L’applicazione vincente dell’AI: come gli agenti AI potrebbero cambiare tutto

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Dal momento del lancio di ChatGPT, la tecnologia AI ha fatto notizia e ha catturato l’attenzione del pubblico in generale, degli specialisti IT e degli investitori.

Ciò è stato particolarmente vero poiché la capacità dell’AI generativa è cresciuta esponenzialmente. Inoltre, una nuova ondata di concorrenza ha accelerato i progressi nel settore, con l’AI cinese come DeepSeek che sfida la struttura dei costi e il prezzo dell’AI made in USA.

Tuttavia, l’industria dell’AI è ancora un po’ sul terreno incerto, poiché i miliardi di dollari investiti nell’infrastruttura dell’AI non hanno ancora generato i livelli di entrate necessari per giustificare l’investimento.

Le precedenti rivoluzioni tecnologiche si sono basate sulla applicazione redditizia della tecnologia nell'”economia reale”, come il lavoro di ufficio (Windows & Office), l’intrattenimento (videogiochi e streaming), la pubblicità (Google), le comunicazioni (smartphone) o il commercio (pagamento online e e-commerce).

Finora, l’AI non ha ancora rivoluzionato il modo in cui la maggior parte delle persone lavora o vive la loro vita quotidiana. Ma questo è probabilmente sul punto di cambiare con l’emergere di AI specializzate con una gamma di prestazioni e capacità in esplosione: gli agenti AI.

Cosa sono gli agenti AI?

L’idea fondamentale degli agenti AI è quella di creare AI che possano operare in modo indipendente in un ambiente dato. Ciò gli conferisce ruoli pratici molto diversi da quelli degli AI generativi come LLM (Large Language Model) o generatori di immagini, che reagiscono principalmente a prompt creati dall’uomo.

In questo contesto, “ambiente” può significare sia situazioni specifiche nel mondo reale, come un’auto sulla strada e un’AI per la funzione di guida autonoma, sia un luogo completamente virtuale, come un software o un’interfaccia digitale specifica.

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

Nella pratica, la maggior parte degli agenti AI avrà anche condizioni e regole incorporate in cui chiederanno feedback da un supervisore umano.

Secondo Google, le caratteristiche chiave degli agenti AI sono:

• Ragionamento: possono analizzare i dati, identificare modelli e prendere decisioni informate in base alle prove e al contesto.
• Azione: la capacità di eseguire azioni o compiti, che può includere azioni fisiche o digitali.
• Osservazione: raccogliere informazioni sull’ambiente o sulla situazione per comprendere il contesto e prendere decisioni informate.
• Pianificazione: sviluppare un piano per raggiungere gli obiettivi, con l’identificazione dei passaggi necessari, azioni potenziali e il miglior corso d’azione.
• Collaborazione: lavorare efficacemente con gli altri, siano essi umani o altri agenti AI.
• Miglioramento: gli agenti AI possono imparare dall’esperienza, adattare il loro comportamento in base al feedback e migliorare costantemente le loro prestazioni e capacità nel tempo.

Source: DevRevAI

È davvero nuovo?

Questo insieme di caratteristiche pone gli agenti AI un passo avanti rispetto alle precedenti iterazioni degli strumenti AI, come gli assistenti AI e i bot, con capacità più proattive, autonomia e capacità di gestire compiti più complessi.

Source: Google

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

In entrambi i casi, dare all’AI sufficiente agenzia e azioni possibili per essere utili, ma non troppo per evitare danni inaspettati a causa di errori, è cruciale.

Nel complesso, è probabile che la crescita parallela della qualità delle decisioni AI e l’aumento della familiarità con esse permetteranno alle persone e alle autorità di concedere più autonomia alle decisioni AI. Ciò, tuttavia, apre interessanti questioni legali ed etiche riguardanti la responsabilità delle azioni AI (vedi sotto una discussione su questo argomento).

Il potenziale degli agenti AI

La capacità degli agenti AI di lavorare in modo indipendente è ciò che potrebbe renderli l’applicazione vincente dell’AI. La vita moderna è piena di compiti ripetitivi non troppo complessi che sono allo stesso tempo troppo complessi per essere assegnati 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 nella robotizzazione della sua linea di produzione nel 2018. I robot potevano fare un ottimo lavoro, ma anche la minima distrazione o cambiamento inaspettato nelle richieste avrebbe portato l’intera linea di produzione a fermarsi.

“Avevamo questa rete folle e complessa di nastri trasportatori… E non funzionava, quindi ci siamo sbarazzati di tutta quella cosa. Sì, l’automazione eccessiva a Tesla è stato un errore. Per essere precisi, il mio errore. Gli esseri umani sono sottovalutati.”

Elon Musk

Tuttavia, le AI moderne non sono solo un insieme elaborato di regole rigide che cercano di anticipare tutto in anticipo. Invece, sono in grado, in una certa misura, di adattarsi ed evolversi a nuove condizioni se fornite di dati rilevanti durante l’addestramento.

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

A differenza degli esseri umani, tale AI potrebbe lavorare 24 ore su 24 e non richiederebbe stipendio, assicurazione sanitaria, ecc.

Ci sono molti modi per classificare il livello che abbiamo raggiunto nelle capacità AI. Nel complesso, tendono a confrontare la capacità dell’AI con la popolazione umana in generale, con i nuovi agenti AI che raggiungono forse presto le capacità del 50-90% della popolazione in compiti specifici a dominio ristretto, generalmente considerati come un punto di mezzo nel progresso dell’AI, e solo l’inizio per l’AGI.

Source: Cobus Greyling

Come funzionano gli agenti AI?