Comprendere gli agenti di intelligenza artificiale: un passo fondamentale verso il raggiungimento dell’AGI

Negli ultimi tempi, vari chatbot come ChatGPT, Claude e Gemini hanno assunto un ruolo centrale nel regno dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, questi strumenti non sono l’obiettivo finale per la maggior parte delle aziende. Un numero significativo di aziende aspira a sviluppare l’intelligenza artificiale generale (AGI), una tecnologia in grado di ragionare a livelli paragonabili o potenzialmente superiori all’intelligenza umana. Tuttavia, il percorso verso l’AGI comporta diverse tappe evolutive.

Sebbene i chatbot mostrino capacità impressionanti, la loro utilità è in qualche modo limitata. Senza l’elemento di autonomia, i chatbot possono migliorare l’efficienza e la produttività solo in una certa misura. Questa limitazione contribuisce alla loro incapacità di generare i ricavi previsti. In sostanza, i chatbot rappresentano la fase fondamentale dell’avanzamento dell’IA.

Questa limitazione è il motivo per cui le aziende di IA si stanno concentrando sempre di più sugli agenti di IA come la prossima ondata di innovazione dell’IA. A differenza dei chatbot tradizionali o dei bot di supporto automatizzati comunemente presenti sui siti Web aziendali, gli agenti di IA sono progettati per andare oltre il semplice seguire le istruzioni e possono fare scelte indipendenti.

Interagire con gli attuali bot di assistenza clienti può spesso essere frustrante, poiché in genere non riescono a risolvere i problemi in modo rapido o efficiente, a differenza dei rappresentanti di supporto umani. Tuttavia, l’avvento degli agenti AI autonomi è destinato a trasformare questa esperienza.

Definizione degli agenti AI

La definizione di agenti di intelligenza artificiale rimane un po’ ambigua anche tra gli esperti, ma la loro visione continua a evolversi.

Tuttavia, alcune caratteristiche sono ben comprese. Gli agenti AI sono progettati come modelli in grado di prendere decisioni complesse in modo autonomo all’interno di scenari del mondo reale. Possono richiedere occasionalmente la supervisione umana, ma la gamma di attività che possono svolgere supererà di gran lunga quella degli attuali chatbot.

Mentre i chatbot come ChatGPT possono aumentare la produttività umana, gli agenti AI hanno il potenziale per sostituire i ruoli umani, almeno per le attività più semplici.

Differenziandosi dagli attuali bot di IA generativa che funzionano puramente prevedendo la parola successiva in una sequenza, gli agenti di IA avranno la capacità di pensare criticamente e ragionare. Un assaggio di tali capacità di ragionamento è già stato osservato con il modello o1 di OpenAI.

Tuttavia, il ragionamento è solo uno degli obiettivi per cui sono progettati gli agenti di intelligenza artificiale.

Una caratteristica fondamentale degli agenti AI è la loro capacità di perseguire obiettivi stabiliti dagli umani senza istruzioni costanti, in particolare in ambienti complessi e in continuo cambiamento. A differenza degli attuali chatbot che si basano su istruzioni passo-passo da parte degli umani, gli agenti AI richiederanno solo all’utente di definire l’obiettivo finale.

Un’altra caratteristica essenziale è la proattività: gli agenti AI non devono attendere richieste, come fanno solitamente i chatbot.

Inoltre, un aspetto chiave degli agenti AI è la loro capacità di apprendere dal feedback. Questi agenti possono evolversi e migliorare continuamente le loro prestazioni senza bisogno di intervento umano; imparano dalle loro esperienze.

Come operano gli agenti AI Immagina un agente AI che si occupa di un problema del cliente. Invece di limitarsi a seguire uno script rigido, può recuperare informazioni come l’ID di riferimento del cliente, accedere ai documenti interni pertinenti e porre ulteriori domande per comprendere meglio la situazione prima di offrire soluzioni. Se necessario, può inoltrare la questione a un supervisore umano per l’approvazione. Infine, se la risoluzione si rivela impossibile, può reindirizzare il cliente a un rappresentante umano.

Potenziali utilizzi

L’assistenza clienti è solo uno dei settori in cui si prevede che gli agenti di intelligenza artificiale prospereranno, ma è probabile che emergeranno in numerosi altri campi, come lo sviluppo di software.

Le previsioni indicano che entro i prossimi tre anni un numero significativo di aziende impiegherà agenti di intelligenza artificiale per attività di codifica, relegando gli sviluppatori umani principalmente a ruoli di revisione.

Numerose organizzazioni stanno sviluppando sistemi agentici per migliorare i flussi di lavoro interni, passando dalle fasi Proof of Concept a quelle Pilot. Sebbene l’automazione delle attività con gli agenti non sia un concetto nuovo, l’integrazione dell’IA consentirà a questi agenti di gestire una più ampia varietà di attività con maggiore flessibilità.

Molte aziende stanno già distribuendo agenti AI per varie funzioni interne, con alcune come Agentforce di Salesforce che offrono versioni preliminari alle aziende. In pochi anni, gli agenti AI potrebbero sostituire completamente il personale del call center tradizionale.

Inoltre, molte aziende probabilmente adotteranno un sistema multi-agente in cui agenti distinti svolgeranno funzioni specializzate mantenendo al contempo comunicazione e collaborazione.

L’ambito degli agenti AI si estende oltre le aziende; anche le applicazioni di assistente personale vengono rinnovate con funzionalità AI. Un agente AI ideale dovrebbe funzionare in modo simile a un assistente umano, gestendo gli acquisti, organizzando viaggi o programmando riunioni, con la capacità di interagire con vari strumenti, tra cui ricerche web e altri sistemi AI.

Inoltre, gli agenti di intelligenza artificiale dovrebbero essere multimodali, come dimostrato dal Progetto Astra di Google alla recente conferenza I/O, in grado di elaborare input audio, immagini e video.

È interessante notare che non esisterà un unico tipo di agente di intelligenza artificiale: contesti diversi richiederanno competenze diverse.

Le attuali sfide che devono affrontare gli agenti di intelligenza artificiale

Nonostante i notevoli progressi, realizzare agenti completamente autonomi presenta numerose sfide.

Per qualificarsi come veramente utili e autonomi, gli agenti AI devono ridurre drasticamente i loro tassi di errore. Attualmente, i sistemi AI sono altamente suscettibili alle imprecisioni, che devono essere abbassate al di sotto dell’1% per facilitarne l’adozione diffusa. Ottenere una riduzione al di sotto del 10% potrebbe essere relativamente semplice, ma perfezionarlo ulteriormente si rivelerà più impegnativo.

Inoltre, nello scenario di assistenza clienti discusso in precedenza, un ostacolo critico è garantire che un agente di intelligenza artificiale possa stabilire quando inoltrare un problema a un essere umano anziché tentare ostinatamente di risolverlo in modo indipendente, il che può comportare un aumento dei costi.

La comprensione contestuale pone un altro ostacolo. Quando si immagina l’uso di chatbot AI per attività di codifica, i loro limiti attuali diventano evidenti: hanno difficoltà a produrre codice di formato lungo a causa delle restrizioni del contesto.

Anche la sicurezza e il controllo degli accessi devono essere affrontati per realizzare appieno il potenziale degli agenti AI. Con una maggiore autonomia si verifica un rischio maggiore, che richiede misure di sicurezza per garantire che gli agenti AI eseguano solo azioni autorizzate e accedano a informazioni ammissibili.

Inoltre, problemi come l’iniezione rapida presentano vulnerabilità di sicurezza che devono essere gestite.

Anche le risorse necessarie per i dati di training e la potenza di calcolo presentano delle sfide. Tuttavia, secondo alcune dichiarazioni di Sam Altman, potrebbero esserci delle potenziali soluzioni per il problema dei dati di training già in lavorazione.

Le aziende di intelligenza artificiale stanno lavorando diligentemente per raggiungere un futuro agentico e si prevede che molte di queste sfide saranno risolte nel prossimo futuro. Ad esempio, Google sta attualmente facilitando una finestra di contesto di 2M e sta facendo progressi verso un contesto infinito.

Pertanto, sebbene l’IA potrebbe non funzionare attualmente ai livelli che speriamo, il futuro potrebbe arrivare prima del previsto. Le aziende devono prepararsi all’integrazione degli agenti di IA nelle loro operazioni. Se pensi che ci vorranno anni prima che l’IA possa gestire con competenza le responsabilità che supervisioni, ripensaci. Gli agenti di IA sono all’orizzonte ed è essenziale sviluppare nuove competenze per adattarsi a questa realtà emergente. Molte aziende sono pronte ad avviare l’integrazione degli agenti di IA già dall’anno prossimo, con capacità decisionali autonome, proattività, adattabilità e la capacità di operare in contesti complessi e perseguire obiettivi definiti.

Fonte