Oggi tutti parlano di Intelligenza Artificiale (AI) come di una tecnologia nuova, in grado di trasformare radicalmente le nostre vite sia come singoli individui che nella sfera del business. Forse però non tutti sanno che l’Intelligenza Artificiale ha un percorso ricco e intrigante, che affonda le proprie radici oltre settant’anni fa. Ripercorriamone rapidamente la storia.
Pionieri come Warren McCulloch e Walter Pitts, nel 1943, introdussero il concetto di neuroni artificiali, dando vita a una nuova era di esplorazione scientifica. Si deve però ad Alan Turing il merito di porre le basi al concetto di intelligenza “alternativa” a quella umana, sfidando le macchine – attraverso il celebre “Test di Turing”, originariamente da lui stesso chiamato “The Imitation Game” (da cui anche il famoso film), ovvero una prova della capacità di una macchina di esibire un comportamento intelligente equivalente o indistinguibile da quello di un essere umano. Questa questione ha alimentato dibattiti e ricerche per decenni, gettando le fondamenta per ciò che consideriamo oggi intelligenza artificiale.
Marco Giletta. Oracle
Un paio di altre date risultano essenziale in questo breve excursus.
Nel 1997 il mondo è rimasto sbalordito quando Deep Blue, il supercomputer di IBM, sconfisse il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov. Questa vittoria non solo mise in luce le potenzialità dell’AI nel gioco strategico, ma cambiò anche la percezione della tecnologia presso il grande pubblico. Deep Blue non era solo un calcolatore, rappresentava un salto significativo nella capacità delle macchine di risolvere problemi complessi.
Il 2016 segnò un’altra pietra miliare con il trionfo di AlphaGo, sviluppato da DeepMind, che batté il campione mondiale di Go, Lee Sedol. Questo risultato fu straordinario, considerando la complessità del gioco, con un numero di combinazioni possibili superiore a quello degli atomi nell’universo. AlphaGo dimostrò che le tecnologie di deep learning, o apprendimento profondo, possono affrontare sfide impensabili, aprendo la strada a numerose applicazioni in settori diversi.
Più di recente -per la precisione nel novembre del 2022- si è fatto un ulteriore passo avanti con l’introduzione di ChatGPT da parte di OpenAI. Questo modello di linguaggio ha rivoluzionato le interazioni uomo-macchina, essendo in grado di generare testi coerenti e contestualmente pertinenti, e ha trovato applicazione in vari ambiti, dall’assistenza clienti alla scrittura creativa, rendendo l’AI accessibile a un pubblico più ampio e aprendo nuovi orizzonti. Da qui l’interesse diffuso e di “massa” per questa tecnologia così affascinante.
Oggi assistiamo a una nuova ondata di innovazione con l’emergere degli Agenti di AI (in inglese “AI Agents”). Che cosa è di preciso un Agente di Intelligenza Artificiale? E’ un programma software in grado di capire e analizzare l’ambiente esterno, interagire con esso svolgendo determinate attività (“task”), sulla base di regole pre-definite. Gli Agenti AI, rispetto ai già ricordati e ormai noti strumenti di tipo consumer che sono in grado di creare elaborati sulla base di domande poste dall’utente, hanno capacità decisionali autonome e sono in grado di interagire e prendere decisioni in modo proattivo. Sono quindi molto utili anche e soprattutto in ambito professionale e di business.
Questi sistemi stanno trasformando vari settori, dall’industria alla sanità, dal mondo finanziario al servizio clienti. Gli Agenti AI hanno la capacità di apprendere e adattarsi a nuovi compiti senza necessità di riprogrammazione, offrendo versatilità e potenza senza precedenti. Giusto per rendere il concetto più concreto e tangibile, un esempio tipico di Agente di Intelligenza Artificiale è un sistema di guida autonoma, che è in grado di comprendere l’ambiente esterno (automobili che si trovano davanti, condizioni metereologiche della strada, ecc…), svolgere una certa attività (muovere l’autovettura da un punto A a un punto B), rispettando regole definite (ad esempio, il regolamento del codice della strada).
Gli agenti operano attraverso una sinergia di tecnologie avanzate, come il machine learning (ML) – apprendimento automatico – e l’elaborazione del linguaggio naturale. Raccolgono dati dall’ambiente esterno attraverso sensori, interfacce utente o API, e analizzano questi dati con algoritmi di ML per riconoscere schemi e formulare previsioni. Sulla base delle informazioni elaborate, possono prendere decisioni autonome per raggiungere obiettivi specifici e possono agire nel mondo reale e/o in quello digitale, interagendo con altri sistemi o utenti.
La rivoluzione degli Agenti di AI, così come per le prime forme di GenAI, rappresenta un’opportunità per tante startup (ad esempio SoluLab, Bluebash soltanto per citarne alcune) e grandi corporate che sviluppano sistemi intelligenti, favorendo un esponenziale avanzamento di queste nuove tecnologie. Al pari di altre grande aziende multinazionali del settore ICT, anche Oracle, multinazionale che da 40 anni è leader di mercato nella gestione sicura e professionale dei dati aziendali più strategici, è all’avanguardia nello sviluppo degli AI Agents.
Leonardo.ai/MIT TR IT
All’ultimo evento mondiale CloudWorld 2024 tenutosi a settembre a Las Vegas, ad esempio, Oracle ha lanciato più di 50 “Agenti AI” – basati su diversi ruoli aziendali, dal responsabile finanziario a quello delle risorse umane per passare attraverso marketing, logistica o customer care – integrati nativamente nelle sue applicazioni per gestire i processi di business, Oracle Fusion Cloud, che mirano prorio ad aiutare i dipendenti e i manager a svolgere con successo attività frequenti e ripetitive o a dar loro consulenza concreta su come prendere decisioni informate sulla base dei dati aziendali in loro possesso. Grazie agli Agenti AI aziendali, dunque si facilita il lavoro della gestione del personale (Human Capital management, HCM), della gestione clienti (Customer Experience, CX) fino a quella delle catene di approvvigionamento e fornitura, Supply Chain Management (SCM) o di Amministrazione Finanza e Controllo.
Qualche esempio pratico? Troviamo Agenti in grado di aiutare le organizzazioni a creare, gestire e ottimizzare i programmi di turnazione dei dipendenti, tenendo conto delle preferenze dei singoli e aiutando a rispettare le norme di conformità; oppure Agenti in grado di aiutare le aziende a migliorare l’esperienza del cliente fornendo approfondimenti e consigli personalizzati e contestuali per la gestione delle richieste d’ordine; oppure Agenti a supporto delle riconciliazioni contabili, in grado cioè di identificare eccezioni e anomalie nei dati delle transazioni, monitorare e analizzare in modo efficiente i saldi dei conti, e fornire dettagli di supporto dai sottoconti con un’analisi contabile in linguaggio naturale basata su prompt.
Un altro ambito di grande interesse per l’applicazione degli Agenti di AI è quello sanitario, in cui sono disponibili Agenti in grad di migliorare le interazioni paziente-operatore sanitario, combinando un’intelligenza clinica completa con un’interfaccia utente vocale e multimodale. Per esempio, il “Clinical AI Agent” di Oracle, migliora la produttività dei medici acquisendo e arricchendo gli scambi con i pazienti, ottimizzando l’accuratezza della documentazione e semplificando il processo di cura: tramite dispositivi voce e schermo “partecipa” infatti alla visita del paziente, prende appunti in modo automatico e propone azioni successive sensibili al contesto (come raccomandare farmaci e esami di laboratorio) e prende appuntamenti di follow-up. Il tutto interagendo ai comandi vocali degli operatori sanitari, che possono fare domande in linguaggio naturale (del tipo “mostrami gli ultimi risultati della risonanza magnetica del paziente”) oppure cercare informazioni nella cartella clinica elettronica del paziente.
Gli esempi, insomma, sono molteplici. Ciò che è certo è che i benefici offerti dagli Agenti AI sono notevoli. Automatizzando compiti ripetitivi, liberano tempo per occuparsi di attività più strategiche, e grazie alla loro capacità di analizzare enormi volumi di dati, permettono di prendere decisioni più informate e accurate.
Possono inoltre adattarsi alle esigenze individuali degli utenti, migliorandone l’esperienza complessiva, e permettono di gestire un numero maggiore di interazioni, senza un aumento proporzionale del personale o quantomeno dando modo a quello già presente di lavorare con più soddisfazione e profitto su compiti ad alto valore aggiunto.
Stiamo quindi assistendo a una nuova e grande “disruption” nelle tecnologie di Intelligenza Artificiale, sempre più destinata a diventare un “alleato” potente per chi opera in ogni tipo di organizzazione, pubblica o privata.
Marco Giletta è Vice-President in Oracle.
