Tecnologia

Arrivata la Terza Fase dell’Intelligenza Artificiale: Come gli Agenti Stanno Rivoluzionando Lavoro e Tecnologia

  • Cosa sono gli agenti di intelligenza artificiale?
  • Come possono cambiare il nostro modo di lavorare?
  • E quali rischi e opportunità ci offrono?

L’Ascesa degli Agenti di Intelligenza Artificiale: Come la Generative AI Sta Evolvendo

L’intelligenza artificiale generativa sta entrando nella sua terza fase evolutiva. Dopo i chatbot e gli assistenti virtuali, ora siamo testimoni di un cambiamento radicale: gli agenti intelligenti. Questi nuovi sistemi mirano a un’autonomia maggiore e sono in grado di lavorare in team o di utilizzare strumenti per completare compiti complessi.

Uno dei prodotti più recenti e innovativi in questo campo è l’agente ChatGPT di OpenAI, che combina due prodotti preesistenti (Operator e Deep Research) in un sistema unico, molto più potente. Secondo il suo sviluppatore, questa nuova versione di ChatGPT è in grado di “pensare e agire”.

Da Chatbot ad Agenti: Una Nuova Era dell’Intelligenza Artificiale

Nel novembre 2022, ChatGPT ha dato il via all’era dei chatbot, ma nonostante la sua enorme popolarità, l’interfaccia conversazionale limitava notevolmente le capacità della tecnologia. I chatbot erano principalmente orientati alla gestione di conversazioni, ma non erano in grado di svolgere compiti complessi in modo autonomo.

Con l’evoluzione della tecnologia, è emerso il concetto di Assistenti IA, o “copiloti”. Questi sistemi, che si basano sugli stessi modelli di linguaggio di grandi dimensioni dei chatbot generativi, sono progettati per svolgere compiti complessi con la supervisione e l’istruzione dell’uomo.

Gli agenti rappresentano un passo successivo: sistemi che non si limitano a completare compiti specifici, ma perseguono obiettivi, operando con un grado variabile di autonomia. Gli agenti sono dotati di capacità avanzate come ragionamento e memoria, permettendo loro di lavorare in modo più complesso e articolato.

La Collaborazione tra Agenti: Un Nuovo Livello di Autonomia

Uno degli aspetti più interessanti degli agenti AI è la possibilità che più sistemi possano lavorare insieme. Gli agenti possono comunicare tra loro per pianificare, prendere decisioni, coordinare attività e risolvere problemi complessi. Inoltre, sono anche “utilizzatori di strumenti”, in grado di interagire con software specializzati come browser web, fogli di calcolo, sistemi di pagamento e molto altro.

Un Anno di Sviluppi Rapidi: L’Intelligenza Artificiale Diventa Più Potente

Il concetto di AI Agent si è concretizzato in modo significativo già alla fine dell’anno scorso. Nel mese di ottobre, Anthropic ha dato al suo chatbot Claude la capacità di interagire con un computer proprio come farebbe un essere umano. Questo sistema è in grado di cercare informazioni su diverse fonti, trovare dati rilevanti e compilare moduli online.

Altri sviluppatori di AI non sono rimasti indietro: OpenAI ha rilasciato un agente di navigazione web chiamato Operator, Microsoft ha annunciato gli agenti Copilot, mentre Google ha lanciato Vertex AI e Meta ha presentato gli agenti Llama.

Anche startup come Monica e Genspark stanno facendo passi da gigante. Monica, ad esempio, ha creato un agente Manus AI in grado di acquistare immobili e convertire registrazioni di lezioni in note riassuntive. Genspark, invece, ha rilasciato un motore di ricerca che fornisce una panoramica sintetica di una pagina con link incorporati per compiti come la ricerca delle migliori offerte online.

Agenti per Settori Specializzati: Il Codice e Oltre

Non tutti gli agenti sono progettati per attività generali. Alcuni sono altamente specializzati in determinati ambiti. In particolare, il settore della programmazione e ingegneria del software è in prima linea con agenti come Copilot di Microsoft e Codex di OpenAI. Questi agenti sono in grado di scrivere, valutare e implementare codice in autonomia, oltre a verificare il codice scritto dall’uomo per errori e rallentamenti nelle prestazioni.

Ricerca e Sintesi: Capacità Avanzate degli Agenti

Una delle caratteristiche fondamentali dei modelli di AI generativa è la loro abilità nella ricerca e nella sintesi delle informazioni. Gli agenti AI sono in grado di svolgere compiti di ricerca che richiederebbero giorni di lavoro a un esperto umano.

Ad esempio, Deep Research di OpenAI è un sistema progettato per affrontare compiti complessi attraverso ricerche online a più fasi, mentre l’AI “co-scientist” di Google è un sistema multi-agente più sofisticato, pensato per supportare gli scienziati nella generazione di nuove idee e proposte di ricerca.

I Rischi e le Limitazioni degli Agenti

Nonostante il grande entusiasmo attorno agli agenti di intelligenza artificiale, ci sono diversi rischi e limitazioni da considerare. Sia Anthropic che OpenAI sottolineano la necessità di una supervisione umana attiva per ridurre gli errori e i rischi associati all’uso di questi sistemi.

OpenAI, ad esempio, ha classificato il suo agente ChatGPT come “ad alto rischio” a causa del potenziale uso improprio nella creazione di armi biologiche e chimiche. Tuttavia, non sono stati forniti dati a supporto di questa affermazione, quindi è difficile valutarne la validità.

In un altro caso emblematico, un progetto di Anthropic, chiamato Project Vend, ha assegnato un agente AI alla gestione di una macchina per snack in un’azienda, ma il progetto è fallito, con l’agente che ha generato risultati surreali e poco utili.

Inoltre, un agente di programmazione ha accidentalmente cancellato l’intero database di uno sviluppatore, spiegando in seguito che aveva “panicato”. Questo evidenzia come gli errori umani possano essere amplificati da un’intelligenza artificiale mal gestita.

Gli Agenti nei Luoghi di Lavoro: Applicazioni Pratiche

Nonostante i rischi, gli Agenti IA stanno trovando applicazioni pratiche in vari settori. Ad esempio, nel 2024, Telstra ha implementato ampiamente gli abbonamenti a Microsoft Copilot, risparmiando al personale una media di 1-2 ore settimanali grazie agli abstract delle riunioni e alla redazione automatica di contenuti.

Molte grandi imprese stanno seguendo l’esempio, ma anche piccole aziende come la Geocon, una compagnia di costruzioni di Canberra, stanno sperimentando con agenti AI interattivi per gestire i difetti nelle loro costruzioni.

I Costi Umanei e Altri Impatti

Uno degli effetti collaterali più significativi degli agenti AI potrebbe essere il dislocamento tecnologico. Man mano che questi agenti migliorano, potrebbero sostituire i lavoratori umani in molti settori, accelerando la diminuzione dei posti di lavoro entry-level nel settore degli uffici.

Inoltre, gli utenti che dipendono troppo dagli agenti AI potrebbero rischiare di delegare compiti cognitivi essenziali, con il pericolo che errori, attacchi informatici o malfunzionamenti possano sfociare in danni, perdite o infortuni. Il costo energetico associato a questi sistemi generativi è un altro aspetto che potrebbe influenzare il prezzo complessivo di utilizzo degli agenti, in particolare per compiti complessi.

Come Iniziare con gli Agenti AI

Nonostante le preoccupazioni, è prevedibile che gli agenti AI diventeranno sempre più capaci e diffusi nelle nostre vite quotidiane e nei luoghi di lavoro. Pertanto, può essere utile iniziare a utilizzarli – o anche a crearli – per comprendere meglio i loro punti di forza, i rischi e le limitazioni.

Per gli utenti medi, gli agenti sono facilmente accessibili tramite Microsoft Copilot Studio, che offre protezioni e un negozio di agenti per compiti comuni. Per chi è più ambizioso, è possibile costruire un proprio agente AI in soli cinque righe di codice utilizzando il framework Langchain.

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