Nell’ultimo decennio l’addestramento degli agenti di intelligenza artificiale si è evoluto in modo rapido e profondo, passando da approcci basati su documentazione testuale e regole fisse a tecniche più dinamiche come il reinforcement learning e l’imitation learning. L’imitazione, in particolare, è un paradigma di apprendimento in cui un agente costruisce la propria capacità operativa osservando dimostrazioni di un esperto invece di apprendere esclusivamente attraverso segnali di premio o penalità derivanti dall’interazione con un ambiente. Tradizionalmente, questa osservazione assumeva la forma di dati strutturati che accoppiano stati e azioni oppure traiettorie di comportamento umano codificate, ma la trasformazione digitale in corso spinge ora verso nuove forme di addestramento basate su video complessi e ricchi di contesto visivo .
Una delle innovazioni più interessanti in questo dominio è emersa con la tecnologia sviluppata da Guidde, che sostituisce l’uso di manuali statici e di documentazione formale con video “ground truth” di esperti che eseguono attività reali all’interno di applicativi aziendali. Questo approccio — denominato visual imitation learning — coglie ogni dettaglio del comportamento umano durante l’esecuzione di un compito: ogni clic, scorrimento, pausa o correzione diventa parte integrante del dataset di addestramento. In ambito enterprise, dove i processi sono spesso non documentati o documentati male, questa fonte visiva e comportamentale costituisce una “telemetria” molto più fedele e rilevante rispetto ai PDF o alle istruzioni statiche per addestrare agenti autonomi capaci di operare all’interno di software complessi .
L’idea di fondo del visual imitation learning si innesta su un concetto già presente nell’apprendimento per imitazione classico: invece di affidarsi a segnali di ricompensa o a esplorazione casuale dell’ambiente, l’agente AI apprende direttamente da esempi di comportamento considerati “ottimali” o efficaci da parte di un esperto umano. Nell’approccio tradizionale, l’agente cerca di inferire un modello di comportamento osservando dati in forma di coppie stato-azione oppure traiettorie etichettate, utilizzando metodi come la behavioral cloning o tecniche di inverse reinforcement learning che cercano di identificare le ricompense sottostanti alle azioni osservate .
Questa nuova tecnologia va oltre: anziché ridurre l’esecuzione del compito a una successione astratta di input e output, visual imitation learning cattura l’intera esperienza visiva e comportamentale dell’esperto. In termini tecnici, ciò significa che i modelli addestrati non si basano solo su un’astrazione testuale o di semplici segnali di controllo, ma apprendono una rappresentazione multimodale che combina visione, linguaggio e azione. In pratica, il sistema registra non solo ciò che accade sullo schermo, ma anche la sequenza temporale e semantica delle interazioni, oltre agli elementi strutturali del DOM (Document Object Model) e al contesto interno delle applicazioni enterprise. Questi dati, opportunamente pre-processati e anonimizzati, costituiscono un “world model” digitale che permette all’agente di sviluppare una comprensione interna di come navigare interfacce complesse e di come replicare fedelmente le sequenze operative osservate .
Il vantaggio principale di questo metodo rispetto agli approcci tradizionali è la capacità di ridurre drasticamente la distanza tra ciò che l’agente vede e ciò che deve effettivamente fare. Nella maggior parte delle implementazioni basate su linguaggi naturali o su manuali, l’agente deve comunque interpretare istruzioni formulate in modo ambiguo e tradurle in azioni eseguibili. Usando video di esperti reali, invece, l’agente impara cosa fare e come farlo guardando direttamente esempi reali, con tutti i dettagli sensoriali e contestuali che ne derivano. Questa ricchezza di informazione aumenta la rappresentazione profonda del compito da parte del modello, consentendo una performance molto più robusta nelle realtà operative e riducendo l’affidamento a semplificazioni testuali sui requisiti di processo .
Dal punto di vista ingegneristico, implementare un sistema di visual imitation learning richiede una pipeline sofisticata di acquisizione dati, pre-processing, sincronizzazione temporale e training multimodale. La fase di acquisizione deve essere in grado di catturare video ad alta fedeltà sincronizzati con i metadati di interazione del sistema, mentre il modello di addestramento deve essere capace di integrare segnali visivi, linguistici e azionali in rappresentazioni coerenti. Una volta addestrato, l’agente non si limita a replicare passivamente un comportamento osservato, ma è in grado di generalizzare e applicare le competenze apprese a task simili o a varianti dell’ambiente, grazie alla natura profonda del modello appreso.
Non sorprende quindi che questo paradigma stia attirando attenzione significativa in ambiti dove la complessità dei processi e la varietà delle interfacce rendono oneroso per gli esseri umani creare e mantenere documentazione aggiornata. Guidde, ad esempio, ha raccolto un significativo interesse di mercato e finanziamenti, proprio perché la tecnologia risolve un “ultimo miglio” critico dell’automazione intelligente: offrire alle aziende non solo istruzioni, ma modelli di comportamento che gli agenti possono effettivamente assimilare e replicare in modo affidabile .