Agenti di AI

L'aspetto più affascinante degli agenti di AI è la loro adattabilità. Utilizzando strumenti che recuperano dinamicamente set di dati aggiornati per guidare decisioni e processi, questi sistemi si rivelano ideali per compiti complessi e imprevedibili.

Principi chiave degli agenti di AI 
Gli agenti di AI operano secondo tre principi fondamentali: 

• Percezione. Il primo passo, per gli agenti, è quello di capire il contesto nel quale stanno operando. Per i modelli linguistici, ciò può avvenire tramite input o query dell'utente in forma di testo, foto o audio.
• Presa di decisione. L'agente elabora le informazioni raccolte attraverso algoritmi e determina l'azione appropriata in base agli obiettivi dell'utente. Durante questa fase, gli agenti determinano quali passi intraprendere e quali strumenti utilizzare per portare a termine il compito. 
• Azione. Infine, l'agente esegue un'azione: muoversi in uno spazio fisico (nel caso di un robot), classificare dati o formulare raccomandazioni, ad esempio.  

Tipi di agenti di AI 
Non tutti gli agenti di AI sono uguali dal punto di vista della complessità e delle applicazioni. Esistono diversi modelli di agenti di AI, che variano dai più semplici agenti reattivi a sistemi di apprendimento più avanzati, a seconda del loro livello di complessità e autonomia.
 
Agente con riflessi semplici: è l'agente più semplice, che prende decisioni basate sulle condizioni attuali. Ad esempio, un robot aspirapolvere pulisce solo se rileva sporco. Non tiene conto della cronologia delle sue decisioni o azioni, ma agisce solo in base a input semplici e legati al momento presente. 
 
Agenti con riflessi basati su modello: più avanzati degli agenti con riflessi semplici, questi agenti tengono conto dello stato attuale del loro ambiente, ma basano le loro decisioni anche su un modello del mondo che guida le loro azioni.  Si pensi, ad esempio, a un termostato intelligente che regola la temperatura in base all'ora del giorno, alle previsioni del tempo o alle preferenze dell'utente ricavate da dati passati. 
 
Agenti basati su obiettivi: questi agenti pianificano strategie specifiche per raggiungere gli obiettivi desiderati. Sviluppano un elenco di passaggi, li eseguono e poi valutano se le loro azioni li stanno avvicinando all'obiettivo. Questo tipo di agente viene spesso utilizzato nei software di mappatura, come Google Maps, che considerano dati dinamici sul traffico, chiusure stradali e tempi di percorrenza stimati per trovare il percorso migliore verso una destinazione. 
 
Agenti basati su utilità: come gli agenti basati su obiettivi, questi agenti pianificano specifiche sequenze di azioni in vista del raggiungimento di un obiettivo. A differenza di essi, tuttavia, valutano anche il modo migliore per conseguire i risultati attesi determinando l'efficienza delle loro azioni. Sono la scelta ideale quando esistono molteplici possibilità per svolgere una determinata funzione. Un agente di questo tipo può, ad esempio, essere utilizzato in un bot di trading basato sull'AI che adatta le strategie di investimento in funzione di modelli di rischio-rendimento per ottenere risultati ottimali. 
 
Agenti di apprendimento: questi agenti possono imparare dalle loro azioni passate e adattarsi automaticamente alle situazioni future. Analizzano le loro prestazioni e cercano modi per completare lo stesso compito in maniera più efficiente. Gli agenti di apprendimento trovano ampio impiego nei siti che propongono prodotti o servizi sulla base degli acquisti precedenti. Pensiamo, ad esempio, a Netflix, che suggerisce film in linea con le preferenze e la cronologia di visione, o a un rivenditore online che analizza la cronologia degli acquisti per consigliare articoli di possibile interesse. 
 
Agenti gerarchici: questi agenti sono organizzati su più livelli. Gli agenti di "livello superiore" scompongono attività complesse in compiti più semplici e assegnano questi ultimi ad agenti di livello inferiore. Man mano che ogni agente di livello inferiore completa i suoi compiti, ne comunica il risultato all'agente di livello superiore. Questo tipo di agente è spesso impiegato nei magazzini, dove un’AI centrale può assegnare a bot più piccoli compiti di navigazione e di esecuzione delle attività, coordinando in tempo reale gli spostamenti, le consegne e il rifornimento delle scorte. 
 
Sistemi multi-agente: in molti scenari reali, i compiti potrebbero essere troppo grandi o complessi per essere gestiti da un singolo agente. I sistemi multi-agente coinvolgono un gruppo di agenti AI che comunicano e collaborano per risolvere i problemi collettivamente. Questi sistemi possono essere competitivi, cooperativi o una combinazione di entrambi, e possono comprendere centinaia o migliaia di agenti che lavorano insieme. Nella logistica, ad esempio, più agenti di AI possono collaborare per gestire l'inventario, ottimizzare i percorsi di consegna e persino gestire le richieste di assistenza dei clienti. Insieme, condividono dati per migliorare l'efficienza.

Confronto tra gli agenti e altre tecnologie di AI

Gli agenti di AI vengono spesso confusi con i chatbot, gli assistenti virtuali o i modelli di machine learning tradizionali. Tuttavia, si differenziano da questi per portata e livello di intelligenza. Mentre un chatbot può rispondere a una domanda basandosi su uno script o un database, un agente di AI può compiere il passo successivo, decidendo in autonomia cosa fare con quelle informazioni e come agire di conseguenza.

Gli agenti di AI operano inoltre in un contesto più ampio. Raccolgono input, ragionano sugli obiettivi e intraprendono azioni sequenziali per raggiungere un risultato. Se i primi agenti di AI erano in grado solo di prevedere informazioni e risultati, gli agenti di AI di nuova generazione agiscono invece come veri e propri decisori.

I modelli di machine learning (ML) vengono spesso confusi con gli agenti di AI, come se svolgessero funzioni analoghe. In realtà, i modelli di ML sono solitamente una componente di un agente di AI e ne alimentano le capacità di percezione o previsione, ma non prendono decisioni autonome. Un agente del servizio clienti potrebbe ad esempio usare un modello di ML per condurre un'analisi del sentiment su un gruppo di messaggi. In base a tale analisi, l'agente di AI potrebbe quindi decidere se rispondere direttamente, inoltrare la richiesta a un operatore umano o attivare un flusso di lavoro di follow-up. In questo caso, il modello di ML fornisce l'intelligence, mentre l'agente utilizza tali informazioni per elaborare un piano d'azione concreto.

Vantaggi dell'uso di agenti di AI

1. Efficienza e automazione 
Gli agenti di AI sono ideali per automatizzare attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo. Possono eseguire lavori come l'inserimento e l'elaborazione dei dati 24 ore su 24 e con un margine minimo di errore. Ciò consente alle organizzazioni di dedicare tempo ad attività più strategiche e di livello superiore e offre ai dipendenti l'opportunità di svolgere attività più significative nel loro lavoro. 
 
2. Convenienza economica 
L'implementazione di agenti di AI può portare a significativi risparmi sui costi. Gli agenti riducono la necessità di manodopera umana, con conseguente riduzione dei costi operativi e maggiore accuratezza in produzione. Questo può avere un impatto significativo sui profitti dell'azienda. 
 
3. Personalizzazione avanzata
Gli agenti di AI migliorano l'esperienza utente fornendo interazioni personalizzate. Ad esempio, un'organizzazione potrebbe impiegare un chatbot che impara dai comportamenti e dalle preferenze degli utenti per affinare le sue risposte e guidare i clienti verso risultati che soddisfino le loro richieste.

Via via che si sviluppano, questi agenti potrebbero riuscire a fare molto più che semplicemente rispondere alle domande. Nel marketing, ad esempio, potrebbero creare campagne personalizzate in tempo reale, basandosi sulle preferenze degli utenti e sul loro comportamento.

Componenti chiave dell'architettura degli agenti di AI

I casi d'uso per gli agenti di AI variano a seconda dell'ambiente operativo e degli obiettivi di un'organizzazione. Tuttavia, tutti gli agenti condividono una struttura di base comune. 

1. Percezione. Si riferisce allo spazio in cui l'agente opera. Può essere uno spazio fisico, come strade, magazzini o i pavimenti di una casa, o uno spazio digitale, come un sito Web o un server. Gli agenti valutano e percepiscono il loro ambiente attraverso sensori. Un'auto a guida autonoma, ad esempio, utilizza sensori, telecamere e radar, mentre un chatbot riceve input dalle domande o dai feedback dei clienti.
2. Base di conoscenza. Un agente si basa sulla sua memoria e sulla comprensione del mondo per prendere decisioni. Considera gli obiettivi dell'utente e le relazioni tra oggetti ed eventi.
3. Ragionamento. Un agente può quindi determinare quale decisione prendere. Facendo affidamento sulla sua base di conoscenza, può utilizzare sistemi basati su regole, modelli di machine learning o altri algoritmi per guidare il processo decisionale.
4. Apprendimento. Ciò che distingue un agente di AI dai semplici sistemi di intelligenza artificiale è la sua capacità di apprendere, affinare e migliorare il proprio processo decisionale. Nel tempo, un agente impara dalle sue esperienze e diventa più competente e ottimizzato.
5. Azione. Una volta presa una decisione, l'agente agisce all'interno dell'ambiente. 

Integrazione con i sistemi 
Per massimizzare i benefici degli agenti di AI, le aziende devono puntare a una perfetta integrazione con le loro pipeline di dati e assicurare un ciclo di feedback per affinare il comportamento dell'agente. Questo può offrire un quadro completo delle tendenze di mercato, delle preferenze dei clienti o delle inefficienze aziendali.  
 
Gli agenti possono anche analizzare le informazioni esistenti per anticipare problematiche future. Un agente di AI nel settore sanitario, ad esempio, potrebbe valutare la storia medica di un paziente per determinare una diagnosi e un piano di trattamento appropriati. Al contempo, con l'aumento dei dispositivi connessi a Internet, gli agenti possono aiutare l'Internet delle cose a comprendere contesti specifici e a controllare i processi fisici in modo più efficace. 

Esempi di implementazione efficace di agenti di AI
Sebbene quella degli agenti di AI possa sembrare una tecnologia del "futuro", in realtà gli agenti sono già operativi in diversi settori industriali. 
 
Finanza: gli agenti di AI analizzano i dati finanziari, rilevano possibili frodi e possono aiutare i clienti con raccomandazioni di investimento. Gli agenti adattano le loro strategie di investimento nel tempo e in base all'andamento del mercato, offrendo ai clienti consigli di investimento più intelligenti. 
 
Sanità: le cartelle cliniche sono robusti set di dati che possono rivelare i primi segni di potenziali malattie. Gli agenti di AI che operano in campo sanitario analizzano i dati medici dei pazienti alla ricerca di eventuali segni di problemi di salute e suggeriscono opzioni di trattamento. 
 
Retail: gli agenti di AI nel settore della vendita al dettaglio possono apprendere le preferenze di acquisto dei clienti e suggerire raccomandazioni personalizzate. Sono anche in grado di ottimizzare le supply chain e di tracciare le spedizioni dei clienti. 
 
Trasporti: gli agenti di AI sono la tecnologia alla base delle auto a guida autonoma. Gestiscono la pianificazione dei percorsi e del traffico e mantengono il veicolo al sicuro monitorando l'ambiente circostante. Questi agenti apprendono nuove informazioni e si adattano a esse, ad esempio per cambiare corsia senza rischi e più in generale per adottare tecniche di guida sicure. 

Implementazione e best practice

Passaggi per creare un agente di AI 
Indipendentemente dall'agente di AI scelto, è importante che l'organizzazione sia pronta per la sua implementazione. Questo comporta diversi passaggi chiave. 

1. Definire il problema. È importante stabilire con chiarezza gli obiettivi che si desidera raggiungere con un agente di AI, che si tratti di rispondere alle query dei clienti o di elaborare grandi quantità di dati grezzi o non strutturati. Gli agenti lavorano al meglio quando si definiscono un caso d'uso chiaro e un insieme specifico di risultati.
2. Preparare i dati. Gli agenti di AI hanno bisogno di dati di alta qualità per funzionare correttamente. Prima di utilizzare qualsiasi sistema di intelligenza artificiale, è essenziale pulire e formattare i dati in un formato unificato.
3. Scegliere il modello di AI giusto. Come abbiamo visto sopra, non tutti gli agenti di AI sono uguali. Occorrerà valutare le esigenze specifiche dell'agente, nonché i sistemi attualmente in uso e il potenziale di scalabilità. 
4. Addestrare l'agente. Una volta scelto un agente, occorre fornirgli set di dati e lasciare che apprenda. Potrebbero essere necessarie diverse iterazioni e modifiche per assicurarsi che gli output siano allineati con gli obiettivi prefissati.
5. Monitorare costantemente l'agente. L'addestramento dell'agente è solo l'inizio. Gli agenti richiedono un monitoraggio continuo per garantire che siano ottimizzati con successo per gli obiettivi che si vogliono conseguire.
6. Misurare il successo. Durante il monitoraggio, bisognerà valutare KPI e altre metriche appropriate per determinare il successo dell'agente di AI. Alcuni indicatori possono includere l'accuratezza delle risposte, il tempo di risposta, la soddisfazione dell'utente e l'impatto sul bilancio aziendale. 

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Sfide tecniche comuni e soluzioni 
Le sfide tecniche più comuni nello sviluppo di agenti di AI includono problemi di qualità dei dati, ostacoli all'integrazione e la complessità insita nella creazione di sistemi di apprendimento adattivi. Le soluzioni spesso comportano l'implementazione di robuste pratiche di governance dei dati, l'uso di middleware per facilitare l'integrazione e l'impiego di architetture modulari che consentano miglioramenti iterativi. 
 
Ulteriori best practice per gli agenti di AI 
 
Trasparenza nei confronti degli utenti: è essenziale assicurarsi che gli agenti di AI operino in modo trasparente, comunicando chiaramente ai clienti come funzionano, quali dati utilizzano e come vengono prese le decisioni. La trasparenza crea fiducia negli utenti e li aiuta a comprendere limiti e capacità degli agenti di AI. 
 
Allineamento con gli utenti: le azioni degli agenti di AI devono allinearsi con le aspettative e i valori degli utenti che servono. Ciò implica la comprensione degli obiettivi dell'utente e la garanzia che le decisioni e i comportamenti dell'agente di AI riflettano costantemente le priorità delle persone reali. Cicli di feedback degli utenti regolari possono aiutare a mantenere questo allineamento nel tempo. 
 
L'integrazione di queste pratiche garantisce che gli agenti di AI siano non solo tecnicamente validi, ma anche eticamente allineati, affidabili e incentrati sull'utente, portando a implementazioni più efficaci e sostenibili. 

Settori che si stanno trasformando grazie agli agenti AI

Con i massicci investimenti delle aziende negli agenti di AI, e un settore destinato a crescere di quasi il 900% entro il 2030 , diversi comparti si preparano a cambiamenti radicali nel modo in cui gestiscono le proprie attività. Molti stanno anzi già vivendo questa trasformazione.

Le aziende del settore educativo stanno sfruttando gli agenti di AI per alimentare piattaforme di apprendimento adattivo che rispondono dinamicamente ai progressi degli studenti. Attraverso piani di studio personalizzati, gli agenti di AI aiutano gli studenti a lavorare sui contenuti secondo il proprio ritmo e stile di apprendimento, modulando domande e lezioni in base al loro livello attuale.

Le aziende agricole stanno usando agenti di AI per rendere più efficiente l'agricoltura di precisione. Sistemi basati su visione artificiale e agenti autonomi distinguono le colture dalle infestanti mentre i macchinari attraversano i campi, consentendo un uso più mirato e intelligente dei diserbanti. Nel manifatturiero, invece, gli agenti di AI vengono utilizzati per supportare il processo decisionale in tempo reale direttamente sul piano di produzione.

Trasversalmente a tutti i settori, gli agenti di AI stanno andando ben oltre la semplice analisi: acquisiscono sempre più autonomia e intelligenza, agendo in modo indipendente per ottimizzare i flussi di lavoro e migliorare l’efficienza operativa.

Futuro degli agenti di AI e tendenze emergenti

Gli agenti di AI stanno già migliorando i sistemi, automatizzando i compiti e aiutando le aziende a prendere decisioni più intelligenti. Ma questa è solo la punta dell'iceberg: il futuro offre un potenziale illimitato per l'implementazione dell'AI.  
 
Progressi nella tecnologia di AI: man mano che la tecnologia dell'intelligenza artificiale avanza, gli agenti di AI beneficeranno di algoritmi e modelli sempre più sofisticati, come i transformer e le reti di deep learning. Questo renderà l'AI capace di gestire compiti complessi che richiedono livelli più elevati di ragionamento e adattamento. 
 
Ci si aspetta, inoltre, che l'AI evolva da semplice strumento di efficienza a strumento creativo. Gli utenti saranno in grado di generare nuove idee e concetti contestualmente rilevanti, come quiz, giochi o esperienze immersive. 
 
Integrazione con l'Internet delle cose (IoT): possiamo aspettarci che gli agenti di AI si integrino ulteriormente con tecnologie come realtà aumentata, realtà virtuale e dispositivi IoT. Questo porterà a un'automazione e un controllo più sofisticati, oltre che alla possibilità di narrazioni interattive. 
 
Considerazioni etiche e normative: l'uso crescente degli agenti di AI solleva questioni etiche legate ai processi decisionali, alla privacy dei dati e alla trasparenza. L'implementazione di robusti framework di audit e sistemi di monitoraggio continuo può aiutare le organizzazioni a garantire che gli agenti di AI prendano decisioni in linea con gli standard etici e legali, nonché a eliminare eventuali pregiudizi algoritmici.

Conclusione 
Gli agenti di AI stanno rivoluzionando il mondo produttivo aiutando gli utenti ad automatizzare attività, aumentare la precisione e migliorare i processi decisionali. Questi agenti si affidano a grandi archivi di dati esistenti (come GPT) per fondare la loro conoscenza del mondo, ma imparano anche dall'ambiente circostante per adattarsi a nuove variabili e prendere decisioni migliori. Man mano che diventano più sofisticati, le loro applicazioni saranno sempre più diverse e creative - proprio come lo sono gli esseri umani.

Domande frequenti

1. Qual è la differenza tra un agente di AI e un chatbot?

Sebbene entrambi utilizzino l'intelligenza artificiale, un agente di AI è progettato per agire in modo autonomo verso un obiettivo definito, sfruttando strumenti, ragionamento e memoria. Un chatbot, invece, è più rigido. In genere risponde alle domande degli utenti sulla base di regole o prompt predefiniti, senza prendere decisioni indipendenti. Gli agenti di AI possono avviare azioni e si adattano nel tempo, il che li rende ideali per ambienti complessi.

2. Come vengono utilizzati gli agenti di AI nelle applicazioni aziendali reali?

Gli agenti di AI stanno già trasformando i settori industriali, automatizzando le attività e migliorando il processo decisionale. Nel settore finanziario, rilevano frodi e gestiscono investimenti; nella sanità, vengono utilizzati per diagnosticare patologie a partire dai dati dei pazienti. I rivenditori adottano sempre più agenti di AI per ottimizzare le supply chain e fornire raccomandazioni personalizzate sui loro siti. In sintesi, gli agenti di AI sono ideali per gli ambienti che richiedono un ragionamento in più passaggi, adattamenti in tempo reale e decisioni complesse.

3. Gli agenti di AI richiedono il machine learning per funzionare?

Non tutti gli agenti di AI necessitano del machine learning, ma la maggior parte di quelli avanzati si avvale di modelli di ML per percepire i dati, formulare previsioni e/o migliorare le proprie prestazioni nel tempo. Un agente del servizio clienti potrebbe ad esempio utilizzare il ML per l'analisi del sentiment, ma anche combinarlo con un processo decisionale basato su regole per scegliere l'azione più adeguata. Il machine learning sarà dunque fondamentale per aumentare l'intelligenza dell'agente, ma è quest'ultimo a gestire pianificazione, azione ed esecuzione.