Agentic AI e AI generativa a confronto

Inoltre, l'Agentic AI porta le funzionalità autonome a un livello superiore utilizzando un ecosistema digitale di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), machine learning (ML) ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per eseguire attività autonome per conto dell'utente o di un altro sistema. Un modello di gen AI che ha attirato molta attenzione è ChatGPT. Sebbene questo prodotto offra capacità creative simili ad agentic AI, non è la stessa cosa.

L'agentic AI si concentra sulle decisioni anziché sulla creazione di nuovi contenuti effettivi e non si basa solo su prompt umani né richiede la supervisione umana. Tra gli esempi di agentic AI in fase iniziale si annoverano soluzioni come veicoli autonomi, assistenti virtuali e copiloti con obiettivi orientati alle attività. Gli strumenti di Gen AI e agentic AI offrono enormi benefici in termini di produttività a individui e organizzazioni. È importante differenziare i due termini e il modo in cui ciascuno funziona per promuovere l'innovazione e il processo decisionale.

Per analizzare le differenze tra agentic AI e AI generativa, è necessario innanzitutto definirle entrambe.

L'AI generativa è un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare contenuti originali, come testo, immagini, video, audio o codice software, in risposta al prompt o alla richiesta di un utente. L'AI generativa si affida all'utilizzo di modelli di machine learning detti modelli di deep learning, algoritmi che simulano i processi di apprendimento e decisionali del cervello umano e di altre tecnologie, come la Robotic Process Automation (RPA).

Questi modelli funzionano identificando e codificando i modelli e le relazioni in enormi quantità di dati, utilizzandoli successivamente per comprendere le richieste o le domande in linguaggio naturale degli utenti. Questi modelli possono quindi generare testo, immagini e altri contenuti di alta qualità in tempo reale in base ai dati su cui sono stati addestrati.

L'agentic AI descrive i sistemi di AI progettati per prendere decisioni e agire in modo autonomo, con la capacità di perseguire obiettivi complessi con una supervisione limitata. Combina le caratteristiche flessibili dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con l'accuratezza della programmazione tradizionale. Questo tipo di AI agisce autonomamente per raggiungere un obiettivo utilizzando tecnologie come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il machine learning, l'apprendimento per rinforzo e la rappresentazione della conoscenza. Si tratta di un approccio proattivo basato su AI, mentre la gen AI è reattiva all'input degli utenti. L'agentic AI può adattarsi a situazioni diverse o mutevoli e ha la capacità di prendere decisioni in base al contesto. Viene utilizzata in diverse applicazioni che possono trarre beneficio da un funzionamento indipendente, come robotica, analisi complesse e assistenti virtuali.

L'agentic AI e l'AI generativa hanno obiettivi e attributi distinti che le rendono uniche e consentono di distinguerle l'una dall'altra.

• Creazione di contenuti: la generazione di AI eccelle nella generazione di contenuti. I modelli AI possono creare un contesto coerente come saggi e risposte a problemi complessi. Le applicazioni di AI, come ChatGPT di OpenAI, possono generare risposte, scrivere elenchi e dare consigli quando ricevono prompt dall'utente. L'utilizzo di soluzioni di AI generativa per produrre codice può semplificare il processo di sviluppo del software e rendere più semplice la scrittura di codice per gli sviluppatori con diversi livelli di competenza.

• Analisi dei dati: l'AI generativa è in grado di analizzare grandi quantità di dati e utilizzare tale analisi per scoprire modelli e tendenze. I modelli AI possono semplificare workflow complessi, soprattutto quando si tratta della supply chain, e promuovere una migliore esperienza del cliente.

• Adattabilità: La gen AI può adattare gli output in base all'input che riceve dall'utente. Se l'utente fornisce al modello un feedback specifico, il risultato cambia per allinearsi maggiormente a ciò che l'utente sta cercando e a sua volta perfezionare l'output.

• Personalizzazione: la tecnologia gen AI può fornire consigli ed esperienze personalizzate in base agli input dell'utente. Il settore retail, ad esempio, ha offerto ai clienti esperienze altamente personalizzate grazie alla tecnologia gen AI, che aiuta a comprendere ogni dettaglio delle preferenze dei clienti.

• Processo decisionale: grazie ai piani e agli obiettivi predefiniti, questi sistemi di AI possono valutare le situazioni e stabilire il percorso da seguire senza o con un input umano minimo.

• Risoluzione dei problemi: l'agentic AI adotta un approccio in quattro fasi per risolvere i problemi: percepire, ragionare, agire e apprendere. Questi quattro passaggi iniziano con la raccolta e l'elaborazione dei dati da parte degli agenti AI. L'LLM funge quindi da orchestratore che analizza i dati percepiti per comprendere la situazione. Successivamente, viene integrato con strumenti esterni che migliorano e apprendono costantemente tramite il feedback.

• Autonomia: il comportamento autonomo definisce l'agentic AI. La sua capacità unica di apprendere e operare autonomamente la rende una tecnologia promettente per le organizzazioni che cercano di semplificare i workflow e far sì che le macchine eseguano attività complesse con un intervento umano minimo.

• Interattività: grazie alla sua caratteristica proattiva, l'agentic AI può interagire con l'ambiente esterno e raccogliere dati per adattarsi in tempo reale. Un esempio sono i veicoli a guida autonoma, che devono analizzare costantemente l'ambiente circostante e prendere decisioni di guida sicure e accurate.

• Pianificazione: i modelli di agentic AI sono in grado di gestire scenari complessi ed eseguire strategie in più fasi per raggiungere obiettivi specifici.

È importante distinguere tra agentic AI e agenti AI. Essenzialmente, l'agentic AI è il framework, mentre gli agenti AI sono gli elementi costitutivi del framework.

L'agentic AI è il concetto più ampio di risoluzione dei problemi con una supervisione limitata, mentre un agente AI è un componente all'interno di quel sistema progettato per gestire attività e processi con un certo grado di autonomia. Questo modello sta cambiando il modo in cui gli esseri umani interagiscono con l'AI. Il sistema agentic AI è in grado di comprendere l'obiettivo o la visione dell'utente e utilizza le informazioni fornite per risolvere un problema.

Per fare un esempio, pensiamo a una casa intelligente in cui l'agentic AI gestisce e amministra il sistema complessivo di consumo energetico. Ciò avviene utilizzando i dati in tempo reale e le preferenze dell'utente per coordinare gli agenti AI come il termostato intelligente, l'illuminazione o persino gli elettrodomestici. Gli agenti hanno obiettivi e incarichi specifici e collaborano all'interno del framework dell'agentic AI per raggiungere gli obiettivi energetici del proprietario.

I casi d'uso dell'AI generativa sono molti, tuttavia molte applicazioni dell'agentic AI sono ancora in fase sperimentale. I potenziali casi d'uso dell'agentic AI stanno emergendo in funzioni come il servizio clienti, la sicurezza sanitaria, la gestione del workflow e la gestione del rischio finanziario.

Le aziende utilizzano la gen AI per produrre grandi volumi di contenuti ottimizzati per la SEO, come blog e pagine di destinazione che aiutano a indirizzare il traffico organico. Ad esempio, un'agenzia di marketing digitale potrebbe utilizzare strumenti di gen AI per creare post sul blog o pagine web di alta qualità e ottimizzati per le parole chiave, allo scopo di consentire ai clienti di posizionarsi più in alto nei motori di ricerca.

I team di vendita umani spesso sono impantanati in compiti amministrativi, quando il loro obiettivo principale è trovare e sviluppare lead di vendita. I team di vendita sono un caso d'uso dell'AI generativa da qualche tempo tramite chatbot e assistenti virtuali. La tecnologia AI può svolgere compiti specifici e guidare l'ottimizzazione di un team di vendita, insieme alla generazione di lead.

Le funzionalità AI di nuova generazione disponibili possono aiutare le organizzazioni a creare nuovi concetti o design di prodotto in base a ricerche di mercato, tendenze e preferenze degli utenti. Questo processo potrebbe a sua volta accelerare il ciclo di sviluppo del prodotto. Ad esempio, un'azienda di moda potrebbe utilizzare l'AI per progettare una nuova linea di abbigliamento e generare design basati sull'input dei consumatori e sull'analisi dei dati di mercato.

La gen AI può aiutare le aziende a generare automaticamente risposte alle richieste del servizio clienti. Gli strumenti possono elaborare risposte a domande comuni e risolvere problemi in tempo reale. Prendiamo ad esempio un'attività di e-commerce. Può utilizzare la gen AI nei chatbot per gestire molte attività, come richieste sullo stato degli ordini, richieste di rimborso e domande sulla spedizione.

I modelli tradizionali per i chatbot dei clienti avevano limiti dovuti al fatto che la tecnologia era preprogrammata e a volte richiedevano l'intervento umano. Con agenti autonomi, invece, il modello è in grado di capire rapidamente quali sono le intenzioni e le emozioni del cliente e adottare misure per risolvere il problema.

Questi sistemi autonomi sono quindi in grado di valutare in modo predittivo una situazione e contribuire a garantire un'interazione più fluida con un'azienda. Oggi, l'esperienza del cliente è estremamente importante, in quanto le aziende cercano di raggiungere una maggiore fidelizzazione e di mantenere i clienti più a lungo. In particolare, l'agentic AI è in grado di automatizzare attività noiose raccogliendo, ripulendo e formattando i dati di un'organizzazione. Questi sistemi possono alleggerire il peso dei dipendenti umani e consentire loro di svolgere progetti e attività di maggiore impatto.

La tecnologia AI è già stata utilizzata nel settore sanitario, tra cui la diagnostica, l'assistenza ai pazienti e la semplificazione delle attività amministrative. La cybersecurity è una delle caratteristiche più cruciali di qualsiasi strumento di AI utilizzato nel settore sanitario, a causa dei dati dei pazienti e delle preoccupazioni sulla privacy. Questa preoccupazione si ripercuote anche sugli strumenti emergenti dell'agentic AI.

Un esempio di caso d'uso è costituito da Propeller Health, che sta integrando l'agentic AI nella sua tecnologia di inalatore intelligente. Il dispositivo intelligente raccoglie dal paziente dati in tempo reale sull'uso dei farmaci e su fattori esterni come la qualità dell'aria. Il dispositivo avvisa gli operatori sanitari quando necessario e tiene traccia dei modelli dei pazienti.

L'agentic AI è in grado di gestire i processi aziendali in modo autonomo e gestire attività complesse come il riordino delle forniture e l'ottimizzazione delle operazioni della supply chain. Può automatizzare workflow interni per agevolare i dipendenti umani senza la necessità del loro intervento effettivo.

Ad esempio, un'azienda di logistica potrebbe utilizzare un sistema di agentic AI per rettificare automaticamente i percorsi e gli orari di consegna in base alle condizioni del traffico in tempo reale e alle priorità di spedizione. La scalabilità e la maggiore capacità dell'agentic AI la rendono anche un caso d'uso efficace per il settore della logistica, nello specifico.

L'agentic AI può aiutare i settori a raggiungere gli obiettivi dei clienti e ottimizzare i risultati in tempo reale analizzando le tendenze di mercato e i dati finanziari per prendere decisioni autonome sugli investimenti e sui rischi di credito. Gli istituti finanziari stanno cercando di proteggere gli investimenti dei clienti e al contempo di prendere decisioni intelligenti e strategiche che generino rendimenti più elevati.

L'agentic AI può migliorare quelle pratiche agendo in modo autonomo e adattando le strategie in base a eventi economici, sociali e politici in tempo reale. Ad esempio, un'azienda fintech può utilizzare l'agentic AI per monitorare le fluttuazioni del mercato e adeguare automaticamente le allocazioni del portfolio.

• Applicazioni aumentate di gen AI: si sta registrando uno spostamento verso l'integrazione di applicazioni aumentate di gen AI in diversi software e piattaforme. Questa integrazione contribuisce a rendere l'esperienza dell'utente ancora più personale e a fornire funzioni intelligenti.

• Dati sintetici per l'addestramento dei modelli: i dati sintetici generati dall'AI saranno utilizzati per addestrare modelli in cui i dati del mondo reale non sono facilmente disponibili o sono dispendiosi. L'uso di dati sintetici può migliorare l'addestramento dell'AI in settori come la robotica, la guida autonoma e la finanza.

• Tecnologia deepfake: pur se il divertimento è modesto, la gen AI ha inventato un'immagine o un video iperrealistico che sembra reale utilizzando l'AI. Questo ha generato e genera preoccupazioni etiche in merito alla disinformazione.

• Personalizzazione dei contenuti: una tendenza popolare è la personalizzazione nel settore retail. I team di marketing stanno adattando i contenuti e le campagne alle preferenze individuali in base all'analytics dei dati gen AI.

• Settore dei servizi finanziari: l'agentic AI potrebbe rivoluzionare le strategie di trading analizzando i dati di mercato e accelerando l'esecuzione delle negoziazioni. L'estensione della portata dell'agentic AI è un beneficio significativo, in quanto l'agentic AI può essere progettata per effettuare ricerche estese sul web. Gli agenti sono in grado di recuperare gli aggiornamenti e ottenere informazioni in tempo reale.

• Robotica: luoghi come i magazzini Amazon hanno iniziato a utilizzare robot nei centri logistici per semplificare l'automazione del magazzino e i processi di produzione. L'agentic AI può gestire attività complesse e operare in modo indipendente per eseguire attività specifiche.

• Pianificazione urbana: i sistemi di agentic AI nella pianificazione urbana possono analizzare tutti i tipi di set di dati per aiutare i pianificatori a prendere decisioni informate, come dati sul traffico in tempo reale e sensori delle telecamere. La natura intuitiva dell'agentic AI può evitare ore di lavoro ai team per la creazione di diapositive o tabelle di presentazione.

• Risorse umane: l'agentic AI utilizzata per le risorse umane può aiutare le organizzazioni ad andare oltre le funzionalità della gen AI e consentire invece un processo decisionale autonomo e un'assistenza dinamica ai dipendenti. Gli agenti AI possono automatizzare il lavoro di routine e dare ai dipendenti risposte personalizzate, offrendo ai professionisti delle risorse umane il tempo di affrontare priorità più strategiche.