Google e l'Agentic Layer: il futuro della Search tra AI e Orchestrazione
- Google evolve da motore di ricerca a orchestratore di agenti AI (Agentic Layer).
- La visione di Sundar Pichai punta a una 'scatola unica' che unifica chat, ricerca ed esecuzione di task.
- Le query informative si trasformano in processi agentici, spostando l'utente dal centro dell'interazione.
- L'infrastruttura è condivisa tra consumer ed enterprise, con focus su sicurezza e micro-VM.
Per anni il dibattito tra esperti di SEO e strategist digitali si è concentrato su un unico spettro: la fine dei link. L'idea che l'intelligenza artificiale generativa avrebbe cannibalizzato il traffico verso i siti web, trasformando la ricerca in una risposta sintetica e definitiva, sembrava l'unica direzione possibile. Tuttavia, le recenti dichiarazioni di Sundar Pichai, CEO di Google, spostano l'asse della discussione. Non si parla più solo di fornire risposte, ma di gestire azioni.
Il passaggio è sottile ma radicale. La ricerca non viene sostituita, ma assorbita in quello che Pichai definisce un 'agentic layer'. Non siamo di fronte a una semplice fusione di prodotti, ma a una nuova architettura dove la Search diventa il manager di una flotta di agenti AI. Se prima l'utente interrogava un indice per trovare una fonte, domani l'utente istruirà un orchestratore affinché utilizzi diverse fonti e strumenti per completare un obiettivo concreto.
Cos'è l'agentic layer di Google Search
L'agentic layer è l'infrastruttura che unifica l'esperienza di ricerca con quella degli agenti AI, permettendo al sistema di non limitarsi a restituire informazioni, ma di pianificare ed eseguire task per conto dell'utente. In questa visione, le query di ricerca tradizionali, quelle puramente informative, evolvono in 'agentic search'.
Per comprendere la portata tecnica, occorre guardare a Google Spark, il personal agent basato su cloud presentato al Google I/O. Spark integra Search e Chrome, utilizzando agenti informativi per condurre ricerche sul web e trasformare i dati in azioni. L'obiettivo dichiarato per Gemini è diventare un assistente 'personal, proactive, and powerful'.
L'aspetto cruciale per chi gestisce business è l'uniformità dell'architettura. Pichai ha chiarito che tra l'ambito enterprise e quello consumer vengono utilizzati 'the same model, same harness, same runtime'. La differenza risiede esclusivamente nel contesto: i dati aziendali o quelli personali. Per garantire la sicurezza in ambito business, Google implementa una governance di livello mondiale, assegnando essenzialmente una micro VM (Virtual Machine) per ogni task eseguito.
La strategia della scatola unica: analisi di business
La visione di Google converge verso quella che il CEO definisce 'one box'. Questa strategia mira a eliminare la frammentazione tra l'interfaccia di chat, l'esecuzione di task e la ricerca tradizionale. Invece di costringere l'utente a saltare tra diverse app o schede, Google vuole che l'intera catena del valore — dalla scoperta dell'informazione alla sua applicazione pratica — avvenga all'interno del proprio ecosistema.
Analisi strategica: Questa mossa sposta il vantaggio competitivo di Google dalla qualità dell'indice (la capacità di trovare il link giusto) alla capacità di orchestrazione (la capacità di coordinare agenti che eseguono il compito). Per un imprenditore, questo significa che la visibilità non dipenderà più solo dal posizionamento per una keyword, ma dalla capacità del proprio servizio o prodotto di essere 'interpellabile' e 'utilizzabile' da un agente AI. Se l'agente di Google deve prenotare un hotel o acquistare un software, non cercherà necessariamente la pagina più bella, ma l'API o il processo più efficiente da integrare nel task dell'utente.
L'evoluzione segue un pattern storico. Pichai cita l'esempio del passaggio al mobile: quando gli utenti hanno iniziato a cercare informazioni uscendo dalla metropolitana di New York, le aspettative sono cambiate e il prodotto si è evoluto per rispondere a quel bisogno di immediatezza e contesto. L'agentic layer è l'equivalente del mobile per l'era dell'AI: un cambio di paradigma nell'interazione uomo-macchina.
Perché l'utente scompare dal processo di ricerca
L'implicazione più inquietante per l'economia dei contenuti è la progressiva rimozione dell'utente dal flusso di navigazione. Se l'AI può agire, pianificare ed eseguire, il ruolo della Search diventa quello di un manager di agenti. In questo scenario, l'utente non 'visita' più il web; l'agente lo fa per lui.
Quando una query diventa un task, le pagine web smettono di essere destinazioni per l'utente e diventano semplici fonti di dati per l'agente. Se l'utente chiede a Gemini di organizzare un viaggio, l'agente analizzerà decine di siti, estrarrà i prezzi, confronterà le recensioni e proporrà l'opzione migliore, o addirittura completerà la transazione. L'utente vede il risultato finale, non il percorso.
Questa 'invisibilità' dell'utente crea un problema di attribuzione e di monetizzazione. Se il traffico non arriva più sul sito, i modelli di business basati sull'advertising (CPM/CPC) rischiano l'obsolescenza. La lettura critica suggerisce che Google stia costruendo un sistema in cui detiene il controllo totale dell'interfaccia utente, riducendo i creatori di contenuti a fornitori di materia prima per i propri agenti.
Per monitorare questa tendenza, gli imprenditori dovrebbero osservare un indicatore verificabile: la quota di traffico di riferimento (referral traffic) proveniente da Google che si sposta da 'clic su link' a 'interazioni tramite API' o 'conversioni assistite da agenti'. Un calo drastico dei clic a fronte di un mantenimento delle conversioni indicherebbe che l'agentic layer è operativo.
L'ecosistema Google tra AI Act e l'economia dei contenuti UE
L'implementazione di un orchestratore di agenti AI solleva questioni critiche nel contesto europeo. L'AI Act dell'Unione Europea impone requisiti rigorosi di trasparenza e governance, specialmente per i sistemi che interagiscono con i dati degli utenti e influenzano le decisioni di consumo.
La strategia della 'micro VM' citata da Pichai per l'enterprise è un tentativo di rispondere a esigenze di sicurezza e privacy, ma l'applicazione al mercato consumer europeo sarà più complessa. Se l'agentic layer di Google inizierà a eseguire task finanziari o contrattuali per conto degli utenti UE, dovrà conformarsi non solo al GDPR, ma anche alle nuove norme sulla responsabilità dell'AI. Inoltre, la tendenza a trattare le pagine web come semplici 'dati' per l'AI potrebbe scontrarsi con le normative europee sul copyright e sul diritto dei publisher di essere remunerati per l'uso dei propri contenuti.
Per le imprese italiane, questo scenario impone un cambio di rotta. Non basta più ottimizzare per i motori di ricerca (SEO), ma occorre pensare alla 'AI Optimization'. Le aziende dovranno rendere i propri dati strutturati, accessibili e chiari per gli agenti AI, poiché l'interlocutore primario non sarà più un essere umano che legge una pagina, ma un algoritmo che estrae un valore per completare un task. La sfida per il mercato locale sarà evitare di diventare invisibili in un ecosistema dove l'orchestratore di Google decide quale servizio proporre all'utente finale.
Un ulteriore punto di osservazione sarà l'integrazione di questi agenti con le normative NIS2 sulla cybersecurity. Se l'agentic layer diventa il punto unico di accesso per molte operazioni aziendali, la sua vulnerabilità diventa un rischio sistemico per l'intera filiera produttiva europea.
'I feel like in search, with every shift, you’re able to do more with it. And we have to absorb those new capabilities and keep evolving the product frontier.'
Le parole di Sundar Pichai, riportate da Search Engine Journal, confermano che Google non vede l'AI come un sostituto della ricerca, ma come la sua naturale evoluzione verso l'azione. Per l'imprenditore, l'era della semplice visibilità è finita; inizia l'era dell'integrabilità.
Domande frequenti
Cos'è esattamente l'agentic layer di Google?
È un'infrastruttura che unifica la ricerca tradizionale e l'AI, trasformando Google Search in un orchestratore capace di gestire agenti AI per pianificare ed eseguire task concreti per l'utente, invece di limitarsi a fornire link.
Qual è la differenza tra l'approccio consumer e quello enterprise di Gemini?
Il modello, l'harness e il runtime sono identici. La differenza risiede nel contesto dei dati utilizzati e nel livello di sicurezza: per l'enterprise, Google utilizza micro VM per ogni task per garantire governance e protezione dei dati.
In che modo l'agentic search influisce sul traffico dei siti web?
Sposta l'interazione dall'utente che clicca su un link all'agente che estrae dati dal sito per completare un compito. Questo rischia di rendere l'utente 'invisibile' al proprietario del sito, trattando le pagine web come semplici database.
Fonti: Searchenginejournal (2), Netzender ·
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