Agenti IA e copilot: Il futuro dell’automazione aziendale

Stiamo entrando in un’era “agentica,” una fase in cui l’intelligenza artificiale va oltre l’utilizzo di semplici assistenti virtuali per evolvere in una rete dinamica di agenti AI avanzati.

Operatori artificiali specializzati in ambiti specifici, capaci di trasformare profondamente il modo in cui le organizzazioni, che siano pubbliche o private, grandi o piccole, utilizzano e utilizzeranno l’intelligenza artificiale generativa.

Se nel recente passato l’IA era rappresentata principalmente da strumenti predittivi e assistenti virtuali programmati per svolgere compiti specifici seguendo regole predefinite, oggi stiamo assistendo a una rivoluzione più radicale: gli agenti intelligenti.

Questi agenti non solo diventano esperti di ambiti e contesti ben precisi e delineati, non solo possono analizzare e interpretare i dati di loro competenza, ma agiscono in maniera autonoma, riuscendo a adattarsi dinamicamente alle situazioni e alle realtà aziendali. I sistemi precedenti si limitavano a suggerire o supportare processi singoli, come i motori di raccomandazione o le analisi predittive. Ma con l’arrivo dei copilot nel 2023, la visione dell’intelligenza artificiale si è ampliata.

Il passaggio dai modelli statistici ai copilot e agenti IA

L’introduzione dei copilot, assistenti intelligenti basati sull’intelligenza artificiale, ha segnato un punto di svolta: ispirati dalla popolarità di ChatGPT — lanciato nel novembre 2022 e divenuto un fenomeno globale per la sua capacità di generare testo naturale e coerente — i copilot si sono affermati come strumenti potenzianti per individui e aziende alla ricerca di nuove efficienze e modalità operative. Con la loro integrazione in suite di produttività, strumenti di programmazione e piattaforme aziendali, i copilot supportano le attività quotidiane automatizzando compiti, fornendo supporto e offrendo suggerimenti personalizzati in tempo reale.

Questa evoluzione ha creato le fondamenta per gli agenti AI intelligenti, capaci di operare in maniera indipendente e di orchestrare processi aziendali complessi. Questi agenti rappresentano “le nuove app per un mondo potenziato dall’AI”, non solo eseguendo istruzioni ma interagendo con il contesto in cui operano e diventando partner attivi nei processi aziendali.

Modelli di intelligenza artificiale: da commodity a valore aziendale

Man mano che l’AI diventa più capace e “agentica,” i modelli stessi tendono a diventare una commodity.

Ma cosa intendiamo per “modelli”?

I modelli di intelligenza artificiale sono complessi sistemi matematici, costruiti su reti neurali e algoritmi avanzati, sono addestrati per svolgere compiti specifici: dalla generazione di testo alla classificazione di immagini, dal riconoscimento del linguaggio naturale alla previsione di comportamenti.

Questi modelli vengono creati attraverso lunghi processi di addestramento su enormi set di dati, grazie ai quali apprendono e identificano pattern (una struttura ricorrente o a una sequenza di elementi che si ripetono in modo riconoscibile) e a formulare risposte su input nuovi.

Tuttavia, il vero valore non risiede più solo nelle capacità dei modelli di base, ma in come li utilizziamo.

L’efficacia dei modelli si amplifica quando li contestualizziamo e personalizziamo con dati e flussi di lavoro aziendali specifici, integrandoli con l’interfaccia utente per facilitare un’interazione sempre più naturale tra umano e AI. La differenziazione reale deriva da come le aziende contestualizzano e integrano questi modelli nei propri processi unici.

Tre pilastri per la personalizzazione dell’IA

Sulla base di tutti questi ragionamenti, per massimizzare il valore dei modelli AI all’interno delle aziende, emergono tre elementi chiave:

• Orientamento (Steering): guidare il comportamento dell’AI affinché operi in linea con obiettivi e politiche aziendali specifiche
• Grounding: ancorare l’AI al contesto aziendale, utilizzando dati rilevanti che rafforzino la coerenza delle sue risposte
• Fine-Tuning: personalizzare l’AI attraverso un ulteriore addestramento su dati proprietari dell’azienda, per creare strumenti allineati alle esigenze aziendali

Concentrandosi su questi tre pilastri, un’azienda può trasformare un modello AI generico in uno strumento altamente specializzato e integrato nei propri processi aziendali, proprio come un vestito sartoriale su misura: pensato e cucito per adattarsi perfettamente alle esigenze uniche dell’organizzazione.

Questo approccio permette di massimizzare il valore dell’AI, rendendola non solo potente ma anche strettamente allineata agli obiettivi specifici del business.

Il valore dell’accessibilità e la nuova ondata di Microsoft 365 Copilot

Gli esempi concreti di Microsoft, in particolare con la seconda “ondata” di Microsoft 365 Copilot, mostrano come questi principi si traducano in soluzioni che migliorano la produttività. Non si tratta solo di risorse aggiuntive, ma di tecnologie che diventano parte integrante dei processi aziendali e delle decisioni strategiche.

Il punto di attenzione è aver chiaro che, nel momento in cui un prodotto o servizio diventa così diffuso e standardizzato, un modello generico potrebbe non costituire più di per sé un vantaggio competitivo.

Questo significa che, man mano che i modelli di AI diventano sempre più “commoditizzati,” la differenza non sarà più nell’algoritmo sottostante, ma in come questi strumenti saranno calati e personalizzati per soddisfare le esigenze specifiche di ciascuna azienda.

La democratizzazione dell’AI: un futuro accessibile

Satya Nadella ha recentemente sottolineato che costruire un agente AI con Copilot non è “più mistico che creare un foglio di calcolo Excel.” Questa metafora evidenzia come la creazione di agenti di intelligenza artificiale sia diventata accessibile e intuitiva, simile all’uso di strumenti quotidiani. Grazie alla democratizzazione degli strumenti AI, anche chi non è uno specialista può costruire agenti AI che automatizzano processi aziendali, rendendo più tangibile l’adozione di queste tecnologie.

Credo che possa essere utile mettere sul tavolo quattro distinti punti sui cui ragionare:

• Demistificazione dell’AI: la creazione di agenti AI è stata resa più semplice, favorendo l’adozione anche da parte di chi non ha una formazione tecnica avanzata.
• Accessibilità degli strumenti: così come Excel permette di automatizzare calcoli e gestire dati, Copilot permette di sviluppare agenti AI aziendali, specializzati e riservati all’organizzazione.
• Facilità d’uso: gli strumenti sono progettati per essere user-friendly, estendendo l’accesso all’AI a un pubblico più ampio, in maniera democratica, senza alcuna necessità di investimenti iniziali.
• Promozione dell’adozione dell’ai: rendendo la creazione di agenti AI meno “mistica,” viene incoraggiata una maggiore sperimentazione e, quindi, adozione.

Verso la creazione di agenti AI sempre più intelligenti e personalizzati

Stiamo costruendo un mondo in cui gli agenti AI si possono sovrapporre all’infrastruttura digitale esistente, massimizzando le opportunità per le organizzazioni e i loro clienti.

Specializzazioni artificiali e intelligenti in grado di fornire una spinta e un supporto ulteriore.

Con questa nuova generazione di strumenti, le aziende potranno creare agenti AI sempre più intelligenti e personalizzati, potenziando l’interazione umano-AI-umano e permettendo agli utenti di concentrarsi sugli obiettivi strategici. La vera promessa dell’era agentica è quella di trasformare l’AI in un partner attivo, capace di generare valore reale e tangibile in tutti i mercati e in tutti i settori.

Autore del post: Agenda Digitale Fonte: https://www.agendadigitale.eu/ Continua la lettura su: https://www.agendadigitale.eu/industry-4-0/agenti-ai-e-copilot-il-futuro-dellautomazione-aziendale/