Negli ultimi anni, il termine “AI agentica” viene utilizzato sempre più spesso all’interno del dibattito tecnologico, segnando una svolta rispetto ai modelli tradizionali, e già noti, di intelligenza artificiale.

Ma cosa si intende esattamente per AI agentica?
E perché rappresenta un cambiamento di cui bisogna tenere conto?

AI tradizionale vs AI agentica

L’intelligenza artificiale “tradizionale”, l’unica nota sino a poco tempo fa, si è concentrata soprattutto su compiti di classificazione, predizione e, soprattutto, generazione di contenuti.
Si tratta di sistemi che possono essere definiti “passivi” ovvero tramite la ricezione di un input, vanno ad elaborare una risposta; l’AI agentica, invece, introduce il concetto di “agente”, da cui deriva il nome “AI Agentica” ovvero un’entità “autonoma” capace non solo di rispondere, ma di perseguire obiettivi complessi e di adattarsi al contesto

Tecnologie abilitanti e sfide aperte

L’AI agentica si basa su una combinazione di tecniche:

• machine learning;
• reinforcement learning;
• pianificazione automatica;
• ragionamento simbolico;
• modelli linguistici avanzati (LLM) che permettono la comprensione e la generazione di linguaggio “naturale”, umano.

La vera sfida è l’integrazione di queste capacità in sistemi che risultino affidabili e sicuri: la gestione dell’autonomia, la trasparenza delle decisioni e la prevenzione di comportamenti indesiderati risultano essere temi centrali, soprattutto quando gli agenti operano in ambienti “critici” o interagiscono direttamente con le persone.

Un aspetto fondamentale: le implicazioni etiche

L’emergere dell’AI agentica, come si può evincere da ciò che si è detto poc’anzi, ha sollevato importanti questioni etiche e legali.
Prima di tutto, ha sollevato importanti interrogativi sulla responsabilità:

"Chi risponde delle azioni di un agente quando queste hanno conseguenze rilevanti?"

La complessità delle decisioni prese dagli agenti (e di come arrivino a tali decisioni) rende, di fatto, spesso difficile comprenderne le motivazioni, alimentando la necessità di sistemi trasparenti e spiegabili.

Un altro aspetto cruciale riguarda “il rischio di bias e discriminazioni": in tale ambito uno dei casi più noti è la discriminazione di uno specifico rider da parte delle piattaforme di delivery per l’assegnazione di una determinata consegna

Non meno importante è la questione della sicurezza: agenti autonomi che operano in contesti critici devono essere progettati con meccanismi di controllo e intervento rapido, per prevenire comportamenti anomali o dannosi.

Infine, non è possibile trascurare l’impatto sociale e lavorativo: la diffusione dell’AI agentica potrebbe trasformare profondamente il mondo del lavoro, portando benefici in termini di efficienza ma anche nuove sfide legate all’occupazione e all’equità.
In questo scenario l’elemento fondamentale permane “il bilanciamento tra autonomia degli agenti e supervisione umana”.

Alcuni casi etici concreti

Per comprendere effettivamente quanto il mondo stia venendo rivoluzionato dall’introduzione sempre più massiccia dell’AI Agentica, basti pensare a due casi emblematici.
• il primo riguarda la selezione del personale. Se un agente AI viene addestrato usando dati del passato, potrebbe finire per preferire certi tipi di candidati, ad esempio per genere o provenienza. Questo rischia di ripetere le stesse discriminazioni già presenti in passato, rendendo il processo meno giusto e trasparente.
• il secondo riguarda la gestione automatica di infrastrutture importanti, come le reti elettriche o i trasporti.
Se un agente AI prendesse decisioni da solo in situazioni di emergenza, senza un controllo umano, potrebbe prendere decisioni pericolose o non sicure, con il rischio di avere serie conseguenze.

Impatti e prospettive future

L’adozione di agenti AI promette di rivoluzionare numerosi settori: dalla manifattura alla logistica, dalla sanità alla finanza.

Si parla già di “ecosistemi di agenti”, reti di entità autonome che collaborano e competono per ottimizzare processi e risolvere problemi complessi. In questo scenario, la governance e l’etica dell’AI agentica diventano fondamentali: sarà cruciale definire regole, standard e meccanismi di controllo per garantire che questi sistemi agiscano sempre nell’interesse degli utenti e della società.

Il mondo dell’AI agentica è vasto e in continua evoluzione: quanto abbiamo esplorato finora rappresenta solo una piccola parte delle sue potenzialità.

Per scoprire come questa rivoluzione tecnologica sta trasformando il nostro presente (e il futuro) …appuntamento a questo venerdì, dalle 14:30 a Imperia, presso il polo ImperiaWare, (o da remoto) per una nuova tappa di “LigurIA”!

Registrazioni al link: https://Progetto_LigurIA.08b600baac75a892df62747d3cc2624d-gdprlock