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In Breve (TL;DR)
- Gli agenti IA sono sistemi autonomi che operano seguendo un ciclo di percezione, elaborazione e azione, adattandosi dinamicamente all’ambiente.
- Le applicazioni includono assistenti virtuali, diagnosi mediche, manutenzione predittiva e gestione di dati complessi, migliorando efficienza e user experience.
- Sfide future riguardano la privacy, l’affidabilità e la regolamentazione, essenziali per garantire un uso etico e trasparente della tecnologia.
Gli agenti IA (o agenti basati sull’intelligenza artificiale) sono dei sistemi autonomi progettati per percepire l'ambiente in cui operano, elaborare informazioni al riguardo e agire in modo mirato per raggiungere obiettivi specifici.
A oggi, è uno dei temi caldi del settore dell’intelligenza artificiale e rappresenta una categoria di strumenti che sta gradualmente ridefinendo il modo in cui l’essere umano interagisce con le macchine per ottimizzare i processi quotidiani (e quelli ridondanti) grazie alla capacità di questa tecnologia di adattarsi e rispondere alle diverse esigenze degli utenti.
Come funzionano gli agenti AI
earth phakphum/Shutterstock
Gli agenti IA operano attraverso un ciclo iterativo composto da tre fasi principali: percezione, elaborazione e azione.
La fase di percezione vede l’agente in questione raccogliere informazioni sull'ambiente che lo circonda. Per farlo può utilizzare un sistema di sensori (come videocamere, microfoni o dispositivi IoT) oppure attraverso input digitali (come dati provenienti da database, API o flussi di dati raccolti in tempo reale).
In questa prima fase, dunque, l’agente raccoglie semplicemente il maggior quantitativo possibile di dati grezzi; dalla quantità e dalla qualità dei tali dati dipenderà, naturalmente, l’esito delle fasi successive.
Nella seconda fase, quella di di elaborazione, tutte le informazioni acquisite vengono analizzate e interpretate sfruttando algoritmi avanzati, come modelli di apprendimento automatico o tecniche di deep learning.
L'obiettivo di questa fase è estrarre informazioni rilevanti dai dati grezzi che saranno poi utilizzate per prendere le decisioni.
Gli agenti AI operano attraverso tre fasi principali: percezione, elaborazione e azione che gli consentono di svolgere compiti complessi dopo aver compreso il contesto in cui operano
Infine c’è la fase dell'azione vera e propria che consiste nell'esecuzione di un compito specifico.
In questo caso le possibilità sono davvero molte e molto diverse e riguardano essenzialmente l’esecuzione di un compito, come ad esempio rispondere a una domanda posta dall’utente nel caso di un chatbot o regolare i parametri di una macchina nel caso di un agente applicato ai processi industriali.
Se richiesto, il tool può anche memorizzare tutta la procedura, aggiornando i suoi modelli interni per continuare a migliorare le prestazioni future.
Il vero punto di forza del ciclo di percezione-elaborazione-azione è che si ripete continuamente, consentendo a questa tecnologia di adattarsi dinamicamente ai cambiamenti nell'ambiente, in modo da rispondere in modo sempre più accurato alle richieste degli utenti.
Le diverse tipologie di agenti IA
BOY ANTHONY/Shutterstock
Gli agenti basati sull’intelligenza artificiale possono essere classificati in base al loro livello di complessità e alle capacità che li contraddistinguono.
Gli agenti reattivi, ad esempio, rappresentano la categoria più semplice, con sistemi che operano esclusivamente in risposta agli stimoli esterni, senza capacità di memorizzazione o apprendimento.
Rientrano in questo gruppo strumenti come i termostati intelligenti che accendono o spengono i riscaldamenti in base alla temperatura percepita.
Un gradino più sopra ci sono gli agenti basati sulla memoria che sono in grado di utilizzare dati storici per influenzare le proprie decisioni future.
Un esempio è rappresentato dalle applicazioni di navigazione, che tengono conto dei vari parametri raccolti dagli utilizzi precedenti, come le condizioni del traffico registrate in un dato orario, per suggerire all’utente percorsi alternativi.
Poi ci sono gli agenti con capacità di apprendimento che utilizzano algoritmi di machine learning per adattare il proprio comportamento in base a nuove esperienze.
È il caso dei chatbot avanzati che sono in grado di migliorare la qualità delle proprie risposte interagendo con gli utenti, continuando ad apprendere di continuo.
Infine ci sono gli agenti proattivi che non solo rispondono alle esigenze degli utenti ma le anticipano, andando a svolgere compiti anche se non richiesti basandosi su analisi predittive e comportamentali e tecniche avanzate di apprendimento automatico.
L’esempio più evidente sono gli assistenti virtuali come Alexa, Siri o Google Assistant che monitorano costantemente le abitudini degli utenti, suggerendo loro azioni o informazioni rilevanti prima ancora che venga formulata una richiesta.
Applicazioni pratiche degli AI agent
Owlie Productions/Shutterstock
Trattandosi di una tecnologia estremamente versatile è chiaro che le applicazioni degli AI agent possono spaziare tra una moltitudine di settori, ridefinendo completamente lo svolgimento degli attuali flussi di lavoro.
Nel settore degli e-commerce, ad esempio, questa tecnologia rappresenta una risorsa fondamentale per ottimizzare le operazioni di customer assistant.
Grazie a chatbot sempre più intelligenti, con capacità avanzate di elaborazione del linguaggio naturale, questi strumenti possono rispondere istantaneamente a qualsiasi richiesta degli utenti, guidandoli nel processo di acquisto di prodotti e migliorando la user experience. Inoltre, grazie all’analisi dei dati sono anche in grado di fornire suggerimenti personalizzati ai singoli consumatori.
Gli agenti IA possono essere cruciali in moltissimi settori, rendendo più efficienti i flussi di lavoro e aiutando gli utenti nello svolgimento di compiti ripetitivi
In ambito sanitario, invece, gli agenti IA sfruttano al massimo la loro capacità di analizzare enormi quantità di dati clinici, affiancando i medici specialisti nella diagnosi precoce di malattie o identificando pattern e anomalie che potrebbero sfuggire all'occhio umano.
Oltre alla diagnosi, questi tool vengono utilizzati per monitorare i pazienti a distanza, inviando segnalazioni tempestive in caso vengano rilevate anomalie sullo stato di salute.
Anche nel settore finanziario gli agenti IA possono avere un impatto significativo: sfruttando l'analisi predittiva dei dati, infatti, questi sistemi possono identificare trend di mercato e valutare (potenziali) rischi finanziari in tempo reale.
Per quanto riguarda la domotica, qui questa tecnologia può portare grandi benefici in termini di automazione ed efficienza delle abitazioni.
Usando uno smart assistant non solo l’utente può impartire loro comandi vocali ma possono essere utilizzati anche per gestire i vari dispositivi intelligenti connessi, adattandosi alle abitudini delle persone e offrendo loro un'esperienza personalizzata in tutto e per tutto.
Infine c’è il settore manifatturiero, dove gli agenti IA possono intervenire nella gestione della produzione ottimizzando il flusso di lavoro riducendo i periodi di inattività.
Molto interessante anche la loro applicazione nella manutenzione predittiva, con questi strumenti che possono anticipare guasti imminenti, avvisando i tecnici della manutenzione prima che il lavoro venga interrotto.
Benefici degli agenti AI
raker/Shutterstock
Gli agenti IA offrono agli utenti una gamma di benefici che stanno gradualmente trasformando il panorama tecnologico e sociale.
Il primo è più evidente vantaggio riguarda l'automazione di compiti ripetitivi, che consente di svincolare i lavoratori dallo svolgere operazioni ridondanti per essere impiegati per attività più strategiche e creative.
In questo senso, quindi, si migliora l'efficienza operativa di un’azienda e si riducono anche i costi, specialmente in settori dove i processi manuali richiedono tempo e risorse significative.
Oltre a questo, gli agenti IA sono anche in grado di analizzare ed elaborare enormi quantità di dati con una precisione e una velocità impossibili per gli esseri umani.
Un altro vantaggio significativo sta nel miglioramento della user experience che grazie alla personalizzazione estrema di questi strumenti consente loro di adattarsi alle preferenze e ai comportamenti del singolo utente.
Infine gli agenti IA sono anche strumenti indispensabili per affrontare problemi complessi, affiancando le persone in diverse operazioni che possono richiedere ragionamenti elaborati che una persona da sola impiegherebbe troppo a svolgere.
Sfide future per questa tecnologia
Anggalih Prasetya/Shutterstock
Nonostante le potenzialità e i benefici dell'adozione di questa tecnologia, è bene tenere a mente che gli agenti IA devono affrontare anche sfide significative per il futuro.
Una delle principali preoccupazioni riguarda la privacy e la sicurezza dei dati, argomento centrale in questo settore perché, come già detto, a questi sistemi vengono dati in pasto grandissime quantità di informazioni personali che devono essere gestite in modo etico e tenute al sicuro da potenziali violazioni.
Il futuro del settore, sicuramente, è degli agenti AI a patto che l’utilizzo di questi strumenti venga regolamentato per garantire privacy, affidabilità e decisioni libere da pregiudizi
Altro discorso cruciale è quello dell'affidabilità di questi strumenti che, al momento, non sono ancora esenti da errori nei modelli o nei processi decisionali che possono avere conseguenze gravi, specialmente se si opera in contesti delicati come la sanità o la sicurezza pubblica.
Da non sottovalutare nemmeno la complessità tecnica richiesta dallo sviluppo di un AI agent che ha bisogno di competenze specifiche, infrastrutture avanzate e, ovviamente, di investimenti significativi.
Infine, l’ultima sfida per il futuro riguarda i processi di regolamentazione per l’utilizzo di questi strumenti che devono garantire sempre la massima trasparenza nelle decisioni, che devono essere imparziali, libere da pregiudizi di sorta e in linea con i valori umani.
Per saperne di più: ChatGPT, cos'è l'intelligenza artificiale generativa
