L’app Mortale dell’IA: Come gli Agenti IA Potrebbero Cambiare Tutto

Trovare l’App di Successo dell’IA

Da quando il pubblico ha fatto scalpore intorno al rilascio di ChatGPT, la tecnologia IA è apparsa nei titoli e ha catturato l’attenzione del pubblico generale, degli specialisti IT e degli investitori.

Ciò è stato particolarmente vero poiché la capacità dell’IA generativa è cresciuta esponenzialmente. Inoltre, una nuova ondata di concorrenza ha accelerato i progressi nel settore, con IA cinesi come DeepSeek che sfidano la struttura dei costi e i prezzi delle IA prodotte negli Stati Uniti.

Tuttavia, l’industria dell’IA è in una posizione piuttosto incerta, poiché le centinaia di miliardi investiti nell’infrastruttura IA non hanno ancora generato i livelli di ricavi necessari a giustificare l’investimento.

Le rivoluzioni tecnologiche precedenti si sono basate su applicazioni redditizie della tecnologia nell’economia “reale”, come il lavoro d’ufficio (Windows e Office), l’intrattenimento (videogiochi e streaming), la pubblicità (Google), le comunicazioni (smartphone) o il commercio (pagamenti online e e‑commerce).

Finora, l’IA non ha ancora rivoluzionato il modo in cui la maggior parte delle persone lavora o vive la propria vita quotidiana. Ma questo probabilmente sta per cambiare con l’emergere di IA specializzate con una gamma esplosiva di prestazioni e capacità: gli agenti IA.

Cosa Sono gli Agenti IA?

L’idea centrale degli agenti IA è creare IA in grado di operare in modo autonomo in un determinato ambiente. Questo conferisce loro ruoli pratici molto diversi rispetto alle IA generative come i LLM (Large Language Models) o i generatori di immagini, che reagiscono principalmente a prompt creati dagli esseri umani.

In questo contesto, “ambiente” può indicare sia situazioni specifiche nel mondo reale, come un’auto su strada e l’IA per la guida autonoma, sia un luogo completamente virtuale, come un software specifico o un’interfaccia digitale.

Poiché l’agente IA agisce in modo autonomo nel suo ruolo, non richiede l’intervento costante degli esseri umani tramite prompt. Pertanto, può anche agire da solo, senza necessità di conferma o supervisione.

In pratica, la maggior parte degli agenti IA avrà anche condizioni e regole integrate che li porteranno a chiedere feedback a un supervisore umano.

Secondo Google, le caratteristiche chiave degli agenti IA sono:

• Ragionamento: possono analizzare dati, identificare schemi e prendere decisioni informate basate su evidenze e contesto.
• Azione: la capacità di compiere azioni o eseguire compiti, che possono includere azioni fisiche o digitali.
• Osservazione: raccogliere informazioni sull’ambiente o sulla situazione per comprenderne il contesto e prendere decisioni informate.
• Pianificazione: sviluppare un piano per raggiungere obiettivi, identificando i passaggi necessari, le azioni potenziali e la migliore linea d’azione.
• Collaborazione: lavorare efficacemente con altri, siano essi umani o altri agenti IA.
• Auto‑miglioramento: gli agenti IA possono apprendere dall’esperienza, adeguare il proprio comportamento in base al feedback e migliorare continuamente le loro prestazioni e capacità nel tempo.

Fonte: DevRevAI

È Davvero Nuovo?

Questo insieme di funzionalità pone gli agenti IA un passo sopra le iterazioni precedenti degli strumenti IA, come assistenti IA e bot, dotandoli di capacità più proattive, autonomia e la possibilità di gestire compiti più complessi.

Fonte: Google

Gli agenti IA con “corpi” fisici possono interagire direttamente con il mondo reale, mentre gli agenti IA digitali saranno probabilmente specializzati in determinati ambienti di lavoro virtuali.

In entrambi i casi, è fondamentale concedere all’IA sufficiente autonomia e azioni possibili per essere utile, ma non troppo da evitare danni imprevisti dovuti a errori.

Nel complesso, è probabile che la crescita parallela nella qualità delle decisioni IA e la crescente familiarità con esse consentiranno a persone e autorità di concedere più libertà al processo decisionale dell’IA. Questo, tuttavia, apre interessanti questioni legali ed etiche riguardo alla responsabilità delle azioni dell’IA (vedi sotto una discussione su questo tema).

Il Potenziale degli Agenti IA

La capacità degli agenti IA di lavorare in modo indipendente è ciò che potrebbe renderli le app mortali dell’IA. La vita moderna è piena di compiti ripetitivi non così complessi, ma allo stesso tempo troppo complessi per essere affidati a una forma più semplice di automazione.

Questo è, ad esempio, il motivo per cui Tesla ha dovuto fare un passo indietro nell’automazione e robotizzazione della sua linea di assemblaggio nel 2018 (TSLA ). I robot potevano fare un ottimo lavoro, ma anche il più piccolo disturbo o cambiamento imprevisto nei requisiti avrebbe fermato l’intera linea di assemblaggio.

“Avevamo questa rete folle e complessa di nastri trasportatori … E non funzionava, così abbiamo eliminato tutto. Sì, l’automazione eccessiva in Tesla è stato un errore. Per essere precisi, il mio errore. Gli esseri umani sono sottovalutati.”
Elon Musk

Tuttavia, le IA moderne non sono solo un insieme molto elaborato di regole rigide che cercano di anticipare tutto in anticipo. Al contrario, sono in grado, in certa misura, di adattarsi ed evolvere a nuove condizioni se ricevono dati pertinenti sufficienti durante l’addestramento.

Quindi ciò potrebbe rendere l’IA particolarmente rilevante per compiti altamente ripetitivi, dal guidare un cliente attraverso un algoritmo di risoluzione dei problemi alla guida di camion sull’autostrada.

Contrariamente agli esseri umani, tali IA potrebbero lavorare 24/7 e non richiedere stipendio, assicurazione sanitaria, ecc.

Esistono molti modi per classificare il livello raggiunto nelle capacità dell’IA. In generale, tendono a confrontare la capacità dell’IA con quella della popolazione umana generale, con i più recenti agenti IA che potrebbero presto raggiungere le competenze del 50‑90 % della popolazione in compiti specifici e di nicchia, solitamente considerati un punto intermedio nel progresso dell’IA e solo l’inizio per l’AGI.

Fonte: Cobus Greyling

Come Funzionano gli Agenti IA?

Gli agenti IA sono composti da alcuni “componenti” chiave che interagiscono tra loro:

• Sensori: per gli agenti IA fisici, può includere telecamere, microfoni, LIDAR, antenne radio, ecc. Per gli agenti IA digitali, può essere una funzione di ricerca, uno strumento per leggere file, estrarre dati da un software o database specifico, ecc.
• Attuatori: è il modo in cui l’IA può svolgere il proprio lavoro. Quando fisico, può essere ruote o bracci robotici. Quando digitale, può essere la capacità di creare o modificare file, scrivere rapporti, eseguire analisi dei dati, ecc.
• Cervelli: costituiti dagli strumenti IA sempre più complessi basati su reti neurali, sono i centri decisionali degli agenti IA.
• Database: è il centro di conoscenza con fatti, dati di addestramento e correzioni umane che consentono al “cervello” di prendere la decisione corretta.

Fonte: Thomas Latterner

La combinazione di questi componenti consente agli agenti IA di avere memoria e una personalità costruita sulle fondamenta di un LLM specializzato.

La memoria è una parte molto importante dell’IA qui e un miglioramento radicale rispetto ai bot precedenti. Questo perché la mancanza di memoria è la fonte della maggior parte dei reclami sui chatbot e sistemi simili: è per questo che la maggior parte dei bot si blocca in cicli di ragionamento, non riesce a ricordare informazioni precedentemente fornite, ecc.

Tipi di Agenti IA

Oltre alla divisione fisico vs digitale, ci sono altri modi per categorizzare gli agenti IA:

• Un modo è considerare se gli agenti interagiscono con gli esseri umani, o lavorano in background.
• Un altro modo è considerare l’uso di un singolo agente per un determinato compito o più agenti che comunicano tra loro per svolgere un lavoro più elaborato, con ogni agente che possiede il proprio modello e condivisione o meno dei dati con gli altri.
  • Quando si usano più agenti, può essere stabilita una gerarchia, con uno o più agenti incaricati di coordinare e “dare ordini” agli agenti di livello inferiore.
• Un’altra possibilità di categorizzazione degli agenti IA è considerare gli obiettivi finali e la complessità.
  • Gli agenti IA basati su obiettivi si concentreranno su un risultato finale e adatteranno il loro comportamento o le loro azioni finché l’obiettivo non sarà raggiunto. Per esempio, un’IA per magazzini darà istruzioni per spostare un pacco finché non raggiunge la destinazione.
  • Agenti basati sull’utilità si concentrano anch’essi sull’obiettivo, ma anche sul modo migliore per raggiungerlo. Così, ad esempio, un’auto a guida autonoma andrà dal punto A al punto B, tenendo conto di sicurezza, efficienza del carburante, tempo di viaggio, tipo di strade, ecc.

Fonte: Ampcome

Perché Usare Agenti IA Invece di IA Generaliste?

Ci sono molte ragioni per cui l’industria dell’IA si sta orientando verso gli agenti IA rispetto ai modelli universali.

La prima è una questione di complessità tecnica e fattibilità. Un’intelligenza generale simile a quella umana (AGI) è ancora fuori portata, per quanto ne sappiamo.

Tuttavia, sembra molto più realistico creare, ad esempio, un agente IA dedicato in grado di guidare un’auto come un umano, senza le altre capacità di ragionamento umano in altri ambiti.

Un altro aspetto è quello dell’efficienza. Un modello usato per guidare un’auto non ha bisogno di essere estremamente bravo a parlare, camminare, effettuare ricerche web, calcolare, ecc. Pertanto, molti agenti IA individuali per ogni compito hanno molto più senso rispetto al tentativo di distribuire un sistema IA/robotico tuttofare, come spesso mostrato nella fantascienza.

Infine, i costi sono una questione seria per tutti i progetti IA. Questo vale per i costi di addestramento e per le migliaia o addirittura milioni di GPU necessari. Ma vale anche per i costi di gestione dell’IA nell’hardware di calcolo e per l’energia consumata. Quindi è preferibile optare per agenti IA più specializzati e semplici, che inoltre svolgono meglio il loro lavoro.

Da Agenti IA Specializzati a Generalisti?

Per compiti ristretti e ripetitivi, gli agenti IA molto specifici sono probabilmente i migliori. Tuttavia, per cogliere appieno i benefici della rivoluzione IA, saranno necessari sistemi leggermente più competenti. Ad esempio, un’IA non solo può generare automaticamente un elenco di attrezzature che necessitano di manutenzione, ma anche programmare i tecnici per eseguire tale manutenzione e gestire le relative schede orarie, salari, ecc.

In alcune applicazioni, questo potrebbe essere un passaggio necessario per aiutare davvero i lavoratori umani, poiché i compiti e l’analisi non possono essere completamente separati.

Ad esempio, un’IA che esegue una diagnosi dovrà essere in grado di analizzare immagini mediche, comprendere un testo o una voce che descrive i sintomi, integrare i risultati dei test medici e la storia del paziente, trovare la letteratura scientifica pertinente e il protocollo medico, ecc.

Fonte: Nature

Tali IA generaliste, ma specifiche per l’applicazione, saranno probabilmente costruite tramite costrutti multi‑agente, con ogni sotto‑elemento eccellente in un compito, mentre un’IA supervisore integrerà i risultati dei singoli agenti in un insieme coerente.

I casi d’uso specifici per l’applicazione non sono l’unica possibilità. Ad esempio, IA multi‑agente che utilizzano agenti provenienti da campi molto diversi potrebbero essere utili per fare nuove scoperte scientifiche, unendo diversi set di dati.

Applicazioni degli Agenti IA

Sebbene sia probabile che molte applicazioni non siano ancora comprese, così come nessuno poteva immaginare l’Internet moderno nel 1995, alcune attività sono già pronte per le applicazioni degli agenti IA:

• Servizio clienti: dalle chat online alla presa di ordini nei ristoranti, il processo relativamente semplice della maggior parte delle richieste dei clienti rende più facile l’automazione. Finora i chatbot sono stati insufficienti, ma agenti IA più intelligenti probabilmente sostituiranno molti di questi lavori, con pochi umani dietro le quinte per gestire le richieste più complesse.
• Ricerca scientifica: includerà l’analisi di dataset molto complessi e di grandi dimensioni e la consultazione di migliaia di pubblicazioni scientifiche, anche in lingue non inglesi. Coprirà anche IA specializzate in compiti molto tecnici, come la previsione del ripiegamento delle proteine, la composizione atomica dei materiali, ecc.
• Siti web e Marketing: gran parte del marketing online e delle pubblicità odierne è già parzialmente gestita con template e ottimizzazione automatica. Man mano che esperienze sempre più personalizzate sono apprezzate dai clienti, gli agenti IA flessibili potranno presto performare al pari di molti umani in questo settore.
• Traduzione e Legge: molti compiti umani si basano su una conoscenza unica di un argomento molto specifico, con molto da sapere, più che l’argomento sia particolarmente difficile da analizzare. La capacità dell’IA di setacciare enormi quantità di dati può aiutare.
  • Tuttavia, i rischi di “allucinazioni” sono molto alti, soprattutto poiché il cliente difficilmente potrà individuare un errore, quindi solo un agente ultra‑affidabile potrà svolgere questi compiti.
  • La traduzione in tempo reale e la voce‑a‑voce, soprattutto per situazioni non critiche come il turismo, probabilmente diventeranno un’aspettativa standard per i nostri smartphone.
• Arti: probabilmente una delle funzioni più controverse dell’IA è l’idea di mettere fuori dal lavoro migliaia di musicisti, pittori, grafici, ecc., cosa che non è ben vista da molte persone. Tuttavia, potrebbe anche consentire a team molto più piccoli, o addirittura a singoli individui, di competere con aziende molto più grandi nella realizzazione di film, videogiochi, libri, ecc.
• Sanità: già ora, Elon Musk consiglia ai suoi follower di utilizzare l’IA di X, Grok, per un’opinione medica secondaria. A lungo termine, è probabile che IA mediche dedicate assisteranno i medici nell’analisi dei dati medici e nella proposta di trattamenti.
  • Man mano che la chirurgia robotica diventa più comune, potremmo immaginare un futuro in cui i chirurghi IA potranno eseguire alcuni interventi chirurgici senza assistenza umana.
• Sicurezza: questo si estende dalla sicurezza locale alla polizia e persino all’esercito. Le IA possono essere eccellenti nel ruolo di rilevamento delle minacce e persino di identificazione dei bersagli. Tuttavia, al momento è quasi un tabù concedere loro troppa autonomia in questo settore, soprattutto per decisioni letali.
• Logistica e trasporti: già in uso crescente nei magazzini, robot e droni sono sempre più propensi a sostituire i lavori di consegna e logistica dei pacchi e della catena di approvvigionamento complessiva man mano che diventano più intelligenti e capaci di gestire ostacoli del mondo reale.
  • E, naturalmente, le auto e i camion a guida autonoma potrebbero rappresentare una rivoluzione ancora più grande, cambiando completamente il modo in cui gestiamo la mobilità e potenzialmente rendendo la proprietà personale di un’auto un’eccezione.
• Finanza: gli “Algoritmi” sono già una parte importante dei mercati finanziari odierni, quindi dovremmo aspettarci che IA più intelligenti si coinvolgano ancora di più. Agenti IA personalizzati potrebbero diventare diffusi nella valutazione di casi assicurativi, richieste di prestito, ecc.
• Produzione: le tendenze della stampa 3D, delle macchine CNC e di altri nuovi strumenti per la produzione flessibile hanno reso le fabbriche moderne molto più polivalenti rispetto alla vecchia catena di montaggio. Agenti IA incarnati in robot industriali e umanoidi potrebbero spingere ulteriormente questa tendenza.

Legalità, Regolamentazione ed Etica

Responsabilità

In ogni discussione riguardo le IA, la questione della gestione responsabile della tecnologia è molto dibattuta.

Da un lato, troppa regolamentazione ostacolerebbe il progresso e probabilmente consegnerebbe le IA più avanzate a giurisdizioni più flessibili. Nel contesto della corsa tecnologica IA tra USA e Cina, è chiaro che questo non è un risultato desiderabile per nessuna delle parti.

Dall’altro lato, nessuno vuole IA fuori controllo senza alcuna responsabilità.

Quindi, sarà necessario determinare un quadro legale chiaro. Per esempio, se un’auto a guida autonoma si schianta, è il fornitore dell’agente IA a essere responsabile? E più autonomia viene concessa agli agenti IA, più le loro decisioni possono influenzare persone reali e risultare costose.

Ciò copre anche la questione dell’uso improprio dell’IA, come ad esempio il furto di identità, le frodi, ecc.

In molti casi, non è nemmeno chiaro quale agenzia o autorità dovrebbe regolare l’IA. Dovrebbe essere un organismo specializzato dedicato? Oppure l’IA nel settore finanziario dovrebbe essere regolata dalla SEC, i droni aerei dalla FAA, ecc?

Queste sono questioni più legislative e regolamentari, ma poiché spesso ritardano di anni rispetto al progresso tecnologico, è probabile che sia urgente rispondere presto ad alcune delle domande più pressanti riguardo al quadro normativo degli agenti IA.

Lavori e Disuguaglianza

Un effetto spesso temuto dello sviluppo dell’IA è la crescita della disoccupazione di massa, poiché l’IA sostituisce sempre più lavori più rapidamente di quanto le persone possano riqualificarsi o vengano creati nuovi posti.

In teoria, questo dovrebbe essere un passo verso una civiltà utopica e post‑scarsità. In pratica, potrebbe spingere milioni di persone nella povertà prima di arrivare a quel punto. E, a differenza delle precedenti ondate di automazione, l’IA potrebbe sostituire lavoratori altamente qualificati.

Fonte: Intellipoint

Il pericolo di monopoli o dell’approfondimento della disuguaglianza di ricchezza è anch’esso serio, poiché storicamente si è dimostrato pericoloso e destabilizzante per la società nel suo complesso.

Etica

Cosa può e cosa non può essere gestito dall’IA. Questa è una domanda sempre più pressante per qualsiasi compito che vada oltre lo spostamento di pallet in un magazzino o la risposta automatica alle email.

Il problema è ancora più pressante quando c’è la tentazione di utilizzare l’IA per sistemi di targeting nei droni militari. Incluso in Ucraina, con una “<a href=”https://www.lawfaremedia.org/article/the-rush-for-ai-enabled-drones-on-ukrainian-battlefields”>Corsa ai Droni Abilitati dall’IA sui Campi di Battaglia Ucraini“.

Reuters ha riferito che la corsa ai droni abilitati dall’IA sta “portando la guerra in territori inesplorati mentre i combattenti gareggiano per ottenere un vantaggio tecnologico in battaglia.” In Ucraina, lo sviluppo di droni IA si concentra su tre aree chiave: identificazione dei bersagli, mappatura del terreno per la navigazione e la creazione di “swarms” interconnessi di droni.

Una società, Swarmer, sta costruendo software per collegare i droni, consentendo decisioni eseguite istantaneamente attraverso lo sciame con un intervento umano minimo.

Vogliamo davvero dare alle IA questa capacità? Ma vogliamo davvero che solo “il nemico” la possieda?

Queste questioni probabilmente necessitano di essere discusse e decise a livello internazionale. Sono anche un tema da cui l’industria dell’IA non dovrebbe sottrarsi.

Agenti IA Già in Servizio

Agenti OpenAI

Essendo un leader di lunga data nell’IA, non sorprende vedere OpenAI con diversi agenti solidi basati su GPT. L’azienda fornisce agli sviluppatori strumenti dedicati per sviluppare agenti IA, incluso il SDK Open AI multi‑agente (Standard Development Kit).

Il modello OpenAI sembra concentrarsi principalmente sulla creazione di versioni migliori di GPT e altri LLM, per poi usarli come base per lo sviluppo di agenti separati, contando sulla sua posizione di leader per generare la domanda di agenti basati su GPT.

Google

Google (GOOGL ) è presente nell’IA da molto tempo grazie al suo modello DeepMind. Ma è con Gemini 2.0 che ha abbracciato l'”era agentica”.

Google è anche consapevole della potenziale minaccia delle IA LLM alla ricerca classica, ancora oggi fonte del 90 % dei ricavi dell’azienda.

Quindi ha usato Gemini 2.0 per creare AI Overviews, un risultato di ricerca aggiuntivo per affrontare argomenti più complessi e domande a più passaggi, inclusi matematica e programmazione.

Ha anche creato Jules, un agente IA assistente per la programmazione, e Genie 2, un modello IA per creare mondi 3D giocabili.

Google mira anche a rimanere all’avanguardia attraverso la ricerca hardware, in particolare i suoi Trillium TPU (Tensor Processing Units).

Manus

Butterfly Effect, una startup cinese, ha rilasciato Manus a marzo 2025, affermando che sia il primo agente IA generale capace di agire autonomamente.

Mentre alcuni lo hanno visto come un “secondo momento DeepSeek” per gli agenti IA, in cui la Cina prende il comando, la situazione è meno chiara rispetto all’approccio di DeepSeek, notevolmente più efficiente in termini di calcolo (e finanziario).

Manus sembra un po’ più lento, più incline a crashare, ma anche fornire risposte più dettagliate rispetto a ChatGPT. Tuttavia, sembra che gli agenti IA generali possano essere possibili prima del previsto, anche se potrebbero non essere ideali per tutte le situazioni.

Alibaba

Un leader dell’e‑commerce sotto pressione da piattaforme concorrenti come Temu, o anche TikTok, Alibaba sta riconquistando la sua posizione di leader tecnologico con i progressi nell’IA.

In particolare, ha rilasciato in open source il modello QwQ-32B all’inizio di marzo 2025, affermando che con un quinto dei parametri di DeepSeek‑R1 è progettato per l’efficienza.

Inoltre, a marzo 2025, Alibaba ha rilasciato una nuova versione di Quark, un assistente/agente IA alimentato dall’IA Qwen dell’azienda, combinando pensiero profondo e IA generativa. Prima di questa revisione, Quark aveva già 200 milioni di utenti quando era un motore di ricerca.

Azienda di Agenti IA

Alibaba

Più conosciuta in Occidente per la sua piattaforma di e‑commerce e come fornitore di materiali, parti e beni di consumo a basso costo, Alibaba è anche una massiccia azienda tecnologica in Cina, leader nell’IA e nel cloud computing.

In particolare, Alibaba controlla il 36 % del mercato cloud in Cina, ben al di sopra di tutti i concorrenti.

Fonte: Jeff Townson

Forse più importante, sta già offrendo sei nuovi modelli DeepSeek AI, l’IA open source che ha sconvolto il mondo superando improvvisamente la maggior parte dei modelli IA americani a una frazione minima dei costi sia nello sviluppo che per utilizzo.

Alibaba ha anche il proprio modello IA, Qwen, e afferma che Qwen 2.5 è ancora migliore di Deep Seek V3.

“Qwen 2.5‑Max supera … quasi in tutti i casi GPT‑4o, DeepSeek‑V3 e Llama‑3.1‑405B,”

Unità Cloud di Alibaba

Nel complesso, oltre alla sua crescita nel cloud e nell’IA, Alibaba rimane un gigante dell’e‑commerce in Cina, con Taobao e Tmall solo leggermente al di sotto della loro quota del 29 % delle vendite online globali nel 2019.

Fonte: Forbes

I recenti progressi dell’IA hanno cambiato la percezione di Alibaba. Da una posizione di e‑commerce legacy sotto pressione e vendite cloud dominanti (ma anche sotto pressione da concorrenti), è tornata a guidare l’innovazione tecnologica cinese.

Quark è ora l’arma aggiuntiva che Alibaba sta distribuendo per conquistare il mercato cinese degli assistenti IA, avendo prima costruito il terreno lanciandolo come motore di ricerca IA e raccogliendo 200 milioni di utenti.

Quindi, nonostante il prezzo relativamente basso delle sue azioni, scatenato da anni di repressione tecnologica in Cina e preoccupazioni sugli investimenti nel paese, Alibaba potrebbe rappresentare un’opportunità per gli investitori disposti a scommettere che la Cina prenderà il comando nella corsa all’IA.

(Puoi anche leggere il nostro rapporto dedicato su Alibaba per maggiori dettagli).

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