In buona sostanza si può dire che l’IA agentica è più intelligente e più autonoma delle IA generative di massa. Come sempre, quando si parla di intelligenza artificiale (e prima di farci film distopici), va precisato che i concetti di intelligenza e di autonomia prendono sfaccettature diverse rispetto al contesto della coscienza umana. Questo è ovvio, ma mai scontato.
Quindi l’IA agentica è quella che non si limita a rispondere ai prompt. Si tratta di una macchina che, in base a un comando, pianifica, agisce e si adatta ad ambienti diversi. Dunque a contesti che è in grado di interpretare più esattamente e con maggiore complessità rispetto ai soliti modelli generativi. Allora non è un’IA che si ferma alla creazione di contenuti: è un assistente che opera in maniera proattiva per raggiungere obiettivi definiti. E ciò lo fa orchestrando strumenti e processi.
Per questo si può definire una macchina più intelligente e più autonoma… non perché sia un genio imprevedibile che si alza la mattina e decide cosa fare per conto suo.
Capiamo bene cos’è l’IA agentica
L’IA agentica non è soltanto un modello, ma è un sistema dotato di autonomia operativa, capacità decisionale e di interazioni con tanti strumenti diversi. L’IA agentica è in grado di analizzare l’ambiente, fissare obiettivi, pianificare azioni, portarle a termine: quindi raggiungere un obiettivo complesso scomponendolo in task e interagendo con browser, API e database. Questo senza il bisogno di ricevere istruzioni passo passo. In sostanza l’IA agentica:
- ha iniziativa,
- adattamento,
- autonomia operativa a partire da pochi input,
- utilizza diversi strumenti e IA in combinazione, compresi anche agenti specifici (ognuno responsabile di una parte del flusso di lavoro).
Da adesso in poi parleremo del suo funzionamento e delle sue potenzialità e applicazioni descrivendo situazioni ideali: ovvero nelle quali esistono effettivamente gli agenti IA specifici progettati a puntino e controllati da personale esperto sia di IA, sia dell’ambito per il quale richiede automazioni.
Come funziona l’IA agentica in 4 fasi
Nel concreto, un agente IA autonomo segue un ciclo operativo fatto di:
- Percezione dell’ambiente, raccogliendo dati da fonti esterne.
- Pianificazione di una strategia, usando modelli linguistici e logiche decisionali.
- Azione, interfacciandosi con strumenti, API e software.
- Apprendimento e adattamento, regolando le sue azioni in base ai risultati ottenuti.
È questo meccanismo che rende l’IA agentica una macchina effettivamente più intelligente e autonoma. Capiamolo meglio.
1) Percezione
Un’agente IA analizza contenuti sul web, attinge da database e può monitorare le attività su un’applicazione. Questa capacità è ciò che apre a tutte le fasi successive. E anche, in precedenza, a una comprensione e a un’interpretazione più esatta dei prompt che riceve.
2) Pianificazione e ragionamento
Una volta che l’IA agentica ha compreso il contesto, fissa uno o più obiettivi. Per farlo utilizza modelli linguistici, tecniche di pianificazione automatica e logiche decisionali. Così genera una strategia. La generazione di questo contenuto (=la strategia) non è il fine, ma un mezzo.
3) Azione
Quindi agisce, interagendo con strumenti esterni: quindi può fare cose come inviare mail, modificare pagine web, compilare documenti, chiamare API, gestire task su strumenti di project management… tutt’altra storia rispetto ai modelli generativi con i quali facciamo ricerca. Neanche ha senso paragonarli, perché loro stessi sono usati dall’IA agentica.
4) Apprendimento e adattamento
Dopo, se qualcosa è andato storto o se una strategia non ha funzionato (nonostante l’abbia eseguita come pianificato, senza errori), l’IA agentica si corregge di continuo – in un sistema di feedback loop – fino a quando non arriva a soluzioni soddisfacenti. Spesso si usano sistemi multi-agente, dove ognuno ha un compito specifico pur comunicando e collaborando con gli altri per raggiunge l’obiettivo comune. In questo senso, possiamo dire che l’IA agentica assomiglia più a un team di lavoro automatizzato, che a una singola scimmia task-abile.
Le differenza sostanziale tra IA agentica e IA generativa
Chiariamolo una volta per tutte e ancora meglio: l’IA generativa è reattiva. Quindi l’utente fornisce un prompt (richiesta) e il modello risponde, generando testi, immagini, video e codice.
L’IA agentica invece è proattiva. Questo significa che la generazione dei contenuti è solo una parte delle sue azioni, che comprendono l‘utilizzo di strumenti esterni. Grande particolarità, che mette l’IA agentica su un altro pianeta rispetto alla generativa.
Ad esempio può analizzare un sito web, decidere se una pagina è ottimizzata per la SEO, procedere ad eventuali rielaborazioni e alla pubblicazione.
Vuoi pure i post per ogni social che ti promuovono la pagina? Te li fa.
Vuoi abbinarci una campagna di marketing via mail? Te la fa.
Vuoi sapere se un contenuto funziona? Oltre a generartelo (e quindi a suggerirtelo), te lo può direttamente inviare per mail, lo può aggiornare su un CMS tipo Word Press e testarne la resa in tempo reale.
Il tutto – ti ripeto – senza input costanti. Quindi non bisogna creare un prompt per ognuna delle azioni che ti ho descritto.
Applicazioni possibili di IA agentica
L’IA agentica in teoria può assumere tanti costumi: quanti sono quelli che le sono necessari per raggiungere gli obiettivi che le dai. Vuoi qualche esempio delle sue potenzialità? Ok, ma ricorda ancora che ti riporto situazioni ideali: la loro realizzazione, per come sono descritte, dipende enormemente da quali agenti si svilupperanno e da come verranno usati. Tra dire e il fare c’è di mezzo un mare di cose da mettere a punto, imparare e sperimentare.
Ma intanto fatti un’idea.
L’IA agentica per i flussi di lavoro
Come avrai già inteso, in generale gli agenti IA si utilizzano per automatizzare processi organizzativi ed esecutivi di qualsiasi team di lavoro, potenzialmente in tutti i settori. Lo stesso agente, ad esempio, può scrivere in tempo reale il riassunto di una riunione di lavoro, inserirlo in un file organizzativo e da quel file creare le task per ogni membro del team direttamente su piattaforme per il management tipo Monday o in tool tipo Trello o Todoist.
E, naturalmente, procedere con esecuzioni.
Marketing digitale
Gli agenti IA possono lanciare campagne pubblicitarie, monitorarne il rendimento, ottimizzare il budget in tempo reale e personalizzare l’offerta in base ai vari target di interesse, che ti può aiutare quindi a individuare e analizzare.
Realizzazione e ottimizzazione siti web
Non ci fa così tanto piacere scriverlo, ma effettivamente l’IA per realizzare e ottimizzare siti web si usa da un po’. Un GPT personalizzato nutrito dei dati giusti può aiutarti molto.
Invece un’agente IA ben addestrato e adeguatamente utilizzato (e monitorato da un umano che se ne intende) può direttamente progettare, realizzare un sito web e aggiornarlo in maniera autonoma. Quindi può generare contenuti, scegliere la struttura, applicare regole SEO, analizzare metriche di performance e proporre migliorie.
IA agentica per gli e-commerce
Fa malissimo continuare a dire queste cose. Ma sulla carta è vero: così come si può occupare di un sito web, un sistema multi-agente di IA può gestire tutto il ciclo operativo di un e-commerce. E con tutto, intendo davvero tutto: dalla pubblicazione dei prodotti, fino alla logistica e all’inventario… comprese ovviamente tutte le pratiche di monitoraggio e di relativa ottimizzazione.
SEO
Eh sì: un’agente IA ti può dare anche una mano enorme con tutte le pratiche di ottimizzazione per i motori di ricerca che ti possono venire in mente: analisi, ricerca, realizzazione di contenuti, feedback. E a differenza di un tool tradizionali, un sistema multi-agente mette in pratica autonomamente le correzioni suggerite. Ah e ovviamente ti pianifica contenuti strategici e te li può pubblicare nei momenti ottimali.
IA agentica per la gestione dei social media
Pure per quanto riguarda i social media, vale tutto quello che hai letto fino adesso. Quindi un sistema multi-agente può curarti una pagina dal giorno zero ed eseguire tutto quello che serve per farla andare avanti, per migliorarla, per tenerla d’occhio e per farla crescere.
Servizio clienti
Altro che i chatbot frustranti: recupera ordini, apre ticket, segnala ritardi, propone soluzioni personalizzate e aggiorna lo stato delle richieste, interagisce con CRM, helpdesk e piattaforme esterne.
Risorse umane
Si può utilizzare per analizzare CV, incrociare competenze richieste, contattare candidati, programmare colloqui e assistere le risorse nella stesura e nel monitoraggio di piani formativi.
E ci sono naturalmente centinaia di esempi che potrei farti su altri settori… ma non è il caso. Anche perché ora che abbiamo volato tra le situazioni ideali – analizzando potenzialità reali – dobbiamo tornare con i piedi per terra e fare precisazioni fondamentali.
Ma quindi l’IA agentica è una bacchetta magica?
No. E se credi che lo sia, rischi di perdere esponenzialmente più tempo e più soldi (e di fare più casino) rispetto a usare metodi classici. Ciò non toglie che l’IA agentica è uno strumento potente e che può fare davvero ciò che ti ho descritto, ma solo se usato nel contesto giusto e da umani molto competenti. Trovare gli strumenti giusti, saperli usare e monitorare il loro operato, è un lavorone. Dall’impegno non si scappa. E oltre alla potenzialità tecnica, ci sono fattori che impediscono accessibilità, autonomia, affidabilità e sostenibilità dell’IA agentica.
Oggi gli agenti autonomi hanno grossi limiti tecnici e costano parecchio
Come una qualsiasi IA generativa possono fraintendere obiettivi, agire in maniera imprevista o inefficace. E la cosa peggiore è che non te ne potresti accorgere. In più attualmente sistemi complessi multi-IA costano. Solo per crearli, ci possono volere dai 10.000 (per roba base) ai 300.000 dollari (trovi qui l’articolo che ho usato come fonte) e per mantenerli ci possono volere dai 10.000 ai 50.000 dollari l’anno.
E i costi computazionali (che alla fine sono quelli che paga l’utente finale)? Per agenti complessi possono partire dai 2.000 dollari al mese, arrivando anche a 20.000.
Costi che si pagano direttamente o che sono compresi in piani di abbonamento e licenze.
Ah e poi costano in energia elettrica. Tanto che se usate diffusamente, non sarebbero sostenibili: fattore che a volte sembra passare in secondo piano, visto che parliamo di macchine virtuali… che però chiedono un conto reale.
Improvvisarsi con l’IA agentica può fare male
In termini di tempo, di denaro e di rischi sia di reputazione professionale, sia legali. Già, perché tu all’IA agentica dai un obiettivi. Ma se non sai esattamente cosa fa, per raggiungere quell’obiettivo, potresti perderti dei pezzi vitali. Potrebbe compiere a tua insaputa violazioni di sicurezza e di privacy… o esporti a queste. Oppure potrebbe fare errori fatali. E anche se non te ne rendi conto, la responsabilità sarebbe ugualmente la tua.
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