Silicon Valley è ottimista sugli agenti AI. Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha detto che gli agenti si 'aggiungeranno alla forza lavoro' quest'anno. Il CEO di Microsoft, Satya Nadella, ha previsto che gli agenti sostituiranno determinati lavori di conoscenza. Il CEO di Salesforce, Marc Benioff, ha detto che l'obiettivo di Salesforce è essere 'il principale fornitore di lavoro digitale al mondo' tramite i vari servizi 'agentici' dell'azienda.
Ma sembra che nessuno possa concordare su cosa sia esattamente un agente AI.
Negli ultimi anni, l'industria tecnologica ha proclamato con forza che gli 'agenti' AI - l'ultimo termine di tendenza - cambieranno tutto. Allo stesso modo in cui i chatbot AI come il ChatGPT di OpenAI ci hanno dato nuovi modi per ottenere informazioni, gli agenti cambieranno fondamentalmente il modo in cui affrontiamo il lavoro, sostengono i CEO come Altman e Nadella.
Questo potrebbe essere vero. Ma dipende anche da come si definisce 'agenti', il che non è affatto semplice. Come altri gergi legati all'AI (ad es. 'multimodale', 'AGI' e lo stesso 'AI'), i termini 'agente' e 'agentico' stanno diventando diluiti al punto da essere privi di significato.
Ciò rischia di mettere OpenAI, Microsoft, Salesforce, Amazon, Google e le innumerevoli altre aziende che costruiscono intere linee di prodotti intorno agli agenti in una situazione imbarazzante. Un agente di Amazon non è lo stesso di un agente di Google o di qualsiasi altro fornitore, e ciò porta a confusione - e frustrazione per i clienti.
Ryan Salva, direttore senior del prodotto di Google e ex leader di GitHub Copilot, ha detto di 'odiare' la parola 'agenti'.
'Penso che la nostra industria usi troppo il termine 'agente' al punto da essere quasi privo di senso', ha detto Salva a TechCrunch in un'intervista. '[È] una delle mie avversioni'.
Il dilemma della definizione di agente non è nuovo. In un articolo dello scorso anno, l'ex giornalista di TechCrunch Ron Miller ha chiesto: Cos'è un agente AI? Il problema che ha identificato è che praticamente ogni azienda che costruisce agenti affronta la tecnologia in modo diverso.
Un problema che si è aggravato di recente.
Questa settimana, OpenAI ha pubblicato un post sul blog che definisce gli agenti come 'sistemi automatizzati che possono compiere compiti indipendentemente dagli utenti'. Eppure, nella stessa settimana, l'azienda ha rilasciato la documentazione per gli sviluppatori che definisce gli agenti come 'LLM dotati di istruzioni e strumenti'.
Successivamente, Leher Pathak, responsabile del marketing del prodotto di OpenAI, ha detto in un post su X che lei interpretava i termini 'assistenti' e 'agenti' come intercambiabili - confondendo ulteriormente le acque.
Nel frattempo, i blog di Microsoft cercano di distinguere tra agenti e assistenti AI. I primi, che Microsoft chiama le 'nuove app' per un 'mondo alimentato da AI', possono essere personalizzati per avere una particolare competenza, mentre gli assistenti aiutano semplicemente con compiti generali, come la stesura di email.
Il laboratorio AI Anthropic affronta un po' più direttamente la confusione delle definizioni di agente. In un post sul blog, Anthropic dice che gli agenti 'possono essere definiti in diversi modi', tra cui 'sistemi completamente autonomi che operano indipendentemente per periodi prolungati' e 'implementazioni prescrittive che seguono flussi di lavoro predefiniti'.
Salesforce ha forse la definizione più ampia di 'agente' AI. Secondo il gigante del software, gli agenti sono 'un tipo di [...] sistema che può comprendere e rispondere alle richieste dei clienti senza intervento umano'. Il sito web dell'azienda elenca sei diverse categorie, che vanno dagli 'agenti di riflessi semplici' agli 'agenti basati sull'utilità'.
Allora, perché il caos?
Bene, gli agenti - come l'AI - sono una cosa nebulosa, e stanno costantemente evolvendo. OpenAI, Google e Perplexity hanno appena iniziato a distribuire ciò che considerano i loro primi agenti - l'Operatore di OpenAI, il Progetto Mariner di Google e l'agente per gli acquisti di Perplexity - e le loro capacità sono ovunque.
Rich Villars, GVP della ricerca mondiale presso IDC, ha osservato che le aziende tecnologiche 'hanno una lunga storia' di non aderire rigidamente alle definizioni tecniche.
'Si preoccupano di più di ciò che stanno cercando di realizzare' a livello tecnico, ha detto Villars a TechCrunch, 'specialmente nei mercati in rapida evoluzione'.
Ma il marketing è anche in gran parte responsabile, secondo Andrew Ng, fondatore della piattaforma di apprendimento AI DeepLearning.ai.
'I concetti di 'agenti' AI e flussi di lavoro 'agentici' avevano un significato tecnico', ha detto Ng in una recente intervista, 'ma circa un anno fa, i marketer e alcune grandi aziende li hanno adottati'.
La mancanza di una definizione unificata per gli agenti è sia un'opportunità che una sfida, dice Jim Rowan, responsabile AI di Deloitte. Da un lato, l'ambiguità consente una maggiore flessibilità, permettendo alle aziende di personalizzare gli agenti secondo le proprie esigenze. Dall'altro, potrebbe - e probabilmente ha già - portare a 'aspettative non allineate' e difficoltà nel misurare il valore e il ROI dai progetti agentici.
'Senza una definizione standardizzata, almeno all'interno di un'organizzazione, diventa difficile confrontare le prestazioni e garantire risultati costanti', ha detto Rowan. 'Ciò può portare a varie interpretazioni di ciò che gli agenti AI dovrebbero fornire, complicando potenzialmente gli obiettivi e i risultati del progetto. In definitiva, mentre la flessibilità può spingere a soluzioni creative, una comprensione più standardizzata aiuterebbe le imprese a navigare meglio nel panorama degli agenti AI e massimizzare i loro investimenti'.
Purtroppo, se lo scioglimento del termine 'AI' è un'indicazione, sembra improbabile che l'industria si unificherà attorno a una definizione di 'agente' in tempi brevi - se mai.
