Oltre le Aspettative: Agenti AI e il Prossimo Capitolo del Lavoro

Gli agenti AI, o agenti autonomi, sono ancora ai primi giorni. Molto presto – all’inizio del primo inning presto. Il campo è pieno di innovazione, dalla ricerca innovativa ai concetti di prova alle applicazioni pratiche – tutto questo fa intravedere il vasto potenziale dell’AI.

Non c’è dubbio che gli agenti autonomi trasformeranno ogni singola industria, con le loro capacità che vanno oltre l’automazione delle attività per ridisegnare i flussi di lavoro, simulare scenari complessi e ridurre la necessità di intervento umano in vari processi. Stiamo guardando a un futuro (a breve termine) in cui gli agenti possono eseguire simulazioni su larga scala, ridisegnare campagne di marketing o anche automatizzare processi di test R&D complessi.

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

In termini di dimensione del mercato, l’AI autonoma e gli agenti autonomi erano valutati 4,8 miliardi di dollari USA nel 2023 e si prevede che registrino un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 43% tra il 2023 e il 2028, raggiungendo 28,5 miliardi. È chiaro che siamo sull’orlo di un cambiamento paradigmatico – una fase piena di aspettativa, entusiasmo, scetticismo e valutazione pragmatica. Questo cambiamento non riguarda solo l’innovazione tecnologica; riguarda la ridefinizione del nostro approccio al lavoro, alla produttività e all’innovazione. Quasi ogni investitore, fondatore, sviluppatore e appassionato di tecnologia sta cercando di capire l’impatto che questa tecnologia avrà sul modo in cui lavoreremo nella nostra vita e oltre, e valutare le implicazioni per le loro operazioni e obiettivi strategici.

Tuttavia, al momento, manchiamo della capacità di comprendere appieno la portata del cambiamento di massa che questo causerà. Tutto ciò che possiamo fare è speculare. Questo articolo è solo una speculazione sulle dinamiche in evoluzione degli agenti autonomi e sulle loro implicazioni per i fondatori, gli investitori e l’economia più ampia. Discuterò di come noi di Forum Ventures stiamo pensando e investendo in questo settore, nonché fornirò una mappa del mercato con le aziende che crediamo stiano guidando l’esplorazione.

Dove Siamo Oggi

Nonostante i notevoli progressi nella ricerca e nei concetti di prova, stiamo ancora cercando di capire e proiettare come sfruttare appieno le capacità degli agenti AI. Finora, ci sono tre tendenze che convergono:

1. I progressi nella competenza e nell’efficienza dell’AI, che estendono i confini di ciò che è possibile.
2. Il costo decrescente delle capacità di azione, come ad esempio ChatGPT 4.0, che rende l’utilizzo degli agenti AI più accessibile a più persone e causa una più ampia adozione e accettazione di questa tecnologia.
3. La democratizzazione dell’accesso all’AI, open source o meno, che consente a un’ampia gamma di entità di esplorare e implementare soluzioni AI, accelerando così il ritmo dell’innovazione.

Come per ogni nuova tecnologia, soprattutto una trasformazione così grande, ci sono una serie di sfide che stanno venendo affrontate. Ecco le prime due:

1. Sicurezza e Precisione

C’è un crescente focus sullo sviluppo delle infrastrutture necessarie per garantire il deploy sicuro ed etico degli agenti AI. Per molte industrie e aziende, non c’è spazio per errori. Se un modello linguistico ha un tasso di allucinazione dell’1%, potrebbe mai essere affidabile in un processo critico, e questo tasso di errore deve essere ancora più basso per un processo a 10 o 100 passaggi. Risolvere questo è fondamentale per un’adozione più ampia, e molte aziende stanno aspettando prima di abbracciare i modelli linguistici, sia come parte del loro stack tecnologico che come un nuovo modo di operare.

Gli strumenti per monitorare la precisione e la sicurezza attraverso l’osservabilità e il permesso dell’utente, nonché i framework etici, stanno venendo stabiliti per promuovere un approccio responsabile all’integrazione dell’AI. Abbiamo visto alcune aziende che lo stanno facendo bene, PrivateAI è una di loro. Utilizzano l’inferenza per assicurarsi che le aziende non stiano formando su dati privati in modo che non si verifichino perdite di dati. Siamo anche molto entusiasti di nuove aziende che stanno entrando nel mercato come SafeguardAI – un agente AI autonomo che protegge dalle allucinazioni, consentendo alle aziende di distribuire l’uso di AI generativa più velocemente.

Inoltre, strumenti come metriche di valutazione automatica, framework di valutazione umana e set di dati di diagnostica stanno venendo sviluppati per assistere nella valutazione e nel miglioramento della precisione dei modelli linguistici. Questi strumenti aiutano i ricercatori e gli sviluppatori a identificare punti di forza e debolezza nei modelli linguistici e guidare ulteriori progressi nel campo.

2. Interazione Uomo-AI

La sfida qui è fino a che punto gli esseri umani dovrebbero interagire con software autonomo. Ci sono preoccupazioni riguardo ai potenziali rischi dei sistemi AI che operano senza un controllo umano sufficiente, ad esempio quanto autonomia è troppa. Ma dobbiamo anche capire quanto vogliamo che gli esseri umani siano coinvolti e quale livello di interazione umana crea più sicurezza limitando al contempo i pregiudizi e riducendo la possibilità di errori umani. Non abbiamo ancora risposte adeguate a questo, a nessun livello ragionevole.

Da un punto di vista ottimista, spero che possiamo definire un nuovo paradigma per il software autonomo in modo che operi all’interno del controllo umano, monitorato e osservato in modo che gli esseri umani possano fermare potenziali “catastrofi” come una versione più grande di un crollo dei mercati. Secondo me, coloro che possono costruire questo vinceranno e offriranno opportunità trasformative.

Il Passaggio da Processi Orientati alle Attività a Processi Orientati agli Obiettivi

Non ci sarà alcun settore o campo di lavoro che rimarrà immune dagli agenti AI, e molta della trasformazione che si verificherà sarà nel prossimo futuro. Secondo me, una delle più profonde implicazioni che gli agenti AI avranno sarà il passaggio da processi orientati alle attività a processi orientati agli obiettivi. Oggi, si immette qualcosa in un computer, come ad esempio “scrivimi un editoriale sugli agenti AI”, e il computer restituisce qualcosa, che poi si aziona. Questo è un prompt molto orientato alle attività e richiede ancora che l’utente addestri l’agente secondo gli obiettivi e il tono di voce della persona. Tuttavia, è limitato a questo e quindi l’output è in gran parte determinato dalla qualità dell’input di addestramento, più gli obiettivi predefiniti (e possibilmente limitati) dell’utente, che è ancora fortemente dipendente dalle azioni umane.

Il potere inutilizzato degli agenti AI è nel potere del lavoro orientato agli obiettivi. Il futuro non sarà più uno di descrizione di processi passo dopo passo o di ingegneria di prompt complessi per processi. Le aziende e i leader dovrebbero cambiare il loro modo di pensare a come costruire e utilizzare processi basati su regole autonomi, in cui gli obiettivi sono prescritti e gli agenti determinano il miglior percorso in avanti per raggiungere quel risultato (con adeguate interventi umani). Un esempio di questo potrebbe essere, “prenotami un evento a New York City con 100 professionisti che vogliono imparare come l’AI sta penetrando il mercato sanitario USA da uno dei nostri relatori”. In un caso del genere, l’AI verrà utilizzata per operazionalizzare il pensiero strategico oltre l’ambito limitato di possibilità che un semplice compito potrebbe realizzare.

Questo è un modo completamente nuovo di pensare e lavorare. Ci sono quasi nessun insieme di obiettivi che stiamo attualmente perseguendo con un computer che non sarà perseguito in modo radicalmente diverso. Questo sarà un cambiamento fondamentale in come ci orientiamo e come il lavoro è concepito ed eseguito.

Monetizzazione e Dinamiche di Mercato

Mentre l’AI diventa più integrata nei modelli di business, le strategie di monetizzazione tradizionali stanno venendo rivalutate. Ad esempio, attualmente nel software aziendale, generalmente i clienti acquistano posti e utilizzo. Sul lato dei consumatori, le persone effettuano acquisti in-app. La nostra ipotesi è che questo si sposterà in modo che le aziende di software saranno in grado di vendere risultati, piuttosto che strumenti. Le persone e le aziende pagheranno per i risultati? Per raggiungere i loro obiettivi? Non siamo ancora sicuri. Ma vediamo questo come riflesso della più ampia tendenza verso impegni basati sul valore. Tuttavia, ci sono sfide nella previsione della redditività e nella gestione dei costi, specialmente data la natura computazionalmente intensiva delle tecnologie AI.

Decidere Chi e Cosa Investire alla Fase Iniziale

Quando investiamo in questa fase iniziale, il fondatore è una delle più grandi scommesse che facciamo – guardando sia alla compatibilità del fondatore con il mercato che alla personalità del fondatore. Con gli agenti AI, questa lente diventa ancora più importante perché, con così tante incertezze, la soluzione che si sta costruendo oggi probabilmente non sarà quella che si costruirà domani, ma il fondatore rimarrà lo stesso. Quindi, guardiamo non solo alla compatibilità del fondatore con il mercato, ma anche al loro attaccamento al problema, a come guardano al set di problemi in modo diverso dal paradigma esistente, che sono disposti ad abbracciare l’ignoto e che hanno plasticità e flessibilità per stare al passo con un mercato che ha così tanto flusso.

Dopo il fondatore, guardiamo al mercato e se c’è un grande mercato totale e un percorso credibile verso un’opportunità di entrate di 1 miliardo di dollari. Siamo aperti sia ai mercati legacy come proptech e supply chain, sia ai mercati più innovativi e flessibili come fintech e eCommerce, a condizione che la soluzione startup/strumento offra un miglioramento significativo rispetto al vecchio modo.

Il nostro terzo focus quando valutiamo una soluzione di agente AI è se lo strumento sarà compatibile all’interno di un futuro software-centrico. In altre parole, si integrerà senza problemi e migliorerà il modo in cui vediamo il futuro paesaggio e stack software all’interno di quel mercato.

Non possiamo ancora fare previsioni basate sui costi. Attualmente, le aziende di AI sono fondamentalmente meno redditizie delle aziende SaaS. I costi associati all’elaborazione e all’analisi dei dati nei sistemi AI possono accumularsi rapidamente. Ci dovrà essere un progresso a breve termine che migliori l’efficienza dell’AI e riduca i costi operativi prima che possiamo fare questo tipo di valutazione. Idealmente, ci saranno progressi che specchiano la legge di Moore nel settore AI, e sia la potenza che i costi dei chip vengono ridotti a causa di investimenti aumentati. Se possiamo trovare un equilibrio in cui l’AI non sia solo innovativa ma anche sostenibile economicamente, allora siamo a posto. Ma ci sono ancora così tante incertezze, e la maggior parte di noi sta facendo congetture (per fare speculazioni informate, per dirlo gentilmente).

Un ‘Mondo Nuovo’ di Possibilità

La maggior parte delle persone considera l’introduzione di ChatGPT come il “momento iPhone” dell’AI. Tuttavia, non credo che siamo lì… ancora. Fino ad ora, queste interfacce di chat non hanno fatto molto più che semplificare i nostri flussi di lavoro attuali. Sebbene questi strumenti abbiano senza dubbio reso più facile la gestione delle attività, il nostro approccio rimane fondamentalmente orientato alle attività. La visione più ampia è quella di trasformare completamente questa dinamica, dove l’AI sarà in grado di operazionalizzare il pensiero strategico e produrre output complessi con ancora meno input umano. Il vero “momento iPhone”, quindi, potrebbe essere il lancio degli agenti AI come l’insieme di applicazioni B2B predefinito, che avrà un impatto sproporzionato sul futuro del lavoro.

Un decennio da ora, non c’è dubbio che guarderemo indietro e ci meraviglieremo dell’idea che un tempo operavamo in base a liste di attività invece di impostare obiettivi strategici e permettere all’AI di aiutarci a iterare e raffinare quegli obiettivi. Questo passaggio verso un ambiente di lavoro orientato agli obiettivi rappresenta non solo un’evoluzione tecnologica ma una trasformazione di come concepiamo e affrontiamo il nostro lavoro.

Il percorso in avanti è pieno di incertezze, ma il potenziale dell’AI per rivoluzionare le industrie, amplificare il potenziale umano, guidare un progresso significativo e offrire un valore duraturo è innegabile. Il nostro impegno è quello di navigare queste incertezze, identificare, scommettere e sostenere iniziative AI di primo stadio e le menti brillanti che stanno portando le loro visioni alla vita.