Con l’accelerazione verso l’automazione intelligente, sia gli Agenti IA che l’IA Agentica offrono un potenziale trasformativo per le aziende. Tuttavia, la selezione, l’integrazione e la scalabilità di queste tecnologie non sono mai prive di difficoltà. Entrambi presentano sfide tecniche e strategiche uniche che devono essere affrontate per garantire un’adozione fluida e un valore a lungo termine. Vediamo in dettaglio le principali problematiche e le relative soluzioni.
Soluzione: Creare pipeline di dati scalabili, implementare lakes di dati centralizzati e garantire una gestione coerente dei dati attraverso pratiche di data hygiene.
Soluzione: Investire in architetture modulari e API-first, utilizzare middleware e modernizzare gradualmente le stack legacy.
Soluzione: Applicare una sicurezza multilivello, con cifratura, accesso basato su ruoli, strumenti di spiegabilità e audit in tempo reale.
Soluzione: Stabilire sistemi di apprendimento continuo, riqualificazione automatica e monitoraggio del comportamento in tempo reale.
La scelta tra Agenti IA e IA Agentica dipende dalla complessità, autonomia e scala del problema che si intende risolvere. Non si tratta di stabilire quale sia il migliore, ma quale sia il più adatto alle esigenze aziendali.
No, ChatGPT non è un IA Agentica. Non ha obiettivi, intenzioni autodirette né la capacità di intraprendere azioni indipendenti. È un modello linguistico che genera risposte basate su pattern nei dati su cui è stato addestrato, rispondendo ai prompt dell’utente, senza agire autonomamente.
I framework dell’IA Agentica sono sistemi progettati per permettere ai modelli AI di agire autonomamente verso obiettivi specifici, prendere decisioni e svolgere compiti con intervento umano minimo. I migliori framework includono AutoGPT, BabyAGI e Microsoft Jarvis, che combinano modelli linguistici con strumenti, memoria e cicli di azione per creare agenti più autonomi.
I principali tipi di Agenti IA includono agenti riflessivi semplici, agenti riflessivi basati su modelli, agenti basati su obiettivi, agenti basati su utilità e agenti di apprendimento. Ogni tipo rappresenta un livello di complessità crescente, che consente agli agenti di gestire compiti sempre più complessi.
Alcuni esempi noti di IA Agentica includono Sidekick di Shopify, Rufus di Amazon, IBM Watson Health e Tesla Autopilot. Questi sistemi operano autonomamente per prendere decisioni in tempo reale, ottimizzare compiti e migliorare l’esperienza utente, da assistenza ai commercianti a miglioramenti nel settore sanitario e nella guida autonoma.
Il termine “IA Agentica” fa riferimento alla capacità di agire con intenzionalità e autonomia. I sistemi di IA Agentica sono progettati per operare come agenti, prendendo decisioni, impostando obiettivi e intraprendendo azioni senza il costante intervento umano.
La principale differenza tra AI e IA Agentica sta nell’autonomia e nel comportamento orientato agli obiettivi. I sistemi AI tradizionali sono generalmente specifici per compiti e seguono istruzioni umane. L’IA Agentica, invece, è progettato per agire in modo più indipendente, fissando sotto-obiettivi, prendendo decisioni e eseguendo compiti con un intervento umano minimo.
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