Per due anni, le aziende sono state vendute con la promessa di agenti IA autonomi: sistemi in grado di prenotare voli, scrivere codice e analizzare dati con un input umano minimo. Tuttavia, nonostante la sperimentazione diffusa, le effettive implementazioni aziendali rimangono ostinatamente basse. Circa il 95% dei progetti di intelligenza artificiale non riescono a fornire un valore aziendale tangibile, crollando sotto il peso della complessità del mondo reale. Il problema principale? Un malinteso fondamentale su cosa sono gli agenti: non scatole magiche, ma sistemi software complessi che richiedono un’ingegneria rigorosa.
Il problema: trattare l’intelligenza artificiale come una demo, non come un prodotto
La disconnessione tra le demo dell’intelligenza artificiale e il valore aziendale non riguarda modelli migliori; si tratta di una migliore architettura. Antonio Gulli, ingegnere senior di Google, sostiene che l’industria ha inseguito i framework più recenti invece dei principi fondamentali. “L’ingegneria dell’intelligenza artificiale non è diversa da qualsiasi altra forma di ingegneria”, spiega. Per costruire sistemi duraturi sono necessari standard ripetibili, non solo modelli all’avanguardia.
Il recente libro di Gulli, “Agentic Design Patterns”, offre proprio questo: 21 modelli fondamentali per trasformare agenti sperimentali in strumenti aziendali affidabili. L’approccio rispecchia la rivoluzione dei “Design Patterns” nell’ingegneria del software, portando ordine in un campo caotico. Questi modelli determinano il modo in cui un agente pensa, ricorda e agisce: gli elementi fondamentali di robusti sistemi di intelligenza artificiale.
Cinque modelli chiave per un impatto immediato
Per le organizzazioni che desiderano stabilizzare il proprio stack di intelligenza artificiale, Gulli identifica cinque modelli ad alto impatto:
- Riflessione: invece di risposte immediate e potenzialmente allucinatorie, gli agenti dovrebbero pensare creando un piano, eseguendolo e valutando criticamente l’output prima di presentarlo. Questo imita il ragionamento umano e migliora notevolmente la precisione.
- Routing: scala senza aumentare i costi indirizzando compiti semplici a modelli più economici, riservando ragionamenti complessi per i sistemi più potenti (e costosi). I modelli possono fungere da router, ottimizzando l’efficienza.
- Comunicazione: i protocolli di comunicazione standardizzati come il Model Context Protocol (MCP) fungono da “porta USB per l’intelligenza artificiale”, consentendo un’integrazione perfetta con strumenti, database e altri agenti.
- Memoria: strutturare il modo in cui gli agenti archiviano e recuperano le interazioni passate crea assistenti persistenti e consapevoli del contesto, risolvendo il problema del “pesce rosso” della perdita di memoria a breve termine.
- Guardrail: I vincoli architetturali sono vitali per la sicurezza e la conformità, poiché impediscono fughe di dati o azioni non autorizzate. Questi sono limiti rigidi, non solo istruzioni di sistema educate.
Sicurezza transazionale: la chiave per fidarsi degli agenti autonomi
Uno dei principali ostacoli all’implementazione è la paura: un agente autonomo con accesso in scrittura ai sistemi critici rappresenta una responsabilità in caso di malfunzionamento. La soluzione? Sicurezza transazionale, presa in prestito dalla gestione dei database. Proprio come i database utilizzano checkpoint e rollback, gli agenti dovrebbero operare in modo provvisorio, con la possibilità di ripristinare uno stato sicuro se si verificano errori. Ciò consente alle aziende di fidarsi degli agenti con accesso in scrittura, sapendo che esiste un “pulsante Annulla”.
Testare questi sistemi richiede la valutazione delle traiettorie degli agenti : non solo la risposta finale, ma l’intero processo decisionale. Gulli sostiene anche sistemi automatizzati di peer-review, in cui agenti specializzati criticano reciprocamente le prestazioni per prevenire la propagazione degli errori.
Il futuro: dall’ingegneria rapida all’ingegneria contestuale
Entro il 2026, probabilmente finirà l’era dei modelli generici. Il futuro appartiene alle flotte di agenti specializzati: agenti che si concentrano sul recupero, sulla generazione di immagini o sulla creazione di video, comunicando senza soluzione di continuità. Gli sviluppatori passeranno dall’ingegneria immediata (inganno linguistico) all’ingegneria del contesto : progettare il flusso di informazioni, gestire lo stato e curare gli agenti dati “vedere”.
L’obiettivo finale non è solo usare l’intelligenza artificiale; è risolvere i problemi aziendali in modo efficace. Gulli mette in guardia contro l’intelligenza artificiale per il bene dell’intelligenza artificiale. Le aziende devono iniziare con definizioni chiare delle proprie esigenze e sfruttare strategicamente la tecnologia per soddisfarle.
