Cosa sono gli agenti AI verticali?

A volte chiamati agenti specifici del dominio o agenti incentrati sulle funzioni, gli agenti AI verticali sono sistemi di intelligenza artificiale ottimizzati per l'uso in un settore specifico. Sono utili in settori come quello sanitario o bancario. Gli agenti AI verticali sono anche adatti a una specifica funzione aziendale, come il servizio clienti o la gestione della supply chain.

Sebbene la maggior parte dell'AI generica sia progettata per gestire un'ampia gamma di attività in molti campi o un volume elevato di domande generiche, gli agenti verticali sono diversi. Questi agenti utilizzano dati mirati e competenze specializzate per risolvere i problemi in modo più preciso.

Come la maggior parte degli agenti, aiutano a semplificare i workflow, automatizzare compiti ripetitivi e supportano il processo decisionale. Ma il loro vero valore deriva dall'incorporare regole di settore, informazioni di conformità o termini o gergo specifici di settore del settore che i modelli generici non possiedono.

Combinando tecnologie AI avanzate con conoscenze specifiche del dominio, gli agenti AI verticali soddisfano le esigenze particolari di settori specifici e offrono maggiore precisione e specializzazione.

Gli agenti di AI verticali si differenziano dall'AI generica per il loro ambito di applicazione e le loro funzioni. Mentre i sistemi di AI generici, come ChatGPT di OpenAI e altri modelli di trasformatori generativi pre-addestrati (GPT), gestiscono un'ampia gamma di attività, gli agenti AI verticali sono sviluppati per settori o funzioni specifici. Questa specializzazione consente loro di fornire maggiore precisione e pertinenza per i casi d'uso mirati.

I recenti progressi nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), nei framework open source e nelle tecnologie cloud hanno accelerato l'evoluzione degli agenti AI verticali. Questi sviluppi hanno creato un sistema di fornitori (incluse grandi aziende e startup emergenti di AI) che stanno rendendo gli agenti AI verticali più accessibili e scalabili. Questo approccio consente una maggiore adozione in diversi settori.

Dalla diagnosi delle condizioni mediche in ambito sanitario all'ottimizzazione dell'inventario nel retail, gli agenti AI verticali sono progettati appositamente per affrontare sfide complesse e specifiche per un dominio che richiedono un alto grado di specializzazione. Possono essere applicati su diverse scale, dall'esecuzione di attività specifiche che possono essere automatizzate in modo semplice, a workflow end-to-end più complessi che richiedono un maggiore coordinamento e un livello più elevato di sofisticazione. Alcuni esempi del loro utilizzo includono: 

Dotati di una profonda conoscenza del dominio, gli agenti AI verticali offrono insight e consigli basati sui dati. Questa caratteristica li rende preziosi per il processo decisionale in ambienti complessi o ad alto rischio. Analizzando set di dati di grandi dimensioni e identificando modelli, aiutano le organizzazioni ad affrontare problemi altamente specializzati, soprattutto in ambiti complessi in cui la competenza settoriale è fondamentale.

Esempio: nel settore della produzione, gli agenti AI verticali analizzano i dati di produzione per ottimizzare le supply chain e prevedere i guasti alle attrezzature. Identificando le inefficienze e anticipando potenziali problemi, questi agenti aiutano i produttori a migliorare l'efficienza operativa e a ridurre i tempi di inattività. Allo stesso modo, in agricoltura, gli agenti AI verticali monitorano lo stato di salute delle coltivazioni utilizzando immagini satellitari e suggeriscono interventi per massimizzare la resa e ridurre al minimo gli sprechi.

Le organizzazioni utilizzano agenti AI verticali per automatizzare attività ripetitive o lavori che richiedono tempo all'interno di settori specifici. Questi agenti gestiscono attività amministrative che altrimenti richiederebbero un notevole sforzo manuale, riducendo l'errore umano e consentendo ai lavoratori di concentrarsi su attività di maggior valore. L'automazione basata su agenti verticali AI contribuisce a semplificare i workflow e a migliorare l'efficienza.

Esempio: nel settore sanitario, gli agenti AI verticali forniscono supporto nella codifica clinica, nella redazione di riepiloghi dei trattamenti e nella pianificazione degli appuntamenti. Automatizzando queste attività amministrative, gli operatori sanitari possono dedicare più tempo all'assistenza al paziente, garantendo al contempo accuratezza e conformità. Nel settore finanziario, gli agenti AI automatizzano il monitoraggio della conformità e la valutazione del rischio, aiutando le organizzazioni ad aderire alle normative e riducendo al contempo il tempo e le risorse necessarie per la supervisione manuale.

Gli agenti AI verticali offrono esperienze su misura ai clienti analizzando il comportamento e le preferenze degli utenti in un contesto specifico. Semplificano le conversazioni, collegano gli utenti al supporto giusto e talvolta intraprendono azioni (come l'emissione di rimborsi o l'aggiornamento delle impostazioni dell'account) per conto dell'utente. Questi agenti sono spesso integrati in strumenti di chat dal vivo o sistemi di customer relationship management (CRM) come Salesforce per supportare la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.

Gli agenti AI verticali possono essere utilizzati per supportare la ricerca e lo sviluppo in campi specializzati come quello farmaceutico o dell'ingegneria. Gestendo calcoli complessi e analisi dei dati, gli agenti AI verticali consentono scoperte che prima erano impossibili o richiedevano molto tempo.

Esempio: il team di ricerca sulla salute digitale di IBM ha sviluppato una piattaforma multimodale chiamata Health Guardian che integra dati da app mobili, dispositivi indossabili e sensori per generare modelli predittivi per la cura del paziente.

In ambito di ricerca, questo agente è stato utilizzato per valutare la mobilità e lo stato di salute dei pazienti, dimostrando come l'AI specifica per un determinato dominio possa fornire insight approfonditi in contesti di cura reali. Nel settore farmaceutico, gli agenti AI verticali analizzano enormi set di dati per identificare potenziali candidati farmaceutici, accelerando lo sviluppo di nuove terapie.

Negli ambienti dinamici, gli agenti AI verticali possono monitorare problemi come le prestazioni della rete e suggerire le modifiche necessarie. Questi agenti spesso utilizzano pipeline di dati in streaming e cicli di feedback per adattare le loro azioni in base agli input in tempo reale. La loro capacità di elaborare e agire sui dati in tempo reale li rende fondamentali per settori come i trasporti o la sicurezza IT, dove la tempistica è tutto.

Esempio: nelle operazioni industriali, gli agenti di IA verticale monitorano le prestazioni dell'attrezzatura utilizzando dati provenienti da dispositivi Internet of Things (IoT) e dai registri della manutenzione. Prevedono potenziali guasti dei componenti e ottimizzano il flusso di inventario, garantendo operazioni più fluide e riducendo al minimo le interruzioni. Nella sicurezza IT, gli agenti AI verticali potrebbero rilevare e rispondere alle minacce in tempo reale, supportando l'affidabilità del sistema e prevenendo le violazioni.

Nel settore bancario, assicurativo o in altri settori altamente regolamentati, gli agenti AI verticali possono aiutare le organizzazioni a rispettare regole e regolamenti complessi. Questo approccio può ridurre i rischi legali e far risparmiare tempo e risorse alle organizzazioni.

Esempio: nella finanza, gli agenti AI verticali monitorano le transazioni per attività sospette, garantendo il rispetto delle normative di antiriciclaggio (AML). Inoltre, aiutano nella sottoscrizione e nel rilevamento delle frodi analizzando i rapporti di credito e la cronologia delle transazioni. Le aziende fintech a volte utilizzano questi agenti per valutare automaticamente le applicazioni e mantenere le tracce di controllo per la conformità.

Grazie all'addestramento su linguaggi o framework di programmazione specifici, gli agenti AI verticali aiutano gli sviluppatori a scrivere codice, generare documentazione e individuare bug o incongruenze. Possono anche orchestrare workflow di test complessi per un controllo qualità più rapido e coerente.

Esempio: i team di sviluppo software utilizzano agenti AI verticali per aggiornare o riscrivere automaticamente il codice in tempo reale, migliorando la velocità di sviluppo e riducendo gli errori. Questi agenti semplificano inoltre i workflow di test, garantendo una qualità costante nelle versioni software e consentendo cicli di distribuzione più rapidi.

Gli agenti AI verticali in campo legale richiedono un elevato grado di precisione, spiegabilità e allineamento agli standard legali. Forniscono assistenza in attività quali la recensione dei documenti, l'analisi dei contratti e la ricerca, aiutando i team legali a risparmiare tempo e ridurre i costi.

Esempio: alcuni studi legali utilizzano agenti legali basati su AI per redigere documenti e analizzare la giurisprudenza. Questi strumenti, costruiti su foundation model messi a punto con conoscenze legali, operano dietro firewall per garantire la privacy dei dati e la conformità.

Gli agenti AI verticali raccolgono dati, li analizzano utilizzando algoritmi specializzati ed estraggono insight per formulare raccomandazioni o eseguire attività. In quanto strumenti agentici, eseguono attività in più fasi, prendono decisioni e interagiscono con le application programming interface (API) o altri agenti.

Gli sviluppatori costruiscono la maggior parte degli agenti AI verticali su foundation model generici, come i modelli GPT o open source di OpenAI. Successivamente li mettono a punto, ne ottimizzano le istruzioni o li adattano con la retrieval-augmented generation (RAG) per specializzarli in un dominio specifico. Gli agenti spesso migliorano nel tempo imparando da nuovi dati e feedback, consentendo loro di adattarsi alle mutevoli condizioni o all'evoluzione dei requisiti del settore.

I componenti principali alla base di questi agenti includono:

Gli agenti AI verticali si basano su set di dati di grandi dimensioni e di alta qualità direttamente pertinenti al settore o all'attività per cui sono progettati. Le organizzazioni attingono dati da varie fonti, come record storici, input in tempo reale o database esterni. Sempre più spesso, gli agenti AI verticali sono multimodali, il che significa che possono comprendere e combinare diversi tipi di testo, immagini, dati dei sensori e input vocali.

La qualità e la rilevanza dei dati resi accurati determinano l'accuratezza e l'efficacia degli agenti. Ad esempio, nel settore sanitario, i dati devono essere completi (ad esempio coprendo diverse fasce demografiche dei pazienti) per garantire diagnosi affidabili.

Prima di essere utilizzati, i dati vengono sottoposti a fasi di pre-elaborazione quali pulizia, normalizzazione ed estrazione delle caratteristiche, per garantire che siano utilizzabili dai modelli AI. E nei settori regolamentati, i dati devono anche rispettare rigorosi standard di privacy e sicurezza, come la conformità HIPAA o GDPR.

Gli agenti AI verticali utilizzano algoritmi adattati alle esigenze del loro dominio. Ad esempio, un agente AI legale potrebbe utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare i contratti, mentre un agente AI agricolo potrebbe impiegare la computer vision per monitorare lo stato di salute delle coltivazioni tramite immagini satellitari. Con tecniche avanzate e conoscenze di dominio specializzate, l'agente può comprendere meglio il contesto in cui opera.

I modelli di machine learning (ML) alla base degli agenti AI verticali vengono addestrati su dati specifici di dominio per sviluppare competenze nel loro campo. Questi modelli apprendono schemi, relazioni e regole dai dati per svolgere efficacemente i loro compiti.

Utilizzano l'apprendimento supervisionato (in cui i dati di addestramento sono etichettati), l'apprendimento non supervisionato (in cui il modello trova schemi autonomamente) o l'apprendimento per rinforzo, utile per compiti che richiedono processo decisionale a lungo termine, come l'ottimizzazione della supply chain.

Le organizzazioni integrano gli agenti AI verticali con software, hardware o workflow esistenti nel loro settore di riferimento. Ad esempio, un agente AI di produzione potrebbe collegarsi a sensori Internet of Things (IoT) sull'attrezzatura in fabbrica, oppure un agente AI retail potrebbe integrarsi con piattaforme di e-commerce.

Connessione a strumenti esistenti come sistemi customer relationship management (CRM), electronic health records (EHR), sistemi di programmazione, sistemi di supply chain o database finanziari. Queste connessioni sono tipicamente effettuate tramite API sicure, che permettono all'agente AI verticale di leggere, scrivere e interagire con i dati in modo controllato.

Anziché limitarsi a rispondere alle domande, molti agenti verticali sono progettati per eseguire workflow a più fasi, spesso in modo autonomo. Questo uso dell'agentic AI richiede una serie di componenti coordinati:

• I moduli di pianificazione suddividono gli obiettivi complessi in attività più piccole.
• I moduli di esecuzione portano a termine singoli passaggi, spesso ricorrendo a strumenti o sistemi esterni.
• I moduli di memoria tracciano i progressi e il contesto nel tempo.
• I moduli di recupero dati accedono alle informazioni pertinenti secondo necessità da database o memorizzano documenti.

Nel loro insieme, questi componenti consentono agli agenti di operare in modo strutturato e orientato agli obiettivi per la risoluzione di problemi e lo svolgimento di compiti complessi. Per supportare attività complesse in più fasi, gli agenti possono conservare la memoria delle interazioni passate per aiutarli a mantenere il contesto nel tempo.

Sebbene gli agenti AI operino con una notevole autonomia, richiedono comunque una supervisione umana (HITL), specialmente in settori ad alto rischio o altamente regolamentati. Ciò significa che gli operatori umani possono intervenire quando l'agente incontra incertezza o problematiche delicate.

Oltre al coinvolgimento umano, gli agenti che gestiscono attività sensibili potrebbero operare anche nell'ambito di framework di governance o conformità. Questi dettagli includono elementi come i registri di controllo, i controlli degli accessi e gli strumenti di spiegabilità che aiutano gli utenti a capire perché l'agente ha agito in un certo modo. I meccanismi di feedback integrati negli agenti AI verticali consentono loro di imparare dal loro ambiente, il che consente l'adattabilità e li aiuta a migliorare nel tempo.

Gli agenti AI verticali offrono soluzioni altamente specializzate su misura per settori specifici. La loro profonda esperienza nel settore garantisce accuratezza e pertinenza, rendendoli utili per attività come diagnosi mediche, rilevamento delle frodi o ottimizzazione della supply chain.

Automatizzando le attività ripetitive e riducendo l'errore umano, migliorano l'efficienza e semplificano il workflow, il che a sua volta può contribuire a sviluppare un vantaggio competitivo. Oltre all'efficienza, gli agenti AI verticali sono adatti a sviluppare esperienze personalizzate e possono accelerare l'innovazione e lo sviluppo in campi complessi basati sui dati.

Gli agenti AI verticali presentano alcune sfide. Sebbene il loro focus ristretto sia un punto di forza, li rende anche meno versatili rispetto ai sistemi di AI generici. Un problema chiave è la loro dipendenza da grandi set di dati di alta qualità e specifici per dominio, che possono essere difficili da ottenere e standardizzare. Inoltre, il loro sviluppo e il loro addestramento possono richiedere ingenti risorse e spesso necessitano di manutenzione e aggiornamenti continui per rimanere rilevanti.

Questa manutenzione può influenzare i prezzi e i modelli di business dei fornitori, che vanno da ampi contratti aziendali agli abbonamenti Software-as-a-Service (SaaS ) basati sull'uso. E come per qualsiasi tecnologia AI, questioni come la privacy dei dati, la conformità normativa e le preoccupazioni etiche devono essere gestite con attenzione.