Aprire una chat, spiegare il contesto, caricare gli allegati, descrivere il problema nel modo più preciso possibile. Fino a questo momento, tutto il dibattito si è concentrato lì: sul prompt engineering. Ma oggi c’è un problema, questo modo di utilizzare l’AI sta già diventando vecchio. Sta arrivando infatti una nuova generazione di strumenti che non sono più semplici chatbot e il cambiamento potrebbe essere molto più radicale di quanto immaginiamo.
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One year of agentic AI: Six lessons from the people doing the work
McKinsey ha analizzato oltre 50 implementazioni di AI agentica, scoprendo che un terzo delle aziende ha dovuto riassumere personale a causa di fallimenti nell’adozione efficace di tali tecnologie. Questo fenomeno è stato attribuito a una focalizzazione eccessiva sull’agente stesso, trascurando la necessità di ripensare l’intero flusso di lavoro, che include persone, processi e tecnologia. Le aziende che hanno ottenuto risultati positivi sono quelle che hanno affrontato una trasformazione completa del flusso di lavoro, integrando l’AI agentica in modo sinergico con le risorse umane e i processi esistenti.
GitTaskBench rappresenta una pietra miliare nel panorama dei benchmark per agenti AI, spostando l’attenzione dalle soluzioni teoriche a quelle pratiche e contestualizzate. Con 54 compiti multimodali distribuiti su 7 domini, il benchmark sfida gli agenti a interagire con repository GitHub reali, affrontando scenari complessi come la configurazione dell’ambiente, la risoluzione delle dipendenze e l’orchestrazione dei flussi di lavoro. Questo approccio evidenzia le lacune attuali nella capacità degli agenti AI di gestire situazioni di sviluppo software autentiche, dove la comprensione del contesto e l’adattamento alle specifiche del progetto sono fondamentali.
Quando OpenAI ha lanciato la modalità agente di ChatGPT, la Silicon Valley ha applaudito. I CISO hanno digrignato i denti. Perché l’intelligenza artificiale, quella che non chiede più “come posso aiutarti?” ma agisce in silenzio nei meandri del tuo browser, è qualcosa che nessuna ISO 27001 aveva previsto. Il risultato? Agenti di intelligenza artificiale che scrivono, leggono, decidono e firmano per te. Letteralmente.
Massimiliano Graziani di Cybera, uno che i rischi non li legge ma li decifra, lo dice senza mezzi termini:
“Oggi abbiamo sensazioni positive, ma alcune AI se non regolamentate potrebbero autonomamente decidere di cambiare le regole e sostituire l’umano”. Questo non è un dettaglio tecnico.
È un avvertimento da incorniciare. Il pericolo non è più che qualcuno rubi i tuoi dati, ma che l’agente AI, convinto di fare la cosa giusta, li invii da solo al peggior destinatario possibile e lì, come spiega Graziani,
il sangue sarà digitale, con odore di criptovaluta in wallet fantasma pronti a ricevere fondi da bonifici approvati da macchine fuori controllo.