Nel cuore del convegno “L’AI cresce con le persone per la competitività del Paese”, ospitato ieri a Villa Quartara, Elena Bonfiglioli, Global Business Leader for Healthcare di Microsoft, ha delineato una visione dell’intelligenza artificiale in ambito lavorativo come “collega cognitivo”, non come sostituto, in grado di ridefinire modelli economici, organizzazioni e creatività umana. L’evento ha coinciso con il lancio di Fusion AI Labs, un hub che ambisce a unire ricerca, impresa e società, trasformando la tecnologia in leva di sviluppo competitivo e umano.
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Claude Code è interessante. Ma ciò che conta davvero è come lo usi, non se lo hai installato.
Nel gergo della Silicon Valley, qualcuno potrebbe chiamarlo un esercito di cloni cognitivi. O una “orchestra di specialisti sintetici”. Ma la verità è che questa architettura, fondata su Claude Code e una directory popolata da file .json e script modulari, è qualcosa di più subdolo: è la materializzazione della promessa non mantenuta del no-code. Solo che stavolta funziona. Non più tool che “semplificano lo sviluppo”, ma operatori digitali che agiscono su comandi astratti. Non più interfacce, ma conversazioni esecutive. È come avere un middle management drogato di API, sempre operativo, mai sindacalizzato.
Facciamo un po’ di pubblicità gratuita (purtroppo) alla grande IBM. Agenti AI la nuova frontiera o il cavallo di troia per le banche?
Se pensavate che l’intelligenza artificiale si limitasse a rispondere educatamente alle vostre domande o a suggerirvi prodotti in modo più o meno convincente, vi siete persi l’ultima rivoluzione silenziosa. IBM, che non è certo l’ultimo arrivato nel mondo tech, ha appena lanciato un allarme e una sfida alle banche: siete veramente pronte per l’Agentic AI? Quella roba lì che non sta a farvi il caffè virtuale, ma che si prende carico di pianificare, agire, imparare da sola e migliorarsi senza che un essere umano le stia costantemente addosso.
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.
Riassumere in poche parole l’ultimo decennio dei contact center e prevedere i prossimi 10 anni dei contact center può essere sintetizzato così: esigenza di cambiamenti significativi, molti dei quali rapidi e inaspettati. Quello del customer service è un mondo spesso soggetto ai cambiamenti tecnologici infatti. I macro-trend del business impongono un riorientamento strategico, mentre a livello micro, le esigenze degli agenti e dei clienti cambiano continuamente, richiedendo soluzioni altamente flessibili per far funzionare il tutto.