Gli agenti AI potrebbero essere la nuova forza lavoro, ma hanno ancora bisogno di un manager
Gli agenti IA continuano a diventare più intelligenti e indipendenti. Ma c’è ancora del lavoro da fare prima che una forza lavoro basata sull’intelligenza artificiale possa davvero assumere un’ampia gamma di compiti.
Sempre più spesso sentiamo parlare di agenti IA come i nuovi “lavoratori digitali” - un concetto che è nato prima che l’IA agentica o generativa diventasse mainstream in aree come l’automazione dei processi robotici. I lavoratori digitali sono progettati per servire la disciplina e l’obbedienza, ma proprio come i lavoratori umani, anche loro hanno le loro stranezze.
Il movimento verso una forza lavoro digitale ha fatto grandi passi avanti negli ultimi tempi, segnati di recente dalla presentazione da parte di Salesforce di Agentforce 2.0, una piattaforma di lavoro digitale per le imprese. La piattaforma consente "una forza lavoro illimitata attraverso agenti AI per qualsiasi dipartimento, assemblata utilizzando una nuova libreria di competenze predefinite e che può agire su qualsiasi sistema o flusso di lavoro". La piattaforma va anche oltre l'RPA, offrendo "ragionamento e recupero dei dati migliorati per fornire risposte precise e orchestrare azioni in risposta a domande complesse in più fasi", secondo una dichiarazione di Salesforce. Gli agenti interagiscono anche in Slack.
Aumentare i team con il lavoro digitale
Le principali organizzazioni stanno sfruttando la piattaforma per aumentare i propri team con il lavoro digitale, ha aggiunto il fornitore.
Il talento è scarso e costoso da formare, quindi le organizzazioni si rivolgono all’intelligenza artificiale per aiutare nelle interazioni con i clienti e gestire i flussi di lavoro arretrati, ma non possono più permettersi “soluzioni inadeguate che forniscono risposte generiche”, ha affermato Salesforce. "Le soluzioni esistenti come i copiloti faticano a fornire risposte accurate e affidabili a richieste complesse, come una guida personalizzata su una domanda di lavoro. Non possono agire da sole, come coltivare un lead con consigli sui prodotti."
I lavoratori digitali autonomi possono ora svolgere questo lavoro a molti livelli, concordano i leader del settore. "La convergenza di innovatori qualificati, strumenti cloud rapidamente implementabili, consapevolezza dei clienti e supporto esecutivo ha creato un ambiente ideale per far prosperare l'intelligenza artificiale nel 2025", ha dichiarato a ZDNET Chris Bennett, direttore della trasparenza e della formazione sull'intelligenza artificiale presso Motorola Solutions.
Ad esempio, Motorola Solutions ha iniziato a sfruttare l'intelligenza artificiale "per migliorare la sicurezza pubblica e aziendale, con applicazioni che analizzano e mettono in evidenza i dati in tempo reale per fornire un supporto cruciale e immediato ai primi soccorritori e al personale di sicurezza", ha affermato Bennett. "Gli agenti IA non si annoiano, non si stancano o non si distraggono mai, automatizzando le attività ripetitive e liberando gli operatori dalle responsabilità critiche e dal coinvolgimento della comunità. Gli agenti IA possono accelerare compiti come la revisione di filmati video storici, aiutando gli investigatori a trovare rapidamente persone scomparse attraverso la ricerca in linguaggio naturale."
Funziona tramite agenti di intelligenza artificiale che intuiscono processi per "creare una serie di passaggi o una ricetta per risolvere un problema", ha affermato Viswesh Ananthakrishnan, co-fondatore e vicepresidente di Aurascape. Possono anche "intraprendere azioni per eseguire questi passaggi e persino collaborare con altri agenti per farlo. Se combinati insieme, questi dati offrono agli agenti una visione di come funziona l'azienda".
Gli agenti AI quindi "sviluppano ed eseguono processi complessi, come visualizzare le previsioni della domanda e intraprendere azioni proattive per generare e inviare moduli d'ordine per più inventario prima che le scorte scarseggino", ha continuato. "Questo tipo di automazione fa risparmiare molto tempo ai lavoratori e li libera da compiti ripetitivi."
Gli agenti IA devono essere gestiti con attenzione
Allo stesso tempo, gli agenti dell’intelligenza artificiale devono essere gestiti con attenzione, proprio come nel caso del lavoro umano, e c’è del lavoro da fare prima che una forza lavoro basata sull’intelligenza artificiale possa davvero assumere un’ampia gamma di compiti. “Sebbene la promessa dell’intelligenza artificiale sia evidente, siamo lontani diversi anni da un’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale a livello aziendale”, ha affermato Scott Beechuk, partner di Norwest Venture Partners. "Gli agenti devono essere affidabili dato il loro potenziale ruolo nell'automazione dei processi aziendali mission-critical."
La tracciabilità delle azioni degli agenti IA è un problema. "Molti strumenti hanno difficoltà a spiegare come sono arrivati alle loro risposte dai dati sensibili degli utenti e i modelli faticano a generalizzare oltre ciò che hanno imparato", ha affermato Ananthakrishnan.
L'imprevedibilità è una sfida correlata, poiché gli LLM "funzionano come scatole nere", ha affermato Beechuk. "È difficile per gli utenti e gli ingegneri sapere se l'intelligenza artificiale ha completato con successo il suo compito e se lo ha fatto correttamente." Inoltre, avverte che esiste ancora inaffidabilità negli agenti IA. "Nei sistemi in cui l'intelligenza artificiale crea i propri passaggi per completare le attività, i dettagli inventati possono portare a più errori man mano che l'attività avanza, rendendo in definitiva i risultati inaffidabili."
Anche i lavoratori umani sono in grado di collaborare facilmente e su base regolare. Per i lavoratori dell’intelligenza artificiale, è una storia diversa. "Poiché gli agenti interagiscono con più sistemi e archivi dati, ottenere una visibilità completa non è un compito facile", ha affermato Ananthakrishnan. È importante avere visibilità per acquisire ogni azione eseguita da un agente. "Ciò significa una visibilità approfondita dell'attività sui dispositivi endpoint e la capacità di elaborare i dati in un'ampia varietà di formati." Quindi, è importante essere in grado di "combinare rapidamente questo contesto dagli endpoint con il traffico a livello di rete per determinare i dati che informano le azioni dell'agente", nonché "riconoscere il tipo di agente AI che si interfaccia con i tuoi dati, se si tratta di un'entità attendibile". , o un agente nuovo di zecca."
L'ingegnere dei sistemi di intelligenza artificiale
Ciò potrebbe rafforzare un ruolo emergente incentrato sull’uomo: l’ingegnere dei sistemi di intelligenza artificiale. "Questo nuovo ruolo di garanzia della qualità e supervisione diventerà essenziale per le aziende che gestiscono e ottimizzano continuamente gli agenti IA", ha affermato Beechuk.
Negli ambienti multi-agente, "gli agenti IA interagiranno e si evolveranno costantemente, consumando una dieta costante di nuovi dati per svolgere i loro compiti individuali", ha spiegato. "Quando uno di loro ottiene dati errati - intenzionalmente o meno - e cambia il suo comportamento, può iniziare a svolgere il suo lavoro in modo errato o con minore precisione, anche se lo stava facendo perfettamente bene solo il giorno prima. Un errore in un agente può quindi avere un effetto a cascata che degrada l’intero sistema. Le imprese assumeranno tutti gli ingegneri di sistemi di intelligenza artificiale necessari per evitare che ciò accada”.
Le aziende e i team tecnologici potrebbero essere “ben posizionati per supportare l’intelligenza artificiale degli agenti, ma abbiamo ancora bisogno di tempo ed esperienza per trovare il giusto equilibrio tra flussi di lavoro degli agenti e umani”, ha spiegato Bennett. "Il nostro consiglio è di considerare l'intelligenza artificiale come un potenziamento degli esperti umani, non come un sostituto."