C'è l'AI generativa, quella più comune e utilizzata finora che permette di ottenere output a mo' di spiegazioni, immagini, video e altri contenuti a partire da richieste sotto forma di prompt e altre istruzioni testuali o multimediali.

E c'è l'intelligenza artificiale agentica, più recente e versatile perché fatta per raggiungere obiettivi specifici operando (quasi) in autonomia. È una forma di AI più avanzata che può svolgere alcune attività complesse al posto nostro, con alcuni vantaggi e svantaggi che vale la pena conoscere, ora che comincia a essere più diffusa e utilizzata.

Come funziona l'intelligenza artificiale agentica

Invece di rispondere a dei comandi, di analizzare dati e di fornire delle semplici risposte alla stregua dei sistemi di AI generativa tradizionali, l'intelligenza artificiale agentica, per l'appunto, agisce, pianifica e si coordina con altri strumenti. Lo fa elaborando dei dati, ma soprattutto interagendo con agenti esterni, come app, sensori, dispositivi e database terzi che utilizza per fare più cose.

È una forma evoluta di intelligenza artificiale capace di automatizzare processi complessi operando con un grado di autonomia più elevato e tornando utile per svolgere attività specifiche.

Possiamo definirla un sottoinsieme dell'AI generativa focalizzato sull'esecuzione di azioni attraverso strumenti diversi che vanno oltre l'LLM (Large Language Model, una sorta di cervello) su cui comunque si basa.

Come funziona? In soldoni, utilizza una cassetta degli attrezzi fatta di agenti AI, ovvero dei singoli strumenti progettati per svolgere attività specifiche che l'intelligenza artificiale agentica impiega per gestire flussi di lavoro complessi, aggiornati e personalizzati. Si parte dalla raccolta delle informazioni interne (cioè dagli LLM) o esterne (da web o altri applicativi), per poi passare alla fase del ragionamento, della pianificazione, dell'azione e, infine, della riflessione, fase anch'essa cruciale con cui l'AI agentica può apprendere e migliorare nel tempo.

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I vantaggi e i rischi degli agenti AI

Due esempi. Se l'AI generativa può essere usata per creare contenuti pubblicitari, l'intelligenza artificiale agentica serve per integrarli in una campagna di marketing, monitorarne le prestazioni e adeguarne di conseguenza la strategia in base ai risultati e agli obiettivi. È anche alla base dei sistemi di guida autonoma: essendo capace di elaborare dati da GPS, telecamere, sensori LiDAR e informazioni provenienti dalla rete permette alle auto di aggirare gli ostacoli o di raggiungere determinate destinazioni.

Si leggono tra le righe precedenti i vantaggi dell'AI agentica, uno strumento utile per molte situazioni e contesti di utilizzo, anche complessi. Ne beneficiano principalmente la produttività e l'efficienza, ma è bene tener conto anche di alcuni potenziali rischi intrinsechi nell'utilizzo di simili sistemi di automazione delle attività.

Situazioni eticamente complesse

A partire dalle operazioni con un alto rischio etico in cui gli agenti AI possono non valutare adeguatamente determinate situazioni eticamente complesse. Stesso discorso vale per le attività in cui contano molto l'empatia, l'intelligenza emotiva, le interazioni umane e le dinamiche sociali complesse.

Ci sono anche dei rischi legati alla privacy, alla gestione dei dati e, in generale, un'efficacia ancora limitata nei contesti di lavoro reali.

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In uno studio della Carnegie Mellon University di Pittsburgh (Stati Uniti) intitolato TheAgentCompany: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks e uscito lo scorso maggio su ArXiv, piattaforma di condivisione di articoli preprint (cioè privi della revisione di ricercatori terzi e indipendenti che ne verifichino l'attendibilità), si legge infatti che "l'agente più competitivo (Gemini 2.5 Pro di Google, ndr) può completare il 30% delle attività in autonomia. [...] In un contesto che simula un ambiente di lavoro reale, una buona parte delle attività più semplici potrebbe essere risolta in autonomia, ma le attività più complesse e di lungo termine sono ancora fuori dalla portata dei sistemi attuali".

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