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.<\/p>\n
Sebbene i chatbot mostrino capacit\u00e0 impressionanti, la loro utilit\u00e0 \u00e8 in qualche modo limitata. Senza l’elemento di autonomia, i chatbot possono migliorare l’efficienza e la produttivit\u00e0 solo in una certa misura. Questa limitazione contribuisce alla loro incapacit\u00e0 di generare i ricavi previsti. In sostanza, i chatbot rappresentano la fase fondamentale dell’avanzamento dell’IA.<\/p>\n
Questa limitazione \u00e8 il motivo per cui le aziende di IA si stanno concentrando sempre di pi\u00f9 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.<\/p>\n
Interagire con gli attuali bot di assistenza clienti pu\u00f2 spesso essere frustrante, poich\u00e9 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 \u00e8 destinato a trasformare questa esperienza.<\/p>\n
La definizione di agenti di intelligenza artificiale rimane un po’ ambigua anche tra gli esperti, ma la loro visione continua a evolversi.<\/p>\n
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 attivit\u00e0 che possono svolgere superer\u00e0 di gran lunga quella degli attuali chatbot.<\/p>\n
Mentre i chatbot come ChatGPT possono aumentare la produttivit\u00e0 umana, gli agenti AI hanno il potenziale per sostituire i ruoli umani, almeno per le attivit\u00e0 pi\u00f9 semplici.<\/p>\n
Differenziandosi dagli attuali bot di IA generativa che funzionano puramente prevedendo la parola successiva in una sequenza, gli agenti di IA avranno la capacit\u00e0 di pensare criticamente e ragionare. Un assaggio di tali capacit\u00e0 di ragionamento \u00e8 gi\u00e0 stato osservato con il modello o1 di OpenAI.<\/p>\n
Tuttavia, il ragionamento \u00e8 solo uno degli obiettivi per cui sono progettati gli agenti di intelligenza artificiale.<\/p>\n
Una caratteristica fondamentale degli agenti AI \u00e8 la loro capacit\u00e0 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.<\/p>\n
Un’altra caratteristica essenziale \u00e8 la proattivit\u00e0: gli agenti AI non devono attendere richieste, come fanno solitamente i chatbot.<\/p>\n
Inoltre, un aspetto chiave degli agenti AI \u00e8 la loro capacit\u00e0 di apprendere dal feedback. Questi agenti possono evolversi e migliorare continuamente le loro prestazioni senza bisogno di intervento umano; imparano dalle loro esperienze.<\/p>\n
Come operano gli agenti AI<\/strong> Immagina un agente AI che si occupa di un problema del cliente. Invece di limitarsi a seguire uno script rigido, pu\u00f2 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, pu\u00f2 inoltrare la questione a un supervisore umano per l’approvazione. Infine, se la risoluzione si rivela impossibile, pu\u00f2 reindirizzare il cliente a un rappresentante umano.<\/p>\n L’assistenza clienti \u00e8 solo uno dei settori in cui si prevede che gli agenti di intelligenza artificiale prospereranno, ma \u00e8 probabile che emergeranno in numerosi altri campi, come lo sviluppo di software.<\/p>\n Le previsioni indicano che entro i prossimi tre anni un numero significativo di aziende impiegher\u00e0 agenti di intelligenza artificiale per attivit\u00e0 di codifica, relegando gli sviluppatori umani principalmente a ruoli di revisione.<\/p>\n 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 attivit\u00e0 con gli agenti non sia un concetto nuovo, l’integrazione dell’IA consentir\u00e0 a questi agenti di gestire una pi\u00f9 ampia variet\u00e0 di attivit\u00e0 con maggiore flessibilit\u00e0.<\/p>\n Molte aziende stanno gi\u00e0 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.<\/p>\n Inoltre, molte aziende probabilmente adotteranno un sistema multi-agente in cui agenti distinti svolgeranno funzioni specializzate mantenendo al contempo comunicazione e collaborazione.<\/p>\n L’ambito degli agenti AI si estende oltre le aziende; anche le applicazioni di assistente personale vengono rinnovate con funzionalit\u00e0 AI. Un agente AI ideale dovrebbe funzionare in modo simile a un assistente umano, gestendo gli acquisti, organizzando viaggi o programmando riunioni, con la capacit\u00e0 di interagire con vari strumenti, tra cui ricerche web e altri sistemi AI.<\/p>\n 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.<\/p>\n \u00c8 interessante notare che non esister\u00e0 un unico tipo di agente di intelligenza artificiale: contesti diversi richiederanno competenze diverse.<\/p>\n Nonostante i notevoli progressi, realizzare agenti completamente autonomi presenta numerose sfide.<\/p>\n 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 riveler\u00e0 pi\u00f9 impegnativo.<\/p>\n Inoltre, nello scenario di assistenza clienti discusso in precedenza, un ostacolo critico \u00e8 garantire che un agente di intelligenza artificiale possa stabilire quando inoltrare un problema a un essere umano anzich\u00e9 tentare ostinatamente di risolverlo in modo indipendente, il che pu\u00f2 comportare un aumento dei costi.<\/p>\n La comprensione contestuale pone un altro ostacolo. Quando si immagina l’uso di chatbot AI per attivit\u00e0 di codifica, i loro limiti attuali diventano evidenti: hanno difficolt\u00e0 a produrre codice di formato lungo a causa delle restrizioni del contesto.<\/p>\n 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.<\/p>\n Inoltre, problemi come l’iniezione rapida presentano vulnerabilit\u00e0 di sicurezza che devono essere gestite.<\/p>\n 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 gi\u00e0 in lavorazione.<\/p>\n 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.<\/p>\n 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 responsabilit\u00e0 che supervisioni, ripensaci. Gli agenti di IA sono all’orizzonte ed \u00e8 essenziale sviluppare nuove competenze per adattarsi a questa realt\u00e0 emergente. Molte aziende sono pronte ad avviare l’integrazione degli agenti di IA gi\u00e0 dall’anno prossimo, con capacit\u00e0 decisionali autonome, proattivit\u00e0, adattabilit\u00e0 e la capacit\u00e0 di operare in contesti complessi e perseguire obiettivi definiti.<\/p>\nPotenziali utilizzi<\/h2>\n
Le attuali sfide che devono affrontare gli agenti di intelligenza artificiale<\/h2>\n