L’AI generativa si sta già evolvendo verso una nuova generazione di tecnologie basate sul machine learning: l’Agentic AI, l'intelligenza artificiale agentica. L'AI agentica va oltre la semplice risposta a input predefiniti, agendo in maniera autonoma per raggiungere obiettivi complessi.
In altre parole, mentre le forme tradizionali di AI, come i modelli generativi, sono progettate per rispondere a richieste specifiche - per esempio generare testo o immagini - l'AI agentica si identifica per la sua capacità di pianificare, ragionare e adattarsi dinamicamente alle variazioni dell'ambiente senza bisogno di un continuo intervento umano. L'AI agentica si caratterizza per la presenza di agenti AI, ossia sistemi software autonomi alimentati dall'intelligenza artificiale, progettati per eseguire compiti specifici o complessi in modo proattivo, spesso senza necessità di supervisione umana.
Gli agenti sono in grado di prendere decisioni, apprendere dai dati e adattarsi a nuove situazioni, rendendosi particolarmente utili in una vasta gamma di applicazioni. Per questo stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono i processi operativi, interagiscono con i clienti e prendono decisioni strategiche. Un esempio pratico è un help desk AI in grado di gestire autonomamente ticket di supporto IT, reimpostare password e installare aggiornamenti software. Secondo Gartner, entro il 2028 l’Agentic AI prenderà almeno il 15% delle decisioni quotidiane sul posto di lavoro, rispetto allo 0% attuale. l’Agentic AI è destinata a rivoluzionare il modo in cui le aziende operano. Già oggi, strumenti come Microsoft Copilot si stanno evolvendo verso capacità agentiche.
Le principali cinque sfide dell’Agentic AI
Gli agenti AI rappresentano, dunque, una delle innovazioni più significative nel settore dell’intelligenza artificiale, tuttavia, l’adozione di questa tecnologia comporta alcune sfide significative. Adi Polak, Director of Advocacy and Developer Experience Engineering, Confluent, specializzata in data streaming fornisce una piattaforma cloud-native per la gestione e l’elaborazione di flussi di dati in tempo reale, ne ha identificate cinque:
- 1. Logica dei modelli e pensiero critico
- Nell’Agentic AI, gli agent orchestrano le azioni e un modello di “pensatore critico” fornisce feedback per ottimizzare le prestazioni. Per garantire risultati affidabili, questo modello deve essere addestrato con dati realistici e iterazioni costanti.
- 2. Affidabilità e prevedibilità
- Gli agenti AI non seguono istruzioni rigide, ma determinano autonomamente il percorso migliore per raggiungere un risultato. Questo può generare variazioni negli output. Come per gli LLM, il miglioramento della coerenza richiede un continuo perfezionamento basato sul feedback umano e sulla regolazione dei parametri del modello.
- 3. Data privacy e sicurezza
- L’Agentic AI, avendo accesso a molteplici sistemi, aumenta il rischio di esposizione di dati sensibili. Per mitigare questo rischio, le aziende devono adottare strategie di containerizzazione dei dati, anonimizzazione delle informazioni e rigorose policy di sicurezza.
- 4. Qualità e pertinenza dei dati
- Per garantire risposte accurate, l’Agentic AI deve accedere a dati aggiornati e pertinenti. L’uso di piattaforme di data streaming come Apache Kafka e Apache Flink aiuta a integrare dati da fonti disparate, migliorando la qualità delle informazioni disponibili per gli agent AI e riducendo il rischio di allucinazioni nei risultati.
- 5. ROI e nuove competenze
- L’implementazione dell’Agentic AI richiede investimenti significativi in hardware, infrastruttura dati e formazione del personale.