Si parla sempre più spesso di agenti AI.
Ma cosa sono? E soprattutto: cosa cambia rispetto a ChatGPT o all’intelligenza artificiale che utilizziamo già ogni giorno?
La risposta può essere molto semplice:
all’AI chiediamo una risposta.
A un agente affidiamo un obiettivo.
Partiamo da qui.
L’AI risponde. L’agente agisce.
Apriamo ChatGPT e chiediamo:
“Trovami cinque hotel a Lubiana con parco acquatico.”
L’AI cerca, confronta e ci presenta una risposta.
Poi siamo noi a continuare: controlliamo disponibilità, prezzi, distanze e decidiamo cosa prenotare.
In estrema sintesi:
domanda → ragionamento → risposta → stop.
Adesso immaginiamo invece di dire:
“Organizza il weekend a Lubiana. Budget massimo 500 euro. Trova un hotel adatto alla famiglia, verifica le attività e gli orari, prepara l’itinerario. Prima di spendere denaro chiedimi l’autorizzazione.”
Questa volta non abbiamo chiesto una risposta.
Abbiamo dato un obiettivo.
L’agente decide quali passaggi sono necessari, utilizza gli strumenti che gli abbiamo messo a disposizione, controlla i risultati e prosegue fino al raggiungimento dell’obiettivo.
Questa è la prima differenza da ricordare.
Un agente ha un cervello, ma anche delle mani
Possiamo immaginarlo così.
L’intelligenza artificiale è il cervello.
Sa leggere, interpretare, ragionare e scrivere.
Un agente aggiunge le mani.
Può avere accesso, ad esempio, a:
- browser;
- email;
- calendario;
- WordPress;
- documenti;
- database;
- gestionali;
- altri servizi aziendali.
È una direzione che abbiamo già visto anche con Gemini che comincia a navigare al posto nostro: quando l’AI riceve strumenti, il tema dei permessi diventa centrale.
A questo aggiungiamo una memoria e soprattutto delle regole.
Puoi leggere le email.
Puoi preparare una risposta.
Puoi creare una bozza su WordPress.
Non puoi pubblicarla senza la mia autorizzazione.
A quel punto l’AI non ci sta più soltanto consigliando cosa fare.
Può iniziare a farlo.
Un agente è quindi un’AI più intelligente?
No.
Questo è importante.
Un agente non è necessariamente un’intelligenza artificiale più potente.
Può utilizzare lo stesso modello AI con cui stiamo già parlando.
A cambiare sono soprattutto autonomia, strumenti e permessi.
Pensiamo a due collaboratori con le stesse competenze.
Al primo chiediamo:
“Come risolveresti questo problema?”
Al secondo:
“Risolvilo.”
La capacità può essere la stessa.
È cambiato il mandato.
Perché avere più agenti?
A questo punto nasce una domanda logica.
Se un agente può fare tutte queste cose, perché dovrei averne diversi?
Non è obbligatorio.
Se un agente è sufficiente, può tranquillamente fare tutto lui.
Quando però il lavoro diventa più articolato, possiamo dividerlo tra agenti specializzati.
Ed è un concetto molto meno nuovo di quanto sembri.
È esattamente quello che facevamo con le persone prima dell’intelligenza artificiale.
In un progetto aziendale assegniamo dei ruoli.
Una persona si occupa dell’amministrazione.
Una del marketing.
Una del sito.
Una della contabilità.
Non necessariamente perché una persona sarebbe incapace di svolgere più attività.
Lo facciamo perché il ruolo stabilisce responsabilità e limiti.
E soprattutto determina a cosa quella persona può accedere.
Il vecchio sistema dei permessi torna utilissimo
Facciamo un esempio concreto.
Chi gestisce il sito aziendale può avere la password di WordPress.
Non per questo deve avere anche quella del conto corrente.
Chi si occupa della contabilità può accedere ai documenti amministrativi.
Non necessariamente deve poter modificare il sito.
C’è anche un motivo di sicurezza.
Se qualcuno ruba la password del collaboratore che gestisce WordPress, il danno potenziale rimane limitato ai sistemi ai quali quella persona aveva accesso.
Con gli agenti vale esattamente lo stesso principio.
Un agente incaricato di fare ricerca sul Web potrebbe soltanto navigare.
Un agente editoriale potrebbe preparare articoli.
Un agente WordPress potrebbe creare bozze.
Un agente amministrativo potrebbe leggere determinate fatture.
E non c’è nessun motivo per cui ciascuno debba poter accedere a tutto.
La regola utilizzata per anni nelle aziende rimane quindi validissima:
ognuno deve avere soltanto i permessi necessari per svolgere il proprio lavoro.
Solo che “ognuno”, adesso, potrebbe essere anche un agente AI.
Quindi uno o cento agenti?
Dipende dal lavoro.
Avere cento agenti non significa avere un sistema cento volte migliore.
Significa avere cento elementi da coordinare.
Per molte attività ne basterà uno.
Per altre sarà utile creare una piccola squadra digitale con ruoli differenti.
La regola più semplice è:
un agente finché basta.
Più agenti quando servono.
Esattamente come abbiamo sempre fatto con le persone.
E chi controlla gli agenti?
Qui arriviamo a un altro elemento interessante.
Abbiamo recentemente raccontato nell’Osservatorio Redomino il caso di Muse, l’agente personale presentato da Meta.
Nel sistema compare anche Sentinel, un elemento AI che ha proprio il compito di controllare determinate azioni dell’agente.
Quindi possiamo avere:
un agente che lavora → altri agenti specializzati → un agente che controlla.
Agent.
Sentinel.
Chi ha visto Matrix può concedersi qualche secondo di perplessità.
Ma, coincidenze cinematografiche a parte, il problema è reale.
Più autonomia concediamo agli agenti, più dobbiamo essere precisi nello stabilire cosa possono fare, quali strumenti possono utilizzare e quando devono chiedere l’autorizzazione a una persona.
Cosa sta cambiando davvero?
Forse possiamo riassumere tutto in tre passaggi.
Prima usavamo il software.
Aprivamo un programma e facevamo qualcosa.
Poi abbiamo iniziato a parlare con il software.
Chiediamo a ChatGPT di cercare, spiegare, confrontare o scrivere.
Adesso iniziamo ad affidare lavori al software.
Definiamo l’obiettivo, gli strumenti disponibili, i permessi e i limiti.
E lasciamo che sia l’agente a capire quali passaggi servono per arrivarci.
Questo è il salto che sta avvenendo.
Ed è anche il motivo per cui gli agenti potrebbero incidere profondamente sul lavoro.
Non necessariamente perché faranno cose che oggi nessuno sa fare.
Ma perché potranno occuparsi autonomamente di una parte delle cose che oggi dobbiamo fare noi.
È qui che torniamo al concetto di Tempo Vita che portiamo avanti in Redomino.
L’obiettivo interessante non è utilizzare l’intelligenza artificiale per riempire ogni minuto liberato con altro lavoro.
È utilizzare la tecnologia per eliminare attività che non hanno più bisogno del nostro tempo.
E alla fine, per capire gli agenti AI, forse basta ricordare una sola frase:
prima dicevamo al software cosa fare passo dopo passo.
Adesso iniziamo a dirgli dove vogliamo arrivare.
