Che cos'è l'agentic AI?

By Silvio Savarese, Executive Vice President and Chief Scientist, Salesforce AI Research

L'intelligenza artificiale (AI) si sta evolvendo così rapidamente da farci sentire come in un film di fantascienza. Inizialmente l'intelligenza artificiale predittiva ha analizzato dati e utilizzato algoritmi di apprendimento automatico per prevedere i risultati futuri. In seguito, l'intelligenza artificiale generativa ha creato nuovi contenuti come testi, immagini e musica. Oggi siamo nell'era dell'AI agentica: l'intelligenza artificiale non si limita a generare contenuti ma è anche in grado di essere conversazionale e di agire e reagire autonomamente.

Ciò che distingue gli agenti autonomi dai loro predecessori è la capacità di ragionare non solo sulla base delle previsioni derivanti da grandi dataset, ma anche in funzione della percezione dell'ambiente, che permette loro di eseguire azioni autonome, imparare dai feedback e adattarsi.

Si prevede che l'agentic AI e gli agenti AI, che l'aiutano a svolgere le attività, diventino i principali trend tecnologici strategici. L'autonomia e l'adattabilità sono il fulcro di questa evoluzione. L'agentic AI sta per trasformare settori come sanità, finanza e industria manifatturiera, integrandosi perfettamente con le piattaforme di dati e aiutando lo svolgimento di attività dispendiose in termini di tempo. Immagina un'AI in grado di agire come manodopera digitale, prendere decisioni e adattarsi a nuove situazioni con estrema efficienza.

Di cosa parleremo:

• Che cos'è l'agentic AI
• Come funziona l'agentic AI
• Vantaggi dell'agentic AI
• Agentic AI e piattaforme dati: una collaborazione essenziale
• Quali sono le prospettive per l'agentic AI

L'AI agentica è la tecnologia che alimenta gli agenti AI in modo che possano agire in modo autonomo senza la supervisione umana. Fungendo da piattaforma completa, l'agentic AI facilita un'interazione fluida e continua tra gli agenti AI e gli esseri umani, promuovendo un ambiente collaborativo in cui possono lavorare insieme. Tale piattaforma dispone di una suite di strumenti e servizi per aiutare gli agenti AI ad apprendere, adattarsi e collaborare al fine di gestire rapidamente attività complesse e dinamiche. È il prossimo traguardo dell'intelligenza artificiale, intesa come tecnologia capace di agire in modo indipendente prendendo decisioni, adattandosi a situazioni mutevoli, fissando obiettivi e ragionando.

Una delle caratteristiche distintive dell'AI agentica è la semplificazione dello sviluppo e dell'implementazione degli agenti AI, con conseguente minor impiego di risorse per integrare l'AI nelle attività quotidiane. Con questo framework, le aziende possono personalizzare gli agenti AI per soddisfare le loro specifiche esigenze, siano esse relative all'automazione di attività ripetitive, al miglioramento del servizio clienti o all'attuazione di un processo decisionale strategico.

Laddove i sistemi di AI tradizionali risultano rigidi e presentano difficoltà nello svolgere attività complesse e in più fasi, l'agentic AI sa essere flessibile e adattabile. La flessibilità della piattaforma garantisce che gli agenti AI possano essere adattati a un'ampia gamma di settori e utilizzi. Attraverso l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), i sistemi di AI agentica come Agentforce possono imitare il comportamento umano: ciò li rende ideali per gestire una molteplicità di situazioni complesse e in continua evoluzione.

Sono tre le principali caratteristiche dell'agentic AI:

1. Autonomia: gli agenti sono in grado di eseguire le attività da soli, senza supervisione o indicazioni umane.
2. Adattabilità: possono imparare dalle interazioni, ricevere feedback e cambiare le proprie decisioni in base a ciò che hanno appreso.
3. Orientamento all'obiettivo: possono assumere compiti specifici e ragionare su come svolgerli.

L'agentic AI ha la potenzialità di cambiare il modo in cui interagiamo con la tecnologia. È ancora presto, tuttavia le basi che vengono poste oggi puntano a un futuro in cui gli agenti AI operano con la stessa autonomia e adattabilità delle loro controparti umane. Questa possibilità di trasformazione ha l'intento di migliorare l'efficienza e offrire nuove opportunità di innovazione in quasi tutti gli aspetti della nostra vita.

Per comprendere l'Agentic AI, è utile distinguerla dalle altre forme di intelligenza artificiale. L'Agentic AI viene spesso scambiata per un semplice chatbot più potente o per un classico script di automazione.

• Non è solo un chatbot: un tipico chatbot è reattivo: attende un input (prompt) e risponde. Un agente AI è proattivo: può monitorare un ambiente (come una coda di assistenza o un sistema CRM), identificare un obiettivo (come la risoluzione di un ticket urgente) e avviare un workflow multi-fase senza necessità di input esterni.
• Non è semplice RPA (Robotic Process Automation): la RPA è eccellente per automatizzare task ripetitivi basati su regole e sequenze fisse. Se un processo cambia, lo script RPA si interrompe. L'Agentic AI utilizza il ragionamento e l'apprendimento per gestire variabilità ed eccezioni. Se un passaggio del suo piano fallisce, l'agente può fermarsi, riflettere, creare un nuovo piano e adattare il proprio approccio.
• Non è pura AI generativa: sebbene i modelli di intelligenza artificiale generativa (LLM) costituiscano il "cervello" di un agente AI, ne rappresentano solo una componente. L'AI generativa produce contenuti; l'Agentic AI utilizza tali contenuti (come la bozza di un'email o uno snippet di codice) come uno strumento per compiere un'azione finalizzata a un obiettivo.

Comprendere le distinzioni tra le diverse tipologie di intelligenza artificiale è fondamentale per le aziende che desiderano implementare la tecnologia più adatta alle proprie esigenze. L'Agentic AI rappresenta un salto evolutivo: si passa da un'intelligenza puramente predittiva o creativa a una forma di intelligenza realmente autonoma e orientata agli obiettivi.

L'agentic AI opera attraverso una complessa rete di componenti software autonomi, noti come "agenti", che attingono da enormi quantità di dati e imparano dal comportamento degli utenti allo scopo di migliorare nel tempo. Ogni agente è progettato con obiettivi e abilità specifiche che lavorano in modo armonico per gestire compiti complessi. Questo approccio innovativo all'AI agentica si basa su una combinazione di tecnologie avanzate come l'apprendimento automatico, l'NLP e la rappresentazione della conoscenza e aiuta gli agenti ad apprendere, comunicare e ragionare in modo efficace.

L'architettura sottostante all'AI agentica consiste in una piattaforma di sistemi distribuiti, che garantisce scalabilità e ‌prestazioni elevate. Questa piattaforma consente a più agenti (o multiagente) di operare contemporaneamente su server diversi per migliorare l'efficienza e l'affidabilità complessive del sistema. Gli agenti possono collaborare in tempo reale condividendo informazioni e coordinando le azioni per interagire in modo più intuitivo e fluido con gli utenti.

L'agentic AI utilizza agenti autonomi e modelli di intelligenza artificiale che completano autonomamente le attività e gestiscono i flussi di lavoro utilizzando l'apprendimento automatico, gli algoritmi e l'analisi predittiva per prendere decisioni in tempo reale.

Per risolvere problemi complessi, segue un processo composto da cinque fasi:

1. Percezione: gli agenti AI raccolgono e decodificano informazioni da fonti come sensori, database e interfacce per trasformare i dati in informazioni dettagliate. Individuano modelli significativi ed estrapolano dall'ambiente ciò che è più rilevante.
2. Ragionamento: un Large Language Model (LLM) guida il processo di ragionamento, comprendendo i compiti, definendo soluzioni e coordinando modelli specializzati per attività come la content generation o l'analisi di immagini.
3. Azione: gli agenti svolgono mansioni connettendosi a sistemi esterni tramite API. I limiti di azione integrati garantiscono sicurezza e conformità, ad esempio la limitazione dell'elaborazione delle richieste di risarcimento assicurativo a importi specifici prima della revisione umana.
4. Apprendimento: gli agenti si evolvono grazie al feedback e migliorano a ogni interazione per perfezionare decisioni e processi. Questo costante miglioramento consente di ottenere prestazioni più intelligenti e una maggiore efficienza nel tempo.
5. Collaborazione: gli strumenti per la generazione di agenti sono progettati per semplificare l'utilizzo degli agenti stessi, riducendo la barriera all'ingresso sia per i programmatori esperti sia per i principianti. La natura open source degli strumenti generatori di agenti incoraggia ulteriormente la dinamicità del team di collaboratori portandoli a migliorare continuamente la piattaforma. Questo lavoro di squadra non solo accelera lo sviluppo di nuove funzionalità, ma garantisce anche che la tecnologia rimanga all'avanguardia nell'innovazione dell'AI.

Nel complesso, i meccanismi operativi dell'agentic AI sono progettati per promuovere l'autonomia, l'adattabilità e l'efficienza. Utilizzando tecnologie avanzate e un approccio collaborativo e open source, l'AI agentica cambierà vari settori e ruoli, migliorando il modo in cui interagiamo con la tecnologia.

Ad esempio, nell'ambito del servizio clienti, gli agenti autonomi possono comprendere le richieste degli utenti attraverso l'elaborazione del linguaggio naturale per promuovere interazioni personalizzate, offrire un servizio proattivo e gestire un supporto multicanale. Nelle vendite, gli agenti AI possono acquisire lead e farli avanzare lungo la pipeline, fissare appuntamenti e rispondere alle domande 24 ore su 24. Per quanto riguarda il marketing, gli agenti autonomi sanno gestire le campagne dalla creazione fino all'ottimizzazione. Possono realizzare una journey map, analizzare le metriche delle prestazioni e suggerire come migliorare un piano di marketing.

Il software di agentic AI è un tipo di intelligenza artificiale (AI) capace di operare in modo indipendente, prendendo decisioni ed eseguendo attività senza l'intervento umano. Questi sistemi sono in grado di imparare dalle proprie interazioni e adattarsi a nuove situazioni, migliorando le performance nel tempo.

Un software di AI agentica è particolarmente utile nelle realtà che presentano attività complesse con grandi quantità di dati e in cui è fondamentale prendere decisioni in tempo reale. Esempi di software di agentic AI in azione includono chatbot AI in grado di gestire le richieste del servizio clienti e sistemi di raccomandazione che personalizzano contenuti o prodotti.

L'AI agentica rappresenta un balzo in avanti nell'intelligenza artificiale e la distingue dai precedenti sistemi di AI.

Uno dei suoi punti di forza è il miglioramento dell'adattabilità e dell'efficienza delle applicazioni di AI. L'AI agentica può accelerare in modo significativo i processi di sviluppo automatizzando le attività e prendendo decisioni in modo indipendente. Questa autonomia consente di risparmiare tempo e riduce i costi operativi. Inoltre, i complessi algoritmi dell'AI agentica garantiscono l'ottimizzazione delle prestazioni complessive, rendendola una risorsa per qualsiasi settore.

Uno dei vantaggi più evidenti dell'agentic AI è la capacità di interagire in modo maggiormente personalizzato e coinvolgente con gli utenti. Attuando un processo decisionale simile a quello umano, l'AI agentica offre interazioni intuitive e senza interruzioni. Che si tratti del servizio clienti, della sanità o dell'istruzione, fornire un'assistenza clienti personalizzata può incrementare la soddisfazione e la loyalty dell'utente.

Gli agenti AI autonomi elaborano enormi stream di dati in tempo reale, fornendo informazioni utili per decisioni più smart. Rilevando i modelli e prevedendo i risultati, consentono scelte più rapide e basate sui dati in tutta sicurezza.

L'AI agentica automatizza le attività ripetitive e semplifica i flussi di lavoro, permettendo ai team umani di concentrarsi sul lavoro strategico e di alto valore. Grazie al processo decisionale in tempo reale e all'apprendimento continuo, questi agenti eseguono le mansioni più velocemente e con maggiore precisione, aumentando l'efficienza complessiva.

L'agentic AI sta fondamentalmente rivoluzionando il lavoro in ogni settore e in tutti i ruoli professionali utilizzando, apprendendo e sviluppando le conoscenze aziendali per portare all'automazione del flusso di lavoro. Ora le aziende utilizzano funzionalità più avanzate per riunire fonti di dati eterogenee e diversificate, rendendole disponibili attraverso un framework di metadati comune dal linguaggio universale. Il valore di tutti i dati ottenuti diventa così il mezzo per automatizzare attività complesse e prendere decisioni in tempo reale basate sui dati. Questa perfetta integrazione migliora l'efficienza e apre la strada a nuove prospettive di innovazione e crescita.

Associare l'agentic AI a Data 360, abbinato alla generazione aumentata di recupero (RAG), consente alle aziende di utilizzare sia i dati strutturati che quelli non strutturati per soddisfare maggiormente i clienti.

Gli avanzati strumenti di gestione dei dati di Data 360, combinati con un processo decisionale autonomo, lavorano all'unisono per ottenere risultati più intelligenti. Questa collaborazione, adattandosi ad ambienti aziendali dinamici, facilita la creazione di applicazioni intelligenti per fornire un vantaggio competitivo.

In aggiunta, oltre alla possibilità di accedere a un'ampia gamma di dati, semplifica il processo di implementazione migliorando così l'esperienza utente complessiva. Di conseguenza, le aziende possono concentrarsi sulle proprie competenze principali, mentre queste funzionalità avanzate di AI guidano le attività strategiche. Il layer dell'AI agentica, inoltre, apprende e si evolve continuamente man mano che il sistema elabora più dati. Grazie a un ciclo di apprendimento continuo, il sistema di intelligenza artificiale può adattarsi ai nuovi dati per fornire informazioni precise e dettagliate e un processo decisionale più intelligente che risponde a condizioni ed esigenze mutevoli.

Avendo un accesso completo ai propri dati e combinandoli con l'AI, le aziende dei settori finanziario, sanitario, manifatturiero e retail possono semplificare le operazioni e migliorare il customer engagement nelle vendite, nell'assistenza, nel marketing e nell'e-commerce.

L'AI agentica è destinata a rivoluzionare il mondo. La sua compatibilità con i sistemi esistenti, la capacità di creare esperienze utente personalizzate e le solide funzionalità di sicurezza la rendono uno strumento indispensabile per il futuro.

Offrirà innovazioni che trasformeranno settori come le vendite, l'assistenza, il marketing e l'e-commerce. Gartner prevede che “entro il 2028, il 15% delle decisioni lavorative quotidiane sarà preso in modo autonomo attraverso l'AI agentica, rispetto allo 0% del 2024.”

Immagina un mondo in cui gli agenti AI possano gestire senza problemi le richieste complesse della clientela, adattare le strategie di marketing in tempo reale e ottimizzare le supply chain con un'efficienza senza pari. Le possibilità dell'AI agentica di semplificare le attività e migliorare la customer experience sono enormi.

Uno degli aspetti più entusiasmanti dell'AI agentica è la sua capacità di apprendere e migliorare nel tempo. Man mano che gli agenti AI assimilano più dati ed esperienza, la loro capacità decisionale diventa sempre più sofisticata. Questo processo di apprendimento continuo aiuterà le aziende‌ a stare al passo con i tempi, rispondendo rapidamente ai cambiamenti del mercato e alle esigenze della clientela. L'integrazione dell'AI agentica con le piattaforme di dati rappresenterà un punto di svolta in quanto fornirà l'accesso ininterrotto a grandi quantità di informazioni e permetterà decisioni più informate e tempestive.

Ma l'impatto dell'agentic AI si allarga oltre i singoli settori. È in grado di rimodellare interi ecosistemi, promuovendo la collaborazione e l'innovazione su scala globale. Dato che sempre più enti adottano questa tecnologia, ci aspettiamo la nascita di nuovi modelli di business e partnership che sfruttino al meglio le capacità uniche dell'AI agentica. Questo approccio collaborativo determinerà una crescita esponenziale e offrirà nuove opportunità sia per le aziende sia per i consumatori.

Per fare un esempio di agentic AI, Agentforce è il layer agentico della Salesforce Platform che aiuta le aziende a essere più produttive, consente ai rappresentanti di costruire migliori relazioni con i clienti e funge da forza lavoro digitale sempre attiva per il successo dell'AI.

Il futuro dell'AI agentica non riguarda solamente ciò che è possibile oggi, ma le infinite possibilità che ne deriveranno.