Il cuore di molte moderne applicazioni di IA è costituito da modelli generativi di grandi dimensioni, come i modelli linguistici (LLM) o i modelli di generazione di immagini. Questi modelli vengono addestrati su enormi quantità di dati e possono contenere miliardi di parametri. L'IA generativa (GenAI) è stata una tecnologia di trasformazione, che eccelle nella generazione di contenuti come testo, immagini, codice, audio e video. I consumatori e le aziende sono talmente entusiasti delle sue capacità che le previsioni degli analisti indicano che la spesa globale per l'AI generativa ammonterà a 644 miliardi di dollari nel 2025, con un aumento del 76,4% rispetto al 2024. Le applicazioni GenAI sono fondamentalmente sistemi reattivi che rispondono a istruzioni o domande generando nuovi contenuti sulla base di tali input e dei modelli appresi durante la formazione. Gli utenti umani rivedono, curano e perfezionano i contenuti per ottenere il risultato desiderato.
Stiamo assistendo all'ascesa degli agenti di intelligenza artificiale. Si tratta di modelli di intelligenza artificiale addestrati non solo a generare contenuti, ma anche a eseguire compiti definiti per conto degli utenti. Spesso vengono perfezionati per eseguire un insieme finito di compiti, utilizzando un insieme definito di strumenti e fonti di dati. Gli agenti di intelligenza artificiale sono diventati estremamente popolari negli ultimi tempi e gli esempi di successo includono agenti in grado di gestire autonomamente le richieste di assistenza clienti, elaborare i rimborsi, reimpostare le password, scrivere snippet di codice ed effettuare ordini di magazzino ai fornitori.
L'ascesa degli agenti di IA ha portato all'esplorazione di modi intelligenti per combinare i loro poteri, creando qualcosa di più grande della somma delle loro parti che fornisce soluzioni sofisticate a problemi complessi e in più fasi. Si tratta della cosiddetta IA agenziale. So che il pensiero di poteri che si combinano fa sì che tutti i ragazzi degli anni '90 che leggono questo articolo abbiano la visione di Capitan Planet che si genera sopra i Planeteers. E l'analogia non è sbagliata: ogni Planeteer (agente) ha un singolo potere raffinato che, se incanalato insieme con uno scopo, forma un potente supereroe (o nel nostro caso, un potente sistema agenziale a più fasi). L'IA agenziale è la prossima frontiera, che va oltre la semplice generazione di contenuti per passare all'azione proattiva. I sistemi agici sono già in grado di effettuare ragionamenti avanzati e pianificazioni iterative per affrontare autonomamente sfide complesse orchestrando le azioni di più agenti AI specializzati. Ciò che rende i sistemi agici così potenti è l'orchestrazione: la capacità di utilizzare in modo selettivo e coordinare dinamicamente un insieme diversificato di agenti specializzati per scomporre obiettivi complessi in sottoattività gestibili, sequenziare le azioni e perfezionare iterativamente i risultati fino a raggiungere una soluzione soddisfacente.
Si prevede che il mercato globale degli agenti di intelligenza artificiale passerà da circa 7,9 miliardi di dollari nel 2025 a 236 miliardi di dollari entro il 2034, con un tasso di crescita annuale composto di oltre il 45%. Questa crescita esplosiva è alimentata dalla necessità di automazione, efficienza e processi decisionali più intelligenti, dove gli agenti di intelligenza artificiale stanno rivoluzionando i flussi di lavoro e offrendo un ROI tangibile. Infatti, si prevede che l'85% delle aziende impiegherà gli agenti di intelligenza artificiale nel 2025, sottolineando quanto rapidamente questa tecnologia stia diventando fondamentale per l'eccellenza operativa e il vantaggio competitivo.
Mentre le aziende leader sfruttano gli agenti di intelligenza artificiale per automatizzare processi complessi, personalizzare le esperienze dei clienti e sbloccare nuovi flussi di entrate, chi non ha ancora sviluppato una strategia di agenti di intelligenza artificiale rischia di rimanere indietro in un mercato in cui l'automazione intelligente sta rapidamente diventando lo standard per la crescita e l'innovazione.
Comprendere il potere dell'azione autonoma
L'IA agenziale rappresenta la prossima frontiera dei sistemi intelligenti in grado di agire in modo proattivo e autonomo per raggiungere un obiettivo definito. I sistemi agici operano sulla base di una serie di principi fondamentali, le "Cinque A dell'IA agica", ognuno dei quali coglie una caratteristica fondamentale di questi straordinari sistemi che, nel complesso, consentono loro di funzionare in modo autonomo e adattivo all'interno di ambienti aziendali complessi.
- Autonoma - Operando in modo indipendente, l'intelligenza artificiale agenziale prende decisioni con una guida umana minima. Come un assistente fidato, valuta le situazioni e agisce senza bisogno di una costante supervisione, liberando gli esseri umani per concentrarsi su compiti di livello superiore.
- Orientata all'azione - Rinunciando all'attesa del permesso, l'intelligenza artificiale agenziale prende iniziative proattive, anticipando le esigenze, cogliendo le opportunità e guidando i progressi senza bisogno di sollecitazioni esterne.
- Aspirazionale - Orientata agli obiettivi, l'intelligenza artificiale agenziale persegue gli obiettivi scomponendo i problemi complessi in passi logici e praticabili. Costruisce un piano per tracciare un percorso chiaro verso il successo.
- Adattabile - Imparando dall'esperienza, l'IA agenziale adatta le sue strategie per prosperare in ambienti dinamici e sfrutta un modello di apprendimento continuo per adattarsi a nuovi scenari o dati.
- Agenzia - Ha l'autorità di accedere a strumenti e set di dati, controllare le risorse e prendere decisioni d'impatto. Che si tratti di programmare riunioni o di gestire dati, ha il potere di agire con decisione all'interno del proprio dominio.
A differenza dell'automazione tradizionale, che si limita a compiti predefiniti e statici, i sistemi di intelligenza artificiale agica mirano a percepire attivamente l'ambiente circostante, a ragionare su scenari complessi e a eseguire autonomamente flussi di lavoro in più fasi per raggiungere obiettivi aziendali specifici. Ciò dovrebbe consentire all'intelligenza artificiale agentica di fornire un valore trasformativo per le aziende, favorendo una maggiore efficienza, un processo decisionale più intelligente e una riduzione dei costi operativi.
Alimentazione dell'intelligenza artificiale connessa
L'abilitazione di sistemi agici su scala globale richiederà architetture di livello aziendale che supportino modularità, scalabilità, interoperabilità e i trasferimenti di dati necessari per implementare strategie di apprendimento continuo. Un ruolo fondamentale delle architetture cloud distribuite è quello di consentire la transizione verso flussi di lavoro di intelligenza artificiale agici per le aziende, in particolare con implementazioni incentrate sui bordi che soddisfino la soglia di bassa latenza necessaria per offrire esperienze di agente senza soluzione di continuità. L'implementazione di applicazioni agentiche modulari e scalabili è simile all'implementazione di moderne applicazioni a microservizi che devono funzionare tenendo conto della reattività, ma scalando in modo indipendente. Inoltre, per poter valutare le prestazioni e migliorare continuamente è necessaria una gestione efficace dei dati. Questi concetti sono approfonditi nel nostro blog: Inferenza distribuita dell'intelligenza artificiale: Strategie per il successo.
L'interoperabilità è essenziale per abilitare l'intelligenza artificiale agenziale, consentendo una perfetta integrazione con diversi sistemi e tecnologie aziendali e permettendo l'accesso a strumenti e set di dati potenti. Si tratta di un settore ricco di innovazioni e in rapida evoluzione. Stanno emergendo diversi protocolli chiave per consentire la connessione continua degli agenti con strumenti, fonti di dati, sistemi aziendali e persino altri agenti, al fine di creare una rete dinamica e intelligente che possa facilitare l'azione autonoma.
- Il Model Context Protocol (MCP), sviluppato da Anthropic, è un popolare standard aperto per connessioni sicure e bidirezionali tra agenti AI e fonti di dati, strumenti aziendali e ambienti di sviluppo. MCP è stato progettato per sostituire le integrazioni frammentate con un protocollo universale, consentendo agli agenti di accedere e agire sui dati aziendali in modo efficiente. Per saperne di più sull'MCP, potete vedere qui un esempio di utilizzo dell'MCP su Akamai Cloud.
- Agent to Agent Protocol (A2A): Sviluppato da Google in collaborazione con vari altri partner tecnologici, A2A fornisce uno standard aperto e neutrale rispetto ai fornitori, progettato per consentire la comunicazione, la scoperta e la collaborazione senza soluzione di continuità tra agenti AI autonomi, indipendentemente dai framework o dalle piattaforme su cui sono costruiti. Supporta comunicazioni multimodali tra agenti e l'esecuzione coordinata di compiti tra agenti, progettati per flussi di lavoro su scala aziendale.
- Agent Communication Protocol (ACP): Pioniere di IBM Research, ACP fornisce un quadro standardizzato per la comunicazione tra agenti, consentendo un'interoperabilità senza soluzione di continuità tra agenti AI autonomi. L'ACP fornisce un "formato di filo" comune per la messaggistica da agente ad agente, il trasferimento dei compiti e la gestione del ciclo di vita.
In sintesi, MCP consente agli agenti di connettersi a fonti di dati e strumenti esterni. ACP consente la comunicazione da agente ad agente all'interno dello stesso ecosistema di piattaforma e consente la comunicazione da agente ad agente tra ecosistemi diversi, in modo agnostico rispetto ai fornitori. Tutti questi protocolli servono a far progredire i sistemi agenziali e sono stati accolti dal settore.
Il futuro è collaborativo
I sistemi di IA più potenti e d'impatto combineranno i punti di forza di entrambi gli approcci, generativo e agenziale. Agiranno come collaboratori intelligenti, capendo quando usare le capacità generative per esplorare le opzioni e quando usare le azioni agenziali per impegnarsi in una linea d'azione ed eseguire compiti complessi. Più agenti specializzati lavoreranno insieme, orchestrati da un "leader" intelligente, per fornire soluzioni di grande impatto.
L'infrastruttura cloud distribuita fornisce la base ideale per l'implementazione di agenti di IA all'interno di sistemi agenziali complessi. Collaborando con Akamai Cloud - il cloud più distribuito al mondo con una rete estesa di edge - le aziende possono costruire e fornire soluzioni di IA economiche e ad alte prestazioni che scalano in modo sicuro e affidabile. Con Akamai, le aziende possono avere la certezza che i loro sistemi agenziali sono costruiti per il futuro, con una governance solida e la massima tranquillità.
Il futuro è collaborativo. Il futuro è eccitante. Il futuro è agile.
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