La ricerca Agents, realizzata da Julia Wiesinger, Patrick Marlow e Vladimir Vuskovic con la partecipazione di Google, illustra come particolari applicazioni di Generative AI riescano a combinare capacità di pianificazione, logica e uso di strumenti esterni. L’obiettivo è ottenere agenti generativi per imprese moderne, capaci di analizzare contesti operativi e interagire con sistemi software come database o servizi web. Gli imprenditori e i dirigenti trovano spunti rilevanti per ridurre errori di processo, automatizzare mansioni di base e integrare strumenti di consulenza automatica capaci di rispondere a esigenze sempre più specifiche.
Architetture cognitive e modelli linguistici negli agenti generativi
I sistemi di Generative AI sono motori linguistici che, una volta addestrati su enormi quantità di dati, riescono a formulare risposte o strategie in modo testuale. L’analisi evidenziata nella ricerca pone l’attenzione su una struttura a tre componenti: il modello centrale, l’insieme degli strumenti e uno strato di orchestrazione. Il modello funziona come nucleo decisionale, pronto a interpretare le richieste provenienti dall’utente e a confrontarle con la conoscenza acquisita. Tuttavia, unicamente basandosi sui dati di addestramento, non è in grado di agire sul mondo reale. Per superare questo limite emergono gli strumenti, in pratica servizi esterni che forniscono il ponte con applicazioni, database e fonti informative aggiornate. È qui che entra in gioco anche un livello di orchestrazione che coordina il ciclo di input, pianificazione e output.L’idea di sviluppare un agente in grado di prendere decisioni in maniera flessibile e dinamica ha portato alla creazione di architetture cognitive ispirate al funzionamento del ragionamento umano. Un esempio significativo trattato nello studio è rappresentato dalla strategia ReAct. Questo approccio adotta un metodo di ragionamento progressivo: di fronte a una domanda complessa, il modello si pone quesiti intermedi, elabora risposte parziali e, basandosi su valutazioni interne, determina il passo successivo da compiere. I test condotti hanno dimostrato che l’utilizzo di ReAct riduce la propensione dei modelli a fornire informazioni non verificate, migliorando così la capacità di risolvere problemi pratici in modo più affidabile.
Tecniche alternative, come Chain-of-Thought e Tree-of-Thought, seguono principi analoghi, ma si differenziano per la struttura dei passaggi logici. Questi metodi permettono agli agenti di affrontare con maggiore efficacia situazioni che richiedono la valutazione di opzioni o la suddivisione di compiti complessi in obiettivi più semplici e gestibili.
Un aspetto particolarmente rilevante per le imprese moderne emerge quando si analizzano agenti generativi capaci di interagire con API specifiche (interfacce che permettono a diversi software di comunicare tra loro scambiando dati e istruzioni in modo standardizzato). Un esempio, illustrato nello studio, riguarda la generazione di codice Python (un linguaggio di programmazione altamente versatile e leggibile, utilizzato sia per sviluppi software complessi sia per compiti più semplici come l'automazione), per invertire una struttura ad albero binario, utilizzando un algoritmo con complessità lineare rispetto al numero di nodi (indicata come O(n)). Sebbene questo esempio sia di natura tecnica, dimostra chiaramente come un agente possa passare dalla fase di analisi alla concreta esecuzione, generando istruzioni programmatiche che un sistema aziendale può integrare direttamente nei propri processi operativi.
Per i responsabili d’impresa, questa capacità può tradursi in applicazioni pratiche come la gestione delle campagne di marketing. Un agente potrebbe, ad esempio, generare e inviare e-mail personalizzate sfruttando i dati in tempo reale di un sistema CRM (Customer Relationship Management), oppure aggiornare ordini e inventari in un database seguendo procedure programmate. Queste funzionalità offrono un significativo valore aggiunto, automatizzando attività complesse e migliorando l’efficienza operativa.
Questo intreccio fra modello, strumenti e orchestrazione porta a un nuovo livello di efficienza: si evitano interventi manuali, si assicura che le decisioni provengano da analisi logiche e si minimizza il rischio di errori umani. Con un’architettura ben configurata, l’agente richiama servizi esterni (come analisi di ricerca per le tariffe aeree o i dati sull’inventario) e valuta come procedere. L’obiettivo non è sostituire le competenze manageriali, ma offrire un aiuto costante all’interno di flussi di lavoro complessi. Questo permette di pianificare in anticipo iniziative diverse, come il lancio di un nuovo prodotto o la valutazione di un’opportunità d’investimento, lasciando che l’agente fornisca previsioni e consigli fondati su informazioni aggiornate e contestuali.
Strumenti e integrazione: casi d'uso degli agenti generativi
La ricerca sottolinea come i modelli linguistici non possiedano la possibilità di interfacciarsi nativamente con il mondo esterno. Occorre munirli di strumenti, spesso realizzati sotto forma di estensioni o funzioni. Questi moduli permettono all’agente di compiere azioni come interrogare un database, inviare un messaggio o generare una chiamata API verso un servizio web. Nello studio si è dimostrato che un agente dotato di estensioni specifiche può recuperare informazioni in tempo reale, superando il limite di dover fare affidamento solo sul set di dati usato per il suo addestramento. Un esempio concreto esposto riguardava la creazione di un’estensione dedicata alla prenotazione di voli. Se un utente chiede di trovare un biglietto da Austin a Zurigo, l’agente, grazie all’estensione relativa, comprende che dovrà consultare un servizio di comparazione voli, recuperare orari e prezzi e, se necessario, mostrare differenze tariffarie. Nel caso di un’impresa di logistica, un esempio simile si traduce in un agente incaricato di verificare la disponibilità dei mezzi e le condizioni climatiche prima di proporre un percorso ottimizzato.
La ricerca ha evidenziato l’utilizzo di Data Stores (sistemi di archiviazione che organizzano dati in formato strutturato, come tabelle, o non strutturato, come documenti di testo o immagini), illustrando il funzionamento di un approccio noto come Retrieval Augmented Generation (RAG). Questa tecnica permette di recuperare documenti, testi o elementi multimediali in base alle necessità dell’agente, migliorando l’efficienza delle operazioni.
Nel contesto aziendale, ad esempio, l’accesso a documenti contrattuali o alle anagrafiche dei clienti risulta ottimizzato: non è necessario addestrare il modello su un intero corpus di dati. L’agente, infatti, interroga direttamente il database e utilizza le informazioni recuperate per rispondere a domande specifiche o eseguire azioni richieste.
Il flusso descritto nel documento prevede i seguenti passaggi: la richiesta dell’utente avvia una ricerca all’interno della base vettoriale (un archivio che organizza i dati in modo che sia più rapido trovare quelli semanticamente rilevanti), il sistema seleziona i contenuti più pertinenti e, infine, l’agente elabora una risposta o pianifica un’azione basata sulle informazioni raccolte. Questo approccio consente di ottenere risposte precise senza la necessità di processare anticipatamente grandi volumi di dati.
La stessa logica si applica a diverse applicazioni, come l’ottimizzazione della catena di fornitura o la consulenza fiscale. Basta fornire a un agente la giusta combinazione di strumenti e dati. L’esempio di un manager che chiede previsioni di vendita a un agente illustra il vantaggio: il sistema recupera i dati storici da una fonte certificata, li compara con stime recenti e, seguendo il ragionamento appreso, propone un’analisi.
Il documento pone l’accento su come un agente possa apprendere a utilizzare strumenti in modo coerente, seguendo specifiche tecniche predefinite. Un esempio è rappresentato dai modelli fine-tuned, cioè modelli ottimizzati per specializzarsi in determinati settori. Se un’azienda opera nel settore assicurativo, l’agente può imparare a individuare con precisione quali database interni consultare, evitando di considerare informazioni non pertinenti e semplificando così la fase di proposta per il cliente finale.
L’impiego di librerie open source, come LangChain (un framework che fornisce strumenti preconfigurati per costruire flussi di ragionamento e gestire interazioni con servizi esterni), riduce notevolmente la complessità per gli sviluppatori. Queste librerie offrono componenti già pronti all’uso, facilitando l’implementazione di agenti intelligenti.
Parallelamente, piattaforme come Google Vertex AI, una soluzione cloud di Google progettata per gestire l’intero ciclo di vita dei modelli di intelligenza artificiale, dall’addestramento al deployment, integrano questi strumenti in un ecosistema strutturato. Questo consente di combinare funzionalità avanzate di gestione dei modelli con la scalabilità del cloud, migliorando l’efficienza nello sviluppo e nell’implementazione di soluzioni aziendali personalizzate.
I risultati numerici confermano la bontà di tali integrazioni: le aziende che adottano agenti con accesso costante a dati affidabili riscontrano un minor tasso di risposte errate e una maggiore coerenza nei suggerimenti. La presenza di esempi e test di utilizzo nel documento fornisce indicazioni preziose per tarare i comportamenti dell’agente su necessità reali di business, come la riduzione dei tempi di risposta o l’aumento della precisione delle raccomandazioni di prodotto.
Implementazioni pratiche di agenti generativi per imprese moderne
Nella parte finale della ricerca viene messo in evidenza come integrare gli agenti di Generative AI con le infrastrutture esistenti. Viene descritto un modello di sviluppo che sfrutta la cosiddetta orchestrazione, un ciclo di azioni ripetuto sino al raggiungimento dell’obiettivo. In questa fase, un agente riceve l’input utente, valuta le informazioni a disposizione (comprese quelle ottenute da estensioni e data store) e decide la mossa successiva. Se, per esempio, l’utente richiedesse il calcolo di costi di spedizione in base a una località remota, l’agente potrebbe interrogare un servizio di geolocalizzazione e, in base alla risposta, passare all’azione successiva. Questo loop prosegue finché la domanda non trova una risposta o il compito giunge alla conclusione.
La piattaforma Vertex AI, menzionata nella ricerca, fornisce un ambiente gestito dove l’agente, definito nei suoi obiettivi e nelle sue capacità, può essere messo alla prova. Vengono anche indicate procedure di valutazione della performance, necessarie in contesti critici come la gestione finanziaria o la sicurezza informatica. Non basta, infatti, che l’agente sappia “come” recuperare i dati: occorre verificare che le sue conclusioni siano credibili, prive di allucinazioni informative e adeguate agli standard aziendali. L’approccio suggerito prevede un miglioramento iterativo, con test periodici e raffinamento del modello o delle funzioni richiamate. Un aspetto che ha suscitato interesse consiste nella possibilità di abbinare agenti specializzati in diversi sotto-compiti: un primo agente effettua analisi statistiche sui dati di vendita, un secondo si occupa di interpretare le normative legali, un terzo supervisiona il flusso finale, incrociando i risultati.
Questo consente a un manager di trarre il massimo vantaggio dall’intelligenza generativa, adattando la tecnologia alla complessità del proprio business. Emerge anche l’esigenza di prevedere meccanismi di controllo umano, specialmente quando le decisioni possono avere conseguenze significative sul piano finanziario o reputazionale. In casi del genere, l’agente lavora in tandem con un revisore o con un manager che autorizza l’ultimo passaggio. La componente emotiva risulta cruciale per imprenditori e dirigenti, poiché un agente che esegue operazioni in autonomia e fornisce raccomandazioni personalizzate suscita fiducia, purché ci siano metriche di valutazione trasparenti. Un dirigente che si affida a un sistema in grado di identificare opportunità di mercato, valutare i trend e proporre reazioni strategiche percepisce un supporto che riduce l’incertezza nelle decisioni. L’analisi presentata sottolinea quanto la comprensione del proprio flusso aziendale e dei vincoli esistenti sia essenziale: è ciò che permette di calibrare gli agenti in modo tale che producano un impatto concreto, non meramente sperimentale.
Conclusioni
L’insieme degli aspetti trattati nello studio offre un quadro sobrio e realistico: gli agenti generativi costituiscono un’evoluzione dei modelli linguistici, capaci di interagire con i dati in tempo reale, elaborare piani e prendere decisioni più articolate. Il valore aggiunto risiede nella possibilità di orchestrare diverse fasi del lavoro, attingere a fonti esterne e comporre azioni multiple. Per i manager e gli imprenditori si schiudono prospettive che vanno dalla riduzione dei costi operativi alla creazione di nuove opportunità di servizio, a patto di garantire supervisione e un’implementazione mirata. La ricerca spinge a una riflessione più ampia sull’idea di collaborazione uomo-macchina, dove l’agente diventa un potenziamento delle capacità analitiche, non un sostituto dell’intelligenza strategica. Le tecnologie concorrenti che già forniscono automazione e analisi avanzate non risultano superate: l’uso di agenti conferma piuttosto la necessità di un approccio integrato, in cui gli elementi esistenti si uniscano a nuove funzioni adattive. Gli esempi riportati mostrano come, dedicando un’attenzione costante alla selezione degli strumenti e a un controllo rigoroso dei risultati, l’adozione degli agenti possa tradursi in un vantaggio competitivo sostenibile, senza eccedere in slanci eccessivamente entusiastici, ma puntando a valutazioni prudenti e graduali.
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