Negli ultimi mesi si parla sempre più spesso di agenti AI. Ma cosa sono davvero? Come si distinguono dalla “classica” intelligenza artificiale, e soprattutto: cosa serve davvero per farli funzionare? In questo articolo facciamo chiarezza e approfondiamo un aspetto spesso trascurato e sottovalutato, ma cruciale: la qualità e la struttura dei contenuti su cui questi agenti si basano.
Cosa sono gli agenti AI: definizione, storia e funzionamento
Un agente AI è un sistema software autonomo in grado di osservare l’ambiente in cui si trova, elaborare informazioni e agire per raggiungere uno o più obiettivi. A differenza di un semplice modello AI, un agente ha un comportamento proattivo e orientato al compito: riceve istruzioni, prende decisioni, apprende e si adatta.
Il concetto esiste da anni, ma ha trovato nuova linfa con l’arrivo dei modelli generativi di linguaggio naturale, che permettono a questi agenti di interagire in modo fluido e personalizzato, aprendo scenari concreti in contesti aziendali.
Agenti AI: cosa cambia rispetto all’Intelligenza Artificiale “tradizionale”
È importante distinguere gli agenti AI dalla cosiddetta AI tradizionale, ovvero quella basata su modelli di machine learning statici, addestrati per compiti specifici (previsioni, classificazioni, riconoscimento immagini, ecc.).
Mentre la AI tradizionale è spesso invisibile all’utente finale e lavora su set di dati predefiniti, gli agenti AI sono progettati per interagire attivamente con l’ambiente e con le persone. Hanno obiettivi dichiarati, dialogano in linguaggio naturale, possono svolgere compiti complessi e sono spesso modulari, aggiornabili, integrabili con sistemi esterni.
In pratica, gli agenti AI rappresentano una nuova generazione di AI applicata, più vicina all’uso quotidiano e ai processi aziendali reali.
Dove si usano oggi gli agenti AI
Gli agenti AI stanno già trovando spazio in diversi ambiti aziendali, ad esempio:
- Customer service: con chatbot evoluti che comprendono, rispondono e smistano le richieste
- Supporto interno: con assistenti virtuali per onboarding, help desk IT, domande di taglio HR
- Vendite: con agenti che propongono prodotti, generano risposte personalizzate e creano contenuti
- Analisi e documentazione: con strumenti che leggono e sintetizzano informazioni da fonti diverse
- Operations: con agenti che gestiscono flussi di lavoro, notifiche e automazioni interne.
Il vero punto critico degli agenti AI: i contenuti
Ed eccoci al punto cruciale: un agente AI è utile solo quanto lo sono i contenuti su cui si basa.
Molti si illudono che un agente AI sia in grado di rispondere a tutto per “magia”, ma la realtà è molto diversa; senza una base di conoscenza solida e ben organizzata, l’agente non sa cosa dire. O peggio: risponde in modo impreciso o fuorviante.
Cosa serve davvero quindi per far funzionare gli agenti AI?
- Una Knowledge Base completa, aggiornata e strutturata che includa anche i contenuti della Knowledge tacita, quella che risiede nella testa di poche persone, i cosiddetti Subject Matter Experts
- Contenuti scritti per essere letti da umani e compresi da AI
- Una logica editoriale, non solo tecnologica
- Processi per la Governance delle informazioni
In altre parole, non basta “attivare” un agente AI. Serve costruirgli attorno l’intelligenza di contesto.
Oltre all’AI, serve consapevolezza
Gli agenti AI rappresentano un’opportunità reale per migliorare processi, liberare risorse e innovare il modo in cui lavoriamo. Ma come ogni tecnologia potente, richiedono consapevolezza e progettualità.
La tecnologia esiste, ed è matura. Ora la differenza la fa il contenuto. Chi saprà investire nella creazione, cura e gestione della propria conoscenza aziendale, e non solo negli strumenti, sarà davvero pronto a integrare l’AI nel proprio modo di fare impresa.
