Continuiamo la nostra escursione nel mondo dell’intelligenza artificiale e delle direzioni che sta prendendo questa volta esplorando un aspetto che è diventato di attualità: la differenza che esiste tra gli AI Agents (Agenti AI) e la Agentic AI (termine che non ha una traduzione diretta in italiano se non “AI Agentica”).
Nel dibattito tecnologico contemporaneo, tutto orientato all’intelligenza artificiale, la distinzione tra “AI Agents” (Agenti AI) e “Agentic AI” viene spesso trascurata o fraintesa, creando confusione in un ambito già complesso. Il termine “agentic”, derivato dall’inglese “agency”, si riferisce alla capacità fondamentale di intraprendere azioni autonome e di esercitare un potere decisionale indipendente. La Agentic AI è una intelligenza artificiale che “in più” ha la capacità di agire in autonomia. Invece, gli agenti AI, in italiano e in inglese, sono singole entità che “agiscono”, cioè hanno capacità di agenzia (la “agency” inglese, appunto, che in italiano è rimasta come termine prevalentemente giuridico).
La distinzione non è puramente semantica ma riflette una profonda trasformazione nel modo in cui l’intelligenza artificiale sta evolvendo. Gli esperti del settore sottolineano come questa differenza concettuale rappresenti un punto di svolta nell’evoluzione dei sistemi intelligenti, segnando il passaggio da strumenti reattivi a entità proattive. La differenza tra i due tipi di “agenzia” sta tutta nel modo con cui viene progettata e agisce la AI. Comprendere questa distinzione diventa essenziale non solo per gli addetti ai lavori, ma per chiunque voglia intuire la direzione verso cui la tecnologia si sta muovendo negli anni a venire.
Cos’è un Agente AI
Un Agente AI rappresenta un’entità software autonoma progettata per svolgere compiti specifici all’interno di un ambiente digitale definito. Questi agenti operano secondo parametri prestabiliti, rispondendo a stimoli e richieste in base a regole algoritmiche programmate in anticipo. La loro autonomia, sebbene presente, rimane confinata entro limiti ben precisi che definiscono il perimetro operativo delle loro azioni. Gli esempi più comuni includono assistenti virtuali come Siri o Alexa, chatbot di supporto clienti e sistemi automatizzati per la gestione delle email, ciascuno progettato per rispondere a comandi specifici o risolvere problemi circoscritti (è quello che fa per la maggior parte del tempo l’Apple Intelligence).
Le capacità di un Agente AI tradizionale sono caratterizzate da una programmazione orientata ai compiti, con obiettivi chiaramente definiti e modalità operative relativamente rigide. Queste entità possono elaborare informazioni, analizzare dati e generare risposte, ma operano principalmente in modalità reattiva, attendendo input esterni prima di attivarsi.
Il loro processo decisionale, per quanto sofisticato, segue percorsi predeterminati con limitate capacità di adattamento a situazioni impreviste o non programmate. Gli Agenti AI rappresentano dunque la prima generazione di sistemi intelligenti autonomi, efficaci nel loro dominio specifico ma fondamentalmente limitati nella loro capacità di comprendere contesti più ampi o di prendere iniziative indipendenti.
Il salto qualitativo dell’Agentic AI
L’Agentic AI costituisce un’evoluzione rivoluzionaria nel panorama dell’intelligenza artificiale, distanziandosi significativamente dal concetto di Agente AI tradizionale. Questi sistemi avanzati non si limitano a rispondere a input o eseguire istruzioni, ma possiedono una vera e propria “autonomia cognitiva” che consente loro di interpretare obiettivi complessi, elaborare strategie multilivello e adattarsi dinamicamente a contesti mutevoli. La differenza fondamentale risiede nella capacità di queste intelligenze di operare con un livello di indipendenza decisionale precedentemente inimmaginabile, identificando autonomamente problemi, opportunità e soluzioni senza necessità di guida umana costante.
Un sistema di Agentic AI può essere concepito come un’architettura complessa composta da molteplici agenti specializzati coordinati da un’intelligenza orchestratrice di livello superiore. La struttura multi-agente permette di affrontare situazioni articolate scomponendole in sotto-problemi gestibili, ciascuno affidato a componenti specializzate mentre un sistema centrale mantiene la visione d’insieme.
Questa organizzazione gerarchica consente all’Agentic AI di gestire processi decisionali complessi che richiedono il bilanciamento di numerose variabili, vincoli e obiettivi potenzialmente contrastanti. Le applicazioni emergenti includono cose apparentemente molto diverse tra loro e difficili da prevedere a priori (la carica innovativa della “rivoluzione” AI sta proprio in questa sua imprevedibilità nel mondo reale). Si va dai sistemi di pianificazione finanziaria automatizzata, ottimizzazione logistica adattiva e gestione di infrastrutture critiche, ambiti dove la complessità richiede una capacità decisionale simile a quella umana ma con velocità ed efficienza superiori.
Le differenze cruciali
La distinzione tra AI Agents e Agentic AI riflette un salto evolutivo fondamentale nelle capacità dell’intelligenza artificiale contemporanea. Gli Agenti AI operano come entità isolate con obiettivi circoscritti e rispondono principalmente a comandi diretti, mentre l’Agentic AI funziona come un ecosistema integrato capace di iniziativa autonoma e collaborazione coordinata tra componenti diverse. L’autonomia rappresenta probabilmente la differenza più significativa: gli Agenti AI possiedono un’autonomia operativa limitata al loro dominio specifico, seguendo percorsi predeterminati, mentre l’Agentic AI dimostra un’autonomia cognitiva avanzata che le permette di adattarsi a contesti imprevisti, modificare strategie e persino ridefinire obiettivi intermedi quando necessario.
La capacità di ragionamento costituisce un altro elemento distintivo cruciale nel confronto tra questi due paradigmi tecnologici. Gli Agenti AI basano le loro decisioni su modelli relativamente semplici, ottimizzati per compiti specifici ma con limitate capacità di generalizzazione o trasferimento dell’apprendimento tra domini diversi. L’Agentic AI, al contrario, implementa forme di ragionamento sofisticato che consentono di navigare in contesti ambigui, gestire incertezze e bilanciare molteplici priorità potenzialmente in conflitto.
Questa differenza si manifesta concretamente nella capacità dell’Agentic AI di affrontare problemi mai incontrati prima, appartenenti a un dominio diverso del sapere (chiedere “come si fa la carbonara” a una Agentic AI che opera in Borsa produce una risposta comunque sensata), trasferendo conoscenze e strategie da esperienze precedenti e adattandole creativamente a nuove situazioni, un processo che ricorda sempre più il ragionamento umano pur mantenendo l’efficienza computazionale tipica dei sistemi artificiali.
Il futuro che ci attende
L’emergere dell’Agentic AI preannuncia una trasformazione radicale nel rapporto tra esseri umani e tecnologia, ridefinendo i confini dell’automazione intelligente. Lo stiamo analizzando in questa serie di articoli sulla Rivoluzione AI, ma possiamo ben dire che sia il tema centrale di tantissima riflessione portata avanti in rete e nelle librerie. Molto meno, purtroppo, nelle aule delle scuole, dove le classi vengono lasciate alla scoperta delle AI da sole, quasi sempre senza una organizzazione strutturata per via dei ritardi e dell’inerzia, oltre che della frizione tecnologica all’apprendimento e diffusione del sapere, tipica della scuola di tutto il mondo.
Invece, molte organizzazioni stanno già iniziando a esplorare le potenzialità di questi sistemi avanzati in ambiti critici come la ricerca scientifica, la gestione delle emergenze e l’ottimizzazione di processi industriali complessi. Il passaggio da strumenti passivi a partner attivi nel processo decisionale rappresenta un cambiamento paradigmatico che promette di amplificare le capacità umane piuttosto che sostituirle, creando nuove forme di collaborazione uomo-macchina precedentemente inimmaginabili. Le applicazioni in settori ad alta complessità come la medicina personalizzata, la progettazione architettonica sostenibile o la gestione di reti energetiche intelligenti illustrano il potenziale trasformativo di questa tecnologia.
Questa evoluzione porta con sé sfide significative relative all’etica, alla governance e alla responsabilità dei sistemi autonomi. La questione della trasparenza algoritmica diventa cruciale quando sistemi complessi prendono decisioni che influenzano direttamente la vita delle persone, sollevando interrogativi sulla supervisione umana e sui meccanismi di controllo. Le implicazioni per il mercato del lavoro richiederanno ripensamenti profondi delle competenze, della formazione e delle politiche occupazionali, poiché l’Agentic AI potrebbe automatizzare non solo compiti ripetitivi ma anche processi decisionali complessi.
Il futuro dell’intelligenza artificiale dipende sicuramente dalla capacità di bilanciare l’innovazione tecnologica con principi etici solidi, garantendo che l’Agentic AI operi come amplificatore dell’ingegno umano piuttosto che come sua sostituzione, in un equilibrio delicato tra progresso tecnologico e valori fondamentali della società. A che punto sia in questo lavoro delicato ma fondamentale? Non è chiaro, purtroppo.
Le puntate di questa serie
Rivoluzione AI parte 1, Il grande seduttore è ChatGPT che balla sul confine umano
Rivoluzione AI parte 2, la versione fatta in casa con Ollama e Mistral
Rivoluzione AI parte 3, il cambiamento silenzioso della nostra economia
Rivoluzione AI parte 4, l’intelligenza artificiale cambia le regole delle ricerche online
Rivoluzione AI parte 5, perché Google sfida il grande tabù dando corpo all’AI
Rivoluzione AI parte 6, bisogna aver paura dell’AI? Risponde Anthropic dei fratelli Amodei
Rivoluzione AI parte 7: la sfida per controllare le intelligenze artificiali si chiama Allineamento
