La differenza tra l'IA agenziale rispetto all'IA generativa sta nel rapporto tra azione e risultato. Una produce contenuti e analisi su richiesta; l'altra decide autonomamente come procedere, prende decisioni e svolge i compiti necessari per raggiungere un obiettivo.
Per le aziende, la differenza tra IA agenziale e IA generativa non risiede tanto nei meccanismi interni, quanto piuttosto nel modo in cui ciascuna di esse contribuisce allo svolgimento del lavoro. L'IA generativa produce contenuti e contesti quando le viene richiesto. L'IA agenziale assume un ruolo più ampio, utilizzando tali risultati per orientare le decisioni e portare a termine i compiti. Comprendere meglio in che modo si differenziano aiuta i team ad applicare queste tecnologie complementari in modi sempre più efficaci.
Sia l'IA agenziale che quella generativa (GenAI) condividono la capacità di evolversi e imparare dai dati e dall'esperienza. E sebbene vengano spesso utilizzate insieme, hanno finalità diverse e presentano alcune differenze fondamentali:
L'IA generativa riceve degli input (o prompt) e genera qualcosa di nuovo, come testo, immagini o persino un blocco di codice. I modelli di GenAI vengono addestrati su enormi set di dati e apprendono schemi che consentono loro di fornire risposte spesso sorprendentemente pertinenti. Sono ottimi per riassumere report, scrivere blocchi di testo o creare layout visivi.
Gli agenti IA di solito utilizzano l'IA generativa, ma non solo. Invece di dover attendere un'indicazione, possono decidere autonomamente quale mossa compiere in base agli obiettivi prefissati. Osservano ciò che accade, pianificano una risposta, agiscono e traggono insegnamento dal risultato: il tutto in un ciclo continuo. In questo modo sono utili per automatizzare i processi, coordinare i sistemi o risolvere problemi senza un intervento umano costante.
Per IA agenziale si intende l'architettura che si ottiene quando più agenti IA sono integrati e coordinati all'interno di un unico sistema o piattaforma, operando per il raggiungimento di un obiettivo prestabilito. L'IA agenziale mette in relazione strumenti, dati, ragionamento e azione non solo nell'ambito di una singola attività, ma in molte altre. Un framework di IA agenziale consente di guidare gli agenti, ricorrere a strumenti generativi, attivare flussi di lavoro e mantenere tutto in linea con un obiettivo più ampio.
In sintesi: la GenAI genera, mentre l'IA agenziale agisce. La GenAI può raccogliere, ad esempio, tutte le tue annotazioni relative alla ricerca e alle riunioni emerse durante una sessione di pianificazione del lancio di un prodotto. Può riassumerle, organizzare le informazioni e suggerire possibili passi successivi. L'IA agenziale, invece, è in grado di intraprendere tali azioni, assegnare i responsabili, aggiornare i sistemi, monitorare i progressi e adeguare il piano al mutare delle circostanze.
| IA generativa | IA agenziale | |
|---|---|---|
| Ruolo principale | Generare contenuti | Agire per raggiungere gli obiettivi |
| Tipo di input | Basato su prompt | Basato su obiettivi o contesto |
| Autonomia | Reattiva | Autonoma |
| Risultato | Testo, immagini, codice, audio, video | Azioni, decisioni, flussi di lavoro |
| Capacità di pianificazione | Nessuno – fase singola | Sì - pianificazione e organizzazione in più fasi |
| Memoria e apprendimento | Memoria limitata, nessun ciclo di feedback continuo | Impara dai risultati e si adatta nel tempo |
| Utilizzo di strumenti o API | Può generare codice per gli strumenti | Può attivare direttamente strumenti, API e sistemi |
| Coinvolgimento umano | Richiede un prompt utente per ogni attività | Può funzionare in modo indipendente, con supervisione |
| Casi d'uso comuni | Scrivere contenuti, progettare immagini, rispondere a domande | Eseguire processi, coordinare agenti, agire sui dati |
| Relazioni reciproche | Può essere utilizzata da un'IA agenziale | Può utilizzare l'IA generativa all'interno del sistema |
Non tutte le attività richiedono un processo decisionale. E non tutte le attività richiedono la creazione di contenuti. La maggior parte delle imprese moderne che utilizzano agenti basati sull'IA utilizzano anche la GenAI. E anche quando operano all'interno dello stesso sistema, ciascuno ha il proprio ambito di competenza. Ecco alcuni esempi che illustrano gli utilizzi tipici di ciascuna tecnologia:
Per cosa viene tipicamente utilizzata l'IA generativa:
Per cosa viene di solito utilizzata l'IA agenziale:
Le tecnologie di IA utilizzano una rete neurale modellata sul funzionamento del cervello umano. La loro capacità di apprendimento e adattamento è praticamente illimitata. Per le imprese ciò significa che agli agenti e ai modelli di IA è possibile insegnare rapidamente processi, flussi di lavoro e logiche aziendali specifici del settore, consentendo loro di continuare a evolversi e specializzarsi all'infinito.
I programmi del settore aerospaziale e della difesa sono altamente regolamentati. I team devono gestire i contratti di subappalto, i costi fissi dei progetti e obblighi di sicurezza e conformità particolarmente rigorosi e complessi.
Le supply chain del settore automotive sono complesse e multilivello. I team devono soddisfare i requisiti di sequenziamento just-in-time, adattandosi al contempo all'ascesa dei veicoli elettrici, delle tecnologie autonome e dei sistemi connessi.
Velocità e accuratezza non sono negoziabili nel settore alimenti e bevande. La conformità alle formule e alle norme di etichettatura, la tracciabilità end-to-end e i vincoli relativi alla durata di conservazione sono tutte priorità essenziali e quotidiane.
Dallo schizzo alla vendita, il settore della moda si basa su decisioni rapide e cambiamenti repentini, tenendo conto dei calendari stagionali, dell'approvvigionamento globale, della sostenibilità e della tracciabilità.
La pressione è elevata a causa delle sfide nel settore sanitario, tra cui la persistente carenza di personale, le risorse e i budget limitati, nonché i problemi legati alla condivisione dei dati e al coordinamento delle forniture mediche.
I margini sulla distribuzione sono molto ridotti. I distributori di oggi fanno affidamento su informazioni accurate relative alle scorte e su tempi di risposta rapidi per rispettare gli impegni di consegna e gestire in modo efficiente i propri centri di distribuzione.
Il machine learning è la tecnologia alla base sia dell'IA agenziale che di quella generativa. Consente ai sistemi di IA di rilevare modelli, formulare previsioni e migliorare i propri risultati attraverso un processo di addestramento. I modelli generativi presentano solitamente architetture di deep learning. Ciò consente loro di comprendere il contesto, elaborare enormi quantità di dati e generare qualsiasi tipo di risultato per cui siano stati addestrati (testo, immagini, codice). L'IA agenziale integra questi stessi modelli e dispone delle medesime funzionalità. Ma è anche strutturata attorno a un cosiddetto ciclo orientato agli obiettivi. Ciò include componenti relativi alla percezione, alla pianificazione, all'azione e al feedback, consentendogli di funzionare in modo continuo e di adattarsi alle mutevoli condizioni. Non si tratta solo di interpretare i dati: non ci sono limiti a ciò che le IA agenziali saranno sempre più in grado di fare. Come tutti abbiamo potuto constatare, grazie alla sua capacità di apprendere e adattarsi, l'IA evolve a un ritmo esponenziale. Ciò significa che, nel giro di pochi anni o addirittura mesi, l'IA agenziale sarà probabilmente molto più avanzata rispetto a oggi.
Che siano generativi o agenziali, tutti i sistemi di IA sono in grado di trasformare e reinventare le operazioni quotidiane. Ma tale potere comporta l'impegno imprescindibile di agire con cautela e diligenza nell'adozione e nell'utilizzo di questi strumenti. Fortunatamente, le migliori soluzioni basate su IA disponibili oggi sono progettate tenendo conto della sicurezza e della trasparenza, quindi potrai sempre contare su assistenza e supporto durante la configurazione dei tuoi protocolli di IA.
Cambiamenti nei comportamenti dei clienti, nei modelli di fornitura o nei fattori di mercato possono far sì che la realtà non corrisponda più ai dati di addestramento originali del tuo modello. Per rimanere aggiornati, i modelli necessitano di un programma di riaddestramento che utilizzi dati recenti e di alta qualità, in grado di riflettere le condizioni attuali.
La maggior parte dei bias di addestramento non è intenzionale, ma si propaga comunque e può danneggiare il tuo brand e la tua reputazione. Riduci i rischi di bias utilizzando set di dati diversificati, verificandone l'equità e applicando filtri che correggano i modelli distorti.
Poiché i modelli di IA spesso accettano linguaggi naturali o input aperti, possono essere indirizzati in modi inaspettati. È importante che il tuo team IT disponga di esperienza e capacità consolidate e aggiornate riguardo alle minacce alla sicurezza e ai protocolli specifici dell'IA.
Gli output "black box" sono quelli per i quali la logica o il ragionamento alla base non vengono (o non possono essere) spiegati agli utenti umani. Richiedi sempre tracciati di controllo, registri delle decisioni e opzioni di esclusione. Assicurati che il sistema sia configurato con un comando "Mostra il tuo lavoro".
Data la sua efficienza e precisione, si è tentati di concedere all'IA agenziale un margine di manovra eccessivo. Prevedi fasi di revisione umana per tutte le attività importanti. In questo modo puoi evitare errori e garantire che i tuoi team rimangano sempre operativi e mantengano il loro vantaggio competitivo.
Nonostante tutte le loro somiglianze e differenze, ciò che conta davvero è il modo in cui strumenti come l'IA agenziale e la GenAI stanno rivoluzionando il mondo del lavoro. Le soluzioni basate sull'IA ci consentono di elaborare, comprendere e generare molte più informazioni rispetto al passato. E grazie all'introduzione dell'IA agenziale, le imprese sono sempre più in grado di mettere a frutto tali informazioni in modo automatico, adattivo e perfino senza doverle richiedere. Le potenti innovazioni odierne nel campo dell'IA segnano il passaggio da strumenti digitali che reagiscono ai nostri comandi a sistemi in grado di interagire con l'ambiente circostante e di apprendere. Si tratta di un punto di svolta non solo nel modo in cui viene sviluppato il software, ma anche nel modo in cui si svolge il lavoro.
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