Agentic AI e AI generativa a confronto: questi strumenti stanno ridefinendo ciò che è possibile fare in campo aziendale e nella tecnologia. In un momento storico in cui le organizzazioni si spingono oltre i confini dell’automazione e della creatività, la comprensione di questi due paradigmi dell’AI è il primo passo per sbloccare nuovi livelli di prestazioni e valore.
Che cos’è l’Agentic AI?
L’Agentic AI è un sistema di intelligenza artificiale progettato per agire autonomamente per conto dell’utente al fine di raggiungere obiettivi specifici. A differenza dei sistemi di AI tradizionali che si limitano a elaborare e analizzare i dati, l’Agentic AI può prendere decisioni, intraprendere azioni e imparare dai risultati senza la necessità di una costante supervisione umana.
Funzioni fondamentali dell’Agentic AI
I sistemi di Agentic AI si distinguono per la loro capacità di eseguire compiti complessi con un intervento umano minimo. Quando implementi l’Agentic AI tua organizzazione, potrai beneficiare di diverse funzionalità chiave che sono specifiche di questa tecnologia:
- Consapevolezza ambientale: Monitora continuamente il suo ambiente e risponde ai cambiamenti in base a regole e obiettivi predefiniti.
- Processo decisionale guidato dagli obiettivi: Valuta più opzioni e seleziona l’azione migliore in linea con gli obiettivi stabiliti.
- Auto-miglioramento: Impara dalle interazioni passate e acquisisce la capacità di adattarsi e migliorare nel tempo.
Casi d’uso comuni
L’Agentic AI offre un valore significativo in numerose applicazioni aziendali in cui il processo decisionale e l’azione autonomi hanno senso. Questi sistemi sono particolarmente efficaci negli scenari operativi che richiedono un monitoraggio e una risposta continui. Nella sicurezza IT, per esempio, l’Agentic AI funge da guardia vigile che non solo rileva gli intrusi, ma risponde attivamente alle minacce in base ai tuoi protocolli di sicurezza.
Allo stesso modo, nella gestione della catena di approvvigionamento, l’Agentic AI funziona come un coordinatore logistico esperto, analizzando i livelli di inventario e i segnali della domanda per apportare modifiche in tempo reale.
Che cos’è l’AI generativa?
AI generativa si riferisce a sistemi progettati per creare nuovi contenuti – testi, immagini, audio e video – che imitano la qualità e lo stile della produzione umana. Questi modelli apprendono schemi da vasti dataset e utilizzano queste conoscenze per generare contenuti originali e di alta qualità in risposta a richieste. A differenza dell’AI tradizionale, che si concentra sull’analisi o sulla classificazione, l’AI generativa produce qualcosa di completamente nuovo, cosa che la rende uno strumento potente per l’innovazione e la risoluzione creativa dei problemi.
Funzionalità chiave dell’AI generativa
L’AI generativa rappresenta un approccio trasformativo alla creazione di contenuti e soluzioni, e offre alle organizzazione potenti capacità che vanno oltre i tradizionali metodi di calcolo:
- Generazione di contenuti: Produce in modo rapido testo, immagini, audio o video di alta qualità a partire da semplici input.
- Trasformazione dei formati: Converte i contenuti tra i vari formati, per esempio trasforma il testo in immagini o il parlato in testo.
- Completamento dell’input: Riempie le lacune o continua gli input parziali in base ai modelli di dati appresi.
Consideriamo l’AI generativa come un collaboratore creativo dotato di una memoria eccezionale: ha studiato milioni di esempi e può produrre un lavoro originale ispirato da quella conoscenza.
Casi d’uso comuni
L’AI generativa offre alla tua organizzazione strumenti potenti per la creazione di contenuti, la progettazione e la risoluzione di problemi in diversi ambiti. Integrando questi sistemi, puoi accelerare notevolmente i flussi di lavoro creativi e ridurre i tempi di produzione.
Questo è evidente in tutti i dipartimenti:
- Marketing: Inserisci le linee guida e la messaggistica del marchio e genera istantaneamente le risorse per le campagne. L’AI generativa può generare in poche ore, e non in giorni, copy pubblicitari, contenuti social, e-mail o addirittura landing page complete pronte per essere controllate, testate e iterate.
- Design del prodotto: Traduci idee grezze in prototipi visivi o modelli 3D in scala, consentendo una rapida esplorazione del design senza rendering manuale o revisioni ripetute.
- Formazione e simulazione: Crea automaticamente scenari di formazione dinamici e realistici, come conversazioni di assistenza clienti, risposte di emergenza o guasti di sistema, adattati a ruoli e risultati di apprendimento specifici.
Agentic AI e AI generativa a confronto nel settore IT
Per capire come funzionano i sistemi avanzati di AI è necessario esaminare più da vicino tre dimensioni critiche: il processo decisionale e l’autonomia, l’adattabilità in ambienti dinamici e l’integrazione con i flussi di lavoro IT esistenti. Ognuno di essi svolge un ruolo fondamentale nel determinare come l’AI possa supportare, scalare o trasformare le tue operazioni.
Analizziamo il significato pratico di queste funzionalità e il loro impatto sull’implementazione.
Processo decisionale e autonomia
Le capacità decisionali rappresentano una delle distinzioni più significative tra questi approcci all’AI. Con l’Agentic AI, stai implementando sistemi progettati per valutare le situazioni in modo indipendente e intraprendere azioni appropriate senza la necessità di un tuo coinvolgimento diretto. Questi sistemi monitorano continuamente le condizioni, applicano quadri decisionali ed eseguono le risposte in base alle priorità stabilite.
L’AI generativa opera in modo diverso nei processi decisionali. Piuttosto che fare scelte autonome, i sistemi generativi producono opzioni basate su input specifici, lasciando a te o al tuo team la decisione finale. Questo approccio ti consente di avere un maggiore controllo sui risultati, pur beneficiando dell’innovazione e dell’efficienza dell’AI.
Adattabilità in ambienti dinamici
Il modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale rispondono ai cambiamenti delle condizioni influisce in modo significativo sulla loro efficacia negli ambienti IT moderni. L’Agentic AI ha una forte adattabilità grazie alla sua capacità di regolare i comportamenti in base al feedback ambientale. Quando implementi sistemi Agentic, questi valutano continuamente i risultati rispetto agli obiettivi, modificando il loro approccio in base al cambiamento delle condizioni.
L’AI generativa si adatta in modo diverso alle tue esigenze in continua evoluzione. Invece di adattarsi autonomamente ai cambiamenti ambientali, questi sistemi si adattano grazie alle tue indicazioni esplicite e ai nuovi input. Quando le esigenze cambiano, dovrai fornire parametri o esempi diversi e il sistema generativo produrrà nuovi output di conseguenza.
Integrazione con i flussi di lavoro IT
Quando incorpori l’Agentic AI nei tuoi flussi di lavoro, devi stabilire chiari confini operativi, sistemi di monitoraggio e protocolli di esclusione. Questi sistemi richiedono in genere punti di integrazione che consentano loro di accedere ai dati operativi e di eseguire azioni.
L’AI generativa si integra in modo diverso, funzionando più come uno strumento all’interno dei processi esistenti che come un attore autonomo. Dovrai stabilire meccanismi di input che consentano ai membri del team di sollecitare efficacemente il sistema e flussi di lavoro per la revisione e l’implementazione dei risultati generati.
Scegliere l’AI giusta per la tua organizzazione
La scelta tra Agentic AI e AI generativa richiede un approccio strategico che allinei le capacità tecnologiche agli obiettivi aziendali specifici. La scelta ottimale dipende dalla necessità di disporre di sistemi in grado di eseguire autonomamente le attività o di strumenti in grado di creare contenuti e soluzioni in base alle tue indicazioni.
Valutazione delle esigenze aziendali
Per determinare l’approccio all’AI più adatto ai tuoi obiettivi, considera questi fattori essenziali:
- Identifica se le sfide principali riguardano l’efficienza operativa (in questo caso orientati sull’Agentic AI) o la creazione di contenuti/soluzioni (e allora scegli l’AI generativa).
- Valuta la capacità di supervisione del tuo team, poiché l’Agentic AI richiede approcci di monitoraggio diversi rispetto alle implementazioni di AI generativa.
- Confronta l’opportunità di utilizzare un processo decisionale autonomo con la necessità di approvazione umana nei processi critici.
Valutare la scalabilità e il supporto
La redditività a lungo termine dell’implementazione dell’AI dipende in modo significativo dalle considerazioni sulla scalabilità e dai requisiti di assistenza. Quando stai valutando le soluzioni di intelligenza artificiale di tipo Agentic, concentrati su come le capacità decisionali del sistema saranno scalabili tra più processi o reparti. Considera se i comportamenti autonomi rimarranno appropriati quando l’ambito di implementazione si espanderà.
Per le implementazioni di AI generativa, la valutazione della scalabilità deve concentrarsi sul volume dei contenuti, sulla varietà e sulla coerenza della qualità all’aumentare dell’utilizzo. Dovrai considerare il modo in cui il sistema manterrà gli standard di prestazione quando gestirà requisiti diversi da più team contemporaneamente.
Il futuro dell’AI nella strategia IT
Con l’evoluzione dei sistemi di intelligenza artificiale, il loro ruolo nella strategia IT si sposterà da funzioni di supporto a fattori strategici. Aspettati di vedere un’integrazione più stretta con i team umani attraverso interfacce più intuitive, modelli di AI facili da spiegare e sistemi di apprendimento che si adattano ai flussi di lavoro e alle priorità aziendali.
La prossima fase dell’AI contribuirà attivamente al processo decisionale, alla pianificazione degli scenari e all’innovazione. Per i leader IT, questo significa ripensare al ruolo dell’AI, non solo come strumento ma come collaboratore in grado di dare forma ai risultati, di far emergere nuove opportunità e di generare valore a lungo termine.
