Gli AI Agent

L’intelligenza artificiale (AI) è sempre più presente nella nostra quotidianità e nel contesto professionale. L’ampia gamma di strumenti offerti dall’AI comprende: 

• Piattaforme AI, disponibili sia online che on-premise, dotate di funzionalità avanzate e di un patrimonio di conoscenze preacquisite che ne costituiscono la base operativa. 

• Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), capaci di interpretare testi, elaborare richieste e fornire risposte in diverse lingue. Questi sono spesso affiancati da modelli semantici (LSM), che operano indipendentemente dal linguaggio, basandosi su concetti. 

• Interfacce di input/output: vocali, testuali, grafiche, gestuali e fisiche (robotiche in generale o antropomorfiche, con gli androidi come caso particolare). 

• AI generative, in grado di produrre immagini, testi, voci, musica e modelli 3D a partire da descrizioni, generalmente testuali. 

• Agenti di intelligenza artificiale, noti come “AI agent” o semplicemente “agent”, rappresentano uno degli sviluppi più promettenti delle tecnologie AI attuali. 

Ma cosa sono esattamente gli agent? Perché se ne parla tanto? E quali vantaggi offrono? 

Agent 

Un agent è un software autonomo basato su una piattaforma AI, interfacciato con “sensori” fisici (per interagire con oggetti reali) o logici (per leggere e interpretare dati e testi). È in grado di prendere decisioni contestuali, eseguire compiti autonomamente, apprendere (sia documentalmente che per imitazione) i procedimenti per raggiungere un obiettivo e migliorare nel tempo i risultati attraverso la valutazione del proprio apprendimento. 

Diversamente dai software tradizionali che seguono procedure algoritmiche fisse, gli agent sono progettati per adattarsi, trovare soluzioni mediante meccanismi inferenziali (abduttivi, induttivi e deduttivi) e agire di conseguenza. 

Esempi di agent includono: 

• Assistenti virtuali intelligenti (per rispondere a e-mail, telefonate o pianificare appuntamenti); 

• Agenti conversazionali avanzati nei chatbot; 

• Software autonomi per l’analisi dei dati; 

• Impiegati virtuali per l’automazione dei processi aziendali; 

• Sistemi di progettazione e prototipazione basati su specifiche personalizzate; 

• Sistemi per la raccolta e la sintesi delle recensioni nei siti di e-commerce. 

Perché gli AI agent sono importanti oggi? 

Aziende, pubbliche amministrazioni e professionisti si trovano spesso a gestire attività ripetitive su grandi volumi di dati, soprattutto in presenza di normative complesse e in continuo aggiornamento. 

Gli AI agent offrono una risposta efficace a queste sfide, poiché: 

• Automatizzano compiti a basso valore aggiunto; 

• Interpretano le normative direttamente dalle fonti, grazie alle funzionalità di trasformazione linguistica, senza necessità di traduzioni algoritmiche; 

• Riducendo gli errori umani; 

• Migliorano l’efficienza operativa; 

• Liberano tempo per attività più strategiche. 

In sostanza, non si tratta solo di “macchine intelligenti”, ma di collaboratori digitali capaci di lavorare al nostro fianco. 

Gli agent nei processi aziendali 

Gli AI agent rappresentano uno strumento solido e immediatamente utilizzabile per: 

• Migliorare il servizio clienti, con chatbot disponibili 24/7 che offrono risposte personalizzate; 

• Automatizzare la gestione documentale, leggendo, classificando ed estraendo dati strutturati da documenti non strutturati come e-mail, fatture o contratti; 

• Ottimizzare la supply chain, anticipando problemi che potrebbero bloccare o rallentare il flusso delle merci e suggerendo soluzioni in tempi ridotti; 

• Supportare il marketing, analizzando dati in tempo reale e generando insight utili per le strategie. 

Un esempio pratico: un’azienda può utilizzare un agente AI per monitorare in tempo reale le performance di vendita, suggerire i prodotti più redditizi da promuovere e automatizzare il riassortimento del magazzino. 

Gli agent nella ricerca scientifica 

Anche nel mondo accademico e scientifico, gli agent stanno diventando strumenti fondamentali. I ricercatori possono utilizzarli per: 

• Analizzare rapidamente grandi quantità di dati sperimentali; 

• Generare numerose ipotesi e verificarle sperimentalmente, anche attraverso simulazioni virtuali esaustive; 

• Creare modelli predittivi basati su metodi numerici; 

• Effettuare scouting, valutazioni e analisi di originalità di articoli e pubblicazioni scientifiche, facilitando le “peer review”. 

In particolare, gli agent generativi, basati su modelli linguistici avanzati (come GPT), sono capaci di riassumere, spiegare o riformulare contenuti complessi, semplificando il lavoro di chi si occupa di divulgazione o redazione di articoli accademici. 

Il futuro degli AI agent: verso l’autonomia assistita 

La direzione attuale è quella degli agenti autonomi e collaborativi, sempre più capaci di interagire con altri agent o con persone, apprendendo da ogni interazione. 

Si parla già di “AI multiagent”, in cui diversi agent specializzati collaborano per risolvere problemi complessi, e si discute sempre più frequentemente di aziende completamente virtualizzate, prive di personale umano. 

Per questo motivo, dotarsi oggi di infrastrutture hardware e software compatibili con queste tecnologie rappresenta un investimento strategico. È fondamentale disporre di sistemi potenti, GPU ottimizzate per l’AI e software il più possibile “aperti”, che costituiscono la base per integrare questi nuovi strumenti nelle proprie attività.