L’intelligenza artificiale (AI) viene spesso paragonata agli albori di Internet, un’era ricca di potenzialità trasformative e possibilità entusiasmanti. Sebbene sia ancora agli inizi, la sua adozione sta già lasciando un segno tangibile. Infatti, secondo Forrester, il 74% delle aziende che hanno adottato tecnologie di AI/ML riferisce un impatto positivo.
Tuttavia, i progressi nell’AI devono ancora affrontare una serie di sfide, come la mancanza di fiducia, la carenza di competenze, le difficoltà nell’istituire una governance efficace dei dati e la persistente incertezza su come ottenere concreti ritorni sugli investimenti nelle tecnologie di intelligenza artificiale.
È qui che entra in gioco l’agentic AI. Oltre alla classica implementazione “richiesta-risposta” dei modelli generativi, questa tecnologia emergente introduce “agenti” che si distinguono dai tradizionali chatbot in due modi. Innanzitutto, gli agenti sono in grado di svolgere compiti importanti ragionando sull’input dell’utente, spesso attraverso una catena di pensieri, proprio come fanno gli esseri umani. In secondo luogo, gli agenti sono “empowered”, ovvero possono progettare ed eseguire strategie in modo autonomo, accedendo agli strumenti necessari per raggiungere i risultati.
Il potenziale dell’agentic AI avrà quindi un impatto significativo sui progressi guidati dai dati, destinati a svolgere un ruolo centrale all’interno delle aziende.
Gettare le basi su cui costruire un futuro fondato su agentic AI
Prepararsi a un futuro guidato dall’AI, sia essa generativa o agentica, richiede innanzitutto la creazione di una solida base dati e l’identificazione strategica dei casi d’uso aziendali più adatti all’AI. Dall’intelligence aziendale alla prevenzione delle frodi, dalla gestione delle relazioni con i clienti alla creazione di contenuti, le possibilità di sfruttare l’AI sono immense. Tuttavia, nessuna di queste applicazioni può essere efficace senza dati affidabili.
Le aziende devono concentrarsi su integrità dei dati, governance e innovazione per gettare le basi necessarie a sbloccare tutto il potenziale dell’intelligenza artificiale. Qualunque sia la sua evoluzione, l’efficacia dell’AI dipenderà sempre dalla qualità e dall’integrità dei dati su cui si fonda.
Stabilire queste basi richiede un’attenzione particolare a 6 caratteristiche chiave: diversità, velocità, accuratezza, sicurezza, reperibilità e accessibilità.
Questa checklist è una guida pratica per assicurarsi di avere dati pronti ad alimentare i sistemi di AI in modo affidabile e ognuno di questi pilastri fondamentali posiziona le organizzazioni per una crescita sostenibile in un futuro guidato dall’intelligenza artificiale.
AI agile: un percorso, non una destinazione
I passi che ogni azienda compie per raggiungere queste qualità variano in base alla maturità dei propri dati. In altre parole, creare una base dati solida non è un fine a sé stante: per integrare con successo le iniziative di AI, le organizzazioni devono anche dare priorità a una governance solida e promuovere una cultura dell’innovazione. Questi sforzi sono indubbiamente complessi, ma essenziali per far progredire i progetti di AI, sviluppare nuove capacità e garantire sicurezza e fiducia durante tutto il processo di implementazione.
Il concetto alla base del nuovo approccio all’agentic AI è trasformare l’AI da semplice strumento a forza dinamica e autonoma e questo ridefinisce l’utilizzo dei large language model (LLM).
Nella classifica Forrester delle 10 tecnologie emergenti più importanti del 2024, l’agentic AI è considerata l’innovazione più trasformativa all’orizzonte. La sua promessa: offrire capacità di automazione più sofisticate e resilienti, contribuendo allo stesso tempo ai progressi di altre tecnologie emergenti. Una corretta implementazione dell’agentic AI consentirà quindi alle organizzazioni di passare dagli attuali modelli “richiesta-risposta” a ruoli più operativi e decisionali.
Ma, ancora più importante, l’agentic AI è pronta a fornire i benefici tangibili ricercati da molte organizzazioni. Gli agenti di IA sfruttano modelli linguistici avanzati per svolgere compiti complessi, prendere decisioni autonome e interagire per conto di strutture o individui. Questo potenziale diventa ancora più interessante quando più agenti collaborano tra loro, creando un ecosistema digitale capace di generare risultati di grande valore.
In sintesi, i framework agentici sono chiamati a rispondere a casi d’uso dell’AI sempre più complessi e rilevanti – esattamente il tipo di problemi che le organizzazioni affrontano quotidianamente.
Un futuro più luminoso (e flessibile) con gli agenti di AI
Nel mondo dell’agentic AI, il futuro dell’intelligenza artificiale va ben oltre l’attuale entusiasmo per i modelli generativi. Per sfruttare appieno i vantaggi degli agenti di AI, le organizzazioni dovranno prima costruire una base in grado di gestire tutte le forme di intelligenza artificiale, sia esistenti che future. Le strutture che prospereranno in questo ambiente in continua evoluzione saranno quelle capaci di gettare basi solide, garantire una governance per un uso responsabile e promuovere una cultura dell’innovazione.
Investendo in questi pilastri, le organizzazioni potranno sbloccare tutto il potenziale trasformativo dell’AI, guidare l’innovazione, creare valore e mantenere il proprio ruolo in un futuro guidato dall’intelligenza artificiale.
