Negli ultimi anni l’evoluzione dell’intelligenza artificiale ha progressivamente trasformato il ruolo delle macchine nei sistemi informatici. Se in una prima fase l’AI era utilizzata principalmente come strumento di supporto per l’analisi dei dati o per la generazione di contenuti, le tecnologie più recenti stanno introducendo un paradigma differente, in cui i sistemi intelligenti non si limitano a fornire suggerimenti o risultati ma sono in grado di interagire direttamente con le applicazioni software e svolgere operazioni operative al posto degli utenti. In questo contesto si inserisce il concetto di Adaptive Computer presentato dalla startup tecnologica Adaptive, una piattaforma progettata per permettere agli agenti di intelligenza artificiale di manipolare direttamente il software e gestire autonomamente attività digitali che fino a oggi richiedevano l’intervento umano.
L’idea alla base del sistema consiste nel ripensare l’interazione tra utenti, software e intelligenza artificiale all’interno degli ambienti di lavoro digitali. Nei sistemi informatici tradizionali, infatti, l’utente è l’elemento centrale che controlla l’esecuzione delle operazioni attraverso input manuali come clic del mouse, compilazione di moduli o inserimento di dati nei sistemi aziendali. Anche quando vengono utilizzati strumenti di automazione, questi sistemi operano generalmente attraverso script o processi predefiniti che richiedono una configurazione manuale e una supervisione costante. L’approccio proposto da Adaptive introduce invece un modello operativo in cui l’intelligenza artificiale assume il ruolo di operatore diretto dei software, utilizzando le applicazioni esistenti per completare compiti complessi in modo autonomo.
Il sistema Adaptive Computer è stato progettato come un ambiente digitale sempre attivo in cui agenti di intelligenza artificiale possono interagire con diversi software per eseguire operazioni in modo continuo. In questo modello l’utente non è più responsabile dell’esecuzione diretta delle attività all’interno delle applicazioni, ma si limita a fornire istruzioni di alto livello e a caricare i dati necessari per avviare il processo. Una volta ricevuta la richiesta, l’agente AI interpreta il compito, individua le applicazioni coinvolte e gestisce automaticamente le operazioni necessarie per completarlo.
Un esempio tipico di utilizzo riguarda la gestione di dati aziendali all’interno di sistemi gestionali o piattaforme di pagamento. In molti contesti operativi, attività apparentemente semplici richiedono un lavoro manuale significativo. L’inserimento di nuovi prodotti in un sistema di pagamento o in un database aziendale, ad esempio, implica spesso l’apertura di più schermate, la compilazione di campi specifici e la verifica della corretta formattazione dei dati. Nel modello Adaptive Computer, invece, l’utente può semplicemente caricare un file contenente le informazioni necessarie, come un foglio di calcolo, e fornire una breve istruzione testuale che descriva l’operazione da eseguire. L’intelligenza artificiale analizza quindi la struttura del file, comprende la logica del sistema di destinazione e inserisce automaticamente i dati nelle posizioni corrette.
Questo tipo di interazione rappresenta una trasformazione significativa rispetto ai tradizionali sistemi di automazione dei processi. Le soluzioni di Robotic Process Automation utilizzate nelle aziende negli ultimi anni consentono già di automatizzare alcune operazioni ripetitive, ma richiedono una configurazione dettagliata dei flussi di lavoro e una manutenzione costante per adattarsi ai cambiamenti nelle interfacce software. Gli agenti sviluppati all’interno dell’Adaptive Computer operano invece con un livello di autonomia maggiore, grazie all’integrazione tra modelli linguistici avanzati e sistemi di interpretazione delle interfacce software.
Uno degli elementi tecnologici più distintivi del sistema è il concetto di memoria codificata. Questa funzione consente agli agenti di intelligenza artificiale di apprendere non solo il funzionamento di specifiche applicazioni software, ma anche le preferenze operative dell’utente e la struttura dei dati utilizzati nelle attività quotidiane. Quando un agente AI esegue un compito per la prima volta, analizza il contesto operativo, identifica i passaggi necessari e memorizza queste informazioni all’interno di una struttura di memoria persistente. Le conoscenze acquisite vengono poi riutilizzate nelle operazioni successive, permettendo al sistema di completare compiti simili con maggiore velocità e precisione.
La memoria codificata consente quindi di superare uno dei principali limiti dei sistemi di automazione tradizionali, ovvero la necessità di fornire istruzioni ripetitive per ogni nuova operazione. Una volta appreso il funzionamento di un processo, l’agente AI è in grado di eseguirlo automaticamente senza richiedere ulteriori spiegazioni. Se un utente richiede, ad esempio, la generazione di un report di vendita ogni giorno alla stessa ora, il sistema può creare automaticamente un agente dedicato che recupera i dati necessari, li elabora secondo il formato richiesto e produce il report in modo autonomo.
Questo approccio introduce un livello di autonomia che avvicina il sistema al concetto di agenti intelligenti autonomi. In un ambiente Adaptive Computer, l’intelligenza artificiale non si limita a eseguire istruzioni specifiche ma può gestire interi processi operativi dall’inizio alla fine. Ciò include la creazione degli agenti software, la pianificazione delle attività, la connessione alle fonti di dati e l’esecuzione delle operazioni necessarie per raggiungere l’obiettivo definito dall’utente.
Dal punto di vista architetturale, il sistema funziona come una piattaforma di orchestrazione degli agenti AI. Ogni agente è progettato per interagire con una o più applicazioni software, analizzando le interfacce utente e simulando le operazioni che normalmente verrebbero eseguite da un operatore umano. Questa capacità consente al sistema di lavorare con software esistenti senza richiedere modifiche strutturali o integrazioni complesse tramite API.
Un aspetto importante di questo modello riguarda la gestione continua delle attività. Gli agenti operano in un ambiente sempre attivo, monitorando i sistemi aziendali e intervenendo automaticamente quando si verificano condizioni specifiche o quando vengono pianificate nuove operazioni. Ciò significa che il lavoro digitale non è più limitato alle azioni manuali degli utenti ma può essere eseguito in modo continuo e automatizzato, anche in assenza di intervento umano diretto.
La visione proposta da Adaptive suggerisce una trasformazione più ampia dell’infrastruttura informatica aziendale. Secondo l’azienda, l’evoluzione dell’intelligenza artificiale porterà a un cambiamento radicale nel modo in cui le organizzazioni utilizzano il software. Invece di un modello in cui gli esseri umani utilizzano direttamente le applicazioni per svolgere le attività quotidiane, potrebbe emergere un ambiente operativo in cui l’intelligenza artificiale gestisce il software per conto degli utenti.
In questo scenario gli utenti diventano principalmente supervisori dei processi digitali, concentrandosi sulla definizione degli obiettivi e sull’interpretazione dei risultati piuttosto che sull’esecuzione manuale delle operazioni. Gli agenti AI si occupano invece delle attività operative, interagendo con le applicazioni, trasferendo dati tra sistemi diversi e gestendo flussi di lavoro complessi.
Secondo le previsioni formulate dalla startup, questo cambiamento potrebbe avvenire in tempi relativamente rapidi. L’azienda ha infatti ipotizzato che entro la fine dell’anno gli agenti di intelligenza artificiale potrebbero utilizzare più software rispetto agli utenti umani. Questa previsione riflette la crescente diffusione di sistemi autonomi in grado di eseguire operazioni digitali su larga scala, riducendo il carico di lavoro manuale nelle organizzazioni.