Gli agenti AI sono destinati a rivoluzionare il futuro del lavoro. Nel mondo tech si parla sempre di più di AI agents e di quanto siano versatili ed innovativi nella gestione di molteplici attività e nella semplificazione dei flussi di lavoro individuali. Questi strumenti vanno oltre i chatbot e le applicazioni di intelligenza artificiale generativa: si adattano al contesto, possono prendere decisioni, interfacciarsi con sistemi esterni, comunicare e intervenire direttamente senza intermediazione. Uno degli usi più distintivi degli agenti AI è nell’assistenza clienti, ma anche al di fuori del settore tecnologico questi collaboratori innovativi stanno trovando ampio spazio.
Agenti AI: cosa sono e di quanti tipi esistono
Per AI agents si intende software di intelligenza artificiale che utilizzano LLM (Large Language Model) o altri modelli avanzati per prendere decisioni autonome, compiere azioni complesse ed interagire con le persone. Questi agenti si occupano di procedure sofisticate che richiedono capacità decisionali, pianificazione strategica e flessibilità. Automatizzando sia le attività di routine che quelle inedite e dai molteplici risvolti, affidarsi agli agenti autonomi permette ai professionisti umani di concentrarsi su impegni creativi, strategici e avanzati, con un aumento della produttività e dell’efficienza in tutti i settori. Nelle aziende gli agenti AI possono essere utilizzati per migliorare i processi di produzione, per eseguire procedure elaborate e difficili e per raggiungere più rapidamente obiettivi e risultati specifici.
Sebbene gli agenti AI e gli LLM condividano diversi aspetti, differiscono su punti importanti come l’autonomia, la reazione al contesto, l’iterazione in tempo reale, l’esecuzione di un’ampia gamma di compiti e la scalabilità. Gli AI agents sono assistenti intelligenti a tutti gli effetti. In genere si citano sei esempi tipici di questi strumenti: tre basici e tre evoluti. I simple reflex sono quelli elementari (detti anche riflessivi) che si basano su riflessi semplici, regole e input predefiniti per attivare azioni specifiche. I model-based reflex sono agenti basati su modelli che rispondono a stimoli diversi in un contesto mutevole. I goal-based sono progettati per agire su obiettivi specifici e raggiungere il risultato stabilito nel modo più efficace.
Gli utility-based si basano sull’utilità partendo da un set fisso di criteri. I learning agents, ossia gli agenti di apprendimento, si aggiornano e migliorano di continuo le loro prestazioni attraverso l’esperienza. I multi-agent systems apprendono dai feedback ricevuti per perfezionare le loro decisioni ed azioni, imitando i flussi di lavoro di un team nelle fasi di pianificazione, esecuzione e revisione. Per fare un esempio: una redazione di più agenti autonomi, ognuno specializzato in un’area specifica, possono lavorare insieme senza soluzione di continuità per raggiungere gli obiettivi di un progetto e generare un processo duraturo ed efficace. La diretta conseguenza di questo approccio è un sistema multi-agente (in inglese hierarchical agents: agenti gerarchici) in cui le decisioni vengono prese a più livelli. Naturalmente con l’avanzare dello sviluppo tecnologico, gli AI agents diventeranno più specializzati e diversificati nei loro compiti.
Un agente AI efficace è costituito da quattro moduli principali: l’agent core, il cervello che gestisce decisioni e azioni chiave; la memoria, a breve termine e a lungo termine; il planning, il modulo che elabora la strategia per pianificare ed affrontare problemi complessi; i tools, gli strumenti pratici per portare a termine in modo efficiente attività specifiche. Questi elementi dialogano con i collaboratori umani o altri agenti di intelligenza artificiale e con input esterni provenienti dall’ambiente fisico per compiere le loro attività. Attualmente esistono diverse proposte nel settore, prima fra tutte Auto-GPT (l’agente in linguaggio Python sviluppato da Significant Gravitas) e AutogenAI progettato da Microsoft.
In quali settori si impiegano agenti autonomi AI
I segmenti specifici in cui vengono impegnati gli agenti AI sono numerosi: industria, manifatturiero, energetico, automotive, istruzione, assistenza sanitaria e scienze biologiche, telecomunicazioni, retail, servizi finanziari, pubblica amministrazione. In tutti questi settori gli AI agents vengono sfruttati per aumentare la produttività del lavoro, incrementare la scalabilità, promuovere l’innovazione a basso costo, fornire assistenza ai clienti, vendere prodotti e fare marketing implementando l’analisi dei dati. Nella finanza, ad esempio, un agente AI può rilevare le frodi, valutare i rischi, analizzare le tendenze del mercato e fornire spunti per le decisioni di investimento.
Gli esempi dei compiti assegnati agli agenti AI sono innumerevoli, dalla guida autonoma nell’automotive alla gestione delle smart home nell’abitare. Ma non solo. Nel medicale possono gestire le cartelle cliniche dei pazienti, programmare appuntamenti e monitorare le prestazioni sanitarie. Per le aziende della sicurezza riescono a rilevare i movimenti, monitorare un’attività sospetta e segnalare potenziali minacce. Per le applicazioni di posta elettronica, l’algoritmo può controllare in maniera intelligente il filtraggio delle e-mail identificando lo spam, distinguendo tra messaggi pertinenti e irrilevanti e dando priorità a mittenti importanti in base alle interazioni dell’utente.
È soprattutto nell’assistenza clienti che hanno trovato compimento effettivo i primi esperimenti concreti con agenti autonomi. Secondo un sondaggio della società di marketing Redpoint Global, il 73% dei consumatori intervistati crede che l’IA avrà un impatto positivo sulla loro customer experience, soprattutto in contesti digitali. In tal senso, l’IA agentiva può fornire risposte personalizzate e consapevoli del contesto, con maggiore soddisfazione e coinvolgimento dell’utente. Un’analisi dell’azienda tech indiana XenonStack rivela invece che il 51% dei consumatori consultati in un sondaggio d’opinione preferisce i bot agli operatori umani per un servizio immediato e un supporto rapido e che il 68% ritiene che le capacità delle app di IA dovrebbero essere paragonabili all’esperienza di professionisti esperti qualificati, sottolineando la necessità di agenti AI sempre più performanti.
