#AIAgentFrenzy Agenti AI e Estrazione della Conoscenza: Il Futuro delle Soluzioni Autonome
Il concetto di agenti AI è uno sguardo entusiasmante verso il futuro, ma in questo momento sembra più un sogno irrealizzabile. Perché? Perché non esiste ancora un singolo agente AI economicamente sostenibile che risolva autonomamente compiti anche al livello di un dipendente junior in qualsiasi settore — tranne forse nel settore dell'intrattenimento o nelle operazioni con criptovalute. E diciamocelo, questi non sono esattamente modelli di business solidi. 🧐
È fondamentale differenziare tra Automazione AI, Assistenti AI e Agenti AI — questi termini sono spesso confusi, ma non sono la stessa cosa.
Quando parlo di un agente AI economicamente sostenibile per le aziende, intendo uno che può gestire autonomamente compiti a livello umano per un intero mese e costare meno dello stipendio di quella persona. Se conosci agenti del genere, per favore condividi nei commenti! Per esempio, il tanto pubblicizzato Devin non arriva nemmeno a risolvere metà del carico di lavoro di un sviluppatore junior.
Perché questa realtà non è ancora arrivata? 🤔
La situazione potrebbe migliorare presto poiché:
- I token diventano più economici.
- I modelli diventano più intelligenti e specializzati.
- Emergere modelli di linguaggio raffinati per domini specifici.
Tuttavia, c'è un grosso ostacolo: digitalizzare l'expertise. Affinché un agente AI possa sostituire un umano, deve comprendere e replicare le loro competenze, ma le aziende raramente documentano i loro processi in modo approfondito. Per creare un agente AI di successo, questa expertise deve non solo essere documentata ma anche strutturata in formati come:
- Grafi della conoscenza
- Algoritmi
- Macchine a stati
Una Direzione Promettente 🌟
Campi come il Process Mining e l'Estrazione della Conoscenza sono cruciali per far avanzare lo sviluppo degli agenti AI. Anche formalizzare manualmente il lavoro di uno specialista — raccogliere conoscenze, strutturare principi decisionali e creare framework per l'estrazione della conoscenza — sarebbe l'80% del lavoro svolto.
Se andiamo oltre e combiniamo:
- Design Driven dal Dominio (DDD)
- Expertise digitalizzata (ad esempio, database JSON o Neo4J)