Sembra quasi un gioco di parole: AI Agent (che in italiano si dice Agente AI) oppure Agentic AI? La terminologia del mondo dell’intelligenza artificiale si arricchisce continuamente di nuove espressioni, creando spesso confusione anche tra gli addetti ai lavori. Tra i concetti più fraintesi figura proprio la nostra coppia “Agente AI” e “Agentic AI”, erroneamente considerati sinonimi. Invece, rappresentano due approcci profondamente diversi all’intelligenza artificiale. Comprendere questa distinzione non è solo un esercizio per i più puntigliosi, ma la chiave per interpretare correttamente la direzione verso cui si sta muovendo l’innovazione tecnologica. La differenza fondamentale risiede nel concetto di “agency”, ovvero nella capacità di agire autonomamente nel mondo.
L’autonomia (illimitata) dell’intelligenza artificiale
Un Agente AI rappresenta un singolo sistema software autonomo progettato per eseguire compiti specifici secondo regole predefinite. Questi sistemi, come assistenti virtuali e chatbot, operano in modo indipendente ma all’interno di confini ben delimitati, rispondendo a richieste o stimoli esterni. La loro autonomia è operativa ma limitata: possono prendere decisioni circoscritte al loro ambito di competenza seguendo algoritmi prestabiliti. Esempi comuni includono i sistemi di raccomandazione, gli assistenti virtuali come Siri o Alexa, e i bot di supporto clienti, efficaci nel loro dominio specifico ma fondamentalmente reattivi.
Invece, l’Agentic AI (intraducibile in italiano ma dietro c’è la radice della parola “agency“, cioè il “potere di agire”) rappresenta invece un salto evolutivo significativo, caratterizzata da una vera “autonomia cognitiva” che va ben oltre l’esecuzione di compiti specifici. Questi sistemi avanzati non si limitano a rispondere a input esterni, ma possono iniziare azioni, pianificare strategie complesse e adattarsi dinamicamente a contesti mutevoli con minima supervisione umana. L’Agentic AI è spesso strutturata, in una GenAI di ultima generazione, come un sistema multi-agente coordinato, dove numerosi agenti specializzati collaborano sotto la direzione di un’intelligenza orchestratrice per affrontare problemi complessi. Questa architettura permette di gestire situazioni articolate bilanciando molteplici variabili e vincoli, con un processo decisionale che ricorda sempre più quello umano.
In cosa differiscono gli Agenti AI dalle Agentic AI?
| Dimensione | Agente AI | Agentic AI |
|---|---|---|
| Autonomia | Limitata: esegue istruzioni predefinite | Elevata: prende decisioni, pianifica e adatta i propri obiettivi |
| Reattività | Risponde a stimoli esterni | Agisce proattivamente per modificare l’ambiente |
| Contesto operativo | Opera in task isolati | Collabora in ambienti multi-agente, con coordinamento e delega |
| Architettura | Monolitica o guidata da prompt | Orchestrazione distribuita, flessibile e adattiva |
| Etica e responsabilità | Basso rischio etico | Richiede sistemi di controllo, tracciabilità e allineamento ai valori umani |
Le implicazioni di questa distinzione sono profonde per il futuro della tecnologia. Mentre gli Agenti AI tradizionali hanno già trasformato numerosi settori automatizzando compiti ripetitivi, l’emergere dell’Agentic AI promette di ridefinire il rapporto tra umani e macchine in modo molto più radicale. Siamo di fronte a una transizione da strumenti che semplicemente eseguono istruzioni a partner attivi nel processo decisionale, capaci di iniziativa autonoma. Questa evoluzione offre opportunità straordinarie in campi come la sanità personalizzata, la gestione di sistemi complessi e la ricerca scientifica, ma solleva anche importanti questioni etiche relative alla responsabilità, alla trasparenza e al controllo di questi sistemi avanzati.
La collaborazione nei sistemi multi-agente
Un elemento distintivo dell’Agentic AI è la sua organizzazione in sistemi multi-agente, dove diversi agenti specializzati interagiscono e collaborano per raggiungere obiettivi comuni. Ciascun agente opera con autonomia limitata al proprio dominio di competenza, contribuendo con la propria specializzazione alla risoluzione di problemi complessi. La comunicazione tra questi agenti avviene attraverso protocolli che permettono lo scambio di informazioni, la negoziazione e il coordinamento delle azioni in tempo reale. Questo approccio distribuito consente di affrontare sfide che sarebbero impossibili per un singolo sistema, creando una forma di intelligenza emergente superiore alla somma delle singole parti.
Con l’aumento dell’autonomia dei sistemi di intelligenza artificiale emergono nuovi problemi legati alla loro gestione e alla loro sicurezza. L’Agentic AI solleva interrogativi fondamentali sulla responsabilità delle decisioni prese autonomamente e sul mantenimento del controllo umano sui processi critici. Chi decide? Su quali basi? Perché? E se ci sono degli sbagli, chi ne risponde? Chi è il vero responsabile?
Per adesso si cerca di fare in modo questi nuovi sistemi non sbaglino. Gli sviluppatori stanno esplorando nuovi approcci come l’apprendimento allineato ai valori umani e l’inserimento di vincoli etici nei sistemi per garantire che l’autonomia crescente rimanga sicura e benefica. In questa fase occorrerebbe probabilmente definire degli standard internazionali e dei quadri normativi comuni. Secondo molti è essenziale che questo succeda mentre ci muoviamo verso un ecosistema digitale in cui sistemi sempre più autonomi interagiscono tra loro e con il mondo reale, plasmando decisioni che impattano direttamente sulla vita delle persone.