Dall’assistenza all’azione, agenti IA
LO SCENARIO
L’AI sta espandendo il suo raggio d’azione oltre la pura assistenza. Nell’arco dei prossimi dieci anni assisteremo all’ascesa di interi ecosistemi di agenti, grandi reti di AI interconnesse che porteranno le imprese a pensare in modo completamente nuovo la loro strategia su automazione e intelligence. Oggi la maggior parte delle strategie AI è circoscritta all’assistenza su determinati compiti e funzioni. L'AI si comporta come un attore solitario, piuttosto che come parte di un ecosistema interdipendente. Ma con l’evoluzione dell’AI in agenti, i sistemi automatizzati assumeranno decisioni e azioni da soli. Gli agenti non solo daranno consigli alle persone, ma agiranno al posto loro. L’AI continuerà a generare testi, immagini e conoscenza, ma gli agenti decideranno che cosa farne in totale autonomia. Questo contribuirà a costruire il nostro nuovo mondo ed è nostro compito assicurarci che sia quello in cui vogliamo vivere.
Dal momento che gli agenti vengono selezionati per diventare nostri colleghi e agire come nostri "alter-ego", dovremo reimmaginare insieme il futuro della tecnologia e dei talenti.
Questa evoluzione verso gli "AI agent" è appena agli inizi, ma le aziende e le Istituzioni già cominciano a pensare a che cosa verrà dopo. Non ci vorrà molto tempo che gli agenti comincino a interagire tra loro. La strategia AI del prossimo futuro dovrà prevedere l’orchestrazione di diversi attori: intelligenza artificiale con conoscenze specifiche, agenti generalizzati, agenti formati per la collaborazione con le persone e agenti progettati per l’ottimizzazione delle macchine.
Alla luce di quanto rappresentato, c’è ancora molto lavoro da fare prima che gli agenti AI possano davvero agire per conto dell’essere umano o come suo alter ego. E passerà ancora più tempo prima che possano agire di concerto tra loro. Il fatto è che gli agenti ancora tendono a bloccarsi, a non sapere come utilizzare gli strumenti e a generare risposte inaccurate, e questi sono errori che si sommano rapidamente.
Uomo e macchina sono stati già equiparati a livello di task, ma i leader non erano pronti a un'intelligenza artificiale che facesse funzionare il business, almeno finora. Man mano che gli agenti migliorano fino a diventare nostri colleghi o alter ego, dovremmo re-immaginare sia il futuro della tecnologia che quello delle risorse umane. Non si tratta solo di acquisire nuove competenze, ma di assicurarsi che gli agenti condividano i nostri valori e obiettivi. Gli agenti contribuiranno a costruire il mondo del futuro ed è compito dell’essere umano far sì che sia il mondo che vogliamo noi.
Il 96% degli executive concorda con l’affermazione che gli ecosistemi di "AI agent" saranno un’opportunità significativa per la loro organizzazione nei prossimi 3 anni.
Man mano che gli assistenti AI evolvono in nostri alter ego, le conseguenti opportunità di business dipenderanno da tre capacità fondamentali: accesso a dati e servizi in tempo reale; ragionamento attraverso complesse catene logiche; e creazione di strumenti non per uso umano, ma per gli agenti stessi.
Cominciamo con l’accesso a dati e servizi in tempo reale. Quando ChatGPT è stato lanciato, un errore comune che le persone facevano era pensare che l’applicazione cercasse attivamente le informazioni sul web. In realtà, GPT-3.5 (l’LLM su cui poggiava la prima versione di ChatGPT per il mercato) era addestrato su un corpus di informazioni estremamente ampio da cui estraeva le relazioni tra i dati per fornire le risposte.
Ma sono stati introdotti nuovi plugin che potrebbero trasformare i foundation models da potenti motori che lavorano isolatamente in AI agent con la capacità di navigare il mondo digitale che ci circonda. I plugin non solo hanno un forte potenziale innovativo di per sé, ma giocheranno un ruolo cruciale nella nascita degli ecosistemi di agenti.
Il secondo step nell’evoluzione verso gli agenti è la capacità di ragionare e pensare in modo logico, perché anche le azioni quotidiane che per un essere umano sono semplici, per le macchine richiedono istruzioni complesse.
La ricerca AI sta cominciando a superare gli ostacoli del ragionamento nelle macchine. Il Chain-of-thought prompting è un approccio sviluppato per aiutare gli LLM a capire meglio i singoli passi di un task complesso.
Tra chain-of-thought reasoning e plugin, l’AI ha il potenziale per farsi carico di task complessi usando sia una logica più ferrata sia l’abbondanza di strumenti digitali disponibili sul web. Ma che cosa succede se la soluzione richiesta non esiste ancora?
Quando l’essere umano si trova di fronte a sfide del genere, acquisisce o costruisce gli strumenti che gli servono. L’AI finora è stata dipendente in modo esclusivo dall’essere umano per costruire le sue capacità. Ma la terza dimensione degli agenti che vediamo nascere è proprio la capacità dell’AI di sviluppare i propri strumenti da sola.
Oltre alle tre capacità fondamentali degli agenti autonomi, parliamo anche di una sfida di orchestrazione estremamente complessa e della necessità di re-inventare su grande scala le nostre risorse umane per rendere tutto questo possibile. Per i leader è difficile capire anche da dove cominciare.
La buona notizia è che le attuali iniziative di trasformazione digitale aiuteranno molto le imprese a portarsi in una posizione di vantaggio.
Che cosa accadrà quando l’ecosistema degli agenti sarà operativo? Che fungano da nostri assistenti o alter ego, gli agenti favoriranno produttività e innovazione e rilanceranno il ruolo delle persone.
In qualità di assistenti o copiloti, gli agenti potrebbero aumentare in modo esponenziale la produttività di ciascuna persona.
In altri scenari, vedremo in misura crescente i “trust agent” agire per nostro conto. In veste di nostri alter ego, potrebbero svolgere lavori attualmente in carico alle persone, ma con un vantaggio enorme: un singolo agente potrebbe contenere tutta la conoscenza e le informazioni di un’intera organizzazione.
Le aziende e le Istituzioni dovranno pensare a quali approcci umani e tecnologici saranno necessari per supportare questi agenti. Dal punto di vista tecnologico sarà fondamentale capire come queste entità gestiranno la loro stessa identità digitale.
Diciamolo chiaramente: le persone non saranno sostituite. Saranno le persone a creare e applicare le regole per gli agenti.
RIPENSARE IL TALENTO UMANO
Nell’era degli ecosistemi di agenti, le compentenze più importanti per un’organizzazione saranno quelle adatte a definire le linee guida per l’AI. Il livello di fiducia che un organizzazione ha nei suoi agenti AI determinerà il valore che questi possono creare. Spetta ai talenti umani costruire questo trust. Gli agenti devono capire i loro stessi limiti. Quando un agente ha abbastanza informazioni per agire da solo e quando invece dovrebbe rivolgersi al supporto prima di agire? Saranno le persone a decidere quanta indipendenza possono dare ai loro sistemi autonomi.
COSA POSSONO FARE LE ISTITUZIONI
Che cosa possiamo fare adesso per preparare al successo una nuova forza lavoro in cui agenti ed esseri umani collaborano? Le aziende e le Istituzioni possono iniziare costruendo il tessuto connettivo tra i predecessori degli agenti, gli LLM, e i loro sistemi di supporto. Attraverso un fine-tuning degli LLM basato sulle informazioni interne, possiamo dare ai foundation model più di quello che serve per costruire la loro conoscenza.
È anche il momento di presentare alle persone i loro futuri colleghi digitali. Le aziende e le Istituzioni possono costruire le basi della fiducia negli agenti insegnando alle loro persone come interagire con le tecnologie intelligenti. Occorre sfidare le persone a scoprire e superare i limiti dei sistemi autonomi esistenti.
Infine, non ci deve essere alcun dubbio su quella che è la Stella Polare che guida l’istituzione. Ogni azione degli agenti dovrà riportare ai valori e alla missione organizzativa: non è mai troppo presto per metterli in pratica a ogni livello dell’organizzazione.
Dal punto di vista della sicurezza, gli ecosistemi di agenti dovranno fornire trasparenza ai loro processi e alle loro decisioni. È ormai sempre più riconosciuta la necessità di un “Software bill of materials”, una lista chiara di tutti i codici che compongono un’applicazione software e delle loro interdipendenze, in modo da permettere alle aziende e alle Istituzioni di comprenderne i meccanismi di funzionamento. In maniera analoga, un “Agent bill of materials” potrebbe aiutare a spiegare i passaggi del processo decisionale di un agente.
In base a quale logica un agente ha preso una determinata decisione? Quale codice è stato scritto? Quali dati sono stati usati e con chi sono stati condivisi? Più riusciamo a tracciare e capire il processo decisionale degli agenti, più possiamo fidarci di lasciarli agire al posto nostro.
CONCLUSIONE
Gli ecosistemi di agenti hanno il potenziale di portare la produttività e l’innovazione organizzativa a livelli che oggi non possiamo nemmeno immaginare. Ma saranno utili nella misura in cui le persone sapranno guidarli; la conoscenza e la capacità di ragionamento umani saranno i fattori che renderanno alcune reti di agenti superiori ad altre. Oggi l’intelligenza artificiale è uno strumento. Nel futuro, gli agenti faranno funzionare le nostre organizzazioni. Il nostro compito è assicurarci che non vadano fuori controllo. Considerata la velocità dell’evoluzione dell’AI, il momento di iniziare l’onboarding degli agenti è adesso.