Agenti IA: cosa sono e quali tipi esistono

Gli agenti IA stanno trasformando il modo in cui interagiamo con la tecnologia, aprendo la strada a un mondo in cui i sistemi digitali ─ come applicazioni, piattaforme aziendali o dispositivi connessi ─ non si limitano a eseguire comandi, ma sono anche in grado di prendere decisioni autonome di base. In determinati scenari, possono anticipare le esigenze di persone e organizzazioni, suggerire azioni prima ancora che vengano richieste, ottimizzare i flussi di lavoro e persino individuare opportunità di miglioramento.

In questo articolo impareremo come funzionano gli agenti IA e quali sono le loro caratteristiche principali. Scopriremo anche i loro vantaggi e perché potrebbero diventare alleati chiave nel mondo aziendale e domestico nei prossimi anni.

Cosa sono gli agenti di IA?

Gli agenti IA sono entità software che utilizzano tecniche di intelligenza artificiale, compresa quella generativa, per svolgere compiti e raggiungere obiettivi per conto degli utenti. In base alla loro progettazione, sono in grado di percepire parte del contesto che li circonda, eseguire azioni e imparare dalle loro esperienze elaborando diversi tipi di informazioni (testo, voce, audio, video, immagini e codici), il che consente loro di interagire in modo più completo con l'ambiente circostante. I modelli più avanzati non solo sono in grado di conversare, ragionare e prendere decisioni, ma anche di imparare e migliorare nel tempo.

Questi agenti vengono implementati in molteplici applicazioni per svolgere diverse funzioni. Possono presentarsi in varie forme, che vanno dai programmi informatici alle attrezzature come macchine e droni. Un esempio di agenti IA è la tecnologia alla base delle auto a guida autonoma, veicoli in grado di muoversi con un intervento umano minimo o senza alcun intervento umano. Grazie a sensori, radar, laser e sistemi di visione artificiale, percepiscono tutto ciò che li circonda, interpretano i segnali e prendono decisioni per raggiungere la loro destinazione in modo sicuro.

Gli agenti IA utilizzano diversi metodi per interagire con l'ambiente circostante, a seconda dello scopo per cui sono stati progettati. Proprio come avviene quando interagiscono con le persone, possono farlo tramite messaggi scritti o formulando una serie di domande per comprendere bene il contesto. Pertanto, nelle applicazioni di assistenza clienti, se un utente chiede informazioni sul proprio ordine, l'agente raccoglie dati da diverse fonti per fornire una risposta accurata. Prima controlla il sistema degli ordini, poi verifica lo stato della spedizione con il corriere e, se necessario, considera fattori esterni come le condizioni meteorologiche o eventuali incidenti che potrebbero ritardare la consegna.

Secondo Ethan Mollick, professore alla Wharton School (Università della Pennsylvania), l'adozione di queste entità software sarà maggiore nel prossimo futuro: "Tra cinque anni, gli agenti IA saranno onnipresenti e li vedremo ovunque ci sia una connessione Internet. Sarà più probabile incontrare un agente di IA che una persona”.

Come funzionano gli agenti di IA?

Gli agenti IA semplificano e automatizzano processi complessi, seguendo un flusso di lavoro determinato:

• Definizione degli obiettivi. Tutto inizia quando l'agente IA riceve un'istruzione o un obiettivo. Successivamente, pianifica una serie di passaggi, suddividendo l'obiettivo in sotto-attività più gestibili per ottenere un risultato ottimale e utile in conformità con le condizioni stabilite.
• Raccolta di informazioni. Per svolgere i propri compiti, l'agente analizza dati affidabili. A seconda del tipo di applicazione, è possibile consultare informazioni sul web, connettersi a database o persino interagire con altri agenti o modelli di machine learning per arricchire le proprie conoscenze.
• Esecuzione dei compiti. L'agente esegue ogni compito. Una volta completata, contrassegnala come conclusa e passa alla successiva. Durante questo processo, verifica costantemente se l'obiettivo viene raggiunto. Se decide che sono necessari ulteriori passaggi, genera nuove attività e le esegue fino al raggiungimento del risultato atteso.

Caratteristiche degli agenti di IA

Gli agenti IA combinano una moltitudine di tecniche e tecnologie al fine di raggiungere i propri obiettivi. Tra queste, possono utilizzare l'apprendimento automatico o machine learning per identificare modelli in un insieme di dati, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere le richieste e comunicare con gli utenti, o tecniche di analisi che ottengono informazioni da grandi database e sensori dell'Internet delle cose.

Molti di essi funzionano anche con l'apprendimento per rinforzo, una tecnica di machine learning simile al processo di apprendimento per tentativi ed errori degli esseri umani. In questo modo, possono imitare l'ingegno delle persone e prendere decisioni basandosi sulle risposte che ricevono dall'ambiente circostante.

Per funzionare, gli agenti IA sono solitamente composti da diversi elementi fondamentali:

• Sensori o meccanismi di percezione che raccolgono dati dall'ambiente fisico.
• Moduli di ragionamento e decisione che analizzano le informazioni e definiscono le azioni più adeguate.
• Una base di conoscenza in cui vengono archiviati dati, regole ed esperienze precedenti.
• Attuatori o interfacce che consentono loro di compiere azioni nel mondo fisico (robot e altri dispositivi) o digitale (eseguire richieste).

Tipi di agenti di IA

Le organizzazioni possono implementare diversi tipi di agenti IA:

• Agenti reattivi semplici. Rispondono automaticamente a determinate situazioni seguendo istruzioni definite in anticipo. Non imparano dall'esperienza, semplicemente eseguono un'azione programmata. Un dispositivo domestico esemplificativo potrebbe essere un termostato che attiva il riscaldamento quando la temperatura scende al di sotto di una certa soglia o in una fascia oraria specifica.
• Agenti reattivi basati su modelli. Eseguono azioni predeterminate e valutano le possibili conseguenze prima di agire. Un esempio sono i robot aspirapolvere, che identificano gli ostacoli, li evitano e ricordano quali zone hanno pulito per non passare due volte nello stesso punto.
• Agenti basati su obiettivi. Non si limitano a reagire all'ambiente, ma analizzano diverse opzioni e valutano quale sia la migliore per raggiungere un obiettivo specifico. Il loro scopo è scegliere il percorso più efficiente per raggiungere l'obiettivo che è stato loro assegnato. I sistemi di navigazione prendono in considerazione i percorsi possibili ed esaminano fattori quali il traffico, la distanza o il tempo stimato di arrivo. Infine, raccomandano il percorso più veloce e conveniente.
• Agenti basati sull'utilità. Portano il processo decisionale a un livello più strategico, utilizzando algoritmi di ragionamento per confrontare scenari e valutare le conseguenze di ogni azione. I motori di ricerca dei voli ne sono un ottimo esempio: analizzano centinaia di combinazioni di orari e prezzi tra diverse compagnie aeree al fine di determinare l'opzione più consigliabile ed economica per il viaggiatore.
• Agenti di apprendimento. Possiedono le capacità degli agenti precedenti, con la differenza che sono in grado di apprendere in modo autonomo. Man mano che interagiscono con l'ambiente circostante, incorporano nuove esperienze nella loro base di conoscenze per ottimizzare le prestazioni e adattarsi a situazioni inedite. Un esempio rappresentativo è costituito dai sistemi di raccomandazione dell'e-commerce, che analizzano l'attività e le preferenze di ciascun utente per suggerire articoli e servizi in linea con i suoi interessi.

ChatGPT e i chatbot sono agenti IA?

Sì, però non tutti funzionano allo stesso modo. Un chatbot di base, come quelli che rispondono solo a parole chiave con frasi predefinite, lavora come un semplice agente reattivo, poiché esegue risposte automatiche senza comprendere il contesto né imparare dall'interazione.

Invece, modelli avanzati come ChatGPT possono essere considerati agenti di IA più sofisticati, perché processano il linguaggio naturale, ragionano sulle informazioni che ricevono e generano risposte nuove invece di limitarsi a seguire un copione. Se, inoltre, sono integrati a sistemi che raccolgono dati, pianificano azioni o apprendono da ogni interazione, possono comportarsi come agenti di apprendimento, evolvendo e migliorando con il proprio utilizzo. L'ultima versione di ChatGPT, ad esempio, esegue azioni per conto dell'utente, interagisce con strumenti esterni e coordina attività complesse. In altre parole, funziona come un vero “agent” capace di rispondere e agire.

Vantaggi sugli agenti di IA

In contrapposizione agli strumenti automatici tradizionali, gli agenti di IA rilevano quando gli manca informazioni sufficienti per prendere una decisione affidabile e, in questi casi, cercano dati aggiuntivi o più precisi che gli permettano di aumentare la qualità dei risultati.

Quando si utilizzano adeguatamente, gli agenti di IA offrono vantaggi significativi per le organizzazioni, come:

• Cicli operativi continui. Funzionano senza interruzioni 24 ore su 24 e le versioni in cloud danno servizio da qualsiasi luogo ai loro utenti, impiegati e clienti.
• Precisione nei compiti. Automatizzano i processi ripetitivi e consultano dati aggiornati per prendere decisioni o richiedere informazioni complementari quando necessario.
• Uniformità nei processi. Eseguono le procedure in modo standardizzato, evitando variazioni che spesso sorgono a causa della fatica o delle differenze tra le persone che svolgono lo stesso compito.
• Ottimizzazione dei costi. Contribuiscono a migliorare l'efficienza, a riconoscere le inefficienze e a prevenire guasti che potrebbero causare perdite economiche.
• Esperienza del cliente. Forniscono suggerimenti personalizzati, rispondono più rapidamente e promuovono nuove forme di interazione che aumentano il coinvolgimento, il tasso di conversione e la fedeltà al marchio. Prendono decisioni come verificare se una richiesta soddisfa i requisiti per un rimborso o avviare una procedura di restituzione.

Futuro guidato dagli agenti di IA

Gli agenti IA non sono più una promessa lontana, ma una realtà che sta trasformando il modo in cui lavoriamo, apprendiamo e interagiamo con la tecnologia. Essendo in grado di percepire l'ambiente circostante, prendere decisioni e, in alcuni casi, imparare dall'esperienza, danno avvio a una nuova era di automazione intelligente in cui le macchine, oltre a eseguire compiti, apportano anche valore strategico.

Per le organizzazioni e gli utenti, ciò significa maggiore efficienza, esperienze migliori e nuove opportunità di innovazione. Dagli assistenti virtuali e dai sistemi di raccomandazione ai robot autonomi e ai chatbot avanzati, gli agenti di IA si stanno posizionando come alleati chiave per ottimizzare i processi, ridurre gli errori e anticipare le esigenze.