L’Agentic AI è una nuova forma di Intelligenza Artificiale che si prospetta rivoluzionaria, ma dovrà affrontare diverse sfide in futuro. Questo è quanto afferma Adi Polak, Director of Advocacy and Developer Experience Engineering di Confluent.
Le sfide del futuro per l’Agentic AI
Una maggiore autonomia
A differenza dei modelli tradizionali, che rispondono a una singola richiesta in maniera diretta, l’Agentic AI è in grado di interfacciarsi con processi complessi a più fasi e di interagire autonomamente con diversi sistemi. Questa capacità di orchestrare più azioni rende gli agent AI un’innovazione cruciale, al punto che Gartner prevede che entro il 2028 il 15% delle decisioni aziendali quotidiane sarà gestito da sistemi di Agentic AI, rispetto allo 0% registrato nel 2024.
Tuttavia, Polak sottolinea che l’adozione su larga scala di questa tecnologia richiede un’attenta pianificazione e una gestione mirata delle criticità. L’affidabilità dei modelli, la sicurezza dei dati e la qualità delle informazioni su cui si basano sono aspetti fondamentali per garantire il corretto funzionamento degli Agentic AI.
L’affidabilità
Un aspetto centrale dell’Agentic AI è la capacità di ogni agent di autovalutare le proprie decisioni, grazie a un modello chiamato “pensatore critico”. Questo sistema analizza l’output generato dagli agent AI. Secondo Polak, più il modello riceve feedback e dati di addestramento, maggiore sarà la precisione dei risultati.
Tuttavia, questa capacità di auto-correzione non è immediata. Polak spiega che per raggiungere un livello accettabile di affidabilità, gli agent devono essere sottoposti a un numero elevato di iterazioni. Ciò implica lunghi periodi di addestramento prima che possano operare in autonomia con un livello di errore minimo.
Sicurezza e protezione dei dati: le sfide del futuro per l’Agentic AI
L’Agentic AI presenta anche nuove vulnerabilità in termini di sicurezza e privacy. Polak sottolinea come le aziende siano spesso riluttanti a implementare questa tecnologia proprio a causa dei rischi legati alla protezione delle informazioni sensibili. Gli agenti AI possono accedere a molteplici sistemi aziendali, con il pericolo di esporre dati privati se non vengono adottate misure di sicurezza adeguate.
Per mitigare questo rischio, Polak suggerisce un approccio graduale, partendo da un uso limitato e controllato dell’Agentic AI e implementando strategie di anonimizzazione per proteggere i dati più sensibili. Inoltre, è fondamentale stabilire barriere tra i diversi livelli di accesso, in modo che le informazioni più riservate non vengano condivise oltre i confini aziendali prestabiliti.
La qualità del dato
Un’altra problematica evidenziata da Polak riguarda la qualità e la pertinenza dei dati su cui gli agenti AI basano le loro decisioni. Spesso, questi sistemi non riescono a fornire risultati accurati perché i dati di riferimento sono obsoleti o incompleti.
Per migliorare l’efficacia dell’Agentic AI, è necessario garantire un flusso costante di dati aggiornati e affidabili. Polak suggerisce l’utilizzo di piattaforme di data streaming, come Apache Kafka, per importare informazioni da diverse fonti in tempo reale. Solo con una solida infrastruttura di dati è possibile evitare errori, ridurre il rischio di allucinazioni nei modelli AI e garantire risultati pertinenti e precisi.
Preparare l’evoluzione tecnologica: un’altra delle sfide del futuro per l’Agentic AI
Secondo Polak, l’adozione dell’Agentic AI richiede investimenti significativi. Le aziende dovranno dotarsi di hardware avanzato, GPU ad alte prestazioni e nuove infrastrutture di gestione dati, oltre a sviluppare modelli di inferenza specifici per le loro esigenze. Non meno importante è la necessità di formare il personale interno. Molti sviluppatori e ingegneri del software dovranno acquisire nuove abilità per integrare correttamente l’Agentic AI nei processi aziendali.
Un futuro da gestire con la massima cura
Polak sottolinea che, nonostante le sfide, l’Agentic AI si diffonderà nelle imprese così come è avvenuto con l’AI generativa. Alcuni colossi tecnologici, come Microsoft con Copilot, stanno già evolvendo verso un modello più autonomo, dimostrando che il cambiamento è già in atto.
Tuttavia, affinché questa trasformazione avvenga in modo efficace, le aziende devono essere pronte a risolvere problemi di affidabilità, sicurezza e gestione dei dati, oltre a prevedere i costi iniziali di implementazione. Secondo Adi Polak, Director of Advocacy and Developer Experience Engineering di Confluent, il potenziale dell’Agentic AI è enorme, e potrebbe avere un impatto ancora più significativo rispetto all’AI generativa, ma solo se le organizzazioni sapranno affrontare con lungimiranza le sfide di questa tecnologia.
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