Agentic AI vs Non Agentic AI

A cosa serve la Agentic AI?

La cosa più importante è comprendere che la Agentic AI funziona in modo indipendente, perciò, al giorno d’oggi, è in grado di portare a termine compiti complessi che risolvono problemi in modo molto più rapido.

In un certo qual modo questo si deve al fatto che la Agentic AI è capace di ragionare, e alla fine, di prendere decisioni. Da questo deriva che può avere un grado di specializzazione maggiore in confronto ai sistemi di automatizzazione precedenti.

Capiamo la "non Agentic AI"

La non Agentic AI è il tipo più comune, dato che è molto più facile da sviluppare e si può utilizzare per compiti molto specifici. Nonostante questo, la sua efficacia è discreta quando opera all’interno di regole e parametri che siano stati preventivamente definiti .

La grande differenza è che non è indipendente e che per questo non ragiona in modo autonomo, necessita di istruzioni concise e di programmazione efficiente per poter funzionare correttamente.

A parte questo non ha capacità di apprendimento, si limita esclusivamente a quel contesto e alle regole che sono state impostate.

Alcuni esempi di chatbot non Agentic AI sono i classici bot di FAQ o di assistenza clienti, così come le IVR, o interactive voice response, voci che rispondono in modo automatico.

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Agentic AI vs non Agentic AI, qual è la migliore per me?

La prima cosa è avere ben chiaro quali siano le necessità o i compiti per cui utilizzerò la tecnologia e qual è il budget che ho a disposizione. A partire da questo, possiamo scendere più nel dettaglio.

Autonomia

• Agentic AI: sì, funziona in maniera autonoma tramite il Natural Language Processing (NLP) ed il machine learning (apprendimento automatico)

• Non Agentic AI: non funziona in maniera autonoma

Presa di decisioni

• Agentic AI: sì, in base all'esperienza e alla programmazione

• Non Agentic AI: non per ora, ma in futuro potrebbe in base a cambi in tempo reale

Interazioni

• Agentic AI: sì, in base al contesto e all'apprendimento

• Non Agentic AI: sì, ma lineari e secondo alcuni parametri definiti

Capacità di apprendimento

• Agentic AI: sì, grazie alle interazioni

• Non Agentic AI: no, non apprende dalle interazioni

Flessibilità

• Agentic AI: sì, in funzione delle necessità dei clienti

• Non Agentic AI: sì, ma molto limitata

Creazione di contenuti

• Agentic AI: sì, opzionale

• Non Agentic AI: sì, opzionale

Per questo motivo, se ciò di cui hai bisogno è un chatbot con funzioni semplici e che costi poco, la non Agentic AI potrebbe essere sufficiente per le tue necessità.

Esempi reali di Agentic AI

Sono molti gli esempi di utilizzo della Agentic AI nella vita reale, e abbracciano svariati settori. Qui ti riportiamo alcuni esempi.

• Fintech e banche: grazie all’utilizzo della Agentic AI , il settore fintech può effettuare predizioni di fluttuazioni di mercato, analisi di tendenze, prevenzione delle frodi e supporto decisionale sugli investimenti.

• Medicina e salute: in questo caso la Agentic AI viene utilizzata con efficacia per diagnosticare malattie con maggiore rapidità e in modi alternativi. È anche utile per gestire in modo veloce ed efficiente i dati dei pazienti e automatizzare tutti i processi come appuntamenti, operazioni, gestione delle liste d’attesa etc. con l’obiettivo di accelerare e personalizzare l’assistenza sanitaria.

• E-commerce: grazie all’Agentic AI le aziende possono ottimizzare l’inventario in modo dinamico e in tempo reale, prevenendo picchi di domanda e le necessità dei periodi più caldi (Black Friday, Natale etc.) in modo da adeguare le forniture. Inoltre si possono adattare i prezzi in funzione dei concorrenti e del momento dell’anno, modellandoli in base a domanda e stagionalità.

• Viaggi e turismo: in questo settore la chiave è la personalizzazione delle esperienze in funzione di dove vuole andare il cliente, che attività vuole realizzare e quali sono i suoi gusti personali, in modo da poter offrire un’esperienza totalmente unica. La AI gestisce tutto quello che riguarda il cliente e le prenotazioni, così come l’assistenza durante il viaggio per migliorare il collocamento, l’ottimizzazione dei percorsi e le raccomandazioni in tempo reale.

• Veicoli autonomi: in questo settore l’AI si usa per la sicurezza dei passeggeri, con la realizzazione di modelli predittivi di pericolo come strade in cattivo stato, lavori, elementi mobili in mezzo alla carreggiata o condizioni meteo avverse che influenzino la guida.

La IA Generativa può competere con la Agentic AI?

La IA generativa sta prendendo una notevole quota di mercato oggi grazie al machine learning massivo. Per esempio, ChatGPT è una IA generativa capace di interpretare tutti i dati che ha appreso e di generare qualsiasi tipo di contenuto, immagini, video, grafici etc.

Ciononostante, non sono ancora capaci di funzionare in modo autonomo. E nemmeno hanno la capacità di controllare il compito svolto, per cui non correggono errori, né testano quello che hanno generato. Non c’è una fase di ottimizzazione.

Al contrario, la Agentic AI è capace di assimilare gli errori, correggerli in modo autonomo per apportare risultati ottimizzati. Le decisioni sono molto più profonde, c’è più ragionamento ed è perfino in grado di predire le tendenze.

Riduzione dei costi

• Non Agentic AI: parziale

• Agentic AI: alta, grazie all'automatizzazione e le decisioni autonome

Attenzione al cliente

• Non Agentic AI: necessita di regole fisse, poco flessibile

• Agentic AI: fluida, personalizzata, adattiva

Tempo di implementazione

• Non Agentic AI: alto (necessita di apprendimento guidato e manuale)

• Agentic AI: medio basso (apprende da sola)

Scalabilità

• Non Agentic AI: limitata

• Agentic AI: scalabile senza riprogrammazione manuale

ROI in 12 mesi

• Non Agentic AI: basso moderato

• Agentic AI: alto, se si usa per flussi complessi

Supporto decisionale attività

• Non Agentic AI: No

• Agentic AI: Sì (analisi ed esecuzione autonoma)

Necessità intervento umano

• Non Agentic AI: Alta

• Agentic AI: Bassa

Applicazioni dinamiche

• Non Agentic AI: Limitate

• Agentic AI: Ottime

Quali sono le sfide e i limiti della Agentic AI

Limiti della Agentic AI

• Etica nelle decisioni: La sua capacità di agire in autonomia può dare luogo a risultati non allineati con i valori umani, complicando la attribuzione delle responsabilità.

• Mancanza di intuizione umana: Per quanto adattabili, gli agenti mancano del senso comune necessario per gestire situazioni nuove.

• Percezione di costi elevati: Anche se si pensa che la Agentic AI richieda investimenti maggiori, in realtà può ridurre i costi rispetto a soluzioni tradizionali, in quanto apprende da sola e minimizza la necessità di supporto manuale, si adatta senza dover venire riprogrammata e richiede meno risorse per operare.

• Impatto ambientale: l’alta necessità di risorse digitali e informatiche presuppone un impatto sull’ambiente per la quantità di materie prime e risorse che servono per le necessità dell’AI: energia, acqua, e emissioni di CO2

Limiti della non Agentic AI

• Scarsa flessibilità: servono regole predefinite e necessita aggiornamenti manuali per migliorare.

• Rigidità contestuale: le manca la comprensione del contesto il che provoca risposte errate o ambigue, inoltre non ha accesso a dati in tempo reale.

• Scalabilità limitata: risulta inefficiente in scenari imprevedibili.

• Trasparenza ingannevole: risultati prevedibili ma potenzialmente obsoleti o distorti per la mancanza di adattabilità

FAQ - Domande Frequenti

Quali sono le differenze tra IA generativa e Agentic AI?

La principale differenza è che la Agentic AI funziona in modo autonomo e prende decisioni basate sull’esperienza. Mentre la generativa agisce solo su input umano e non decide autonomamente.

Qual è la differenza tra Agentic e Non-Agentic AI?

La Non-Agentic AI segue regole fisse e non impara dai propri errori, può essere usata per compiti molto concreti ma non è capace di prendere decisioni; non può ottimizzare il suo servizio, contrariamente all’Agentic AI che invece impara, decide e si adatta autonomamente.