Oltre le aspettative: agenti IA e il prossimo capitolo di lavoro

Gli agenti IA, o agenti autonomi, sono agli inizi. Molto presto – la fine del primo inning in anticipo. Il settore è pieno di innovazione, dalla ricerca innovativa alla dimostrazione di concetti fino alle applicazioni pratiche, tutto alludendo al vasto potenziale dell'intelligenza artificiale. 

Non c’è dubbio che gli agenti autonomi trasformeranno ogni singolo settore, con le loro capacità che vanno oltre la semplice automazione delle attività per riprogettare i flussi di lavoro, simulare scenari complessi e ridurre la necessità dell’intervento umano in vari processi. Stiamo guardando a un futuro (a breve termine) in cui gli agenti potranno eseguire simulazioni su larga scala, riprogettare campagne di marketing o persino automatizzare complessi processi di test di ricerca e sviluppo.

Gruppo di consulenza di Boston (BCG) evidenzia il salto evolutivo dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) agli agenti autonomi progettati per eseguire attività end-to-end, monitorare i risultati, adattarsi e utilizzare gli strumenti in modo autonomo per raggiungere gli obiettivi. Rappresentano un passo significativo verso una vera intelligenza artificiale, capace di operare in modo indipendente senza la continua supervisione umana. 

In termini di dimensioni del mercato, l’intelligenza artificiale autonoma e gli agenti autonomi sono stati valutati 4.8 miliardi di dollari nel 2023 e si stima registreranno un CAGR di oltre il 43% tra il 2023 e il 2028, raggiungendo i 28.5 miliardi. È chiaro che siamo sull’orlo di un cambiamento di paradigma – una fase piena di anticipazione, entusiasmo, scetticismo e valutazione pragmatica. Questo cambiamento non riguarda solo il progresso tecnologico; si tratta di ridefinire il nostro stesso approccio al lavoro, alla produttività e all'innovazione. Quasi tutti gli investitori, fondatori, sviluppatori e appassionati di tecnologia stanno cercando di comprendere l’impatto che questa tecnologia avrà sul modo in cui lavoriamo nel corso della nostra vita e oltre, e di valutare le implicazioni per le loro operazioni e obiettivi strategici. 

Tuttavia, al momento, non abbiamo la capacità di comprendere appieno l’entità dello spostamento di massa che ciò causerà. Tutto quello che possiamo fare è speculare. Questo articolo è proprio questo: la mia speculazione sullo sviluppo delle dinamiche degli agenti autonomi e sulle sue implicazioni per i fondatori, gli investitori e l’economia in generale. Parlerò di come noi di Forum Ventures stiamo pensando e investendo nello spazio, oltre a fornire una mappa del mercato con le aziende che riteniamo stiano guidando l’esplorazione. 

Dove siamo oggi

Nonostante i notevoli progressi nella ricerca e nella dimostrazione dei concetti, stiamo ancora cercando di dare un senso e progettare come sfruttare tutte le capacità degli agenti IA. Finora c’è una confluenza di tre tendenze:

1. Progressi nella competenza e nell'efficienza dell'intelligenza artificiale, ampliando i confini di ciò che è possibile. 
2. La diminuzione dei costi delle funzionalità di azione, come ChatGPT 4.0, ad esempio, rende l’uso degli agenti di intelligenza artificiale più accessibile a più persone e provoca un’adozione più ampia e l’adozione generale di questa tecnologia.
3. La democratizzazione dell’accesso all’intelligenza artificiale, open source o meno, consente a una gamma più ampia di entità di esplorare e implementare soluzioni di intelligenza artificiale, accelerando così il ritmo dell’innovazione.

Come per qualsiasi nuova tecnologia, soprattutto per una trasformazione di grandi dimensioni come questa, ci sono una serie di sfide che sono in procinto di essere affrontate. Ecco i primi due:

1. Sicurezza e precisione

C’è una crescente attenzione allo sviluppo dell’infrastruttura necessaria per garantire l’impiego sicuro ed etico degli agenti di intelligenza artificiale. Per molti settori e aziende non c’è spazio per errori. Se un LLM avesse un tasso di allucinazioni anche solo dello 0.1%, non potrebbe mai essere considerato attendibile in nessun processo critico e questo tasso di errore deve essere ancora più basso per un processo a 10 o 100 passaggi. Risolvere questo problema è fondamentale per un’adozione diffusa e molte aziende stanno aspettando prima di abbracciare i LLM come parte del loro stack tecnologico o come un modo completamente nuovo di operare. 

Si stanno creando strumenti per monitorare l’accuratezza e la sicurezza attraverso l’osservabilità e l’autorizzazione degli utenti, nonché quadri etici per promuovere un approccio responsabile all’integrazione dell’IA. Abbiamo visto alcune aziende farlo bene, PrivateAI essendo uno di loro. Usano l'inferenza per assicurarsi che le aziende non si formino sui dati privati ​​in modo che non trapelino. Siamo inoltre molto entusiasti dell’arrivo sul mercato di nuove aziende come SafeguardAI, un agente di intelligenza artificiale autonomo che protegge dalle allucinazioni, consentendo alle aziende di implementare più rapidamente l’uso dell’intelligenza artificiale generativa.

Inoltre, vengono sviluppati strumenti come metriche di valutazione automatica, quadri di valutazione umana e set di dati diagnostici per assistere nella valutazione e nel miglioramento dell'accuratezza degli LLM. Questi strumenti aiutano ricercatori e sviluppatori a identificare i punti di forza e di debolezza degli LLM e a guidare ulteriori progressi nel campo.

2. Interazione uomo-intelligenza artificiale

La sfida qui è fino a che punto gli esseri umani dovrebbero interagire con un software autonomo. Ci sono preoccupazioni circa i potenziali rischi che i sistemi di intelligenza artificiale operino senza un sufficiente controllo umano, vale a dire quanto l’autonomia sia eccessiva. Ma dobbiamo anche capire quanto vogliamo che gli esseri umani siano coinvolti e quale livello di interazione umana crei maggiore sicurezza limitando al tempo stesso i pregiudizi e diminuendo la possibilità di errore umano. Non abbiamo ancora buone risposte a questo, su scala ragionevole.

Da un punto di vista opportunista, spero che potremo definire un nuovo paradigma affinché il software autonomo operi sotto il controllo degli esseri umani in modo da essere monitorato e osservato in modo che gli umani possano impedire che accadano cose potenzialmente "fatali" come un evento molto più grande. versione di un crollo improvviso dell’economia. A mio parere, coloro che riusciranno a realizzare tutto questo vinceranno e offriranno opportunità di trasformazione. 

Il passaggio dai processi orientati ai compiti ai processi orientati agli obiettivi

Non ci sarà alcun settore o campo di lavoro che non verrà toccato dagli agenti di intelligenza artificiale e gran parte dei cambiamenti che avverranno avverranno nel prossimo futuro. Secondo me, oUno degli impatti più profondi che avranno gli agenti IA è il passaggio da processi orientati al compito a processi orientati agli obiettivi. Oggi inserisci qualcosa in un computer, come "scrivimi un editoriale sugli agenti AI", e il computer ti restituisce qualcosa, che poi agisci. Si tratta di un prompt molto orientato al compito e richiede comunque che l'utente formi l'agente in base agli obiettivi e al tono di voce della persona. Tuttavia, è limitato a questo, e quindi l’output è in gran parte determinato dalla qualità dell’input formativo, oltre agli obiettivi predeterminati (e possibilmente limitati) dell’utente, che dipende ancora fortemente dalle azioni umane. 

Il potere sottoutilizzato degli agenti di intelligenza artificiale risiede nel potere del lavoro orientato agli obiettivi. Il futuro non sarà più quello della descrizione meccanica dei processi passo dopo passo o della complessa ingegneria tempestiva dei processi. Le aziende e i leader dovrebbero cambiare il modo in cui costruiscono e utilizzano processi autonomi basati su regole, in cui gli obiettivi vengono prescritti e gli agenti determinano il percorso migliore per raggiungere tale risultato (con interventi umani appropriati). Un esempio potrebbe essere: “prenotami un evento a New York con 100 professionisti che vogliono sapere da uno dei nostri relatori come l’intelligenza artificiale sta penetrando nel mercato sanitario statunitense”. In un caso come questo, l’intelligenza artificiale verrà utilizzata per rendere operativo il pensiero strategico oltre la portata limitata delle possibilità che un compito semplice potrebbe realizzare.

Questo è un modo completamente nuovo di pensare e lavorare. Non c'è quasi nessun obiettivo che stiamo perseguendo attualmente con un computer che non sarà perseguito in modo molto diverso. Questo sarà un cambiamento fondamentale nel modo in cui ci orientiamo e nel modo in cui il lavoro viene concepito ed eseguito. 

Monetizzazione e dinamiche di mercato

Man mano che l’intelligenza artificiale diventa sempre più parte integrante dei modelli di business, le tradizionali strategie di monetizzazione vengono rivalutate. Ad esempio, in questo momento nel software aziendale, in genere, i clienti acquistano postazioni e utilizzo. Dal lato del consumatore, le persone effettuano acquisti in-app. La nostra ipotesi è che questa situazione cambierà in modo tale che sempre più le società di software saranno in grado di vendere risultati, piuttosto che strumenti. Le persone e le imprese pagheranno per i risultati? Per raggiungere i loro obiettivi? Non ne siamo ancora sicuri. Ma consideriamo questo come un riflesso della tendenza più ampia verso impegni basati sul valore. Tuttavia, esistono sfide nella previsione della redditività e nella gestione dei costi, soprattutto data la natura computazionalmente intensiva delle tecnologie di intelligenza artificiale. 

Decidere in chi e cosa investire nella fase iniziale

Ogni volta che investiamo in questa fase iniziale, il fondatore è una delle scommesse più grandi che facciamo, esaminando sia l'adattamento al mercato del fondatore che la personalità del fondatore. Con gli agenti AI, questo obiettivo diventa ancora più importante perché con così tante incognite, la soluzione costruita oggi probabilmente non sarà quella che verrà costruita domani, ma il fondatore rimarrà lo stesso. Quindi, esamineremo non solo l’adattamento dei fondatori al mercato, ma anche il loro attaccamento al problema, il modo in cui guardano il problema in modo diverso rispetto al paradigma esistente, la loro volontà di abbracciare l’ignoto e la loro plasticità e flessibilità per affrontarlo. tenere il passo con un mercato che ha così tanto flusso. 

Dopo il fondatore, esaminiamo il mercato e se esiste un ampio mercato indirizzabile e un percorso credibile verso un'opportunità di guadagno di 1 miliardo di dollari. Siamo aperti sia ai mercati legacy come il proptech e la supply chain, sia ai mercati più lungimiranti e flessibili come il fintech e l’eCommerce, a condizione che la soluzione/lo strumento di startup fornisca un miglioramento della funzione passo dopo passo rispetto al vecchio metodo.

Il nostro terzo obiettivo quando valutiamo una soluzione con agente AI è se lo strumento sarà compatibile con un futuro del software incentrato sull'intelligenza artificiale. In altre parole, la soluzione proposta si integrerà perfettamente e migliorerà il modo in cui vediamo il futuro panorama del software e si collocherà all’interno di quel mercato.

Non possiamo ancora fare previsioni adeguate basate sui costi. Al momento, le aziende basate sull’intelligenza artificiale sono fondamentalmente meno redditizie delle aziende SaaS. I costi associati all’elaborazione e all’analisi dei dati nei sistemi di intelligenza artificiale possono accumularsi rapidamente. Prima di poter effettuare questo tipo di valutazione saranno necessari progressi a breve termine che migliorino l’efficienza dell’intelligenza artificiale e riducano i costi operativi. Idealmente, ci sono progressi che rispecchiano la legge di Moore nel settore dell’intelligenza artificiale, e sia i costi energetici che quelli dei chip sono ridotti grazie ai maggiori investimenti. Se riusciamo a trovare un equilibrio in cui l’intelligenza artificiale non sia solo innovativa ma anche economicamente sostenibile, allora saremo a posto. Ma ci sono ancora così tante incognite, e la maggior parte di noi tira a indovinare (facendo speculazioni informate, per dirla in modo carino).

Un 'Brave New World' di possibilità

Molte persone considerano l'introduzione di ChatGPT il "momento iPhone" dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, non penso che siamo arrivati... ancora. Ad oggi, queste interfacce di chat non hanno fatto molto di più che semplificare i nostri attuali flussi di lavoro. Sebbene questi strumenti abbiano indubbiamente reso le attività più facili da gestire, il nostro approccio rimane fondamentalmente orientato alle attività. La visione più ampia è quella di trasformare completamente questa dinamica, in cui l’intelligenza artificiale sarà in grado di rendere operativo il pensiero strategico ed eseguire risultati complessi, con ancora meno input da parte degli esseri umani. Il vero momento dell’iPhone, quindi, potrebbe essere la presentazione degli agenti AI come set di applicazioni B2B predefinito, che a sua volta avrà un impatto enorme sul futuro del lavoro. 

Tra un decennio, non c'è dubbio che guarderemo indietro e ci meraviglieremo dell'idea che operavamo sulla base di liste di cose da fare piuttosto che stabilire obiettivi strategici e consentire all'intelligenza artificiale di aiutarci a ripetere e perfezionare tali obiettivi. Questo spostamento verso un ambiente di lavoro orientato agli obiettivi rappresenta non solo un’evoluzione della tecnologia, ma una trasformazione nel modo in cui concettualizziamo e affrontiamo il nostro lavoro. 

Il percorso da seguire è pieno di incertezze, ma il potenziale dell’intelligenza artificiale di rivoluzionare i settori, amplificare il potenziale umano, favorire progressi significativi e fornire valore duraturo è innegabile. Il nostro impegno è quello di superare queste incertezze e identificare, scommettere e supportare le iniziative di intelligenza artificiale in fase iniziale e le menti brillanti che stanno dando vita alle loro visioni.