Gli agenti AI, sistemi intelligenti in grado di prendere decisioni orientate agli obiettivi anziché seguire regole predefinite, stanno emergendo come una delle innovazioni più promettenti nel campo dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, nonostante il loro potenziale, la loro adozione su larga scala rimane limitata. Secondo un articolo di Analytics India Magazine, diversi fattori contribuiscono a questa situazione.
Ashish Kumar, chief data scientist di Indium, sottolinea che, sebbene la tecnologia funzioni, esiste un divario significativo nelle competenze necessarie per sviluppare e gestire agenti AI efficaci. Questi sistemi richiedono una progettazione attenta, orchestrazione, modularità e una comprensione profonda sia del software che della logica aziendale. La semplice implementazione di prompt e API non è sufficiente; è necessaria una progettazione sistemica che integri vari componenti tecnologici.
Per affrontare le sfide degli agenti AI, sta emergendo una nuova figura professionale: gli “Forward Deployed Engineers”. Questi professionisti sono incaricati di prevedere i casi limite e indirizzare il comportamento del sistema fin dall’inizio. La loro funzione è cruciale per garantire che gli agenti AI operino in modo affidabile e trasparente, affrontando efficacemente le situazioni impreviste.
Sebbene i costi per l’uso interno degli agenti AI siano gestibili, per applicazioni rivolte ai consumatori che dipendono da chiamate ad alto volume di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i costi possono aumentare rapidamente. L’integrazione di agenti AI richiede la combinazione di LLM, database vettoriali, strati di orchestrazione, moduli di memoria e API aziendali, creando un’architettura complessa simile ai microservizi. Questa complessità può rappresentare un ostacolo significativo per le aziende che desiderano adottare tali tecnologie.
Nonostante i progressi tecnologici, molte organizzazioni non hanno ancora adattato il loro pensiero e la progettazione dei sistemi per sfruttare appieno il potenziale degli agenti AI. Vijay Tella, CEO di Workato, evidenzia che, sebbene esistano modelli linguistici di grandi dimensioni e AI generativa, il pensiero organizzativo e la progettazione dei sistemi non sono ancora completamente orientati all’azione autonoma e orientata agli obiettivi degli agenti AI.
Gli agenti AI hanno il potenziale per trasformare vari settori, ma la loro adozione su larga scala è ostacolata da sfide tecniche, costi elevati e la necessità di un cambiamento culturale nelle organizzazioni. Per superare questi ostacoli, è essenziale investire nello sviluppo delle competenze, nella progettazione sistemica e nell’adattamento delle strutture organizzative per integrare efficacemente gli agenti AI. Solo affrontando questi aspetti, gli agenti AI potranno diventare una componente fondamentale delle operazioni aziendali quotidiane.