test the episodes
Cos’è l’IA agentica?
In senso figurato, agisce come il cervello e le mani di un’applicazione di IA, coordinando strumenti e azioni per completare una sequenza di attività. Si basa su un Large Language Model (LLM) e, per così dire, prende il controllo per attivare e sincronizzare diversi strumenti (tool).
La seguente definizione riassume perfettamente il concetto: un agente LLM esegue strumenti in sequenza per raggiungere un determinato obiettivo.
Il fattore decisivo risiede nell’azione autonoma, attraverso la quale l’IA determina, sulla base di contesti e obiettivi, quali passi intraprendere successivamente. Viene così meno la dipendenza da regole rigide e predefinite.
Le caratteristiche più importanti
L’IA agentica presenta alcune caratteristiche determinanti che ne chiariscono la natura “agentica” e l’utilità.
Innanzitutto, è fortemente orientata verso obiettivi prestabiliti e dirige autonomamente le proprie azioni verso di essi. Ciò avviene attraverso più passaggi (scomposizione di attività complesse in sottoattività) e con un intervento umano minimo. Nel farlo, l’IA stabilisce le priorità e adatta i piani quando necessario.
Inoltre, utilizza autonomamente strumenti come database, API, ricerca sul web e applicazioni, integrando informazioni provenienti dall’ambiente e dalle interazioni precedenti. L’IA agentica può tenere conto di queste informazioni, insieme ai risultati intermedi, nel corso di più fasi di lavoro.
Ecco alcune altre caratteristiche importanti:
- L’IA agentica non si limita a selezionare risposte, ma pianifica immediatamente le azioni successive e le esegue.
- Verifica i risultati e corregge il proprio approccio o la propria pianificazione quando necessario.
- L’IA agentica dispone di capacità multi-agente, che le consentono di coordinare e delegare attività con altri agenti di IA.
- Necessita di punti di riferimento come autorizzazioni, concetti human-in-the-loop, monitoraggio e meccanismi di interruzione.
Ambiti di applicazione dell’IA agentica
In generale, è utile soprattutto nei casi d’uso più complessi.. Quando si tratta della “semplice” generazione di contenuti, come avviene in molti casi d’uso dell’IA, l’approccio più adatto è spesso quello dell’IA generativa.. Se, invece, l’applicazione di IA deve perseguire autonomamente obiettivi, eseguire azioni e prendere decisioni, l’IA agentica assume un ruolo centrale. Spesso tutto ciò deve inoltre avvenire attraverso diversi passaggi e sistemi.
Tipicamente, l’IA agentica può essere utilizzata efficacemente nei seguenti ambiti:
- ITSM: qui si tratta di analizzare, assegnare priorità ed eseguire l’escalation dei ticket, trovare soluzioni e apportare modifiche.
- Servizio clienti: l’IA può comprendere le richieste dei clienti, raccogliere informazioni da diversi sistemi e gestire autonomamente numerosi casi oppure essere utilizzata in un approccio ibrido insieme ai dipendenti.
- Cybersecurity: in questo ambito, un’IA agentica può offrire un valore estremamente elevato, poiché è in grado di rilevare e analizzare minacce (potenziali) e, in alcuni casi, avviare autonomamente delle contromisure.
- Supply chain e produzione: qui l’IA agentica può ottimizzare numerosi aspetti, dagli acquisti e dalle scorte alla manutenzione e ai processi produttivi.
- Risorse umane: l’IA agentica viene già utilizzata con successo per il recruiting, l’onboarding, le richieste dei dipendenti e i processi amministrativi.
Inoltre, esiste l’ambito trasversale degli assistenti personali. L’IA agentica è adatta, ad esempio, alla ricerca di argomenti, al coordinamento degli appuntamenti, alla pianificazione dei viaggi o all’esecuzione di determinate attività attraverso diversi strumenti.
IA agentica vs. IA generativa
L’IA generativa risponde principalmente alle richieste, mentre l’IA agentica persegue un obiettivo, pianifica e agisce autonomamente, verifica i risultati e adatta autonomamente il proprio approccio. L’IA agentica esegue azioni, persegue obiettivi e risolve problemi; l’IA generativa, invece, crea contenuti a partire da modelli e input.
Le due non sono né opposte né rappresentano diverse fasi evolutive dell’intelligenza artificiale. In realtà, è necessaria una stretta collaborazione tra entrambe affinché, ad esempio, un agente di IA si riveli utile e aumenti l’efficienza. L’autonomia costituisce tuttavia la differenza decisiva, poiché l’IA agentica esegue autonomamente azioni e, talvolta, utilizza anche l’IA generativa per farlo, mentre l’IA generativa si limita a reagire agli input.
In sintesi: “Crea una soluzione per me” è la tipica richiesta di un utente dell’IA generativa. “Raggiungi questo obiettivo e scopri autonomamente quali passaggi sono necessari per farlo” è invece ciò che caratterizza l’IA agentica.
Vantaggi dell’IA agentica
Utilizzare l’IA agentica non significa soltanto alleggerire il carico di lavoro dei dipendenti e ottenere risparmi, ma rappresenta un vero e proprio vantaggio economico: consente più automazioni, decisioni autonome, processi accelerati e una migliore scalabilità nella gestione parallela di attività e processi. Il fattore decisivo è che l’IA agentica lavora autonomamente per raggiungere obiettivi precedentemente definiti.
Ecco alcuni dei principali vantaggi dell’IA agentica:
- Chi utilizza agenti di IA beneficia di una quantità significativamente inferiore di lavoro ripetitivo.
- Le aziende possono ottenere, in alcuni casi, notevoli risparmi sui costi.
- Si creano processi coerenti con una bassa propensione agli errori.
- La riduzione dei costi opportunità aumenta la produttività.
- I dipendenti beneficiano di un alleggerimento del carico di lavoro.
- I clienti beneficiano di risposte soddisfacenti più rapide.
- Vengono risolti più ticket per dipendente.
- I nuovi dipendenti beneficiano di un onboarding più rapido.
Il percorso verso un utilizzo redditizio dell’IA agentica
Il fattore decisivo nell’adozione degli agenti di IA non è la dimensione dell’azienda, bensì il livello di maturità dell’IA di un’organizzazione. Questo può variare notevolmente da un’organizzazione all’altra. Una sfida fondamentale e un importante fattore di differenziazione consistono quindi nel lavorare proprio su questo livello di maturità, attraverso misure come queste:
- creare una roadmap chiara per l’IA
- ottimizzare e standardizzare i processi
- avviare test dell’IA e imparare da essi
- individuare e valutare gli obiettivi dell’IA
Il percorso verso l’IA agentica avviene tipicamente per gradi: il supporto alla conoscenza rappresenta generalmente l’inizio dell’utilizzo dell’IA (inizialmente con forme di applicazione generative), l’automazione costituisce il passo successivo, mentre l’esecuzione autonoma di sequenze di attività rappresenta il culmine di questo percorso.
Questa logica graduale è supportata dal fatto che le aziende che già automatizzano i processi con l’IA utilizzano agenti di IA quasi il doppio rispetto alle aziende che non lo fanno.
Oggi, il fattore decisivo non è più il semplice utilizzo dell’IA, bensì il passaggio riuscito verso un’IA che esegue autonomamente le attività.
IA agentica nell’ITSM
L’utilizzo dell’IA agentica rappresenta una sorta di secondo salto evolutivo nell’ITSM; il primo è stato quello di utilizzare l’IA in generale e, ad esempio, automatizzare determinate attività con essa. Un’IA che non si limita a rispondere alle richieste, ma risolve i ticket, rappresenta un grande passo avanti. Attualmente, sono ancora relativamente poche le organizzazioni IT che utilizzano agenti di IA in grado di eseguire autonomamente sequenze di attività e workflow. Quelle che hanno già raggiunto questo livello dispongono quindi di un vantaggio significativo.
Nell’ITSM, gli agenti di IA possono, ad esempio, classificare e risolvere automaticamente i ticket oppure rilevare e risolvere i problemi prima ancora che diventino incident. I dipendenti IT dispongono così di maggiore tempo per attività complesse che richiedono un elevato livello di capacità di giudizio, empatia o decisioni strategiche.
Grazie alla struttura delle attività, alla maturità del mercato e ai numerosi processi basati su regole, l’ITSM si presta particolarmente bene all’implementazione di agenti di IA. Questi possiedono un elevato potenziale che le organizzazioni dovrebbero sfruttare il più possibile. Ora spetta a loro creare i presupposti interni necessari.
Prospettive: temi attuali e previsioni
Dopo l’hype intorno all’intelligenza artificiale generativa, L’IA agentica è oggi uno dei principali trend nel settore IT e tecnologico. Il termine viene utilizzato in modo piuttosto inflazionato in alcuni ambienti, ma occupa giustamente una posizione di rilievo.
È necessaria una comprensione chiara
La sfida consiste nel distinguere chiaramente l’IA agentica dalle altre forme di IA, comprenderne i benefici e utilizzarla in modo orientato agli obiettivi. Attualmente c’è un grande entusiasmo che, tuttavia, senza una comprensione fondamentale dell’IA agentica e senza considerare temi come la sicurezza IT, la governance e un’ingegneria del software affidabile, non ha molto valore.
Per non limitarsi quindi a partecipare ai dibattiti, ma ottenere vantaggi concreti, è fondamentale una chiara comprensione dell’IA agentica. Non è necessario conoscere i dettagli e le finezze tecniche, ma è importante comprendere le modalità di utilizzo più efficaci.
Collaborazione anziché sostituzione
D’altra parte, esiste il timore che gli agenti di IA possano sostituire su larga scala i lavoratori umani e renderli superflui in molti ambiti. Anche se le capacità dell’IA agentica aumentano e già oggi essa opera con un elevato grado di autonomia, uno scenario di questo tipo è ancora lontano. Le persone sono necessarie non solo per controllare e monitorare l’IA, ma soprattutto per svolgere attività che ora assumono una natura diversa. Diventano sempre più importanti competenze specifiche e capacità come empatia, creatività e pensiero non convenzionale, che nell’interazione con l’IA possono sviluppare un elevato potenziale di performance.
Ad esempio, nel servizio clienti l’IA agentica può fungere da modello linguistico che richiama ripetutamente strumenti, elabora risultati e procede passo dopo passo verso un obiettivo. Possiede autonomia, ma non una coscienza autonoma, per cui definirla un dipendente digitale sarebbe eccessivo. Piuttosto, alleggerisce in larga misura il carico di lavoro dei dipendenti, che possono così dedicarsi maggiormente a problemi e richieste complesse dei clienti, nonché a progetti vari e a valore aggiunto.
Previsioni future per l’IA agentica
In futuro, l’IA agentica avrà probabilmente una posizione consolidata nel mondo aziendale e disporrà di capacità più ampie. È possibile che gli utenti non debbano nemmeno distinguere molto tra IA agentica e IA generativa, ma utilizzino entrambe insieme con grande naturalezza: gli assistenti di IA diventeranno allora compagni abituali e strumenti che i lavoratori utilizzeranno con la stessa naturalezza con cui oggi usano altri strumenti quotidiani.
È del tutto plausibile che molti knowledge worker abbiano al proprio fianco assistenti personali di IA, ricevendo così un supporto perfettamente adattato alle proprie esigenze. In questo senso, in futuro gli assistenti di IA potrebbero essere meno un tema di hype e diventare semplicemente parte della vita quotidiana, come già oggi accade sempre più spesso.
L’IA agentica ha il potenziale per imitare molti comportamenti umani e svolgere attività complesse con un livello di autonomia molto elevato. Ciò non si limita alle attività basate su regole e ripetitive, poiché l’IA agentica prende decisioni e agisce in modo focalizzato sugli obiettivi. Quando si tratta di processi creativi e capaci di generare innovazione, tuttavia, anche l’IA agentica raggiungerà i propri limiti. Per questo sarebbe necessaria la cosiddetta IA forte, che finora rimane ancora una finzione.
Cosa impedisce ancora alle aziende di adottare l’IA agentica
In linea di principio, nulla impedisce a molte aziende di implementare già oggi l’IA agentica su larga scala. Ciò che ancora frena molte aziende può essere ricondotto ai problemi legati al proprio livello di maturità dell’IA. In questo contesto, soprattutto per le piccole e medie imprese, emergono spesso diversi problemi pratici che impediscono loro di adottare nuove tecnologie e approcci innovativi.
Questo spiega perché, nonostante l’attuale ampia diffusione degli assistenti di IA, l’implementazione dell’IA agentica in molti altri ambiti presenti ancora margini di miglioramento. In questo senso, l’IA agentica richiede un certo lavoro preliminare prima di poter essere utilizzata in modo efficace. Ciò comprende la definizione degli obiettivi, la disponibilità del contesto necessario, processi ben definiti e una quantità sufficiente di dati di apprendimento. Su questa base, un Large Language Model può infine essere utilizzato efficacemente.
Conclusione: l’IA agentica raggiunge autonomamente gli obiettivi
L’IA agentica si distingue per la capacità di perseguire autonomamente obiettivi definiti dagli esseri umani. Mentre l’IA generativa fornisce risposte, l’IA agentica svolge attività. La natura multistep o l’orientamento ai processi costituiscono un fattore importante: “An LLM agent runs tools in a loop to achieve a goal” è una definizione calzante di Simon Willison. L’IA agentica può raggiungere un obiettivo individuando autonomamente quali passaggi sono necessari per farlo.
Le aziende possono beneficiare dell’IA agentica in molti ambiti diversi. Ora spetta a loro creare i presupposti necessari. Vale infatti il seguente principio: chi non utilizza con successo l’IA per le automazioni di base, molto probabilmente non riuscirà a farlo nemmeno per le sequenze di attività che richiedono l’IA agentica. In altre parole: un livello sufficiente di maturità interna dell’IA costituisce un aspetto estremamente importante.
Ne vale la pena, perché i vantaggi derivanti da un utilizzo efficace dell’IA agentica possono essere enormi. È inoltre presumibile che questa tecnologia diventerà uno standard in un futuro non troppo lontano.
FAQ
Infine, ecco alcune domande frequenti selezionate sul tema dell’IA agentica.
Cosa sono i sistemi di IA agentica?
Si parla di IA agentica quando i sistemi vanno oltre la generazione di contenuti secondo il principio domanda-risposta (IA generativa). I sistemi di IA agentica pianificano, utilizzano strumenti, prendono decisioni e perseguono obiettivi nell’ambito di processi multistep.
Come funziona l’IA agentica?
I sistemi basati sull’IA agentica utilizzano dati e contesti per svolgere determinate attività e poter prendere decisioni durante il processo. Gli obiettivi stabiliti dagli esseri umani, verso i quali lavora l’IA agentica, costituiscono un fattore importante.
Qual è la differenza tra un agente di IA e l’IA agentica?
La differenza risiede nella complessità delle attività: un agente di IA viene utilizzato per singole attività precedentemente definite, mentre l’IA agentica combina diversi agenti di questo tipo per eseguire workflow completi e multistep. L’IA agentica rappresenta quindi l’istanza superiore che può utilizzare in modo mirato diversi agenti di IA.
Qual è un esempio di IA basata su agenti?
Un esempio semplice e illustrativo proviene dal supporto IT: se un determinato sistema non funziona più, l’IA generativa spiega quali passaggi devono essere eseguiti per risolvere il problema. L’IA agentica, invece, è in grado di eseguire autonomamente questi passaggi. Se, ad esempio, Outlook non funziona più, l’IA agentica avvia un processo multistep: dall’analisi del relativo ticket, passando per l’identificazione dell’utente e del dispositivo, la verifica di problemi noti e la selezione di una soluzione, fino alla chiusura e alla documentazione del ticket.