Funzionamento, campi di applicazione e sviluppi futuri dell’Agentic AI
Agentic AI: rappresenta un paradigma rivoluzionario nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale, configurandosi come un sistema capace di raggiungere obiettivi specifici con supervisione umana limitata. Questo sistema è costituito da Agenti AI, ovvero modelli di machine learning che emulano il processo decisionale umano per la risoluzione di problemi in tempo reale.
A differenza dei modelli AI tradizionali, che operano entro vincoli rigidamente predefiniti e richiedono costante intervento umano, l’Agentic AI possiede un’autonomia e un comportamento orientato agli obiettivi e adattabilità dinamica.
Il termine “agentic” fa riferimento alla capacità organizzativa di questi modelli, ovvero alla loro abilità di agire in modo indipendente e intenzionale.
In un sistema multiagente, ogni singolo agente esegue un’attività secondaria specifica, necessaria per il raggiungimento dell’obiettivo complessivo, mentre i loro sforzi vengono coordinati attraverso sofisticati meccanismi di orchestrazione dell’AI.
FUNZIONAMENTO
I sistemi di Agentic AI seguono un processo operativo articolato in diverse fasi sequenziali e interdipendenti.
Innanzitutto, l’Agentic AI avvia le proprie operazioni raccogliendo dati dall’ambiente circostante tramite sensori chiamati API. Essi sono interazioni dirette con gli utenti, che garantiscono l’accesso a informazioni aggiornate per l’elaborazione e l’analisi dei dati.
Una volta acquisiti i dati, l’AI li elabora per estrarre insight significativi. Utilizzando tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), computer vision o altre funzionalità di AI avanzate, il sistema interpreta le richieste degli utenti, rileva pattern complessi e comprende il contesto operativo più ampio.
L’AI stabilisce obiettivi basati su parametri predefiniti o input degli utenti, sviluppando successivamente strategie specifiche per il loro raggiungimento attraverso decision tree, apprendimento per rinforzo o algoritmi di pianificazione avanzati.
Il sistema valuta multiple azioni possibili, selezionando quella ottimale in base a fattori come l’efficienza e la precisione.
Dopo la selezione dell’azione, l’AI procede alla sua implementazione, interagendo con sistemi esterni o fornendo risposte dirette agli utenti.
Successivamente, l’AI valuta i risultati ottenuti, raccogliendo feedback per migliorare le decisioni future attraverso meccanismi di apprendimento per rinforzo o auto-supervisionato.
Il momento finale e cruciale di funzionamento dell’agente AI, prende il nome di orchestrazione. Esso consiste nel coordinamento e nella gestione di sistemi ed agenti multipli. Le piattaforme di orchestrazione automatizzano i workflow dell’AI, monitorano i progressi verso il completamento delle attività, gestiscono l’utilizzo delle risorse, supervisionano il flusso di dati e la memoria, e amministrano gli eventi di errore.
CAMPI DI APPLICAZIONE
L’Agentic AI trova applicazione trasversale in diversi settori strategici, rivoluzionando i processi operativi attraverso l’automazione intelligente e l’analisi predittiva.
Nel trading finanziario, gli agenti autonomi analizzano in tempo reale prezzi azionari e indicatori economici per eseguire analytics predittiva e transazioni automatizzate, ottimizzando le strategie di investimento con velocità e precisione superiori.
Parallelamente, nel settore automotive, i veicoli autonomi sfruttano fonti di dati in tempo reale provenienti da GPS e sensori avanzati per migliorare significativamente la navigazione e garantire elevati standard di sicurezza operativa, adattandosi dinamicamente alle condizioni ambientali.
In ambito sanitario, questa tecnologia dimostra ulteriormente la sua versatilità attraverso agenti intelligenti che monitorano continuamente i parametri vitali dei pazienti, adattano le raccomandazioni terapeutiche in base ai risultati degli esami più recenti e forniscono supporto decisionale ai medici attraverso chatbot specializzati.
La stessa capacità di monitoraggio continuo caratterizza l’applicazione nel campo della cyber security, dove i sistemi di Agentic AI sorvegliano costantemente il traffico di rete, i log di sistema e i pattern comportamentali degli utenti per identificare anomalie indicative di vulnerabilità a malware, attacchi di phishing o tentativi di accesso non autorizzato. L’efficienza operativa si estende inoltre alla gestione della supply chain, dove l’intelligenza artificiale autonoma semplifica i processi attraverso l’automazione e l’ottimizzazione delle operazioni, gestendo autonomamente gli ordini ai fornitori e adeguando i programmi produttivi per mantenere livelli di inventario ottimali.
Infine, nel customer service, gli agenti autonomi completano questo panorama applicativo risolvendo problemi complessi senza necessità di escalation umana e gestendo l’intero customer journey end-to-end con elevata efficienza operativa, garantendo un’esperienza utente personalizzata e consistente.
SVILUPPI FUTURI
L’Agentic AI si trova attualmente in una fase embrionale di sviluppo, soprattutto all’interno del panorama dell’innovazione italiana.
Le piattaforme di realtà virtuale, i digital twin industriali e gli ambienti simulativi rappresenteranno ecosistemi controllati fondamentali per il training e la validazione degli agenti AI prima del deployment operativo. Questi strumenti digitali consentiranno di testare scenari complessi riducendo significativamente i rischi associati all’implementazione diretta in contesti produttivi.
L’Agentic AI configura pertanto una rivoluzione paradigmatica nell’automazione intelligente che trascende la mera evoluzione dell’AI generativa.
Emerge tuttavia una criticità strategica di rilievo per il mercato europeo: la crescente dipendenza tecnologica dal mercato statunitense nell’ambito dell’innovazione AI. I dati del censimento startup internazionale confermano questa tendenza preoccupante, con il 60% delle aziende innovative nell’automazione agenziale concentrate negli USA e l’87% degli investimenti venture capital destinato al mercato nordamericano, evidenziando un gap competitivo significativo per l’Europa nell’economia dell’intelligenza artificiale.
