Il 2025 sta segnando un punto di svolta nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale, con particolare accelerazione nel campo degli AI Agent – sistemi progettati per operare con crescente autonomia. OpenAI ha recentemente rilasciato nuovi strumenti per sviluppatori che permettono la creazione di agenti intelligenti personalizzati, mentre altre aziende come Google, Microsoft, Cisco e Salesforce hanno introdotto soluzioni simili nei primi mesi dell’anno.
Parallelamente, nella scena asiatica, la piattaforma cinese Manus, lanciata in versione beta chiusa, ha generato grande interesse nonostante le informazioni limitate sul suo funzionamento. Questi sviluppi segnalano una chiara direzione: gli AI Agent stanno emergendo come la prossima fase evolutiva dell’intelligenza artificiale.
Indice degli argomenti:
Cos’è un AI Agent e cosa lo differenzia dai sistemi tradizionali
Un AI Agent è un sistema di intelligenza artificiale progettato per operare con un grado significativo di autonomia, prendendo decisioni e svolgendo compiti complessi con minima supervisione umana. A differenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che principalmente rispondono alle richieste degli utenti, gli agenti AI possono eseguire ricerche sul Web, analizzare file, navigare nei siti Web e interagire con altre applicazioni in modo proattivo.
Il concetto di agente intelligente è uno dei fondamenti dell’intelligenza artificiale moderna. Un agente percepisce il suo ambiente attraverso sensori e agisce su quell’ambiente attraverso attuatori. Gli AI Agent attuali rappresentano l’evoluzione di questo concetto, potenziati dai recenti progressi nei modelli linguistici e nelle tecniche di apprendimento.
Gli strumenti per creare AI Agent
OpenAI ha recentemente lanciato una suite di strumenti dedicati alla creazione di agenti intelligenti:
- API Responses: sostituisce la precedente API Assistants ed è progettata per consentire agli sviluppatori di costruire la logica di base degli agenti.
- SDK Agents: un kit di sviluppo software per orchestrare flussi di lavoro di agenti singoli e multi-agenti.
- Strumenti di osservabilità integrati: permettono di tracciare e ispezionare l’esecuzione dei flussi di lavoro degli agenti.
- Utilità di ricerca file: consente di analizzare rapidamente i file nei database aziendali.
- Modello Computer-Using Agent (CUA): un modello che genera azioni di mouse e tastiera per automatizzare compiti sul computer.
I primi AI Agent operativi
Prima del rilascio di questi strumenti di sviluppo, OpenAI aveva già introdotto due AI Agent proprietari:
Operator – un agente progettato per navigare sui siti web e compiere operazioni per conto dell’utente. Questo strumento è già disponibile in Italia e in Europa.
Deep Research – un agente che risponde alle domande degli utenti creando report di ricerca e scegliendo autonomamente le fonti da consultare. Questo strumento non è ancora disponibile in Europa.
Nonostante i progressi significativi, questi sistemi mostrano ancora limiti: il tasso di errore nelle risposte fattuali rimane intorno al 10%, evidenziando che la tecnologia è ancora in fase di perfezionamento.
Le fondamenta teoriche e tecniche degli AI Agent
Gli AI Agent moderni si basano su diverse tecnologie fondamentali:
- Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come fondamento per la comprensione e generazione del linguaggio.
- Sistemi di pianificazione che permettono di determinare sequenze di azioni per raggiungere obiettivi.
- Sistemi di apprendimento per rinforzo che migliorano le prestazioni attraverso feedback.
- Tecniche di integrazione che permettono agli agenti di interagire con vari sistemi e API.
La convergenza di queste tecnologie ha creato le condizioni per lo sviluppo di agenti sempre più capaci e autonomi, in grado di adattarsi a diverse situazioni e di apprendere dalle proprie esperienze.
Le sfide attuali degli AI Agent
Gli AI Agent affrontano diverse sfide tecniche e concettuali:
- Affidabilità e accuratezza: le “allucinazioni” rimangono un problema significativo per i sistemi di AI generativa. I modelli linguistici tendono a generare informazioni plausibili ma non necessariamente accurate quando operano in contesti di incertezza.
- Sicurezza e controllo: gli agenti autonomi possono agire in modi non previsti o desiderati, rendendo essenziale lo sviluppo di meccanismi di controllo efficaci.
- Privacy e sicurezza dei dati: i sistemi che accedono e processano dati sensibili sollevano importanti questioni di privacy. La protezione delle informazioni personali e aziendali rimane una priorità critica.
- Allineamento con i valori umani: garantire che gli agenti autonomi agiscano in modo coerente con le intenzioni, i valori e le preferenze umane rappresenta una sfida fondamentale che richiede approcci interdisciplinari.
- Limiti della comprensione contestuale: nonostante i progressi significativi, gli agenti AI ancora faticano a comprendere pienamente il contesto culturale, sociale e situazionale in cui operano.
Il quadro normativo
Lo sviluppo degli AI Agent si inserisce in un contesto normativo in evoluzione:
L’AI Act dell’Unione Europea, la cui proposta iniziale è stata presentata nel 2021, include disposizioni che si applicano ai sistemi di intelligenza artificiale autonomi. Il regolamento adotta un approccio basato sul rischio, con requisiti più stringenti per i sistemi classificati come ad alto rischio.
Negli Stati Uniti, l’Ordine esecutivo sull’intelligenza artificiale firmato dal presidente Biden nell’ottobre 2023 aveva stabilito linee guida per lo sviluppo sicuro e responsabile dell’AI, promuovendo l’innovazione ma anche la protezione dei diritti e della sicurezza delle persone. L’Ordine esecutivo è stato poi abolito dal nuovo presidente, Trump, all’inizio del 2025.
Il NIST (National Institute of Standards and Technology) ha pubblicato nel 2023 un AI Risk Management Framework che fornisce linee guida per la gestione dei rischi associati ai sistemi di AI, offrendo un approccio volontario ma strutturato per migliorare l’affidabilità, la sicurezza e l’equità dei sistemi di AI.
Il potenziale impatto economico e sociale
L’impatto potenziale degli AI Agent è significativo e multidimensionale:
Sul piano economico, le tecnologie di AI generativa, inclusi gli agenti autonomi, potrebbero aggiungere tra 2,6 e 4,4 trilioni di dollari all’economia globale annualmente attraverso aumenti di produttività, innovazione e nuovi modelli di business.
Nel mercato del lavoro, l’automazione basata sull’AI trasformerà significativamente la domanda di competenze nei prossimi cinque anni. Mentre alcune mansioni saranno automatizzate, ne emergeranno di nuove legate alla supervisione, personalizzazione e manutenzione dei sistemi di AI.
In ambito sociale, gli AI Agent hanno il potenziale di democratizzare l’accesso a servizi personalizzati prima disponibili solo per chi poteva permettersi assistenti umani. Tuttavia, esiste anche il rischio di ampliare il divario digitale se l’accesso a queste tecnologie non sarà equo.
Applicazioni pratiche documentate
Gli AI Agent hanno già dimostrato potenziale in diverse aree:
Automazione dei processi aziendali: diverse aziende stanno utilizzando agenti AI per automatizzare processi di approvvigionamento, riducendo i tempi di elaborazione e migliorando l’efficienza operativa.
Assistenza sanitaria: nel settore sanitario, gli agenti AI vengono impiegati per il monitoraggio dei pazienti e il supporto alle decisioni cliniche, aiutando i medici a interpretare dati complessi e a identificare opzioni di trattamento personalizzate.
Ricerca scientifica: sistemi avanzati come AI Scientist di DeepMind hanno dimostrato la capacità di formulare ipotesi scientifiche e progettare esperimenti, accelerando potenzialmente il processo di scoperta scientifica.
Settore finanziario: nel settore finanziario, gli agenti AI vengono utilizzati per l’analisi del rischio e la conformità normativa, aiutando le istituzioni a navigare in ambienti regolatori complessi e in rapida evoluzione.
Assistenza personale: gli agenti personali stanno evolvendo oltre semplici assistenti vocali per diventare sistemi in grado di gestire compiti complessi come la pianificazione di viaggi, la gestione delle finanze personali o l’organizzazione di eventi.
Considerazioni etiche
Lo sviluppo di AI Agent autonomi solleva importanti questioni etiche:
Controllo umano: è essenziale mantenere un livello appropriato di controllo umano sui sistemi autonomi, specialmente in domini ad alto rischio come la sanità, la finanza o la sicurezza.
Trasparenza: gli agenti AI dovrebbero essere progettati per essere trasparenti nel loro funzionamento e capaci di spiegare le loro decisioni in modo comprensibile per gli utenti.
Equità: gli agenti devono essere sviluppati e addestrati in modo da minimizzare i pregiudizi e garantire un trattamento equo a tutti gli utenti, indipendentemente dalle loro caratteristiche demografiche.
Responsabilità: la definizione chiara delle responsabilità per le azioni degli agenti autonomi è fondamentale per garantire che vi sia sempre un’entità (sviluppatore, operatore o utente) responsabile per le conseguenze delle loro azioni.
Sostenibilità: lo sviluppo e l’implementazione degli AI Agent dovrebbero tenere conto anche dell’impatto ambientale, in termini di consumo energetico e risorse computazionali.
Conclusione: verso l’era degli AI Agent
Il 2025 si sta delineando come un anno decisivo per lo sviluppo e l’adozione degli AI Agent. I recenti sviluppi di OpenAI e l’entusiasmo generato da piattaforme come Manus segnalano una chiara traiettoria, ma la tecnologia è ancora in una fase di rapida evoluzione.
La velocità di sviluppo e adozione degli AI Agent dipenderà non solo dai progressi tecnici, ma anche dalla capacità di affrontare efficacemente le sfide di affidabilità, sicurezza, privacy e allineamento etico, nonché dall’evoluzione del quadro normativo internazionale.
Come con tutte le tecnologie trasformative, il percorso verso la maturità degli AI Agent sarà probabilmente caratterizzato da cicli di entusiasmo eccessivo seguiti da momenti di ridimensionamento delle aspettative. Ciò che è certo è che siamo entrati in una nuova fase dell’evoluzione dell’intelligenza artificiale, con potenziali implicazioni profonde per l’economia, la società e il nostro rapporto con la tecnologia.
