IN BREVE
Immaginiamo due assistenti.
Al primo diciamo:
“Scrivi una mail per ricordare al cliente l’appuntamento di domani.”
L’assistente prepara il testo e si ferma.
Al secondo diciamo:
“Ricorda al cliente l’appuntamento di domani.”
Se dispone degli strumenti e delle autorizzazioni necessarie, potrebbe controllare il calendario, individuare l’appuntamento, preparare la mail e chiedere il permesso di inviarla.
Questa è, in modo molto semplice, la differenza fondamentale:
IL CHATBOT RISPONDE.
L’AGENTE PUÒ ANCHE UTILIZZARE STRUMENTI PER ESEGUIRE OPERAZIONI.
Ma siamo noi a stabilire quali strumenti può utilizzare e fin dove può arrivare.
Partiamo dal chatbot
Quando scriviamo a un chatbot:
“Riassumi questo contratto”,
il sistema elabora la richiesta e produce una risposta.
Possiamo immaginare il percorso così:
NOI → DOMANDA → AI → RISPOSTA → NOI.
Il sistema ci restituisce qualcosa.
Siamo poi noi a decidere che cosa farne.
Che cosa cambia con un agente?
Ora cambiamo richiesta:
“Controlla l’appuntamento di domani e prepara una mail per il cliente.”
Per eseguire il compito non basta più generare una risposta.
Il sistema potrebbe dover:
controllare il calendario → trovare l’appuntamento → recuperare le informazioni necessarie → preparare la mail.
Per farlo deve poter utilizzare degli strumenti.
È qui che iniziamo a parlare di sistemi con capacità agentiche.
Gli strumenti sono come “mani digitali”
Usiamo una metafora.
Un modello linguistico può avere una grande capacità di elaborare informazioni, ma per intervenire su altri sistemi ha bisogno di strumenti.
- Un calendario può essere uno strumento.
- Una banca dati può essere uno strumento.
- Un archivio documentale può essere uno strumento.
- Anche la posta elettronica può essere uno strumento.
Un rapporto sull’agentic AI pubblicato sul portale istituzionale della Commissione europea e attribuito allo StepUp StartUps Consortium descrive la capacità di eseguire sequenze di azioni utilizzando strumenti interconnessi e fonti di dati.
La metafora delle “mani digitali” ci aiuta quindi a capire il concetto.
Ma non significa che l’AI sia una persona.
Le autorizzazioni sono come le chiavi
Immaginiamo ora di avere le chiavi dello studio.
Una apre l’ingresso.
Un’altra apre l’archivio.
Un’altra ancora permette di accedere a una stanza riservata.
Non consegneremmo tutte le chiavi a chi ha bisogno soltanto di entrare nella reception.
Con un agente vale un principio simile.
Possiamo permettergli di leggere il calendario senza permettergli di modificarlo.
Possiamo consentirgli di preparare una mail senza consentirgli di inviarla.
Possiamo permettergli di leggere un documento senza consentirgli di cancellarlo.
La domanda importante diventa quindi:
“Quali chiavi gli abbiamo consegnato?”
Leggere, preparare e agire non sono la stessa cosa
Ricordiamo tre parole:
LEGGERE → PROPORRE → AGIRE.
Facciamo un esempio.
L’agente legge una mail.
Poi prepara una possibile risposta.
Infine la invia.
Sono tre operazioni differenti.
Possiamo autorizzare le prime due e riservare la terza all’avvocato.
Il percorso diventa:
AI LEGGE → AI PREPARA → AVVOCATO CONTROLLA → AVVOCATO AUTORIZZA → SISTEMA ESEGUE.
Il controllo umano avviene così prima dell’azione, non quando è ormai troppo tardi.
E se qualcosa va storto?
C’è una domanda semplicissima che dovremmo porci prima di utilizzare un agente:
“Posso fermarlo?”
Se il sistema sta utilizzando lo strumento sbagliato o eseguendo un’attività non prevista, dobbiamo poter interrompere l’operazione.
Dovremmo inoltre poter comprendere che cosa ha fatto.
Per questo nei sistemi agentici diventano importanti anche i log: registrazioni tecniche che possono permettere di ricostruire determinate operazioni.
In forma semplice:
CONTROLLARE → FERMARE → RICOSTRUIRE.
Più un sistema può agire, più queste capacità diventano importanti.
Ma l’agente decide da solo?
Qui bisogna fare attenzione alle parole.
Potremmo dire:
“L’agente ha deciso di controllare il calendario.”
È una frase comoda, ma non dobbiamo immaginare una decisione umana.
Il sistema non “vuole” controllare il calendario.
Non possiede intenzioni professionali.
Elabora le informazioni disponibili e determina i passaggi da eseguire secondo la propria architettura, le istruzioni ricevute e gli strumenti disponibili.
Per questo:
AUTONOMIA TECNICA ≠ AUTONOMIA PROFESSIONALE.
Cosa significa per l’avvocato
Prima di utilizzare un agente AI nello studio possiamo farci cinque domande:
- Che cosa gli sto chiedendo di fare?
- Quali dati può vedere?
- Quali strumenti può utilizzare?
- Quali azioni richiedono la mia autorizzazione?
- Posso fermarlo e ricostruire ciò che ha fatto?
Se non sappiamo rispondere, probabilmente non siamo ancora pronti a concedergli quelle autorizzazioni.
Un agente può diventare un assistente molto potente.
Ma la regola rimane semplice:
L’AI PUÒ ESEGUIRE. L’AVVOCATO DEVE GOVERNARE.
Una frase da ricordare
Il chatbot risponde.
L’agente può anche utilizzare strumenti.
Ma siamo noi a decidere quali “chiavi” consegnargli.
Continua il percorso
AI Literacy
Approfondisci il funzionamento degli agenti AI e i relativi rischi.
Diritto & AI
“AI Act dopo il 2 agosto 2026: cosa cambia davvero per avvocati e studi legali”
Esamina il quadro giuridico applicabile ad avvocati e studi legali.
LAB
“Agenti AI nello studio legale: scheda di verifica preliminare”
Applica una verifica specifica alle capacità agentiche del sistema.
LAB · CHECKLIST
“Introdurre un sistema di IA nello studio legale: checklist preliminare AI Act + GDPR”
Svolgi una valutazione preliminare complessiva del sistema e del trattamento.
Nota della rubrica
In “L’AI spiegata facile” utilizziamo esempi e metafore per rendere intuitivi concetti tecnici complessi.
Espressioni come “agente”, “decide”, “memoria” o “agisce” non attribuiscono al sistema volontà, coscienza o responsabilità umane.
Quando utilizziamo queste parole cerchiamo sempre di spiegare quale funzione tecnica si trova dietro l’espressione.
Fonte di approfondimento
Ultima verifica: 23 agosto 2026.
Un caso di attualità collegato GPT‑6 Astra: è davvero arrivata l’intelligenza artificiale generale?.