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 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 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 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

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. 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.