Un agente IA è un programma progettato per raggiungere un obiettivo compiendo una sequenza di azioni, non soltanto rispondendo a una singola domanda. Mentre un chatbot risponde a un input alla volta, un agente percepisce il proprio ambiente, decide che cosa fare dopo, agisce, osserva il risultato e si corregge, ripetendo questo ciclo finché l'obiettivo non è raggiunto. Il tratto distintivo è l'autonomia su più passaggi, unita alla capacità di usare strumenti esterni: cercare sul web, scrivere ed eseguire codice, interrogare database, inviare messaggi.
Gli agenti IA moderni sono di norma costruiti su grandi modelli linguistici, che forniscono lo strato del ragionamento: la capacità di interpretare le istruzioni, pianificare una sequenza di passaggi e decidere quale strumento usare in ogni momento. Ma il modello è solo il cervello; l'agente è l'intero sistema, comprese le sue connessioni con il mondo esterno. Un agente senza strumenti è solo un chatbot convinto di avere altro da fare.
Nelle organizzazioni, gli agenti vengono sempre più spesso impiegati a strati. Gli agenti di rilevamento sorvegliano l'ambiente esterno alla ricerca di segnali. Gli agenti di interpretazione valutano che cosa quei segnali significhino per l'azienda. Gli agenti decisionali soppesano le opzioni. Gli agenti di orchestrazione coordinano la risposta attraverso gli altri sistemi. Un ciclo di apprendimento attraversa senza sosta l'insieme, chiedendosi dopo ogni giro se il sistema abbia funzionato come previsto. La supervisione umana sta sopra tutta la pila e convalida le decisioni che superano soglie definite di rischio o di novità.
La cosa onesta da dire è che siamo agli inizi. Gli agenti IA attuali sono impressionanti in condizioni controllate e fragili in altre. Inventano cose, si bloccano, a volte compiono azioni che i loro progettisti non avevano previsto. Ciò che è già chiaro è la forma del cambiamento: da software che risponde a domande a software che persegue obiettivi. È una differenza significativa, e si accumula nel tempo.
