Cosa significa Agentic?
Negli ultimi mesi, l'espressione "IA agentica" è diventata un argomento di grande attualità. Le ricerche del termine sono aumentate vertiginosamente, a dimostrazione del crescente interesse per una nuova forma di intelligenza artificiale che non rimane inattiva, ma è in grado di prendere decisioni, agire in autonomia e ottimizzare costantemente i flussi di lavoro.
L'ascesa dell'IA agentica è legata a un cambiamento nel modo in cui le persone immaginano i sistemi di IA: non come strumenti reattivi, ma come partner proattivi e autonomi. Eppure, il termine stesso "agentico" esiste da decenni in psicologia e istruzione, descrivendo il modo in cui gli esseri umani si assumono la responsabilità del proprio apprendimento e del proprio processo decisionale. Ora, la stessa idea viene applicata ai modelli di IA e ai sistemi agentici.
Intelligenza artificiale agentica: cosa significa?
Essere agenti significa avere il potere di agire, ovvero la capacità di raggiungere risultati in modo indipendente e di agire senza la costante supervisione umana.
Ad esempio, pensate a un assistente AI in ambito IT che non si limiti a rispondere alle domande, ma monitori autonomamente i sistemi, esegua correzioni per piccoli problemi e segnali problemi più gravi in tempo reale. Questa non è un'IA tradizionale che risponde passivamente ai comandi; è un'IA agentiva in azione.
Oggigiorno, il termine compare più spesso in espressioni come sistema di intelligenza artificiale agentica o agenti di intelligenza artificiale autonomi , ma la sua essenza rimane la stessa: autonomia, risoluzione proattiva dei problemi e processo decisionale.
Intelligenza artificiale agentica nell'istruzione: implementazione dell'apprendimento agentico
In ambito educativo, il concetto si manifesta come apprendimento agentico o coinvolgimento agentico . In questo contesto, gli studenti sono incoraggiati a prendere iniziative, contribuire attivamente e utilizzare l'autonomia nel definire il proprio percorso. Invece di limitarsi a completare gli esercizi assegnati, uno studente che utilizza l'intelligenza artificiale generativa come strumento per creare un'app al di fuori delle lezioni mostra un comportamento agentico, andando oltre le istruzioni in linguaggio naturale e prendendosi carico della propria formazione.
Intelligenza artificiale agentiva in psicologia: prospettive del mondo reale
In psicologia, la teoria dello stato agentico di Stanley Milgram mostra l'opposto: come gli esseri umani a volte rinuncino al loro ruolo di agenti e permettano a figure autoritarie di prendere decisioni per loro. I suoi esperimenti hanno rivelato che le persone possono entrare in uno stato agentico, trasferendo la responsabilità delle proprie azioni ad altri. Questa tensione tra autonomia e conformità è uno dei motivi per cui il termine agentico ha così tanto peso quando applicato ai sistemi di intelligenza artificiale odierni.
Intelligenza artificiale agentiva nel mondo degli affari: applicazioni e adozione dell'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale agentica si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale che operano in modo autonomo per svolgere compiti complessi, ragionare strategicamente e adattarsi a condizioni mutevoli. Queste applicazioni di intelligenza artificiale vanno oltre l'intelligenza artificiale tradizionale o l'automazione standard, incorporando LLM (grandi modelli linguistici), elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento automatico per prendere decisioni e agire in modo proattivo.
Immaginate un assistente AI per le risorse umane che non si limiti a pianificare i colloqui, ma valuti anche i curriculum, classifichi i candidati e aggiorni i flussi di lavoro di assunzione in tempo reale. Questo dimostra come l'IA agentica agisca come un partner autonomo all'interno delle operazioni aziendali.
I dati sull'adozione del 2025 illustrano l'ascesa dell'IA agentica: il mercato dei sistemi agentici è valutato a circa 7,5 miliardi di dollari nel 2025 , con proiezioni che supereranno i 199 miliardi di dollari entro il 2034 , con un CAGR superiore al 43% . Mentre quasi il 79% delle aziende utilizza agenti di IA , solo il 34% sta implementando sistemi di IA agentica oggi e solo il 14% li ha completamente implementati. Tuttavia, coloro che utilizzano l'IA agentica segnalano un risparmio medio sui costi del 32% e un aumento misurabile della produttività.
Intelligenza artificiale agente vs. apprendimento automatico
L'apprendimento automatico consente ai modelli di intelligenza artificiale di migliorare nel tempo, riconoscendo pattern nei dati e formulando previsioni. Ma il machine learning da solo non esegue né intraprende azioni. Manca di autonomia.
L'intelligenza artificiale agentica, al contrario, integra l'apprendimento automatico con il comportamento agentico, consentendo ai sistemi di definire autonomamente obiettivi, gestire flussi di lavoro complessi e adattarsi ad ambienti mutevoli senza l'intervento umano. Un help desk basato sull'intelligenza artificiale che anticipa i problemi comuni, li risolve in modo proattivo e migliora a ogni interazione è un esempio di intelligenza artificiale agentica applicata a casi d'uso reali.
In breve, l'apprendimento automatico migliora le previsioni, mentre l'intelligenza artificiale agentiva offre un processo decisionale e un'azione proattivi e autonomi.
Come funziona l'intelligenza artificiale agentica
L'intelligenza artificiale agentica opera attraverso tre tecnologie di intelligenza artificiale abilitanti:
- Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM): forniscono comprensione del linguaggio e capacità di intelligenza artificiale generativa per interagire in modo naturale con gli esseri umani.
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): aiuta l'intelligenza artificiale a interpretare le istruzioni in linguaggio naturale, consentendo agli agenti di intelligenza artificiale di raccogliere contesto e intenti.
- Apprendimento automatico (ML): consente ai sistemi di intelligenza artificiale agentiva di migliorare nel tempo, apprendere dai dati del mondo reale e ottimizzare i flussi di lavoro.
Grazie a questi componenti, l'intelligenza artificiale agentiva può ragionare, pianificare, eseguire e adattarsi in modo autonomo alle condizioni mutevoli.
Vantaggi dell'intelligenza artificiale agentica: caratteristiche principali
- Azioni autonome : i sistemi di intelligenza artificiale possono agire senza l'intervento umano diretto, dimostrando autonomia e indipendenza.
- Definizione degli obiettivi : l'intelligenza artificiale agentica può definire degli obiettivi, a differenza dell'intelligenza artificiale tradizionale, che si limita a reagire.
- Apprendimento adattivo : l'intelligenza artificiale agentiva si adatta costantemente ai mutevoli input e feedback.
- Ragionamento e pianificazione : a differenza dei modelli di intelligenza artificiale tradizionali, i sistemi di intelligenza artificiale agentiva possono gestire attività complesse e prendere decisioni attraverso flussi di lavoro in più fasi.
- Risoluzione proattiva dei problemi : anziché attendere che gli errori peggiorino, l'intelligenza artificiale agentica monitora, identifica e risolve costantemente i problemi.
IA agentica vs. agenti IA: comprendere la differenza
Gli agenti di intelligenza artificiale operano come entità autonome, come chatbot, auto a guida autonoma o sistemi di raccomandazione. Raccolgono dati, prendono decisioni limitate ed eseguono attività. Ma quando più agenti di intelligenza artificiale operano insieme all'interno di un sistema di intelligenza artificiale agentica, la potenza dei flussi di lavoro agentici cresce esponenzialmente.
Ad esempio, un chatbot da solo è solo un'applicazione di intelligenza artificiale. Ma integrato in un sistema agentico, lo stesso chatbot identifica autonomamente le esigenze dei clienti, fornisce soluzioni contestuali e, quando necessario, segnala i problemi agli esseri umani.
Il futuro dell'intelligenza artificiale agentiva nell'automazione
L'automazione si è a lungo concentrata su regole e script statici. L'intelligenza artificiale agentica va oltre, offrendo autonomia, adattabilità e azioni di intelligenza artificiale proattive che ottimizzano costantemente i flussi di lavoro. A differenza degli strumenti di intelligenza artificiale tradizionali, l'intelligenza artificiale agentica opera con cicli di feedback in tempo reale, migliorando i flussi di lavoro agentici senza dover ricorrere a una codifica estesa.
I vantaggi dell'intelligenza artificiale agentica nell'automazione includono:
- Miglioramento continuo attraverso LLMS e feedback dal mondo reale.
- Maggiore versatilità nell'automazione di complesse attività di intelligenza artificiale autonoma in tutte le funzioni aziendali.
- Migliore usabilità, poiché l'intelligenza artificiale agentiva utilizza il linguaggio naturale per interagire con gli esseri umani e con le applicazioni di intelligenza artificiale.
Le organizzazioni che integrano l'intelligenza artificiale agentica nei propri sistemi registrano una maggiore produttività, costi ridotti e operazioni più flessibili. Con l'accelerazione dell'adozione dell'intelligenza artificiale e le aziende che cercano di implementare soluzioni di intelligenza artificiale di nuova generazione, il futuro dell'intelligenza artificiale agentica promette di rimodellare i settori, automatizzare flussi di lavoro complessi ed estendere l'autonomia degli agenti di intelligenza artificiale.
In sostanza, l'IA agentica si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale progettati per agire in modo autonomo, prendere decisioni e migliorare costantemente. Combinando linguaggio di grandi dimensioni, IA generativa, apprendimento automatico e NLP, l'IA agentica potrebbe rappresentare il futuro dell'automazione, un futuro in cui l'IA agisce come partner, non come semplice strumento.
