Agenti AI e assistenti AI a confronto

Il tuo agente è diverso. Usa la sua esperienza giorno e notte per massimizzare le tue opportunità e i tuoi profitti. Può agire in base ai tuoi suggerimenti, magari un prodotto che ti piacerebbe promuovere, ma non ha bisogno di suggerimenti per continuare a fare il suo lavoro. In effetti, il tuo agente di Hollywood probabilmente ti supporta in modi che non sapresti nemmeno di dover chiedere.

La differenza chiave tra un assistente di intelligenza artificiale (AI) e un agente AI è simile. Gli assistenti AI sono reattivi ed eseguono attività su tua richiesta. Gli agenti AI sono proattivi e lavorano in modo autonomo per raggiungere un obiettivo specifico con qualsiasi mezzo a loro disposizione.

Insieme, assistenti e agenti valorizzano i migliori lavoratori, facendoli diventare o continuare a essere delle star. Allo stesso modo, gli assistenti AI e gli agenti AI possono migliorare i singoli lavoratori e le singole aziende svolgendo compiti semplici e complessi.

Un assistente AI è un'applicazione intelligente che comprende i comandi in linguaggio naturale e utilizza un'interfaccia di AI conversazionale per completare le attività dell'utente. Molti assistenti virtuali moderni, come Alexa di Amazon e Siri di Apple, si affidano a queste funzionalità per migliorare le interazioni con gli utenti.¹

I primi assistenti AI si basavano principalmente su istruzioni basate su regole, risposte pre-programmate e compiti predefiniti. Oggi, gli assistenti di AI sono quasi interamente basati sul machine learning (ML) o su foundation model.

Gli assistenti AI sono realizzati a partire da un foundation model (ad esempio, IBM Granite, i modelli Llama di Meta o i modelli di OpenAI). I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono un sottoinsieme dei foundation model specializzati in compiti relativi al linguaggio scritto.

Consentono agli assistenti di comprendere le query inviate dagli esseri umani e di offrire informazioni pertinenti, suggerimenti o azioni successive, che aiutano le organizzazioni a semplificare l’accesso alle informazioni, ad automatizzare le attività ripetitive e a snellire i workflow complessi.

In ambito aziendale, gli assistenti AI aiutano anche nell’analisi dei dati, consentendo agli utenti di estrarre insight in modo efficiente.

Gli assistenti AI hanno 4 funzioni principali:

• AI conversazionale: gli assistenti AI basati su LLM possono utilizzare elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comunicare con gli utenti tramite un’interfaccia di chatbot. Esempi di chatbot AI includono Microsoft Copilot, ChatGPT e IBM watsonx Assistant. Questi assistenti si integrano con le API per espandere le loro funzionalità.
  
  
• Prompt: gli assistenti AI hanno bisogno di un problema ben definito o di una query per iniziare. Gli assistenti AI richiedono un input continuo da parte dell’utente.
  
  
• Raccomandazione: un assistente AI può suggerire informazioni o azioni in base ai dati a cui può accedere. Gli utenti devono controllare l’accuratezza degli output.
  
  
• Ottimizzazione: gli utenti possono adattare i modelli AI ad attività più specifiche tramite l’ottimizzazione, che elimina la necessità di riqualificare il modello. Con l’ottimizzazione, è possibile fornire ai modelli esempi etichettati per adattarli al compito target. Grazie al prompt-tuning, gli operatori possono fornire ai modelli un contesto specifico per un determinato compito.

Gli assistenti AI presentano diversi limiti:

• Hanno bisogno di prompt definiti per agire. Sebbene gli assistenti AI possano utilizzare strumenti per svolgere compiti, le loro capacità sono limitate alle funzioni predefinite per le quali sono stati preparati e addestrati.
  
  Ad esempio, un assistente AI può utilizzare un foglio di calcolo per generare una tabella che confronta “ x con y, “ ma non può decidere autonomamente di creare tale confronto senza un prompt.
  
  
• Non hanno memoria persistente. Gli assistenti AI possono essere adattati alle esigenze dell’utente, ma non conservano intrinsecamente le informazioni delle interazioni passate con gli utenti. I modelli AI che alimentano gli assistenti non apprendono o si evolvono costantemente in base all’utilizzo; i miglioramenti si verificano solo quando gli sviluppatori rilasciano versioni aggiornate.
  
  Tuttavia, alcuni assistenti AI possono fare riferimento a conversazioni precedenti all’interno di una sessione, memorizzando i dettagli rilevanti nella loro finestra di contesto o utilizzando una funzione chiamata “memory” per richiamare informazioni selezionate e migliorare le risposte future. 

Per citare Elvis Presley: "Un po' meno chiacchiere, un po' più di azione, per favore". Ed ecco che entrano in scena gli agenti AI.

Un agente AI non è altro che un sistema o programma in grado di completare autonomamente attività per conto degli utenti o di un altro sistema progettando il proprio workflow e utilizzando gli strumenti disponibili.

Più autonomi, connessi e sofisticati degli assistenti AI, gli agenti AI possono includere un'ampia gamma di funzioni oltre all'NLP. Queste includono capacità decisionali, risoluzione dei problemi, interazione con ambienti esterni ed esecuzione di azioni. 

Mentre gli assistenti AI richiedono che gli utenti forniscano prompt per ogni azione, gli agenti AI possono operare in modo indipendente dopo una prompt iniziale. Sono in grado di valutare gli obiettivi assegnati, suddividere i compiti in sottocompiti e sviluppare i propri workflow per raggiungere obiettivi specifici.

Questi agenti sono implementati in diverse applicazioni aziendali, dalla progettazione software all'automazione IT fino agli strumenti di generazione di codice e agli assistenti conversazionali. Utilizzando l'NLP avanzato degli LLM, gli agenti AI comprendono gli input degli utenti passo dopo passo, pianificano le loro azioni e decidono quando ricorrere a strumenti esterni.

Gli agenti AI hanno 6 funzioni principali:

• Maggiore autonomia: dopo una richiesta iniziale, gli agenti AI possono continuare a lavorare senza ulteriori input, riducendo la necessità dell’intervento umano in ogni fase. A differenza degli assistenti, che suggeriscono azioni da far approvare agli utenti, gli agenti AI utilizzano l’autonomia multicomponente per ragionare, decidere e risolvere i problemi in modo indipendente utilizzando set di dati e strumenti esterni.
  
  La loro capacità di uscire da un framework basato esclusivamente su chat consente un processo decisionale e un apprendimento proattivi, consentendo ai dipendenti di risparmiare tempo gestendo i workflow complessi in modo autonomo. I modelli più recenti stanno migliorando le funzionalità di ragionamento per supportare questo aspetto.²
  
  
• Connettività: gli agenti AI unificano varie funzionalità in un unico workflow, eliminando i colli di bottiglia derivanti da sistemi disconnessi. Integrandosi senza soluzione di continuità con applicazioni esterne, fonti di dati e modelli AI, migliorano la produttività riducendo al contempo l’attrito tra i diversi componenti di un processo.
  
  
• Capacità decisionale e azione: la sola capacità di utilizzare strumenti non rende un LLM un agente. Gli agenti AI possono anche agire in modo autonomo e decidere quali strumenti utilizzare e quando. Basati su foundation model, gli agenti AI vanno oltre la chat per svolgere attività in autonomia, in base a un obiettivo specifico, e vanno oltre il foundation model per ottenere informazioni e capacità aggiuntive.
  
  Analizzano i problemi, li suddividono in sottocompiti e pianificano le fasi successive in modo autonomo. Questo li rende efficaci per la gestione di problemi complessi e ambigui. Alcuni agenti, come Claude di Anthropic, sono in grado di utilizzare un computer, eseguendo azioni come cliccare, digitare e operare per completare i compiti.³
  
  
• Memoria persistente e apprendimento adattivo: rispetto agli assistenti AI, gli agenti AI hanno una maggiore capacità di apprendimento. Memorizzano azioni, conversazioni ed esperienze precedenti, perfezionando il proprio approccio nel tempo. Grazie alla memoria persistente, gli agenti AI possono richiamare le interazioni passate per migliorare le risposte future, mentre l’apprendimento adattivo consente loro di adattare il loro comportamento in base al feedback e ai risultati.
  
  Con la capacità di integrarsi con applicazioni e strumenti esterni, possono agire su dati in tempo reale anziché basarsi esclusivamente sull’addestramento iniziale. Con il susseguirsi delle interazioni, diventano più efficienti, sensibili al contesto e meglio allineati alle esigenze degli utenti.
  
  
• Catena di compiti: gli agenti AI non completano i compiti in modo isolato: suddividono i workflow complessi in passaggi più piccoli e gestibili. Identificano le dipendenze tra i compiti, il che aiuta a garantire che ogni passaggio fluisca logicamente nel successivo. Questa capacità consente l’esecuzione strutturata in più fasi e rende l’automazione più dinamica.
  
  
• Gioco di squadra: gli agenti AI spesso si specializzano in compiti specifici: uno può eccellere nel fact-checking, mentre un altro è più bravo nella ricerca. Questi agenti sono in grado di collaborare, formando dei team per affrontare insieme sfide complesse.
  
  IBM supporta attualmente agenti AI scritti in LangChain, mentre è in arrivo a breve l’integrazione con LlamaIndex. Invece di affidarsi agli sviluppatori, il framework di IBM consente agli utenti di comporre e modificare agenti AI in un ambiente low-code o no-code.

Gli agenti AI e gli assistenti AI offrono numerosi benefici, dall’ottimizzazione dei workflow al miglioramento dell’esperienza. 

Soluzioni di AI complementari

Gli agenti AI si specializzano nell’esecuzione di compiti specifici o complessi in modo autonomo, mentre gli assistenti AI eccellono nella comprensione e nell’interazione con gli utenti in modo naturale. Insieme, creano soluzioni AI più potenti e intuitive.

Workflow ottimizzati e maggiore produttività

Gli strumenti di AI e la gen AI semplificano i processi, automatizzano le attività di routine e assistono gli esseri umani nella risoluzione dei problemi, migliorando l’efficienza complessiva.

Esperienza utente migliorata

Gli assistenti AI forniscono un supporto interattivo, si adattano alle esigenze degli utenti e imparano dal feedback e dalla cronologia delle conversazioni per offrire interazioni più personalizzate.

Operazioni autonome e scalabilità

Gli agenti AI possono operare in modo indipendente, gestire più compiti contemporaneamente e scalare per gestire processi complessi senza un intervento umano diretto.

Migliore gestione dei compiti e collaborazione

Gli agenti AI possono interpretare le esigenze degli utenti e assegnare compiti agli assistenti AI. Gli assistenti possono utilizzare i dati generati dagli agenti per creare output più intuitivi. Queste abilità migliorano la coordinazione.

Maggior potenziale di integrazione

Man mano che i modelli AI si evolvono, riescono a integrare meglio componenti conversazionali e autonomi, consentendo passaggi di compiti più fluidi e fornendo risposte di qualità superiore in minor tempo.

Gli assistenti AI migliorano l’esperienza del cliente offrendo supporto concreto e in tempo reale tramite chat, voce ed e-mail. Gestiscono le richieste comuni dei clienti, guidano gli utenti attraverso le opzioni self-service e risolvono problemi complessi quando necessario.

Attraverso l’NLP, possono personalizzare le interazioni, consigliare prodotti e aiutare i clienti a completare rapidamente le transazioni. La loro disponibilità in qualsiasi momento migliora la soddisfazione del cliente e riduce i costi.

Gli agenti AI portano l’esperienza e l’assistenza clienti a un livello superiore adattandosi al comportamento degli utenti in tempo reale. A differenza degli assistenti AI con risposte programmate, gli agenti AI apprendono e migliorano le interazioni, che si tratti di simulare colloqui di lavoro o di gestire problemi complessi legati al supporto in modo autonomo.

Sono disponibili su siti web, app e dispositivi IoT per creare esperienze utente fluide e altamente personalizzate.

Gli assistenti AI forniscono un supporto bancario sicuro e in tempo reale gestendo le richieste di saldo, gli avvisi di frode e le richieste di prestito. Aiutano inoltre i clienti a gestire le proprie finanze analizzando le abitudini di spesa e offrendo consigli personalizzati sul budget.

Gli agenti AI prevengono proattivamente le frodi monitorando le transazioni in tempo reale, rilevando le attività sospette e bloccando le minacce prima che provochino danni. A differenza degli assistenti che si limitano a inviare avvisi di frode, gli agenti AI regolano i protocolli di sicurezza, perfezionano i modelli di rischio e si coordinano con i sistemi di rilevamento delle frodi per stare al passo con le minacce emergenti.

Nel trading e negli investimenti, gli agenti AI analizzano le tendenze del mercato, eseguono operazioni e regolano i portafogli senza l’intervento umano.

Gli assistenti AI aiutano le organizzazioni a semplificare i processi di assunzione generando descrizioni delle mansioni, ordinando i curriculum e redigendo messaggi personalizzati. Oltre alle assunzioni, aiutano nell’onboarding aiutando i nuovi dipendenti a orientarsi attraverso politiche, benefit e risorse di formazione.

Gli agenti AI portano l’automazione delle risorse umane a un livello superiore, gestendo e ottimizzando l’acquisizione di talenti, il coinvolgimento dei dipendenti e la pianificazione della forza lavoro. Selezionano i candidati, programmano i colloqui e perfezionano le strategie di assunzione utilizzando i dati storici.

Per quanto riguarda la gestione delle prestazioni, gli agenti AI analizzano il feedback dei dipendenti, rilevano tendenze e suggeriscono programmi di formazione. Inoltre automatizzano l’onboarding, l’amministrazione dei benefit e il monitoraggio della conformità, rendendo le operazioni delle risorse umane più efficienti e basate su dati.

Gli assistenti AI svolgono un ruolo chiave nell’automazione dei processi delle risorse umane (HR), contribuendo a migliorare l’esperienza dei pazienti e a semplificare le attività amministrative. Rispondono alle domande dei pazienti in tempo reale, assistono con la prenotazione degli appuntamenti, la fatturazione e il rinnovo delle prescrizioni, e forniscono un accesso self-service alle cartelle cliniche.

Gli assistenti AI aiutano i medici riassumendo le storie dei pazienti e segnalando i casi urgenti. Gli assistenti AI aiutano anche a organizzare la documentazione, contribuendo a garantire che la formattazione rimanga coerente per una più facile accessibilità.

Gli agenti AI supportano il processo decisionale medico in ambienti complessi. Nei pronto soccorso, i sistemi multi-agente aiutano il triage dei pazienti, regolando le priorità in base ai dati in tempo reale dei sensori.

Gli agenti AI ottimizzano anche la gestione delle forniture di farmaci, prevedono le carenze e adattano i piani di trattamento in base alle risposte dei pazienti.

Le tecnologie basate sull’AI presentano rischi e limiti da considerare. Gli LLM sono fragili, nel senso che sono suscettibili anche ai più piccoli cambiamenti nei prompt, che possono causare strutture non valide, un payload errato o allucinazioni. Ciò significa che gli agenti AI e gli assistenti AI potrebbero non funzionare se, ad esempio, il foundation model alla base ha un’allucinazione o un malfunzionamento. 

Per quanto riguarda gli agenti AI in particolare, siamo ancora nelle fasi iniziali del loro sviluppo. Se hanno difficoltà a creare piani completi o non riescono a riflettere sui loro risultati, gli agenti AI rimangono bloccati in loop di feedback infiniti. Inoltre, poiché gli agenti AI considerano ambienti e strumenti esterni, devono affrontare le modifiche a tali strumenti.

Nel corso del tempo, tali cambiamenti potrebbero causare errori nella configurazione dell’agente. Gli assistenti AI, invece, possono essere utilizzati in modo affidabile nella maggior parte dei casi, in quanto non utilizzano strumenti esterni.

Per quanto riguarda i compiti più difficili, gli agenti AI hanno bisogno di molto addestramento, e potrebbero comunque impiegare molto tempo per completarli. Inoltre, sono piuttosto costosi.

I foundation model odierni non sono abbastanza intelligenti da agire in modo affidabile come agenti, ma i progressi nel ragionamento dei modelli miglioreranno la situazione. Pertanto, è ancora presto per poter capire e scoprire cosa possono fare gli agenti AI.

Il futuro dell’AI potrebbe vedere un’espansione delle applicazioni autoguidate della tecnologia AI. Ma in questa fase di sviluppo, spesso è ancora necessario l’intervento umano per offrire una guida o un reindirizzamento.