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Vari esperti li definiscono strumenti più intelligenti dei chatbot, perché capaci di dialogare e integrarsi fra di loro e di interagire con gli umani e per questo destinati a diffondersi nei sistemi e nelle architetture informatiche aziendali non solo come elementi di “front end”. Benvenuti nel mondo degli “AI Agent”, un mondo in cui l’espressione (al momento) più avanzata dell’intelligenza artificiale fungerà non più da semplice assistente ma intraprenderà azioni per nostro conto e ci suggerirà cosa fare per migliorare specifiche funzioni, lasciando all’essere umano il compito di indirizzo, supervisione e controllo e la facoltà di dedicarsi ad attività a maggior valore. Un recente rapporto di Gartner ha cavalcato questi concetti sbilanciandosi nell’affermare che il futuro dell’AI è probabilmente qui, dentro questi strumenti. In questo futuro (molto) prossimo, secondo le valutazioni di Accenture, i team di lavoro saranno ibridi, un po’ umani e un po’ macchine, ed entro i prossimi tre anni, le organizzazioni che opereranno con ecosistemi orchestrati di agenti AI multipli sotto la supervisione umana cresceranno in modo progressivo. Tutti, questa anche la visione di Jensen Huang, il carismatico Ceo di Nvidia – lavoreremo al fianco di “dipendenti AI” aventi un preciso obiettivo: automatizzare flussi di lavoro (come la gestione delle richieste di assistenza o la gestione dei dati dei clienti) senza richiedere un intervento umano e senza la necessità di prompt o istruzioni specifiche, come succede invece per gli assistenti tipo ChatGPT.
Il mantra e la visione di Salesforce
Ad animare questa partita concorrono aziende specializzate come Crew AI, Snowflake, ServiceNow o l’italianissima Indigo.AI, che stanno offrendo a vario titolo piattaforme e strumenti per la creazione e l’orchestrazione di agenti AI, realtà ben note al grande pubblico come Open AI (con il suo Operator) e nondimeno le grandi firme della galassia tech. Una di queste è Salesforce. Non più tardi di qualche settimana fa, il suo Ceo, Marc Benioff, ha di fatto sentenziato in un’intervista al Wall Street Journal come il futuro dell’intelligenza artificiale risieda negli agenti autonomi e non nei modelli linguistici di grande formato, le cui prospettive di ulteriore sviluppo sarebbero limitate. Le capacità dei primi di svolgere compiti in modo indipendente, in poche parole, rappresentano il nuovo corso dell’AI e troveranno impiego in una vasta gamma di applicazioni di classe enterprise (marketing e customer service in primis, ma non solo) per aumentare la produttività e l’efficienza dei processi. La soluzione a cui Salesforce ha dato vita all’interno della propria piattaforma è AgentForce, una suite per generare e distribuire agenti AI completamente personalizzabili e capaci di operare in autonomia in qualsiasi area aziendale, gestendo l’analisi di grandi volumi di dati (strutturati e non), prendendo decisioni e adattandosi a diversi contesti e settori (dal retail alla sanità passando per i servizi finanziari e il manufacturing) con il preciso fine di massimizzare le performance. Il messaggio che ha accompagnato a inizio autunno l’annuncio di Agentforce Service Agent, il primo agente preconfigurato disponibile su larga scala, è esplicito: superare le funzionalità dei chatbot tradizionali supportando un’ampia gamma di attività, dalle più semplici alle più complesse.
L’ecosistema di Microsoft
Su questo stesso fronte si sta muovendo anche Microsoft e lo ha ribadito anche il Ceo Satya Nadella in occasione della sua recente visita in Italia, dove ha battezzato il rilascio dei nuovi “autonomous agent di Dynamics 365 Copilot. L’evoluzione tecnologica (a livello di dati e interfacce) e le reti neurali, secondo il numero uno di Redmond, ci hanno portato in un mondo di agenti cross-organization che opereranno alla stregua di app AI per conto di un individuo, di un team o di una funzione aziendale, ottimizzandone i flussi di lavoro ed eseguendo in modo automatico determinati processi di business, dalla vendita all’assistenza clienti fino alla gestione della supply chain. Nelle grandi aziende ma anche nelle Pmi e nella PA. A dar vita a questi agenti ci pensa una piattaforma dedicata (Copilot Studio) e questo modello si alimenta non solo con i dati e le informazioni presenti nell’ecosistema applicativo Microsoft (la suite 365) ma anche con quelli di altre piattaforme (SAP per esempio) e attraverso un’ampia gamma di connettori che abilitano l’agente a funzionare su più sistemi.
Le big del software enterprise e le strategie di AWS e Google
E le altre BigTech? Non stanno certo a guardare, muovendosi su piani e velocità differenti. L’ultima edizione di re:Invent, per esempio, ha permesso ad Amazon Web Services di lanciare la nuova famiglia di modelli di AI generativa per video e immagini “Nova” e di rafforzare il peso della piattaforma Bedrock (dove è già residente il chatbot per lo shopping Rufus e dove sarà sempre più integrata Alexa) con l’annuncio di strumenti in cloud (Bedrock Agents) per creare e gestire agenti che automatizzano l’assistenza clienti o l’elaborazione degli ordini. Un altro gigante del software enterprise come Sap, invece, ha calato il suo primo asso già a settembre 2023 presentando Joule, il proprio copilota di AI generativa, oggi evolutosi grazie alla presenza di agenti autonomi pensati per lavorare in modo collaborativo su specifici processi aziendali, come gli aggiornamenti contabili o la gestione delle fatture e delle controversie. Creare agenti virtuali basati su strumenti di machine learning e di analisi del linguaggio naturale per applicazioni di customer service e automazione aziendale è anche il compito di Watson Assistant, la piattaforma di intelligenza artificiale targata IBM. E infine, “last but not least”, Google. Il colosso di Mountain View in settimana ha tolto i veli all’ultima versione del suo modello AI, Gemini 2.0, e delineato gli orizzonti in fatto di progetti sperimentali nell’ambito degli agenti AI che andranno a ricadere all’interno delle piattaforme di sviluppo in linguaggio naturale (Vertex AI Agent Builder e Dialogflow) di Google Cloud. Si va da agenti capaci di ragionamento spaziale e multimodale (Project Astra) ad altri che possono svolgere compiti complessi (Project Mariner), da agenti di codifica pensati agli sviluppatori (Jules) a strumenti concepiti per aiutare gli utenti a operare nel mondo fisico applicando le capacità di Gemini 2.0 alla robotica.
