L'intelligenza artificiale agentica è una delicata danza a quattro vie che democratizza l'accesso a informazioni aziendali critiche

L'intelligenza artificiale è stata piena di false affermazioni sin dal suo inizio, alimentate in parte da un divario di conoscenze diffuso. Chi non ha una formazione tecnica potrebbe avere difficoltà a distinguere tra termini come IA generativa, AI simbolico, o IA agentica, e abbiamo visto le aziende tecnologiche approfittarne sostenendo di offrire capacità che in realtà non forniscono. Per complicare ulteriormente le cose, man mano che l'intelligenza artificiale diventa sempre più onnipresente, le aziende che eseguono anche le analisi statistiche più superficiali si stanno improvvisamente ribattezzando "aziende di apprendimento automatico". Questa tendenza crescente ha lasciato i potenziali clienti incerti su cosa possano effettivamente fare le diverse soluzioni di "intelligenza artificiale".

Con l'emergere dell'Agentic AI, stiamo già assistendo a un uso aziendale del termine in modi altrettanto imprecisi: infatti, molte aziende che utilizzano semplici "chat bot" si stanno marchiando come fornitori di Agentic AI. L'Agentic AI rappresenta un significativo passo avanti per la tecnologia AI, ma è importante capire esattamente cosa significa. La vera Agentic AI è una delicata danza a quattro vie che bilancia elementi di AI generativa, AI simbolica, matematica esplicativa e motori di ottimizzazione non lineare all'interno di una presentazione basata su agenti, elevando di livello gli utenti umani democratizzando l'accesso alla tecnologia avanzata.

Distinguere i malintesi sull'intelligenza artificiale moderna

La definizione di "intelligenza artificiale" è ampia, ma se si considera ciò che è necessario per renderla utile e robusta, è necessario un insieme di tecnologie. Un chatbot può essere in grado di cercare su Internet e riassumere e rigurgitare i suoi risultati, ma non può convalidare i dati contenuti in Grandi modelli linguistici (LLM), né può ragionare con il giudizio sottile e umano necessario per generare intuizioni affidabili. Creare una soluzione di intelligenza artificiale con un impatto aziendale trasformativo richiede una serie di componenti che si uniscono per formare un insieme più ampio. Questo intricato equilibrio supporta il ragionamento in modo umano, sintetizzando, analizzando e ottimizzando dati affidabili per l'utente finale su una scala che va oltre le capacità umane. Uno strumento di base può tecnicamente soddisfare la definizione minima di "intelligenza artificiale", ma le aziende di oggi hanno bisogno di soluzioni in grado di realizzare di più.

Immaginatela come un'azienda automobilistica di massa che cerca di imitare l'aspetto di un marchio di lusso. Potrebbero essere in grado di rispecchiare l'estetica superficiale a distanza, ma esaminando i dettagli e la qualità dei materiali (per non parlare di ciò che c'è sotto il cofano) riveleranno la verità. Coloro che usano "Agentic AI" come termine di marketing senza la funzionalità per supportarlo dovrebbero essere ugualmente facili da individuare, ma i clienti non sempre hanno la competenza tecnica per identificare il livello di maturità dell'IA che viene loro offerto. Un'azienda può affermare di essere una "società di ottimizzazione", ma può effettivamente eseguire un'ottimizzazione non lineare basata su vincoli? Oppure utilizza un modello di regressione lineare per eseguire previsioni di base? Peggio ancora, utilizza un programma che può gestire solo quattro dei 40 vincoli necessari per modellare un dato problema? Chiunque può affermare di fornire soluzioni "basate sull'IA", ma il divario nei risultati è significativo.

È importante capirlo mentre ci spostiamo nella fase successiva dello sviluppo e dell'implementazione dell'IA. L'IA agentica promette di essere una tecnologia rivoluzionaria, che democratizzerà in modo efficace l'accesso a potenti analisi basate sull'IA e a capacità di ottimizzazione avanzate.

Come funziona l'intelligenza artificiale agentica e perché è importante

Ci sono quattro elementi critici dell'Agentic AI: AI simbolica, matematica esplicativa e motori di ottimizzazione, AI generativa e l'"agente" stesso:

• L’intelligenza artificiale simbolica è la parte del cervello che si occupa del “ragionamento profondo” responsabile di cose come l'inferenza logica sotto forma di ragionamento abduttivo e deduttivo. Utilizza tecniche di programmazione basate sulla logica e di dimostrazione di teoremi per risolvere problemi in un modo che simula il cervello umano.
• Motori di ottimizzazione e matematica esplicativa ad alta dimensionalità potenti vengono utilizzati per svolgere complessi calcoli matematici necessari all'elaborazione di grandi quantità di dati e alla generazione di intuizioni penetranti.
• L'intelligenza artificiale generativa esegue la funzione "Affettare sottile" funzioni necessari per identificare modelli in grandi set di dati ed estrapolare da essi.
• L'intelligenza artificiale agentica è la componente conversazionale che consente alla macchina di interagire con le persone in modo simile a quello umano, facilitando l'interazione e democratizzando l'accesso ad analisi e approfondimenti avanzati. È il "quarterback" del team, che orchestra le azioni in tutto il sistema.

Agentic AI è come una delicata danza a quattro vie, e l'agente è il leader. Senza un agente che sintetizzi e ottimizzi i dati provenienti dai motori analitici sottostanti, gli utenti avrebbero accesso a grandi quantità di informazioni, ma poca idea di come organizzarle o utilizzarle. Agentic AI traduce dati di analisi e ottimizzazione complessi in un'interfaccia utente accessibile democraticamente per fornire agli utenti aziendali l'accesso a informazioni utili e fruibili senza la necessità di un background avanzato di analisi dei dati. Generative AI, symbols AI e motori di matematica e ottimizzazione hanno tutti usi individuali, ma l'agente è il quarto pezzo fondamentale che consente a tutti e quattro gli elementi di operare in modo unico e armonioso.

Prima di Agentic AI, il ruolo dell'agente era svolto da un operatore umano, e per un essere umano non è semplicemente possibile elaborare nulla di simile a questo volume di informazioni. Oggi, un agente AI supportato dalle altre tre parti del "cervello" può analizzare vasti set di dati interessati da decine di vincoli. Questi agenti hanno anche una conoscenza approfondita di come ogni componente influisce sugli altri, generando le informazioni di ottimizzazione necessarie per far progredire le aziende odierne. E poiché sono presentate da un agente AI in grado di ragionare e conversare in modo simile a quello umano, queste informazioni aziendali critiche sono sempre più disponibili anche agli utenti senza un elevato livello di competenza tecnica.

La vera intelligenza artificiale agentica sta rivoluzionando l'ottimizzazione aziendale

Al Consumer Electronics Show (CES) di quest'anno, NVIDIA (NVDA -0.04%) CEO Jensen Huang ha previsto che il 30% delle aziende avrà "dipendenti digitali" che daranno contributi significativi al business entro la fine del 2025. Potrebbe sembrare una previsione audace, ma per coloro che hanno trascorso molto tempo lavorando con Agentic AI, è semplicemente il riconoscimento di una verità consolidata. La confluenza di simbolica AI, generativa AI e moderni motori di matematica esplicativa e ottimizzazione, che danzano insieme con la guida utile di un agente AI, sta rendendo le informazioni critiche per l'ottimizzazione aziendale più accessibili che mai. La vera Agentic AI è una tecnologia rivoluzionaria e coloro che non riescono ad adottarla rischiano di essere lasciati indietro.