IA agenziale vs IA generativa: le differenze principali

IA agenziale vs IA generativa
10 aprile 2025
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Huseyn
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L'IA si sta evolvendo rapidamente e con essa anche i tipi di intelligenza su cui facciamo affidamento. L'IA generativa, come i modelli linguistici di grandi dimensioni, è ampiamente conosciuta per la produzione di testo, immagini e codice sulla base di richieste. Ma questi sistemi sono reattivi: aspettano un input, rispondono in base all'addestramento e non prendono decisioni autonome.

L'IA agenziale porta una nuova dimensione. Può stabilire obiettivi, prendere decisioni e agire senza essere sollecitata in ogni fase. Questo passaggio dall'intelligenza reattiva a quella 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 le differenze tra l'ai agenziale e l'ai generativa, concentrandoci sulle differenze chiave che definiscono il loro funzionamento e i risultati che possono ottenere. Scopriamo cosa le distingue e perché è importante.

Ottimo. Ricercherò un confronto dettagliato tra l'IA agenziale e l'IA generativa, includendo le loro definizioni, le tecnologie sottostanti e le differenze funzionali, mantenendo un linguaggio semplice e adatto a un post sul blog di Trengo.com.

Ti farò sapere quando sarà pronto per la tua recensione.

IA agenziale e IA generativa: ecco le differenze principali

L'IA generativa e l'IA agenziale sono due branche distinte dell'intelligenza artificiale con ruoli molto diversi. Il modo più semplice per distinguerle è la loro funzione primaria: 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 output (come testo o immagini) quando viene richiesta, mentre l'IA agenziale è proattiva, in grado di prendere le proprie decisioni e intraprendere azioni per portare a termine un compito. Vediamo di analizzare ciascuna di esse in termini semplici e di evidenziare le loro differenze.

Che cos'è l'IA agenziale?

L'IA agenziale descrive sistemi di IA progettati per prendere decisioni e agire autonomamente al fine di raggiungere un obiettivo. Si può pensare all'IA agenziale come a un risolutore di problemi indipendente o a un "agente di IA". Invece di limitarsi a produrre contenuti quando le viene chiesto, un'IA agenziale può prendere l'iniziativa: osserva l'ambiente o il contesto in cui si trova, decide cosa deve essere fatto e lo fa con una guida umana minima. In sostanza, ha un certo grado di "agenzia", ovvero può adattarsi alle nuove informazioni e scegliere da sola le azioni da compiere per raggiungere gli obiettivi prefissati.

Che cos'è l'IA generativa?

L'IA generativa si riferisce ai sistemi di IA progettati per creare nuovi contenuti come testi, immagini, musica o persino video. Pensa all'IA generativa come a uno strumento creativo: impara 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 grandi quantità di testo e sono in grado di generare frasi coerenti, rispondere a domande o scrivere saggi quando si pone una domanda o si dà un suggerimento. Allo stesso modo, i generatori di immagini (come DALL-E o Stable Diffusion) possono creare immagini originali a partire da una semplice descrizione testuale.

Caratteristiche principali dell'IA agenziale e dell'IA generativa

Sebbene sia l'IA agenziale che l'IA generativa utilizzino modelli avanzati di apprendimento automatico, ognuna di esse ha punti di forza unici che le rendono adatte a compiti diversi. Diamo un'occhiata più da vicino alle caratteristiche che le contraddistinguono.

Caratteristiche principali dell'IA agenziale

Processo decisionale
L'IA agenziale è progettata per prendere decisioni da sola. Lavora per obiettivi predefiniti e può scegliere il miglior corso d'azione con pochi o nessun input umano. Si tratta di un passo avanti rispetto all'IA generativa, che attende istruzioni.

Risoluzione dei problemi
L'IA agenziale utilizza un ciclo graduale: percepisce ciò che sta accadendo, ragiona sulla risposta migliore, agisce e impara dal risultato. Questo ciclo le permette di migliorare nel tempo e di gestire in modo più efficace situazioni complesse e mutevoli.

Autonomia
L'autonomia è ciò che distingue l'IA agenziale. Non si limita a rispondere, ma agisce. Può operare in modo indipendente, prendere decisioni e svolgere attività senza una guida costante. Questo la rende ideale per le organizzazioni che vogliono automatizzare i processi su scala.

Interattività
Grazie al suo design proattivo, l'IA agenziale può interagire con il suo ambiente. 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 scansionano costantemente l'ambiente circostante e prendono decisioni sulla sicurezza senza l'intervento umano.

Pianificazione
L'IA agenziale è in grado di gestire compiti in più fasi. Crea strategie per raggiungere un obiettivo, lo segue e si adatta quando le cose cambiano. Questo è fondamentale in settori come la logistica, l'automazione dell'assistenza clienti o le operazioni robotiche, dove attenersi a un percorso fisso non è sufficiente.

Caratteristiche principali dell'IA generativa

Creazione di contenuti
L'IA generativa è costruita per produrre contenuti. Può scrivere e-mail, generare post per il blog, rispondere a domande e persino aiutare con la codifica. Strumenti come ChatGPT ne sono un ottimo esempio: è in grado di creare risposte, elenchi e riassunti utili in base alle domande dell'utente. Questo lo 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 possono setacciare enormi quantità di dati per scoprire tendenze e modelli. Questo permette loro di supportare funzioni aziendali come la gestione della catena di approvvigionamento o il servizio clienti, offrendo approfondimenti e suggerimenti in tempo reale.

Adattabilità
L'IA generativa adatta i suoi risultati in base agli input che riceve. Ad esempio, se un utente riformula una domanda o fornisce un feedback aggiuntivo, l'IA adatta e migliora la risposta. Questa flessibilità la rende utile per compiti in cui il risultato finale deve essere perfezionato.

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, questo porta a esperienze di acquisto più personali, in quanto l'IA apprende le preferenze dei clienti e fornisce suggerimenti pertinenti.

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

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

Casi d'uso dell'IA agenziale

Automazione del servizio clienti
A differenza dei chatbot tradizionali che seguono degli script, l'IA agenziale è in grado di interpretare le intenzioni e le emozioni dei clienti per intraprendere azioni significative. Non si limita a rispondere, ma risolve. Ad esempio, se un cliente vuole cancellare un abbonamento, l'intelligenza artificiale agenziale può gestire l'intero processo: confermare la richiesta, applicare la cancellazione e offrire un follow-up pertinente. Questo migliora la soddisfazione del cliente e riduce la necessità di intervento umano.

Sistemi di supporto per la sanità
L'intelligenza artificiale agenziale viene esplorata per compiti che richiedono decisioni e monitoraggio in tempo reale. In un esempio, un sistema di inalatori intelligenti utilizza l'intelligenza artificiale per monitorare l'uso dei farmaci, la qualità dell'aria e le abitudini dei pazienti. Avverte i medici quando è necessario e aiuta i pazienti a non perdere il controllo, il tutto senza un costante intervento manuale. Questo tipo di intelligenza artificiale ha il potenziale per migliorare l'assistenza, mantenendo i dati dei pazienti sicuri e protetti.

Automazione dei flussi di lavoro
L'AI agenziale è in grado di gestire autonomamente i processi aziendali ripetitivi. Nella logistica, può reindirizzare le consegne in base al traffico o alle condizioni meteorologiche. In un ufficio, può tenere traccia dell'inventario, programmare gli ordini o risolvere i problemi di assistenza quando qualcosa va storto, mantenendo i flussi di lavoro senza intoppi dietro le quinte.

Gestione del rischio finanziario
In ambito finanziario, l'IA agenziale può valutare i rischi, monitorare i mercati e adattare le strategie di investimento in tempo reale. Una piattaforma fintech potrebbe utilizzarla per gestire automaticamente i portafogli, acquistando o vendendo in base ai dati di mercato in tempo reale e ai profili di rischio individuali. In questo modo si elimina la necessità di una costante supervisione manuale e si permette alle aziende di essere all'avanguardia in ambienti volatili.

Casi d'uso dell'IA generativa

Creazione di contenuti SEO
L'AI generativa aiuta le aziende a produrre rapidamente grandi volumi di contenuti SEO-friendly. Che si tratti di post sul blog, descrizioni di prodotti o testi per landing page, questi strumenti possono generare contenuti ricchi di parole chiave che aiutano a migliorare la visibilità sui motori di ricerca. I team di marketing possono utilizzare questi strumenti per aumentare la produzione di contenuti senza sacrificare la qualità.

Supporto marketing e vendite
I team di vendita spesso dedicano troppo tempo alle attività amministrative. Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono gestire le e-mail di contatto, riassumere le note delle riunioni e fornire informazioni rapide sui clienti. Viene utilizzata anche nei chatbot che aiutano a raccogliere i contatti o a rispondere alle domande nelle fasi iniziali, dando ai rappresentanti di vendita più tempo per chiudere gli affari.

Progettazione e sviluppo del prodotto
Analizzando i dati di mercato e le preferenze dei clienti, l'IA generativa può suggerire nuove idee di prodotto o variazioni di design. Ad esempio, un rivenditore di moda potrebbe utilizzare l'intelligenza artificiale 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.

Automazione dell'assistenza clienti
L'IA generativa è ampiamente utilizzata nei chatbot di assistenza che rispondono alle domande frequenti o assistono 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 AI che capisce le intenzioni del cliente e risponde in tempo reale.

Tendenze emergenti nell'IA agenziale e nell'IA generativa

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

Tendenze dell'IA agenziale

Finanza e trading
L'AI agenziale sta iniziando a trasformare i servizi finanziari. Può analizzare i dati di mercato, fare previsioni ed eseguire operazioni in tempo reale, senza l'intervento umano. Questi agenti AI possono anche cercare sul web gli ultimi aggiornamenti, aiutando le istituzioni finanziarie a rimanere informate e a reagire rapidamente ai cambiamenti economici.

Robotica di magazzino
Aziende come Amazon stanno già utilizzando robot agenziali dotati di intelligenza artificiale nei magazzini. Questi sistemi sono in grado di navigare negli spazi, gestire l'inventario e svolgere autonomamente attività come il prelievo e l'imballaggio degli ordini. Il risultato è un'elaborazione più rapida e meno colli di bottiglia manuali nelle operazioni.

Pianificazione urbana e infrastrutture
Nella pianificazione urbana, l'IA agenziale può esaminare i feed del traffico in diretta, le condizioni meteorologiche e i dati sulla popolazione per suggerire modi più intelligenti di gestire strade, trasporti pubblici e servizi. Questo fa risparmiare tempo agli urbanisti e contribuisce a migliorare la qualità della vita dei residenti.

Automazione delle risorse umane e assistenza ai dipendenti
L'intelligenza artificiale sta diventando uno strumento prezioso per le risorse umane. A differenza dei semplici chatbot, è in grado di gestire processi come l'onboarding, rispondere alle domande sulle policy e consigliare i benefit in base ai profili dei dipendenti. In questo modo si riducono i compiti ripetitivi dei team HR e si crea un'esperienza migliore per i dipendenti.

Tendenze dell'IA generativa

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

Dati sintetici per l'addestramento
Quando i dati del mondo reale sono difficili da reperire o troppo costosi, l'IA generativa può produrre dati sintetici per addestrare i modelli di apprendimento automatico. 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 la creazione di immagini, audio e video realistici che sembrano e suonano autentici. Mentre alcune applicazioni sono creative o divertenti, altre sollevano problemi di disinformazione ed etica. Con l'evoluzione della tecnologia, si sta prestando 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 sempre più personalizzati. Nell'e-commerce e nel marketing, ad esempio, l'intelligenza artificiale può analizzare i dati degli utenti per offrire messaggi, e-mail ed esperienze personalizzate, migliorando il coinvolgimento e i tassi di conversione nei vari canali.

Pensieri finali

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

In Trengo stiamo costruendo strumenti di intelligenza artificiale che combinano il meglio di entrambi i mondi. La nostra piattaforma aiuta le aziende a coinvolgere i clienti in modo più efficiente, ad automatizzare i flussi di lavoro e a fornire esperienze di assistenza proattive. Sia che tu voglia semplificare le conversazioni con i clienti o esplorare l'automazione avanzata, Trengo ti offre gli strumenti per fare di più con meno sforzi manuali.

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