Lo scorso 22 Ottobre, Anthropic, la public benefit corporation fondata nel 2021 a San Francisco dai fratelli Dario e Daniela Amodei, ha annunciato uno sviluppo rivoluzionario nel campo dell’IA (intelligenza artificiale) Generativa con la nuova funzione “computer use” in Claude Sonnet 3.5 – il più evoluto dei modelli di AI assistant dell’azienda – che introduce la capacità di eseguire in autonomia alcuni compiti sui computer degli utenti.

Tra le principali abilità di questo modello, basato su un sistema chiamato “Computer Use API”, c’è la capacità di eseguire autonomamente task come lo sviluppo di siti web completi e la risoluzione di bug di codice senza richiedere l’intervento umano. Sebbene questa funzione sia attualmente in fase sperimentale, Anthropic intende renderla disponibile sul mercato nel prossimo futuro. Questa innovazione rappresenta un passo significativo nell’evoluzione dell’IA verso la cosiddetta “IA agenziale” come evidenziato anche da Gartner, nota società di ricerca e consulenza tecnologica, nel suo rapporto “Top Strategic Technology Trends for 2025”.

L’emergere dell’IA agenziale

L’annuncio di Anthropic esemplifica effettivamente una tendenza crescente nello sviluppo dell’IA, incentrata sull’espansione dell’autonomia delle funzionalità dei sistemi di IA. L’IA agenziale si riferisce a sistemi di IA progettati non solo per eseguire compiti specifici e predeterminati, ma per operare con un certo grado di autonomia, adattandosi a vari contesti ed eseguendo compiti complessi con una minima supervisione umana. L’IA tradizionale, in particolare i modelli linguistici precedenti, sono progettati per rispondere passivamente agli input dell’utente, limitandosi a risposte reattive basate su una programmazione predefinita.

Al contrario, l’IA agenziale rappresenta un’evoluzione verso sistemi in grado di analizzare autonomamente i dati, condurre ricerche, eseguire azioni e interagire con ambienti digitali e fisici. Questa evoluzione rappresenta una trasformazione importante, in quanto i sistemi di IA iniziano ad evolvere da strumenti passivi ad agenti autonomi in grado di agire in modo mirato e dinamico in un’ampia gamma di contesti. La si potrebbe definire l’‘IA a guida autonoma’.

L’IA agenziale: il cammino dalla supervisione all’autonomia  

L’IA agenziale può essere concettualmente rappresentata come un continuum di abilità o livelli di autonomia dei modelli di IA. A un’estremità di questo continuum si trovano i sistemi tradizionali con “agenzia limitata”, i chatbot deterministici, che eseguono compiti solo all’interno di condizioni e parametri strettamente definiti. Questi sistemi non hanno la flessibilità necessaria per adattarsi al di là della loro programmazione predefinita e richiedono una supervisione e un intervento umano significativi per funzionare in modo efficace.

All’altra estremità del continuum troviamo sistemi di IA completamente autonomi, in grado di apprendere autonomamente dall’ambiente, prendere decisioni e agire senza l’intervento umano. Tali sistemi, anche se al momento sono in una fase di sviluppo iniziale, rappresenterebbero un livello di autonomia in cui l’IA potrebbe non solo adattarsi all’ambiente circostante, ma anche impegnarsi nell’apprendimento e nella risoluzione di problemi auto-diretti.

Il logo di Anthropic. (Reuters)

Claude Sonnet 3.5, con la sua capacità di eseguire autonomamente alcuni compiti, esemplifica uno stadio intermedio sul continuum da supervisione ad autonomia. Questo livello di funzionalità, in cui l’IA può operare autonomamente all’interno di determinati domini tecnici, evidenzia come l’IA agenziale stia avanzando da sistemi reattivi ad agenti proattivi con capacità operative significative. Questi sistemi possono non solo rispondere ai comandi dell’utente, ma anche prendere l’iniziativa per risolvere problemi complessi e in più fasi.

Implicazioni dell’IA autonoma in ambito tecnologico ed organizzativo

La capacità operativa dei modelli di IA autonomi, come Claude Sonnet 3.5, di eseguire compiti sul computer di un utente in modo indipendente apre nuove prospettive in tutti i settori. Questi sistemi sono in grado non solo di elaborare grandi quantità di dati, ma anche di interfacciarsi con infrastrutture digitali, API e, potenzialmente, sistemi robotici fisici.

Queste capacità potrebbero rivoluzionare campi che vanno dallo sviluppo del software, dove il debugging autonomo e l’ottimizzazione del codice potrebbero snellire i processi di produzione del software, all’assistenza sanitaria e all’automazione industriale, dove i sistemi robotici guidati dall’IA potrebbero operare con alti livelli di adattabilità e precisione. L’IA agenziale ha il potenziale per affrontare sfide complesse in modo autonomo, modificando radicalmente i flussi di lavoro e riducendo la dipendenza dall’intervento umano.

Gli impatti potenziali sulla forza lavoro e sull’occupazione

Le conseguenze sono evidenti, non solo per i lavori caratterizzati da decisioni routinarie, compiti ripetitivi e transazionali (come ad esempio servizio clienti, invio fatture, gestione ordini, prenotazioni, etc.), ma anche per compiti ad elevata intensità cognitiva come, ad esempio, la pianificazione strategica.

La capacità di analizzare autonomamente grandi quantità di dati, simulare scenari, e prendere decisioni in tempo reale può mettere sostanzialmente in discussione il ruolo del middle management che, in alcuni ambiti o settori, rischia di essere significativamente ridimensionato. I ruoli dirigenziali si ri-focalizzerebbero di conseguenza verso l’interpretazione, la valutazione e la calibrazione dei risultati prodotti dai sistemi di IA agenziale, piuttosto che su attività di coordinamento tout-court dei processi decisionali.

Sfide e considerazioni etiche

Nonostante il potenziale di trasformazione dell’IA agenziale, questo passaggio ad agenti autonomi presenta numerose sfide, sia tecniche che etiche e sociali. Man mano che questi sistemi diventano più autonomi, le questioni legate all’affidabilità, alla responsabilità e alla trasparenza diventano sempre più rilevanti. Garantire che gli agenti autonomi prendano decisioni in linea con i valori umani e gli standard etici è fondamentale, soprattutto quando acquisiscono la capacità di agire in modo indipendente. La possibilità di conseguenze indesiderate derivanti da decisioni prese da agenti autonomi sottolinea l’importanza di implementare solidi meccanismi di supervisione, linee guida etiche e framework regolatori. Inoltre, i rischi per la sicurezza associati all’IA autonoma che opera sui sistemi personali degli utenti devono essere gestiti con attenzione per evitare usi impropri o accessi non autorizzati a informazioni sensibili.

Sviluppi attesi: l’IA agenziale nel prossimo decennio

La traiettoria dell’IA agenziale, secondo le previsioni di Gartner, suggerisce che questa tecnologia è nelle prime fasi di sviluppo, ma si prevede che maturi nei prossimi cinque-dieci anni. In questo periodo, i progressi nell’apprendimento automatico, nell’elaborazione del linguaggio naturale e nella robotica svolgeranno probabilmente un ruolo fondamentale nell’espansione delle capacità e delle applicazioni dell’IA agenziale. Con l’evoluzione dei sistemi di IA, possiamo prevedere lo sviluppo di modelli più sofisticati in grado di colmare l’attuale divario tra l’IA tradizionale (reattiva) e gli agenti autonomi in grado di navigare autonomamente in ambienti complessi.

Conclusioni: l’IA autonoma e le interazioni tra esseri umani

In sintesi, Claude Sonnet 3.5 di Anthropic rappresenta un progresso cruciale nel viaggio dell’IA verso l’autonomia, segnando l’avvento dell’IA agenziale e il suo potenziale per rivoluzionare il panorama delle tecnologie digitali. Questa evoluzione non solo sfida i paradigmi tradizionali dell’interazione uomo-computer, ma segnala anche la necessità di una comprensione piena delle dimensioni tecnologiche, etiche, sociali e normative associate all’IA autonoma.

Con la continua espansione delle capacità di questi sistemi, l’IA autonoma ha il potenziale non solo di rimodellare i processi produttivi ed organizzativi ma di ridefinire il modo in cui gli esseri umani interagiscono tra di loro e con la tecnologia, influenzando i modelli di comunicazione, le dinamiche sociali e le tecnologie stesse nel prossimo modello di Società Intelligente, per il quale è già stato coniato il termine di Society 5.0.