Secondo Huang Fei, vicepresidente di Alibaba Cloud, nei prossimi cinque anni gli assistenti digitali autonomi saranno parte integrante della quotidianità. Un nuovo ecosistema industriale prende forma tra modelli fondamentali e sviluppatori di agenti intelligenti.

La diffusione dell’intelligenza artificiale generativa entra in una nuova fase evolutiva. Secondo Huang Fei, vicepresidente di Alibaba Cloud e responsabile del laboratorio NLP Tongyi, entro cinque anni la presenza di “colleghi digitali” sarà parte integrante della vita quotidiana, sia per i consumatori sia per le imprese. L’affermazione è stata rilasciata nel corso della China Conference 2025, evento organizzato dal South China Morning Post e riflette una visione condivisa sempre più ampiamente nell’ecosistema AI globale.

Alla base di questa trasformazione vi è l’Agentic AI, ovvero sistemi progettati per agire in modo autonomo per conto degli utenti, con la capacità di raggiungere obiettivi complessi, gestire compiti articolati e adattarsi dinamicamente al contesto operativo. Un paradigma che estende radicalmente le attuali funzioni di assistenza basata su prompt, aprendo la strada a interfacce e applicazioni completamente nuove.

Un nuovo ecosistema: pochi foundation model provider, molti sviluppatori di agenti

Secondo Huang, la geografia industriale del prossimo ciclo dell’AI sarà strutturata su due livelli. Da un lato, un numero ristretto di provider di modelli fondamentali — come Alibaba, OpenAI, Google, Anthropic, Baidu o Tencent — e dall’altro, una moltitudine di sviluppatori e integratori verticali, specializzati nella creazione di agenti intelligenti personalizzati.

Tale modello si allinea con la traiettoria seguita anche nel software tradizionale: pochi sistemi operativi, molte applicazioni. L’agente AI si configura così come il nuovo layer applicativo, intermedio tra l’utente e il modello linguistico o multimodale sottostante.

Questa struttura modulare ha forti implicazioni anche dal punto di vista finanziario e geopolitico, in quanto incentiva la nascita di ecosistemi locali e regionali capaci di innovare sul piano dell’interfaccia e dell’esperienza d’uso, senza necessariamente disporre di una infrastruttura computazionale proprietaria.

Implicazioni giuridiche e normative: l’AI agente e la responsabilità autonoma

Il passaggio da AI reattiva ad AI agente non è privo di criticità normative. Il fatto che un agente possa agire in autonomia solleva interrogativi di tipo giuridico, legati alla responsabilità delle decisioni, alla gestione del rischio, alla compliance con i regolamenti sull’AI (come l’AI Act dell’Unione Europea) e alla protezione dei dati personali.

Sarà quindi necessario un adeguamento della cornice normativa per stabilire chi sia responsabile nel caso di azioni erronee o dannose da parte dell’agente: lo sviluppatore dell’agente, il provider del modello, o l’utente finale? Il diritto dell’innovazione sarà chiamato a riformulare concetti giuridici chiave, come delega, agency, e accountability.

Industria, lavoro e politica economica: il ritorno del “collega digitale”

La prospettiva delineata da Alibaba Cloud implica anche una trasformazione profonda del lavoro. Non si tratta soltanto di automazione, ma di co-presenza uomo-macchina: i digital colleague saranno in grado di scrivere e-mail, analizzare contratti, progettare campagne, o suggerire decisioni strategiche. Questo scenario apre questioni di etica del lavoro, ridefinizione delle competenze, e politica industriale, soprattutto nei settori a maggiore intensità di conoscenza.

Sul piano economico-industriale, lo sviluppo di agenti AI potrebbe costituire un’opportunità per startup, PMI e sviluppatori indipendenti di posizionarsi come fornitori specializzati di soluzioni verticali, favorendo così la decentralizzazione dell’innovazione rispetto ai grandi monopoli digitali.

Agenti intelligenti, modelli fondamentali e governance dell’AI

La visione di Huang Fei riflette una direzione chiara: l’Agentic AI sarà un asse portante dell’evoluzione tecnologica nei prossimi anni. Ma la sua realizzazione richiederà una governance complessa, che includa norme, infrastrutture, interoperabilità, fiducia e sostenibilità. I modelli fondamentali saranno il cuore computazionale; gli agenti, la loro interfaccia con la realtà.

La sfida, oggi, non è solo tecnologica. È sistemica e coinvolge economia, diritto, cultura e visione geopolitica dell’innovazione.