L'intelligenza artificiale si sta evolvendo rapidamente e con essa anche i tipi di intelligenza su cui facciamo affidamento. L'intelligenza artificiale generativa, come i modelli linguistici di grandi dimensioni, è ampiamente nota per la produzione di testi, immagini e codici basati su prompt. Tuttavia, questi sistemi sono reattivi: attendono un input, rispondono in base all'addestramento e non prendono decisioni indipendenti.

L'IA agentica introduce una nuova dimensione. È in grado di fissare obiettivi, prendere decisioni e agire senza bisogno di essere guidata in ogni fase. Questo passaggio da un'intelligenza reattiva a una proattiva significa che l'IA può ora svolgere un ruolo più attivo nella risoluzione dei problemi e nella gestione delle attività.

In questo blog esploreremo l'intelligenza artificiale agentica rispetto a quella generativa, concentrandoci sulle differenze chiave che definiscono il loro funzionamento e ciò che possono realizzare. Approfondiamo ciò che le distingue e perché è importante.

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IA agentica vs IA generativa: spiegazione delle differenze principali

L'IA generativa e l'IA agenziale sono due rami distinti dell'intelligenza artificiale con ruoli molto diversi. Il modo più semplice per distinguerli è attraverso le loro funzioni primarie: l'IA generativa si occupa di produrre nuovi contenuti, mentre l'IA agenziale si occupa di raggiungere obiettivi specifici: una crea, l'altra agisce. In termini pratici, l'IA generativa è reattiva e fornisce risultati (come testi o immagini) quando richiesto, mentre l'IA agenziale è proattiva, in grado di prendere decisioni autonome e intraprendere azioni per portare a termine un compito. Analizziamo ciascuna di esse in termini semplici ed evidenziamo le differenze.

Che cos'è l'IA agentica?

L'IA agentica descrive sistemi di IA progettati per prendere decisioni e agire in modo autonomo al fine di raggiungere un obiettivo. Si può pensare all'IA agentica come a un risolutore di problemi indipendente o a un "agente IA". Invece di limitarsi a fornire contenuti quando richiesto, un'IA agentica può prendere l'iniziativa: osserva l'ambiente o il contesto, decide cosa è necessario fare e poi lo fa con una guida umana minima. In sostanza, ha un certo grado di "agenzia", nel senso che può adattarsi alle nuove informazioni e scegliere autonomamente le azioni da intraprendere per raggiungere gli obiettivi prefissati.

Che cos'è l'IA generativa?

L'IA generativa si riferisce a sistemi di IA progettati per creare nuovi contenuti come testi, immagini, musica o persino video. Pensate all'IA generativa come a uno strumento creativo: apprende da enormi set di dati e poi produce risultati originali basati sui modelli che ha visto. Ad esempio, i modelli linguistici di grandi dimensioni come ChatGPT di OpenAI sono IA generativa: sono stati addestrati su enormi quantità di testo e possono generare frasi coerenti, rispondere a domande o scrivere saggi quando si pone una domanda o si fornisce un prompt. Allo stesso modo, i generatori di immagini (come DALL·E o Stable Diffusion) possono creare immagini innovative a partire da una semplice descrizione testuale.

Caratteristiche principali dell'IA agentica e dell'IA generativa

Sebbene sia l'IA agenziale che quella generativa utilizzino modelli avanzati di apprendimento automatico, ciascuna di esse presenta punti di forza unici che le rendono adatte a compiti diversi. Esaminiamo più da vicino le caratteristiche distintive di ciascuna di esse.

Caratteristiche principali dell'IA agentica

decisionaleL'Agentic AI è progettata per prendere decisioni in modo autonomo. Lavora per raggiungere obiettivi predefiniti e può scegliere la linea d'azione migliore con un intervento umano minimo o nullo. Si tratta di un passo avanti rispetto all'AI generativa, che attende istruzioni.

per la risoluzione dei problemiL'IA agentica utilizza un ciclo graduale: percepisce ciò che sta accadendo, ragiona sulla risposta migliore, agisce e apprende dal risultato. Questo ciclo le consente di migliorare nel tempo e gestire situazioni complesse e mutevoli in modo più efficace.

Autonomia
L'autonomia è ciò che contraddistingue l'IA agentica. Non si limita a rispondere, ma agisce. È in grado di operare in modo indipendente, prendere decisioni e svolgere compiti senza una guida costante. Ciò la rende ideale per le organizzazioni che desiderano automatizzare i processi su larga scala.

Interattività
Grazie al suo design proattivo, l'IA agentica è in grado di interagire con l'ambiente circostante. Raccoglie dati in tempo reale, reagisce alle nuove informazioni e adatta le proprie azioni. Un ottimo esempio è rappresentato dalle auto a guida autonoma, che analizzano costantemente l'ambiente circostante e prendono decisioni in materia di sicurezza senza l'intervento umano.

Pianificazione
L'IA agentica è in grado di gestire attività in più fasi. Crea strategie per raggiungere un obiettivo, le porta a termine e si adatta ai cambiamenti. Questo è fondamentale in settori come la logistica, l'automazione dell'assistenza clienti o le operazioni robotiche, dove non è sufficiente seguire un percorso prestabilito.

Caratteristiche principali dell'IA generativa

Creazione di contenuti
L'IA generativa è progettata per produrre contenuti. È in grado di scrivere e-mail, generare post per blog, rispondere a domande e persino aiutare con la codifica. Strumenti come ChatGPT ne sono ottimi esempi: possono creare risposte, elenchi e sintesi utili in base a ciò che chiedi. Questo li rende un potente strumento di supporto per i team che hanno bisogno di contenuti in tempi rapidi, dal marketing allo sviluppo di software.

Analisi dei dati
I modelli generativi sono in grado di setacciare enormi quantità di dati per individuare tendenze e modelli ricorrenti. Ciò consente loro di supportare funzioni aziendali quali la gestione della catena di approvvigionamento o il servizio clienti, offrendo approfondimenti e suggerimenti in tempo reale.

Adattabilità
L'IA generativa adatta il proprio output in base all'input che riceve. Ad esempio, se un utente riformula una domanda o fornisce un feedback aggiuntivo, l'IA regola e migliora la risposta. Questa flessibilità la rende utile per attività in cui il risultato finale necessita di perfezionamento.

Personalizzazione
L'IA generativa è in grado di adattare le proprie risposte e raccomandazioni ai singoli utenti. In settori come la vendita al dettaglio o l'e-commerce, ciò porta a esperienze di acquisto più personalizzate, poiché l'IA apprende le preferenze dei clienti e fornisce suggerimenti pertinenti.

Casi d'uso dell'IA agentica e dell'IA generativa

Sia l'IA agentica che quella generativa vengono utilizzate in tutti i settori, anche se l'IA agentica sta ancora guadagnando terreno in compiti più avanzati e pratici. Mentre l'IA generativa è già integrata in molte operazioni aziendali, in particolare per i contenuti e la comunicazione, l'IA agentica si sta facendo strada in aree in cui è fondamentale il processo decisionale autonomo.

Casi d'uso dell'IA agentica

per l'automazione del servizio clientiA differenza dei chatbot tradizionali che seguono script prestabiliti, l'IA agentica è in grado di interpretare le intenzioni e le emozioni dei clienti per intraprendere azioni significative. Non si limita a rispondere, ma risolve i problemi. Ad esempio, se un cliente desidera annullare un abbonamento, l'IA agentica può gestire l'intero processo: confermare la richiesta, applicare la cancellazione e offrire follow-up pertinenti. Ciò migliora la soddisfazione dei clienti e riduce la necessità di intervento umano.

Sistemi di supporto sanitario
L'Agentic AI viene studiata per compiti che richiedono decisioni e monitoraggio in tempo reale. In un esempio, un sistema di inalatori intelligenti utilizza l'Agentic AI per monitorare l'uso dei farmaci, la qualità dell'aria e le routine dei pazienti. Avvisa i medici quando necessario e aiuta i pazienti a seguire la terapia, il tutto senza richiedere un input manuale costante. Questo tipo di AI ha il potenziale per migliorare l'assistenza sanitaria, garantendo al contempo la sicurezza e la protezione dei dati dei pazienti.

per l'automazione dei flussi di lavoroL'intelligenza artificiale agentica è in grado di gestire in modo indipendente i processi aziendali ripetitivi. Nel settore della logistica, può reindirizzare le consegne in base alle condizioni del traffico o meteorologiche. In un ufficio, può monitorare le scorte, programmare gli ordini o segnalare i problemi di assistenza quando qualcosa va storto, garantendo il corretto funzionamento dei flussi di lavoro dietro le quinte.

Gestione del rischio finanziario
Nel settore finanziario, l'IA agentica è in grado di valutare i rischi, monitorare i mercati e adeguare le strategie di investimento in tempo reale. Una piattaforma fintech potrebbe utilizzarla per gestire automaticamente i portafogli, acquistando o vendendo sulla base dei dati di mercato in tempo reale e dei profili di rischio individuali. Ciò elimina la necessità di una costante supervisione manuale e consente alle aziende di mantenere un vantaggio competitivo in contesti volatili.

Casi d'uso dell'IA generativa

Creazione di contenuti SEO
L'intelligenza artificiale generativa aiuta le aziende a produrre rapidamente grandi volumi di contenuti ottimizzati per i motori di ricerca (SEO). Che si tratti di post per blog, descrizioni di prodotti o testi per landing page, questi strumenti sono in grado di generare contenuti ricchi di parole chiave che aiutano a migliorare la visibilità sui motori di ricerca. I team di marketing li utilizzano per aumentare la produzione di contenuti senza sacrificare la qualità.

Supporto al marketing e alle vendite
I team di vendita spesso dedicano troppo tempo alle attività amministrative. Gli strumenti di IA generativa possono gestire le e-mail di contatto, riassumere gli appunti delle riunioni e fornire rapidamente informazioni sui clienti. Sono utilizzati anche nei chatbot che aiutano a raccogliere lead o a rispondere alle domande iniziali, consentendo ai rappresentanti di vendita di dedicare più tempo alla conclusione delle trattative.

Progettazione e sviluppo di prodotti
Analizzando i dati di mercato e le preferenze dei clienti, l'IA generativa può suggerire nuove idee di prodotto o varianti di design. Ad esempio, un rivenditore di moda potrebbe utilizzare l'IA generativa per creare nuovi modelli di abbigliamento basati sulle tendenze attuali e sul comportamento degli acquirenti, accelerando il processo di progettazione e riducendo i costi di sviluppo.

per l'automazione dell'assistenza clientiL'IA generativa è ampiamente utilizzata nei chatbot di assistenza che rispondono alle domande frequenti o forniscono assistenza per le richieste relative agli ordini. Ad esempio, un marchio di e-commerce potrebbe utilizzarla per gestire le richieste di rimborso, il monitoraggio delle consegne e i consigli sui prodotti, il tutto attraverso un assistente IA che comprende le intenzioni dei clienti e risponde in tempo reale.

Tendenze emergenti nell'IA agentica e nell'IA generativa

Con l'evolversi di entrambe le tecnologie, l'IA agentica e l'IA generativa stanno trovando nuovi ruoli in tutti i settori. Diamo un'occhiata alle tendenze che ne stanno plasmando il futuro.

Tendenze dell'IA agentica

Finanza e trading
L'intelligenza artificiale agentica sta iniziando a trasformare i servizi finanziari. È in grado di analizzare i dati di mercato, formulare previsioni ed eseguire operazioni di trading in tempo reale, senza alcun intervento umano. Questi agenti di intelligenza artificiale possono anche cercare sul web gli ultimi aggiornamenti, aiutando gli istituti finanziari a rimanere informati e a reagire rapidamente ai cambiamenti economici.

Robotica di magazzino
Aziende come Amazon stanno già utilizzando robot dotati di intelligenza artificiale nei propri magazzini. Questi sistemi sono in grado di muoversi negli spazi, gestire l'inventario e svolgere autonomamente attività quali il prelievo e l'imballaggio degli ordini. Il risultato è una maggiore velocità di elaborazione e una riduzione dei colli di bottiglia manuali nelle operazioni.

Urbanistica e infrastrutture
Nell'ambito della pianificazioneurbana, l'IA agentica è in grado di analizzare i dati in tempo reale sul traffico, le condizioni meteorologiche e i dati demografici per suggerire modalità più intelligenti di gestione delle strade, dei trasporti pubblici e dei servizi pubblici. Ciò consente agli urbanisti di risparmiare tempo e contribuisce a migliorare la qualità della vita dei residenti.

Automazione delle risorse umane e supporto ai dipendenti
L'intelligenza artificiale agentica sta diventando uno strumento prezioso nelle risorse umane. A differenza dei semplici chatbot, è in grado di gestire processi come l'inserimento dei nuovi assunti, rispondere a domande sulle politiche aziendali e consigliare benefit in base ai profili dei dipendenti. Ciò riduce le attività ripetitive per i team delle risorse umane e crea un'esperienza migliore per i dipendenti.

Tendenze dell'IA generativa

Applicazioni potenziate dall'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale generativa viene integrata negli strumenti di uso quotidiano, come CRM, piattaforme di scrittura e software di progettazione, per offrire esperienze più intelligenti e personalizzate. Queste funzionalità potenziate dall'intelligenza artificiale aiutano gli utenti a lavorare più velocemente suggerendo contenuti, offrendo sintesi o fornendo ispirazione creativa basata su ciò che accade in tempo reale.

Dati sintetici per l'addestramentodell'
Quando i dati reali sono difficili da trovare o troppo costosi, l'IA generativa può produrre dati sintetici per addestrare i modelli di machine learning. Questo approccio sta guadagnando popolarità in settori come la robotica, i veicoli autonomi e le previsioni finanziarie, dove dati realistici ma controllati sono fondamentali per addestrare i sistemi in modo sicuro ed efficace.

Generazione di deepfake
L'intelligenza artificiale generativa ha reso più facile creare immagini, audio e video realistici che sembrano autentici. Mentre alcune applicazioni sono creative o divertenti, altre sollevano preoccupazioni relative alla disinformazione e all'etica. Con l'evolversi della tecnologia, viene prestata maggiore attenzione all'uso responsabile e alla verifica dei contenuti.

Personalizzazione avanzata
Le aziende utilizzano l'IA generativa per offrire contenuti e consigli sui prodotti più personalizzati. Nell'e-commerce e nel marketing, ad esempio, l'IA può analizzare i dati degli utenti per fornire messaggi, e-mail ed esperienze personalizzati, migliorando il coinvolgimento e i tassi di conversione su tutti i canali.

Considerazioni finali

Con la continua evoluzione dell'IA generativa e agentica, il divario tra le due probabilmente si ridurrà. Ci stiamo muovendo verso un futuro in cui l'IA non solo crea, ma agisce anche, collegando la creatività con l'esecuzione. Questo cambiamento aprirà nuove opportunità in tutti i settori, dal servizio clienti e dalla logistica alla sanità e alla finanza.

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