Che cos'è l'AI agentica?

I sistemi di AI con agenti sono progettati per operare con un grado di autonomia più elevato. Funziona utilizzando agenti di AI, che sono essenzialmente entità autonome progettate per svolgere attività specifiche. Questa tecnologia si basa su diversi componenti chiave:

1. Percezione: l'AI agentica inizia raccogliendo informazioni dall'ambiente circostante e da diverse fonti, come sensori, database e interfacce utente. Ciò potrebbe comportare l'analisi di testo, immagini o altre forme di dati per comprendere la situazione.
2. Ragionamento: utilizzando un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), l'AI agentica analizza i dati raccolti per comprendere il contesto, identificare le informazioni pertinenti e formulare potenziali soluzioni. Ad esempio, se l'obiettivo è pianificare una riunione, l'LLM può analizzare il testo delle email per identificare i partecipanti, gli orari disponibili e lo scopo della riunione.
3. Pianificazione: l'AI utilizza le informazioni raccolte per sviluppare un piano. Ciò comporta la definizione di obiettivi, la loro suddivisione in passaggi più piccoli e l'individuazione del modo migliore per raggiungerli.
4. Azione: in base al piano, l'AI passa all'azione. Questo potrebbe comportare l'esecuzione di attività, l'assunzione di decisioni o l'interazione con altri sistemi.
5. Riflessione: dopo aver intrapreso un'azione, l'AI apprende dai risultati. Valuta se le sue azioni hanno avuto successo e utilizza questo feedback per adeguare i suoi piani e le sue azioni in futuro. Questo ciclo continuo di percezione, pianificazione, azione e riflessione consente all'AI agentica di apprendere e migliorare nel tempo.

Vertex AI di Google Cloud fornisce una suite completa di strumenti per l'addestramento, la creazione e il deployment di modelli di AI, tra cui API preaddestrate per attività comuni e opzioni di addestramento personalizzate per casi d'uso avanzati. Vertex AI offre anche strumenti MLOps per gestire l'intero ciclo di vita del machine learning, dalla preparazione dei dati al monitoraggio del modello, che è fondamentale per lo sviluppo e il miglioramento continui dei sistemi di AI agentici.

Sebbene sia l'AI agentica che l'AI generativa siano forme di intelligenza artificiale e possano essere utilizzate insieme, hanno funzionalità distinte. 

L'AI generativa, come suggerisce il nome, è incentrata sulla creazione di nuovi contenuti, come testo, immagini, codice o musica, in base ai prompt di input. L'LLM è al centro dell'AI generativa e il valore è generato da ciò che il modello può fare e da semplici estensioni delle funzionalità dell'LLM. Ad esempio, puoi generare o modificare contenuti e persino eseguire semplici chiamate di funzione e concatenare varie opzioni. 

L'AI agentica è un sottoinsieme dell'AI generativa incentrato sull'orchestrazione e l'esecuzione di agenti che utilizzano gli LLM come "cervello" per eseguire azioni attraverso strumenti. L'AI agentica va oltre la creazione di contenuti e la chiamata di funzioni, eseguendo azioni nei sistemi sottostanti per raggiungere obiettivi di livello superiore. 

Ad esempio, l'AI generativa potrebbe essere utilizzata per creare materiali di marketing, mentre l'AI agentica potrebbe essere utilizzata per distribuire questi materiali, monitorarne le prestazioni e adeguare automaticamente la strategia di marketing in base ai risultati. In questo modo, l'AI agentica può utilizzare l'AI generativa come strumento per raggiungere i propri obiettivi.

Sebbene i termini "AI agentica" e "agenti AI" siano spesso usati insieme, esiste una sottile differenza. Gli agenti di AI sono gli elementi costitutivi dell'AI agentica. Pensa agli agenti di AI come a singoli strumenti in una cassetta degli attrezzi, mentre l'AI agentica è l'uso coordinato di questi strumenti per costruire un'intera casa. 

Mentre un agente AI potrebbe concentrarsi su un'attività specifica, l'AI agentica impiega più agenti per gestire flussi di lavoro complessi. L'AI agentica funge da sistema generale che coordina e gestisce questi agenti per raggiungere obiettivi più ampi.

L'implementazione dell'AI agentica in un'azienda richiede un'attenta considerazione. Ecco alcuni fattori chiave da tenere in considerazione:

• Obiettivi chiari: identifica i problemi specifici che gli agenti AI risolveranno e come si allineano agli obiettivi aziendali.  
• Qualità e preparazione dei dati: i sistemi di AI agentica si basano su dati di alta qualità per prendere decisioni accurate. Le aziende devono assicurarsi che i propri dati siano accurati, completi, aggiornati e che siano formattati e integrati correttamente per l'utilizzo da parte dell'AI. 
• Implicazioni etiche: è importante considerare le implicazioni etiche dell'utilizzo dell'AI agentica e utilizzarla in modo responsabile, poiché può prendere decisioni che hanno un impatto significativo sulla vita delle persone. Ciò può includere la gestione di potenziali bias nei dati o negli algoritmi che potrebbero portare a risultati ingiusti o discriminatori. Ad esempio, un sistema di AI utilizzato per l'approvazione dei prestiti non dovrebbe essere influenzato da pregiudizi nei confronti di determinati gruppi demografici. Inoltre, le aziende devono essere trasparenti su come viene utilizzata l'AI agentica e garantire che sia in atto una supervisione umana per prevenire conseguenze indesiderate.
• Sicurezza: i sistemi di AI agentici possono essere vulnerabili agli attacchi informatici. Le aziende devono implementare solide misure di sicurezza per proteggere questi sistemi e i dati che utilizzano. Ciò include la protezione da violazioni dei dati, accessi non autorizzati e attacchi dannosi che potrebbero compromettere l'integrità o la riservatezza del sistema di AI.
• Spiegabilità: è importante comprendere come un sistema di AI agentica prende decisioni, soprattutto quando qualcosa va storto. Le aziende dovrebbero investire in sistemi in grado di fornire informazioni sul processo decisionale. Tecniche come SHAP (SHapley Additive exPlanations) o LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) possono contribuire a rendere le decisioni dell'AI più trasparenti e comprensibili. Questo non solo aiuta a creare fiducia, ma consente anche di eseguire un debug migliore e di migliorare il sistema di AI.
• Integrazione: i sistemi di AI agentica devono essere integrati con i sistemi aziendali esistenti, il che può essere un processo complesso che richiede un'attenta pianificazione e coordinamento. Ciò include la garanzia della compatibilità con l'infrastruttura IT esistente, i formati di dati e i processi aziendali. Può anche comportare la risoluzione di potenziali sfide relative alla migrazione dei dati, all'integrazione dei sistemi e all'adozione da parte degli utenti.
• Monitoraggio e valutazione: monitora continuamente le prestazioni dell'agente AI, risolvi i problemi e perfeziona gli algoritmi secondo necessità.  

Le aziende dovrebbero valutare attentamente le proprie esigenze e risorse prima di implementare l'AI agentica. Dovrebbero anche essere preparate a investire nell'infrastruttura, nelle competenze e nella formazione necessarie per garantire l'adozione di successo di questa tecnologia.