Cos’è l’AI agentica

L’AI agentica è una tipologia di intelligenza artificiale in grado di prendere decisioni autonome e svolgere attività complesso con un intervento umano minimo o nullo. Scopriamola insieme.

AI agentica

L’intelligenza artificiale agentica è un’evoluzione dell’ai tradizionale in grado di svolgere attività estremamente complesse e prendere decisioni in completa autonomia, con lo scopo di raggiungere determinati obiettivi, con una supervisione umana minima o nulla.

AI agentica

La capacità di prendere decisioni in completa autonomia è una delle principali sfide del settore, ma anche la parte più discussa di tutto il mondo dell’intelligenza artificiale.

Tuttavia, non dobbiamo confonderlo con i modelli di intelligenza generativa, che già sono largamente diffusi e utilizzati. Quest’ultimi possono creare contenuti, come testi, immagini, video o audio, partendo da un semplice input umano. Ma l’AI agentica è un passo avanti rispetto all’intelligenza generativa.

Essa non si limita a creare qualcosa partendo da un input, ma può agire, pianificare e coordinarsi con altre intelligenze artificiali e altri strumenti AI in completa autonomia.

Ciò vuol dire che possiamo dargli degli input, ma essa sarà anche in grado di utilizzare applicazioni esterne, fare ricerche, interrogare il database, modificare un piano operativo o prenotare un servizio, senza necessariamente l’aiuto umano.

Caratteristiche principali

Tutto ciò è possibile grazie a una serie di caratteristiche che la contraddistinguono:

• Autonomia: è la parola d’ordine di questo tipo di intelligenza e si manifesta nel concreto nella capacità di compiere azioni e prendere decisioni senza l’intervento umano.
• Proattività: è la capacità di anticipare gli scenari possibili e proporre determinate azioni di conseguenza.
• Specializzazione: proprio come gli esseri umani, le AI possono specializzarsi in compiti specifici, ma hanno la possibilità di interagire in maniera autonoma con altri agenti con specializzazioni diverse.
• Adattabilità: le AI hanno la possibilità di migliorare nel tempo, correggendosi e modificandosi grazie ai feedback ricevuti.
• Intuitività: gli utenti hanno la possibilità di interagire con i modelli utilizzando un linguaggio naturale, come se stessero parlando con un altro essere umano.

Come funziona l’AI agentica

L’AI agentica funziona per step. Innanzitutto si ha la percezione, ovvero la raccolta di dati, attraverso sensori, API, database o l’interazione con gli utenti o con altre intelligenze.

AI agentica

Dopodiché c’è la fase del ragionamento, durante la quale l’IA esamina i dati raccolti. A seguire vengono stabiliti gli obiettivi ed elaborata una strategia. Fatto ciò l’AI prende decisioni e decide le azioni da compiere.

Infine, è momento di passare all’azione e di mettere in atto le azioni che sono state decise nello step precedente. Un modello di ragionamento ed esecuzione delle azioni praticamente umano a quello che compie un cervello umano.

Differenze con l’IA tradizionale

Non è sempre semplice capire la differenza tra i vari sistemi di intelligenza artificiale. La differenza principale tra l’AI tradizionale e l’AI agentica è che la prima si basa principalmente su uno o più input ricevuti per produrre un output.

La seconda non si ferma alla risposta diretta, ma utilizza un complesso sistema decisionale autonomo, scegliendo l’azione più adatta a seconda delle esigenze, per raggiungere un determinato obiettivo.

I vantaggi dell’AI agentica

Una maggiore autonomia decisionale porta con sé una serie di vantaggi concreti rispetto all’utilizzo di un’intelligenza artificiale tradizionale.

Questi vantaggi si traducono in maggiore e migliore produttività, maggiore efficienza e innovazione, in quanto l’AI è in grado di scoprire collegamenti e soluzioni che un essere umano impiegherebbe un tempo decisamente più lungo a trovare.

Un’evoluzione dell’intelligenza artificiale molto discussa

Ovviamente, ci sono anche molti dubbi a riguardo e l’utilizzo di un’intelligenza artificiale di tipi agentico è molto discussa, oltre a non essere così semplice.

La sfida principale, infatti, la definizione degli obiettivi e delle funzioni. Se il sistema non è adeguatamente sviluppato potrebbe cercare scorciatoie pur di arrivare velocemente alla risoluzione degli obiettivi, sacrificando così la qualità a vantaggio della velocità.

Inoltre, vi sono i problemi legati alla gestione dei dati, alla privacy, alla trasparenza e alla necessità di strutture robuste.