Cosa distingue l'IA agentica di OpenAI nel 2025?

Punti chiave

OpenAI offre l'IA agentica?

Sì, OpenAI offre un prodotto di IA agentica completamente funzionale.

L'azienda ha lanciato la modalità agente ChatGPT il 17 luglio 2025, consentendo alla piattaforma di completare autonomamente attività in più passaggi utilizzando strumenti integrati come la navigazione web e l'esecuzione di codice.

Tre mesi dopo, OpenAI ha rilasciato AgentKit, una suite completa di strumenti di sviluppo progettata per creare, implementare e ottimizzare gli agenti IA end-to-end.

Queste versioni posizionano OpenAI come leader nel mercato dell'IA agentica. L'azienda ha come traguardo i leader aziendali e di prodotto che desiderano un'automazione intelligente senza dover ricostruire l'intero stack tecnologico.

Dopo aver testato personalmente la piattaforma negli ultimi mesi, ho trovato la configurazione sorprendentemente semplice, anche se l'agente a volte ha avuto difficoltà con attività complesse che richiedevano un giudizio specifico del settore.

Come funziona effettivamente il lavoro?

L'IA agentica di OpenAI opera attraverso un sistema unificato che combina le capacità di ragionamento di ChatGPT con la possibilità di navigare nei siti web, eseguire codice e richiamare API su un computer virtuale.

Quando assegni un'attività, l'agente valuta l'obiettivo, seleziona gli strumenti appropriati ed esegue una sequenza di azioni fino a quando l'obiettivo è completato o quando si incontra un ostacolo.

L'agente può sfruttare i connettori a Gmail, GitHub, Slack e altre applicazioni, accedendo alla sicurezza dei dati degli utenti solo dopo aver fornito un prompt per l'autorizzazione. Questo livello di autorizzazione garantisce che nessuna azione sensibile venga eseguita senza un'approvazione esplicita.

Nei miei test, ho notato che l'agente faceva una pausa prima di inviare email o modificare file, il che ha rafforzato la mia fiducia nel suo processo decisionale.

Questa architettura consente all'agente di gestire attività che in precedenza richiedevano più strumenti e passaggi manuali. Ad esempio, può estrarre i dati commerciali da un CRM, analizzare le tendenze in un foglio di calcolo e redigere un email di riepilogo senza cambiare contesto.

Questa differenza è importante perché la velocità di completamento delle attività aumenta quando un unico sistema orchestra l'intero flusso di lavoro. Ma come si traduce tutto questo nella pratica per un utente reale?

Come funziona nella pratica?

Immagina un product manager che deve raccogliere informazioni sulla concorrenza per una prossima sessione di pianificazione sprint.

Invece di visitare manualmente i siti della concorrenza, copiare gli elenchi delle funzionalità/funzione e redigere note, attiva la modalità agente ChatGPT con un solo prompt: "Ricerca le tre principali piattaforme CRM, confronta le loro funzionalità/funzione IA e riepiloga/riassume i risultati in una tabella".

L'agente segue un percorso chiaro dal problema al risultato:

In 10 minuti, il product manager ha a disposizione un documento pronto per la condivisione. Questa velocità e autonomia sono in netto contrasto con i tradizionali assistenti di ricerca che richiedono istruzioni di passaggio o verifiche manuali in ogni fase.

Le soluzioni concorrenti spesso non offrono la stretta integrazione tra ragionamento, navigazione e manipolazione dei dati che OpenAI riunisce in un'unica interfaccia. Questo ci porta alla domanda più ampia su cosa distingua OpenAI in un campo così affollato.

Cosa rende OpenAI diverso dagli altri?

OpenAI si è ritagliata una posizione unica tra le migliori aziende che sviluppano agenti, realizzando nello stesso anno una modalità agente orientata al consumatore e un kit di strumenti completo per sviluppatori.

Mentre altri fornitori si concentrano su un'automazione limitata o richiedono una codifica personalizzata estesa, OpenAI offre un'esperienza plug-and-play per gli utenti non tecnici, oltre a opzioni di personalizzazione approfondite per i team di ingegneri.

L'azienda ha anche dato priorità alla sicurezza e alla governance. OpenAI ha rilasciato Guardrails, un livello di sicurezza modulare open source in grado di mascherare automaticamente i dati personali, rilevare i tentativi di jailbreak e garantire il rispetto delle politiche.

Ciò garantisce che gli agenti distribuiti operino entro limiti affidabili, un aspetto fondamentale per le aziende che gestiscono informazioni sensibili.

Ecco i punti di forza chiave e i compromessi della piattaforma:

Un utente di Reddit ha ben sintetizzato il sentimento contrastante: "Ho sviluppato in una settimana applicazioni complesse che prima mi avrebbero richiesto mesi", mentre un altro ha notato che l'agente "fallisce regolarmente nelle attività di base" e manca della trasparenza necessaria per l'automazione dei processi robotici dell'azienda.

Queste esperienze contrastanti evidenziano una piattaforma ancora in fase di maturazione, ma che mostra già segni di un potenziale trasformativo.

Tenendo presente questo contesto, esploriamo come gli agenti di OpenAI si inseriscono negli ecosistemi tecnologici dell'azienda esistenti.

Integrazione e compatibilità con l'ecosistema

L'IA agentica di OpenAI si collega ai sistemi circostanti attraverso un registro connettori centralizzato che offre integrazioni pronte all'uso per le applicazioni aziendali più comuni.

Gli amministratori gestiscono questi connettori da un'unica console, concedendo o limitando l'accesso in base ai ruoli del team e ai requisiti di conformità.

L'SDK Agents e l'API Responses forniscono strumenti integrati come la ricerca web, la ricerca di file e il controllo del computer, consentendo agli sviluppatori di creare agenti che recuperano informazioni in tempo reale ed eseguono azioni senza codice di integrazione personalizzato. Ciò riduce gli attriti di implementazione e accelera il time-to-value.

Ecco come le principali piattaforme si integrano nell'ecosistema degli agenti OpenAI:

È supportata anche l'integrazione di modelli di terze parti. La piattaforma non ha un limite ai modelli OpenAI; gli sviluppatori possono valutare altri modelli all'interno della piattaforma e richiamare API esterne tramite interfacce standardizzate.

Questa estensibilità rende gli agenti OpenAI adattabili a stack tecnologici eterogenei in cui coesistono più provider di IA.

Sequenza di implementazione e gestione del cambiamento

L'adozione dell'IA agentica funziona meglio quando le organizzazioni ne fanno la fase di implementazione piuttosto che attivarla in modo simultaneo a livello di azienda.

Inizia con un progetto pilota limitato che abbia come traguardo un flusso di lavoro ad alto valore e basso rischio, come l'automazione dello smistamento dei ticket dell'assistenza clienti o la generazione di riepiloghi settimanali delle vendite. Ciò consente ai team di apprendere i punti di forza e i limiti della piattaforma in un ambiente controllato.

Ecco una sequenza di implementazione collaudata:

Gli stakeholder dovrebbero includere la sicurezza IT per rivedere le politiche di accesso ai dati, i responsabili della conformità per garantire l'allineamento normativo e gli utenti finali per raccogliere feedback pratici. Le etichette generiche dei ruoli mantengono il processo flessibile, poiché le strutture organizzative variano.

La gestione del cambiamento è importante in questo caso perché l'IA agentica trasferisce il processo decisionale dagli esseri umani agli algoritmi in contesti specifici.

Una comunicazione trasparente su ciò che l'agente può e non può fare previene aspettative irrealistiche e rafforza la fiducia nella tecnologia.

Ora sentiamo cosa dicono gli utenti che lo hanno provato in anteprima delle loro esperienze pratiche.

Buzz della community e opinioni degli utenti early

Le prime opinioni sono nettamente contrastanti. Alcuni sviluppatori sono entusiasti dei miglioramenti in termini di velocità, mentre altri ritengono che le attuali funzionalità siano deludenti per l'uso in produzione.

Se hai interesse, puoi leggere tutti gli oltre 500 commenti su questa funzionalità/funzione qui per capire cosa intendo:

Il lancio di AgentKit ha anche suscitato discussioni sul fatto che i costruttori di agenti IA di terze parti potrebbero avere difficoltà a competere a meno che non si specializzino o aggiungano un valore unico.

Un osservatore ha notato che "la maggior parte delle startup che offrono flussi di lavoro di IA senza codice sembrano improvvisamente ridondanti" ora che OpenAI fornisce un generatore di agenti nativo.

Nonostante i limiti attuali, una parte della comunità rimane ottimista. L'opinione prevalente è che l'IA agentica potrebbe rivoluzionare l'automazione una volta colmate le lacune in termini di affidabilità e conformità.

Gestire attività banali come compilare moduli, fare acquisti o monitorare dati rappresenta quello che alcuni definiscono "il più grande cambiamento di paradigma tecnologico della nostra vita".

Queste opinioni polarizzate impostano la fase per comprendere dove OpenAI ha in piano portare la piattaforma in futuro.

Roadmap e prospettive dell'ecosistema

OpenAI ha delineato una sequenza ambiziosa che passa dal consolidamento della piattaforma alle capacità di ricerca autonoma.

Entro la metà del 2026, OpenAI ha il piano di ritirare l'API Assistants legacy una volta che l'API Responses e l'Agent SDK avranno raggiunto la piena parità di funzionalità/funzione.

Ciò consentirà di unificare gli sviluppatori su un'unica piattaforma di agenti migliorata. Con l'avvicinarsi della data di transizione, sono previsti annunci formali di obsolescenza e strumenti di migrazione.

Entro la fine del 2026, OpenAI punta a realizzare un agente IA in grado di svolgere autonomamente ricerche a livello di "stagista". Il CEO Sam Altman ha descritto questo obiettivo come la creazione di un sistema in grado di leggere la letteratura, generare ipotesi, eseguire esperimenti e analizzare i risultati con una guida umana minima.

Guardando più avanti, OpenAI si propone di raggiungere il 2028 come traguardo per realizzare un "ricercatore IA legittimo" in grado di affrontare problemi scientifici complessi dall'inizio alla fine.

Il raggiungimento di questo traguardo richiederebbe il potenziamento dell'infrastruttura di calcolo, l'estensione delle finestre di contesto oltre l'attuale limite di ragionamento effettivo di cinque ore e il progresso delle innovazioni algoritmiche nel ragionamento.

I miglioramenti a breve termine includono un'API Workflows per distribuire e gestire in modo programmatico i flussi di lavoro degli agenti e aggiungere ulteriori funzionalità agli agenti nell'app consumer ChatGPT. I regolari miglioramenti al modello potenzieranno ulteriormente il ragionamento degli agenti e ridurranno gli errori.

Con una roadmap lungimirante già definita, i leader devono comprendere l'impegno finanziario necessario per adottare questa tecnologia.

Quanto costa OpenAI Agentic IA?

OpenAI utilizza un modello di sottoscrizione a più livelli per l'accesso all'agente ChatGPT e addebita separatamente gli strumenti di sviluppo API.

ChatGPT Plus costa 20 dollari al mese per un utente e include circa 40 azioni dell'agente al mese, con crediti pay-as-you-go disponibili per un utilizzo aggiuntivo.

ChatGPT Pro, al prezzo di 200 dollari al mese, offre accesso con priorità e un utilizzo praticamente illimitato dell'agente, fornendo inizialmente circa 400 azioni dell'agente al mese per impostazione predefinita.

Per i team, ChatGPT Team costa 25 $ al mese per utente con contratto annuale o 30 $ al mese per utente. Questo livello include tutte le funzionalità Plus per ogni utente, una console di amministratore di condivisione e limiti di utilizzo combinati più elevati.

Gli sviluppatori che utilizzano l'API pagano solo per i token del modello sottostante e per eventuali chiamate API componenti aggiuntivi. Non è previsto alcun costo aggiuntivo per l'utilizzo dell'SDK Agents, degli strumenti AgentKit o delle funzioni integrate.

Tuttavia, le query di ricerca web comportano un costo aggiuntivo: 30 $ per 1.000 query per GPT-4o search-preview e 25 $ per 1.000 per GPT-4o-mini. Altri strumenti integrati come la ricerca di file o l'esecuzione di codice vengono fatturati esclusivamente in base ai token del modello consumati.

I costi nascosti possono derivare da attività che richiedono un'elevata potenza di calcolo o integrazioni su larga scala che richiedono numerose chiamate API. Le organizzazioni dovrebbero monitorare attentamente l'utilizzo durante le fasi pilota per ottenere una previsione accurata delle spese mensili. Se non esistono prezzi pubblici per una funzionalità/funzione specifica, consulta la pagina dei dati aziendali di OpenAI o contatta direttamente il loro team commerciale.

Considerazioni finali

La modalità agente di OpenAI è davvero promettente, ma non è ancora pronta per la produzione in tutti i casi d'uso. L'ho vista eccellere nella ricerca e nella sintesi, mentre ha avuto qualche difficoltà nei flussi di lavoro che richiedono un giudizio sfumato.

La mossa intelligente è considerarlo uno strumento sperimentale piuttosto che un sostituto completo dell'automazione. Inizia con un'attività ripetibile che abbia chiari criteri di esito positivo, monitorala attentamente e poi regola i prompt e l'autorizzazione fino a ottenere risultati costanti.

I primi utenti che lo adotteranno con cautela acquisiranno una preziosa conoscenza istituzionale man mano che la piattaforma maturerà. Chi aspetterà che sia perfetto vedrà i concorrenti conquistare il vantaggio della curva di apprendimento.