Negli ultimi tempi, mi sono trovato a rispondere a una domanda che sembra stuzzicare sempre di più la curiosità delle persone: qual è la differenza tra Generative AI, AI Agents e Agentic AI? Lasciatemi spiegare, senza entrare nel terreno paludoso del gergo tecnico, come distinguo solitamente queste categorie di intelligenza artificiale.

Generative AI: L’assistente ultra-intelligente ma senza iniziativa

La Generative AI è probabilmente ciò che la maggior parte delle persone pensa quando sente parlare di “AI”. È quella tecnologia che permette di generare contenuti: scrivere articoli, creare immagini, aiutare nella scrittura di codice e molto altro. Questi strumenti sono, essenzialmente, come assistenti super-intelligenti, ma con un grande limite: agiscono solo quando vengono sollecitati. Non prendono iniziativa, non hanno memoria e non possiedono obiettivi propri. Gli esempi classici di Generative AI sono ChatGPT, Claude, GitHub Copilot, e simili.

Questi strumenti sono fantastici per eseguire compiti specifici, ma la loro intelligenza è passiva, limitata a ciò che gli viene chiesto. Non sono in grado di proseguire da soli una volta che il comando viene eseguito. Non c’è evoluzione del processo e nessuna capacità di adattamento. È come avere un assistente brillante, ma che necessita sempre di input diretti.

AI Agents: L’AI che agisce autonomamente, ma senza visione complessiva

Gli AI Agents rappresentano un passo in avanti rispetto alla Generative AI. Qui non parliamo più solo di risposte o azioni occasionali. Un AI Agent non si limita a rispondere a una domanda, ma inizia a “fare cose”. Questo implica che l’intelligenza artificiale sia in grado di eseguire operazioni complesse, gestire progetti e portare a termine compiti autonomamente.

Gli AI Agents hanno la capacità di:

  • Pianificare attività
  • Utilizzare strumenti e interagire con API
  • Ripetere e completare compiti fino a raggiungere un risultato finale

Immaginate di avere un collaboratore junior che, seppur non dotato della piena esperienza, può comunque gestire un processo dall’inizio alla fine con una supervisione minima. Questi agenti possono assumersi compiti come l’automazione di una serie di azioni o la gestione di un flusso di lavoro, ma sempre entro limiti predeterminati. Un AI Agent è in grado di “agire”, ma la sua comprensione e autonomia sono ancora molto circoscritte rispetto a ciò che vedremo in seguito.

Agentic AI: La vera evoluzione, dove l’AI diventa davvero autonoma e proattiva

Ed eccoci finalmente alla vera rivoluzione, l’Agentic AI. Qui non si parla più di una semplice esecuzione di compiti, ma di un’intelligenza artificiale che possiede obiettivi propri, memoria e capacità di adattarsi al contesto. La differenza fondamentale tra un AI Agent e un Agentic AI sta nella capacità di adattamento e nell’autonomia decisionale.

Un esempio pratico di Agentic AI potrebbe essere questo: “Scrivimi un riassunto”, che è qualcosa che qualsiasi Generative AI potrebbe fare senza problemi. Ma un Agentic AI potrebbe invece dire: “Leggi 50 articoli di ricerca, sintetizza le tendenze chiave, aggiorna il mio database su Notion e avvisami se ci sono novità rilevanti”. L’Agentic AI non solo esegue una serie di operazioni, ma “comprende” anche il contesto, acquisisce informazioni dal passato e può evolversi nel tempo. Ha una visione complessiva e una memoria che la rende capace di interagire in modo dinamico e proattivo, lavorando in sinergia con altri agenti.

Questo tipo di intelligenza artificiale si comporta più come un sistema di pensiero, in grado di collaborare, imparare, migliorare e, se necessario, adattarsi al cambiamento. Non è più un semplice strumento che esegue ordini, ma un’entità che partecipa al processo di decisione e sviluppo, migliorando con l’esperienza.

La nuova era dell’autonomia digitale

In definitiva, ci stiamo allontanando dal concetto di costruire semplici applicazioni, e stiamo iniziando a progettare flussi di lavoro autonomi. Stiamo parlando di un cambiamento radicale nella nostra interazione con la tecnologia: non più un’esecuzione passiva di compiti, ma l’evoluzione di sistemi intelligenti che non solo reagiscono, ma anche prevedono, adattano e collaborano.

Siamo solo all’inizio di questa rivoluzione, ma il potenziale è enorme. Agentic AI è destinata a ridefinire il nostro modo di lavorare, interagire e persino pensare al futuro digitale. E, personalmente, credo che la vera sfida sarà quella di riuscire a progettare queste intelligenze artificiali in modo che possano adattarsi efficacemente a situazioni complesse, ma senza perdere il controllo e la comprensione da parte degli esseri umani.

In un mondo dove la tecnologia sta diventando sempre più “intelligente”, chi sa dove ci porterà questa evoluzione?

Stiamo assistendo a una trasformazione epocale nel panorama dell’intelligenza artificiale (IA): da strumento prevalentemente reattivo, l’IA sta evolvendo rapidamente verso un ruolo di decisore attivo e autonomo. Per comprendere appieno questa transizione, è stato ideato un modello visivo innovativo: la Scala degli Agenti IA.

Questa struttura concettuale delinea la progressione delle capacità dell’IA, partendo dalle fondamenta fino a raggiungere sistemi agentici completamente autonomi. Analizziamo i tre livelli chiave di questa evoluzione:

➤ Livello Base:

Questo strato iniziale poggia su componenti essenziali come i Modelli Linguistici Estesi (LLM), gli embedding, i database vettoriali, l’ingegneria del prompt e l’integrazione di API. Questi elementi costituiscono le fondamenta che permettono all’IA di interpretare il contesto e accedere a informazioni esterne. In questa fase, l’IA è in grado di comprendere ed elaborare dati, ma necessita ancora di una guida umana significativa per svolgere compiti complessi.

➤ Livello Intermedio:

Il livello intermedio introduce capacità più sofisticate come la memoria, l’utilizzo di strumenti esterni, il ragionamento multi-step e l’orchestrazione di agenti. In questa fase, l’IA diventa più interattiva e capace di gestire flussi di lavoro complessi, mantenendo una “memoria” delle interazioni passate e applicando una logica più articolata per risolvere problemi. L’intervento umano è ancora necessario per definire gli obiettivi e supervisionare i processi, ma l’IA dimostra una maggiore autonomia nell’esecuzione dei compiti.

➤ Livello Avanzato:

Il culmine di questa evoluzione è rappresentato dal livello avanzato, che include la pianificazione autonoma, i flussi di lavoro agentici, l’auto-apprendimento e, infine, gli agenti completamente autonomi. In questa fase, gli agenti IA non si limitano ad assistere, ma agiscono in modo indipendente con un intervento umano minimo. Sono in grado di definire autonomamente i propri obiettivi, pianificare le azioni necessarie per raggiungerli, apprendere dall’esperienza e adattarsi a contesti mutevoli.

Il futuro dell’IA non risiede semplicemente in modelli più intelligenti, ma nella creazione di sistemi intelligenti capaci di collaborare, apprendere e prendere decisioni in autonomia. Questa trasformazione promette di rivoluzionare numerosi settori, dall’automazione industriale alla sanità, aprendo nuove frontiere per l’efficienza, l’innovazione e la risoluzione di problemi complessi.

Mentre ci muoviamo verso questa nuova era di agenti IA autonomi, è fondamentale affrontare le implicazioni etiche e sociali che ne derivano, garantendo uno sviluppo e un utilizzo responsabili di queste potenti tecnologie. La Scala degli Agenti IA rappresenta un utile strumento per navigare questa complessa evoluzione e prepararsi a un futuro in cui l’intelligenza artificiale giocherà un ruolo sempre più centrale nelle nostre vite.