzazioni adottano l’Agentic AI

Le organizzazioni che implementano l’agentic AI nell’ITSM riportano miglioramenti misurabili su più dimensioni.

• Efficienza operativa. La risoluzione autonoma riduce i volumi di ticket e accelera i tempi di risoluzione, soprattutto per i problemi frequenti e a bassa complessità.
• Controllo dei costi. A fronte di minor sforzo manuale, le organizzazioni minimizzano le interruzioni e affrontano i vincoli di budget senza sacrificare la qualità del servizio. È un vantaggio sostanziale di enorme portata, considerando che il 29% delle PMI considera il controllo dei costi come una sfida primaria (fonte: The State of SMB IT for 2026).
• Qualità del servizio. Risoluzioni più rapide ed esecuzione coerente migliorano il rispetto degli SLA e la soddisfazione degli utenti.
• Scalabilità. Le organizzazioni IT possono supportare la crescita senza aumenti lineari di personale o complessità degli strumenti.

Facendosi carico di diverse attività di supporto, l’agentic AI riduce il costo per ticket e ritarda o evita l’espansione dell’organico. Questi benefici spiegano perché l’agentic AI sia sempre più considerata una capacità fondamentale per i modelli operativi ITSM.

Preparare il terreno per un ITSM autonomo

L’adozione dell’agentic AI non è un approccio «tutto e subito». Il processo di implementazione è graduale marcato da alcuni step fondamentali:

• casi d’uso chiaramente delimitati (ad esempio reset password, richieste software),
• integrazione negli strumenti di collaborazione esistenti,
• espansione graduale delle azioni autorizzate,
• misurazione continua dei risultati.

Nel tempo, le funzionalità che si integrano con successo evolvono: dall’automazione reattiva le organizzazioni approdano a una gestione dei servizi proattiva, in cui i problemi vengono individuati e risolti prima ancora che gli utenti se ne accorgano.

Da funzione di supporto a motore di servizio autonomo

In questo articolo abbiamo esplorato il modo in cui l’agentic AI sta ridefinendo l’ITSM, abbiamo spiegato qual è la differenza rispetto agli approcci AI precedenti e chiarito perché stia diventando sempre più una funzione indispensabile per tutte le organizzazioni IT.

Abbiamo visto come l’agentic AI segni un cambiamento decisivo nell’IT Service Management. Superando la capacità di conversazione per arrivare all’azione, l’ITSM si trasforma da funzione di supporto reattiva a motore di servizio autonomo, capace di operare su scala enterprise come abilitatore strategico di business.