Cos’è l’AI agentica, la tecnologia che permette alle macchine di prendere decisioni autonome

L'AI agentica rappresenta una delle evoluzioni più interessanti e discusse del settore dell'intelligenza artificiale. Questa tecnologia, infatti, introduce la possibilità per i sistemi di AI di prendere decisioni autonome e di portare avanti obiettivi complessi con una supervisione umana minima. Se i modelli di intelligenza artificiale generativa – come quelli che scrivono testi (es. ChatGPT di OpenAI) e producono immagini (es. Nano Banana di Google) – hanno rivoluzionato la creazione di contenuti, l'AI agentica passa al livello successivo: non si limita a generare output su richiesta, ma utilizza questi contenuti e competenze per agire, pianificare e coordinarsi con altri agenti o strumenti AI.

Un sistema di questo tipo, quindi, non solo elabora dati, ma è anche in grado di interagire con applicazioni esterne, fare ricerche online, interrogare database, prenotare servizi o modificare un piano operativo in base a nuove informazioni ricevute. Questa capacità deriva da un insieme di caratteristiche distintive: autonomia, cioè la possibilità di agire senza continua supervisione; proattività, che consente agli agenti di anticipare scenari e proporre azioni; specializzazione, con agenti dedicati a compiti diversi che possono collaborare tra loro; adattabilità, grazie alla capacità di imparare dai feedback e migliorare nel tempo; e infine intuitività, perché gli utenti possono interagire con questi sistemi usando un linguaggio naturale, senza bisogno di accedere a interfacce complesse.

L’AI agenetica e i suoi vantaggi

Dalla descrizione fatta nelle righe precedenti, si evince che l'impiego dell'AI agentica può avere numerosi vantaggi. Vi facciamo giusto qualche esempio. Nel settore finanziario, un agente può analizzare in tempo reale i mercati e compiere transazioni autonome. Nei veicoli a guida autonoma, la capacità di elaborare dati da GPS e sensori rende più sicura e precisa la navigazione. In ambito sanitario, agenti intelligenti possono monitorare i parametri dei pazienti e suggerire modifiche terapeutiche in base agli ultimi esami fatti. Nella cybersecurity, sistemi di questo tipo individuano anomalie nel traffico di rete e reagiscono prontamente a potenziali minacce informatiche.

Rispetto all'AI “tradizionale”, che opera entro limiti rigidi e fornisce output predefiniti, l'AI agentica introduce la dimensione della scelta autonoma. È capace di formulare strategie, ridefinire i passaggi necessari e chiedere supporto a esseri umani o ad altri sistemi solo quando serve. Ed è qui che si colloca la differenza anche con l'AI generativa: se quest'ultima ha bisogno di un input per produrre contenuti, l'AI agentica integra quegli stessi contenuti in un processo più ampio, finalizzato a raggiungere un obiettivo.

Tutto questo produce dunque vantaggi concreti in termini di produttività, perché le interfacce possono essere sostituite da semplici comandi vocali o testuali; in termini di efficienza, poiché i sistemi possono operare senza interruzione e gestire compiti ripetitivi a costi ridotti; e in termini di innovazione, grazie alla possibilità di scoprire collegamenti o soluzioni che un essere umano potrebbe individuare in periodi di tempo più lunghi rispetto a un agente AI.

Come funziona l’intelligenza artificiale agentica e le sfide

Il funzionamento dell'AI agentica si articola in più fasi. Prima di tutto c'è la percezione, ossia la raccolta di dati tramite sensori, API, database o interazioni dirette con gli utenti. Segue il ragionamento, con cui il sistema interpreta i dati e ne estrae pattern significativi. A quel punto vengono stabiliti gli obiettivi, elaborata una strategia e, attraverso un processo decisionale, selezionata l'azione ottimale tra diverse possibilità. L'esecuzione porta all'interazione concreta con strumenti esterni o con persone, mentre il ciclo di apprendimento e adattamento consente di migliorare continuamente le prestazioni. Un ruolo cruciale è svolto dall'orchestrazione, ossia il coordinamento di più agenti che collaborano verso uno scopo comune, evitando colli di bottiglia o conflitti di risorse.

Naturalmente esistono anche sfide di cui tener conto. Il rischio principale riguarda la definizione degli obiettivi e delle funzioni di ricompensa. Un sistema mal configurato potrebbe trovare scorciatoie non desiderate pur di massimizzare un punteggio, ad esempio privilegiando contenuti sensazionalistici per aumentare l'engagement online o sacrificando la qualità dei prodotti per velocizzare un processo logistico. Vi sono poi i problemi tecnici legati alla gestione dei dati, alla privacy, alla trasparenza e alla necessità di infrastrutture robuste per supportare architetture multiagente. Per questo motivo, le prime implementazioni vengono solitamente testate su compiti a basso rischio, finché i sistemi non dimostrano una certa coerenza e affidabilità.

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