# IA agentica e IA generativa a confronto

Soprattutto due concetti caratterizzano lo sviluppo dei moderni sistemi di IA: l’IA generativa crea contenuti sulla base di input, mentre l’IA agentica porta avanti compiti in autonomia, prende decisioni e agisce attivamente. Nel confronto tra IA agentica e IA generativa ti spieghiamo differenze e ambiti di utilizzo.

## Che cos’è l’IA generativa?

L’[IA generativa](https://www.ionos.it/digitalguide/siti-web/creare-siti/ia-generativa/) indica sistemi di IA che, a partire da dati esistenti, generano nuovi contenuti. Tra questi rientrano, ad esempio, modelli linguistici come GPT-4, [generatori di immagini basati sull’IA](https://www.ionos.it/digitalguide/siti-web/creare-siti/i-migliori-siti-web-di-immagini-ia/) come DALL-E o sistemi per il codice come GitHub Copilot. L’output è di tipo reattivo: l’IA fornisce un risultato in risposta a un **input concreto**. Il punto di forza dei modelli generativi è la loro versatilità. Tuttavia, manca loro la capacità di perseguire obiettivi in autonomia.

## Che cos’è l’IA agentica?

Diversamente dai sistemi puramente generativi, l’[IA agentica](https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/agentic-ai/) esegue compiti in più fasi e adatta le strategie durante il processo in corso.

Tra gli esempi di sistemi agentici rientrano:

- **AutoGPT:** crea autonomamente liste di cose da fare a partire da obiettivi, accede ai motori di ricerca e documenta i progressi passo dopo passo.
- **LangGraph:** supporta strutture di agenti modulari basate su stati con componenti riutilizzabili per processi complessi.
- **Agenti ReAct:** combina il ragionamento logico (reasoning) con l’azione concreta (acting) per prendere decisioni in modo dinamico sulla base dei feedback ricevuti.
- **Sistemi multiagente:** coordinano più agenti specializzati che si scambiano informazioni e risolvono sottocompiti in modo collaborativo

I sistemi basati sull’**IA agentica** utilizzano attivamente API, fonti di dati e strumenti esterni per integrare informazioni. In questo modo possono prendere decisioni e portare a termine compiti in autonomia fino al raggiungimento dell’obiettivo definito.

## IA agentica e IA generativa: un confronto

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>Caratteristica</th>
      <th>IA generativa</th>
      <th>IA agentica</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td><strong>Orientamento agli obiettivi</strong></td>
      <td>Reattiva, senza obiettivi propri</td>
      <td>Pianifica e persegue obiettivi definiti</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><strong>Controllo</strong></td>
      <td>Tramite input dell’utente (prompt)</td>
      <td>Controllata internamente, basata sul contesto</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><strong>Architettura</strong></td>
      <td>Modello di linguaggio, immagini o codice</td>
      <td>Combinazione di LLM, pianificazione e uso di strumenti</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><strong>Processo decisionale</strong></td>
      <td>Basato solo sugli input</td>
      <td>Autonomo, dipendente dalla situazione</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><strong>Gestione dello stato</strong></td>
      <td>Dipende dagli input, poca persistenza</td>
      <td>Memoria propria e stati intermedi</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><strong>Esempi di sistemi</strong></td>
      <td>ChatGPT, GitHub Copilot, Midjourney</td>
      <td>AutoGPT, LangGraph, agenti ReAct</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><strong>Profondità d’uso</strong></td>
      <td>Azioni singole</td>
      <td>Processi multilivello</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

## Quali sono i punti di forza e di debolezza dell’IA agentica e dell’IA generativa?

La scelta di un sistema di intelligenza artificiale dipende in gran parte dai compiti che deve svolgere. L’IA generativa e l’IA agentica seguono concetti diversi e presentano quindi punti di forza e di debolezza differenti.

### L’IA generativa nel dettaglio

L’IA generativa è particolarmente adatta ai compiti che seguono input concreti. Questi sistemi generano contenuti in modo rapido, flessibile e con alta qualità.

**I vantaggi dei sistemi generativi:**

- **Generazione rapida di contenuti:** testi, immagini o codice possono essere generati in pochi secondi.
- **Elevata scalabilità:** i modelli sono facilmente integrabili nei sistemi e utilizzabili in parallelo da molte persone.
- **Controllo intuitivo tramite prompt:** l’utilizzo avviene semplicemente tramite input testuali.
- **Ampio spettro di applicazioni:** i campi di utilizzo includono, tra gli altri, marketing, redazione, assistenza clienti e sviluppo software.
- **Basso sforzo infrastrutturale:** non è necessaria una complessa gestione degli obiettivi o un controllo esterno.

Nonostante questi vantaggi, i modelli generativi rimangono dipendenti dall’input.

**Gli svantaggi in sintesi:**

- **Nessun perseguimento di obiettivi:** il modello reagisce, non pianifica.
- **Nessun controllo dei processi:** le procedure più lunghe non possono essere organizzate in modo autonomo.
- **Nessun monitoraggio classico dello stato:** ogni nuovo prompt viene elaborato in modo indipendente (tranne in una conversazione in corso, in cui viene fornita la cronologia).
- **Mancanza di autocontrollo:** correzione degli errori e valutazione devono avvenire esternamente.

### L’IA agentica nel dettaglio

L’IA agentica, a differenza dell’IA generativa, compie un passo ulteriore. Non agisce solo su richiesta, ma persegue obiettivi definiti e pianifica in modo autonomo come questi possano essere raggiunti.

**I vantaggi dei sistemi agentici:**

- **Perseguimento autonomo degli obiettivi:** l’IA lavora in modo indipendente verso un obiettivo, senza nuovi input da parte dell’utente.
- **Decisioni basate sul contesto:** l’IA agentica valuta i risultati, trae conclusioni e si adatta.
- **Integrazione di strumenti e API:** i sistemi agentici utilizzano attivamente browser, database o comandi shell.
- **Gestione dello stato:** il sistema si ricorda dei passaggi precedenti e utilizza queste informazioni.
- **Analisi degli errori e adattamento:** in caso di problemi l’IA modifica autonomamente il proprio piano.

Queste capacità aggiuntive comportano però anche sfide tecniche e organizzative.

**Gli svantaggi dei sistemi agentici:**

- **Maggiore complessità:** pianificazione, integrazione degli strumenti e logica di memorizzazione devono essere coordinate.
- **Maggiori risorse di calcolo:** i sistemi agentici sono spesso più intensivi in termini di risorse.
- **Maggiore necessità di sicurezza:** l’accesso a sistemi esterni richiede regole di accesso e monitoraggio.
- **Modellazione degli obiettivi:** il sistema necessita di criteri di successo chiaramente definiti.
- **Maggiori costi di sviluppo:** l’architettura e i test sono più complessi rispetto ai modelli generativi.

## Quando è adatto ciascun sistema?

Le possibilità di utilizzo concreto dell’IA generativa o dell’IA agentica sono diverse. Entrambi i sistemi esprimono i propri punti di forza in ambiti applicativi specifici, a seconda del grado di complessità, del livello di automazione desiderato e dei requisiti di controllo e comprensione del contesto.

### Ambiti di utilizzo dell’IA generativa

L’IA generativa è indicata ovunque tu voglia produrre contenuti in poco tempo, in modo coerente e in grande quantità.

**Panoramica dei tipici scenari di utilizzo:**

- **Creazione di contenuti nel marketing:** l’IA generativa ti aiuta a formulare in modo rapido ed efficace testi pubblicitari, post per i social media e descrizioni di prodotto. I testi possono essere facilmente adattati nello stile e al target di riferimento.
- **Revisionare e accorciare i testi:** le redattrici e i redattori migliorano le loro bozze con l’aiuto dell’IA, ampliano i contenuti oppure accorciano i testi puntando all’essenziale.
- **Scrivere e completare codice:** le sviluppatrici e gli sviluppatori utilizzano strumenti come GitHub Copilot per farsi supportare nella programmazione. L’IA propone direttamente codice, test o documentazione.
- **Migliorare il servizio clienti:** i chatbot basati sull’IA rispondono alle domande frequenti, classificano in modo sensato le richieste e propongono soluzioni adeguate. In questo modo i clienti ricevono assistenza più rapidamente.
- **Sviluppare idee creative:** chi lavora in settori creativi utilizza l’IA generativa per trovare nuove idee. L’IA fornisce prime bozze di schizzi, testi o melodie come punto di partenza per progetti propri.

Questi ambiti di utilizzo beneficiano del fatto che l’IA generativa è rapidamente pronta all’uso e senza una configurazione complessa. Inoltre, essa integra i flussi di lavoro esistenti senza sostituirli del tutto o doverli ristrutturare.

### Ambiti di utilizzo dell’IA agentica

L’IA agentica è adatta a compiti complessi che prevedono il perseguimento di obiettivi, dipendenze o responsabilità di processo. Questi sistemi non lavorano solo in modo reattivo, ma valutano le informazioni e modificano autonomamente la propria rotta.

Un approccio applicativo particolarmente potente è l’[Agentic RAG](https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/agentic-rag/). In questo caso, un sistema agentico combina le sue capacità di pianificazione e decisione con un **modulo di retrieval** (modulo di recupero dei dati). L’IA accede in modo dinamico a fonti di conoscenza esterne, valuta i risultati nel contesto del proprio obiettivo e integra direttamente le informazioni rilevanti nella propria strategia. In questo modo è possibile recuperare contenuti, utilizzarli in modo mirato e continuare a elaborarli.

In breve, **gli scenari tipici di utilizzo sono**:

- **Ricerca automatizzata:** gli agenti possono verificare le fonti, strutturare le informazioni e valutarne la rilevanza rispetto a un tema stabilito.
- **Elaborazione e analisi dei dati:** i sistemi agentici eseguono processi ETL (Extract, Transform, Load), verificano i risultati intermedi e generano report.
- **Assistenza tecnica:** l’IA agentica diagnostica i problemi, propone soluzioni e, se necessario, gestisce in modo automatico l’escalation.
- **Automazione IT:** l’IA agentica controlla i processi di build, testa i componenti, coordina i deployment e, in caso di errori, esegue autonomamente il rollback all’ultima versione stabile.
- **Gestione dei flussi di lavoro:** nelle aziende l’IA si occupa del monitoraggio delle attività, assegna le risorse e adatta i piani di progetto.
- **Sistemi educativi personalizzati:** gli agenti di apprendimento analizzano i progressi, individuano i punti deboli e propongono percorsi di apprendimento.

Questi ambiti di applicazione richiedono sistemi in grado di gestire le incertezze, imparare dalle esperienze e reagire a nuove situazioni. L’IA agentica offre molte opportunità e possibilità, ma comporta requisiti più elevati in termini di qualità dei dati, modellazione degli obiettivi e integrazione dei sistemi.


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