Agenti AI, verità o 100% fuffa?

L'hype per gli "agenti AI": perché questi sistemi non funzionano ancora nel mondo reale, nonostante le promesse di automazione completa?

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a cura di Luca Zaninello

Managing Editor

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Il mondo del lavoro è in continua evoluzione, e l'intelligenza artificiale (AI) sta assumendo un ruolo sempre più centrale. Tra le promesse più discusse degli ultimi tempi ci sono gli "agenti AI", sistemi basati su modelli avanzati progettati per svolgere compiti in modo autonomo. Ma quanto c'è di vero in queste promesse, e quanto invece è solo "fuffa", come si suol dire?

Cosa sono gli agenti AI?

Un agente AI, nel contesto attuale, è un sistema che utilizza un LLM (come GPT di OpenAI, Gemini di Google o Claude di Anthropic) o un cosiddetto action model per ragionare e completare attività in modo autonomo. A differenza di un semplice modello linguistico, che si limita a generare testo, un agente AI è progettato per interagire con l'ambiente, prendere decisioni e raggiungere obiettivi specifici.

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I problemi pratici

Nonostante le premesse allettanti, sono da sottolineare una serie di problemi che rendono l'adozione degli agenti AI, allo stato attuale, impraticabile per molte aziende:

  • Modelli inadeguati: I modelli linguistici più piccoli e meno costosi, come GPT-4o mini, non sono abbastanza potenti per gestire compiti complessi in modo affidabile. Tendono a commettere errori, a perdere di vista gli obiettivi e a deviare dal percorso stabilito.
  • Errori che si moltiplicano: Anche un piccolo tasso di errore in ogni sotto-attività di un agente AI può portare a un risultato finale inaccettabile. Se un'attività è suddivisa in quattro sotto-attività, e ciascuna ha una probabilità di successo del 90%, la probabilità complessiva di successo scende al 66%.
  • Costi esplosivi: L'utilizzo di modelli più potenti, necessari per ridurre gli errori, comporta un aumento esponenziale dei costi. Inoltre, anche la validazione dei risultati richiede l'uso di modelli avanzati, aumentando ulteriormente le spese.
  • Non determinismo: Gli agenti AI, a differenza del codice tradizionale, producono risultati non deterministici. Questo significa che lo stesso input potrebbe portare a output diversi, rendendo difficile la prevedibilità e il controllo.
  • Dipendenza da fornitori: Le aziende che si affidano completamente a fornitori di LLM come OpenAI rischiano di rimanere "bloccate" in un ecosistema, con la possibilità che i prezzi aumentino nel tempo e la difficoltà di migrare verso soluzioni alternative.

Perché la questione è importante per le aziende?

La questione degli agenti AI è cruciale per le aziende perché tocca il cuore della trasformazione digitale. L'idea di automatizzare processi complessi, ridurre i costi operativi e aumentare l'efficienza è estremamente allettante. Tuttavia, è fondamentale che le aziende si avvicinino a questa tecnologia con un approccio critico e realistico. L'entusiasmo per l'AI deve essere bilanciato da una valutazione attenta dei costi, dei rischi e delle reali capacità attuali. Investire in soluzioni premature o non testate a fondo potrebbe portare a risultati deludenti, sprechi di risorse e, nel peggiore dei casi, danni all'azienda.

In Italia, come in altri Paesi, l'interesse per l'AI è in forte crescita. Le aziende, soprattutto quelle più grandi e strutturate, stanno iniziando a esplorare le potenzialità di questa tecnologia. Tuttavia, il livello di adozione degli agenti AI è ancora relativamente basso, proprio a causa dei problemi sopra descritti.

Le piccole e medie imprese (PMI), che costituiscono la spina dorsale dell'economia italiana, potrebbero essere particolarmente vulnerabili all'hype degli agenti AI. La mancanza di risorse, competenze interne e capacità di investimento potrebbe spingerle a fidarsi di soluzioni "chiavi in mano" che promettono risultati miracolosi, ma che in realtà non sono all'altezza delle aspettative.

La mancanza di comprensione dei costi nascosti o della necessità di personalizzazione potrebbe anche tradursi in fallimenti di progetto.

Gli agenti AI rappresentano senza dubbio un'area di sviluppo promettente per il futuro. Tuttavia, allo stato attuale, è fondamentale che le aziende, in Italia e nel mondo, adottino un approccio cauto e informato. L'hype e le promesse eccessive devono essere sostituiti da una valutazione realistica delle capacità e dei limiti di questa tecnologia. La trasparenza da parte dei fornitori di servizi AI è essenziale per creare un rapporto di fiducia con le aziende.

Solo attraverso un approccio pragmatico e basato sull'evidenza sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dell'AI, evitando le insidie di una tecnologia ancora in fase di maturazione. L'invito è quindi a non lasciarsi trascinare dall'entusiasmo, ma a investire tempo e risorse nella comprensione profonda di questa tecnologia, per poi, magari in futuro, implementarla.

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1 Commenti

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Oh, FINALMENTE un articolo degno di questo nome sulle pseudo AI. I miei complimenti (e non sono MINIMAMENTE sarcastico, vi sto PROPRIO dando ragione).
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