Cosa sono gli agenti di IA?
Un agente di intelligenza artificiale (IA) è un programma software in grado di interagire con l'ambiente, raccogliere dati e utilizzarli per eseguire attività autodeterminate al fine di raggiungere obiettivi predeterminati. Gli esseri umani stabiliscono degli obiettivi, ma è l'agente di IA a scegliere in modo indipendente le azioni migliori da eseguire per raggiungerli. Ad esempio, consideriamo un agente di IA di un contact center che desidera rispondere alle domande dei clienti. L'agente porrà automaticamente diverse domande al cliente, cercherà informazioni nei documenti interni e risponderà con una soluzione. In base alle risposte dei clienti, determinerà se può risolvere la domanda da solo o se trasmetterla a un essere umano.
Quali sono i principi chiave che definiscono gli agenti di IA?
Tutti i software completano autonomamente diverse attività stabilite dallo sviluppatore. Quindi, cosa rende speciali l'IA e gli agenti intelligenti?
Gli agenti di IA sono agenti razionali. Prendono decisioni razionali in base alle loro percezioni e ai loro dati per produrre prestazioni e risultati ottimali. Un agente di IA rileva il proprio ambiente con interfacce fisiche o software.
Ad esempio, un agente robotico raccoglie i dati dei sensori e un chatbot utilizza le richieste dei clienti come input. Quindi, l'agente di IA applica i dati per prendere decisioni informate e analizza i dati raccolti per prevedere i migliori risultati a supporto degli obiettivi predeterminati. L'agente utilizza i risultati anche per formulare l'azione successiva da intraprendere. Ad esempio, le auto a guida autonoma aggirano gli ostacoli sulla strada in base ai dati provenienti da più sensori.
Quali sono i vantaggi dell'utilizzo degli agenti di IA?
Gli agenti di IA possono migliorare le operazioni aziendali e le esperienze dei clienti.
Produttività migliorata
Gli agenti di IA sono sistemi intelligenti autonomi che eseguono compiti specifici senza l'intervento umano. Le organizzazioni utilizzano agenti di IA per raggiungere obiettivi specifici e risultati aziendali più efficienti. I team aziendali sono più produttivi quando delegano attività ripetitive a questi agenti. In questo modo, possono dedicare la loro attenzione ad attività mission-critical o creative, apportando così più valore all'organizzazione.
Riduzione dei costi
Le aziende possono utilizzare gli agenti intelligenti per ridurre i costi non necessari derivanti da inefficienze di processo, errori umani e processi manuali. È possibile eseguire con sicurezza attività complesse perché gli agenti autonomi seguono un modello coerente che si adatta ai cambiamenti degli ambienti.
Migliori processi decisionali
Gli agenti intelligenti avanzati utilizzano il machine learning (ML) per raccogliere ed elaborare enormi quantità di dati in tempo reale. Questo consente ai manager delle aziende di fare previsioni migliori e più frequenti mentre strutturano una strategia per le loro mosse successive. Ad esempio, è possibile utilizzare gli agenti di IA per analizzare le richieste di prodotti in diversi segmenti di mercato durante l'esecuzione di una campagna pubblicitaria.
Migliore esperienza cliente
I clienti cercano esperienze coinvolgenti e personalizzate quando interagiscono con le aziende. L'integrazione degli agenti di IA consente alle aziende di personalizzare i consigli sui prodotti, fornire risposte tempestive e innovare per migliorare il coinvolgimento, la conversione e la fidelizzazione dei clienti.
Quali sono i componenti chiave dell'architettura dell'agente di IA?
Gli agenti nell'intelligenza artificiale possono operare in ambienti diversi per raggiungere scopi unici. Tuttavia, tutti gli agenti funzionali condividono questi componenti.
Architettura
L'architettura è la base da cui opera l'agente. Può essere una struttura fisica, un programma software o una combinazione dei due. Ad esempio, un agente di IA robotico è costituito da attuatori, sensori, motori e bracci robotici. Nel frattempo, un'architettura che ospita un agente software di IA può utilizzare prompt di testo, API e database per consentire operazioni autonome.
Funzione dell'agente
La funzione dell'agente descrive in che modo i dati raccolti vengono tradotti in azioni che supportano l'obiettivo dell'agente. Nel progettare la funzione dell'agente, gli sviluppatori considerano il tipo di informazioni, le funzionalità di IA, la knowledge base, il meccanismo di feedback e altre tecnologie richieste.
Programma dell'agente
Il programma dell'agente è l'implementazione della funzione dell'agente. Implica lo sviluppo, la formazione e l'implementazione dell'agente di IA sull'architettura designata. Il programma dell'agente allinea la logica aziendale, i requisiti tecnici e gli elementi prestazionali dell'agente.
Come funziona un agente di IA?
Gli agenti di IA semplificano e automatizzano le attività complesse. La maggior parte degli agenti autonomi segue un flusso di lavoro specifico quando esegue le attività assegnate.
Determinare gli obiettivi
L'agente di IA riceve un'istruzione o un obiettivo specifici da parte dell'utente e utilizza l'obiettivo per pianificare attività che rendano il risultato finale pertinente e utile per l'utente stesso. Di conseguenza, l'agente suddivide l'obiettivo in diverse attività eseguibili più piccole. Per raggiungere l'obiettivo, esegue tali attività in base a ordini o condizioni specifici.
Acquisire informazioni
Gli agenti di IA hanno bisogno di informazioni per svolgere le attività pianificate con successo. Ad esempio, devono estrarre i registri delle conversazioni per analizzare le opinioni dei clienti. Pertanto, talvolta gli agenti di IA accedono a Internet per cercare e recuperare le informazioni di cui hanno bisogno. In alcune applicazioni, un agente intelligente può interagire con altri agenti o modelli di machine learning per accedere o scambiare informazioni.
Implementare attività
Con dati sufficienti, l'agente di IA implementa metodicamente l'attività da svolgere. Una volta completata un'operazione, la rimuove dall'elenco e passa a quella successiva. Tra un completamento di un'attività e un altro, l'agente valuta se ha raggiunto l'obiettivo designato cercando un feedback esterno e controllando i propri registri. Durante questo processo, l'agente potrebbe creare e svolgere più attività per raggiungere il risultato finale.
Quali sono le sfide legate all'utilizzo degli agenti di IA?
Gli agenti di IA sono tecnologie software utili per automatizzare i flussi di lavoro aziendali e ottenere risultati migliori. Detto questo, al momento dell'implementazione degli agenti di IA autonomi per casi d'uso aziendali, le organizzazioni dovrebbero considerare i seguenti problemi.
Problemi relativi alla privacy dei dati
Lo sviluppo e il funzionamento degli agenti di IA avanzati richiede l'acquisizione, l'archiviazione e lo spostamento di enormi volumi di dati. Le organizzazioni devono essere consapevoli dei requisiti in materia di privacy dei dati e adottare le misure necessarie per migliorare il livello di sicurezza dei dati.
Sfide etiche
In determinate circostanze, i modelli di deep learning possono produrre risultati ingiusti, faziosi o imprecisi. L'applicazione di misure di salvaguardia, come le revisioni umane, garantisce che i clienti ricevano risposte utili ed eque dagli agenti impiegati.
Complessità tecniche
L'implementazione degli agenti di IA avanzati richiede esperienza e conoscenza specialistiche nell'ambito delle tecnologie di machine learning. Gli sviluppatori devono saper integrare le librerie di machine learning con le applicazioni software e addestrare l'agente con i dati specifici dell'azienda.
Risorse di calcolo limitate
La formazione e l'implementazione degli agenti di IA per il deep learning richiedono ingenti risorse di calcolo. Quando le organizzazioni implementano questi agenti on-premises, devono investire su un'infrastruttura costosa che non sia facilmente scalabile e riuscire a mantenerla.
Quali sono le tipologie di agenti di IA?
Le organizzazioni creano e implementano diversi tipi di agenti intelligenti. Ecco alcuni esempi.
Agenti con riflessi semplici
Un agente con riflessi semplici opera rigorosamente in base a regole predefinite e ai dati immediati. Non risponderà a situazioni che vanno oltre una determinata regola di azione della condizione dell'evento. Quindi, questi agenti sono adatti per attività semplici che non richiedono una formazione approfondita. Ad esempio, puoi utilizzare un agente con riflessi semplici per reimpostare le password rilevando parole chiave specifiche nella conversazione di un utente.
Agenti con riflessi basati su modello
Un agente con riflessi basati su modelli è simile a un agente con riflessi semplici, ma ha un meccanismo decisionale più avanzato. Anziché limitarsi a seguire una regola specifica, infatti, un agente basato su modelli valuta i risultati e le probabili conseguenze prima di decidere. Utilizzando dati di supporto, crea un modello interno del mondo che percepisce e lo utilizza a supporto delle sue decisioni.
Agenti basati su obiettivi
Gli agenti basati su obiettivi, o agenti basati su regole, sono agenti di IA con capacità di ragionamento più solide. Oltre a valutare i dati ambientali, questi agenti confrontano diversi approcci per raggiungere il risultato desiderato. Gli agenti basati su obiettivi scelgono sempre il percorso più efficiente. Sono adatti per eseguire attività complesse, come l'elaborazione del linguaggio naturale e le applicazioni di robotica.
Agenti basati su utilità
Un agente basato su utilità usa un algoritmo di ragionamento complesso per aiutare gli utenti a massimizzare il risultato desiderato. Questo agente confronta diversi scenari e i rispettivi valori o vantaggi relativi all'utilità. Dopodiché, sceglie quello che offre agli utenti il maggior numero di vantaggi. Ad esempio, i clienti possono utilizzare un agente basato su utilità per cercare biglietti aerei con il minore tempo di viaggio, indipendentemente dal prezzo.
Agenti che apprendono
Un agente che apprende impara continuamente dalle esperienze precedenti per migliorare i propri risultati. Utilizzando meccanismi di input e feedback sensoriali, l'agente adatta il suo elemento di apprendimento nel tempo per soddisfare standard specifici. Inoltre, utilizza un generatore di problemi per progettare nuove attività e addestrarsi sulla base dei dati raccolti e dei risultati passati.
Agenti gerarchici
Gli agenti gerarchici sono un gruppo organizzato di agenti intelligenti disposti in livelli. Gli agenti di livello superiore suddividono le attività complesse in attività più piccole e le assegnano agli agenti di livello inferiore. Ogni agente opera in modo indipendente e invia un rapporto sullo stato di avanzamento al proprio agente supervisore. L'agente di livello superiore raccoglie i risultati e coordina gli agenti subordinati per garantire il raggiungimento collettivo degli obiettivi.
In che modo AWS può supportare i tuoi requisiti riguardo all'agente di IA?
Amazon Connect Contact Lens è un agente di IA autonomo che l'organizzazione può utilizzare per gestire e generare analisi dei contact center in tempo reale. Permette di creare automaticamente riepiloghi dei contatti e scoprire le tendenze dell'analisi dei clienti. Ecco come:
- Amazon Connect Contact Lens rileva e oscura automaticamente i dati sensibili dei clienti nelle conversazioni con i clienti per migliorare il lavoro di conformità
- I supervisori possono esaminare automaticamente gli agenti umani dalle analisi conversazionali generate da Amazon Connect Contact Lens
- L'agente utilizza le tecnologie di NLP per catturare e analizzare le opinioni dei clienti a partire dalle parole che utilizzano
Le organizzazioni possono anche utilizzare l'intelligenza artificiale generativa (IA generativa) e altri servizi di IA di Amazon Web Services (AWS) per creare i propri agenti di IA. AWS ti aiuta a superare le sfide tecniche, infrastrutturali e di conformità fornendoti strumenti gestiti per creare, integrare e scalare agenti autonomi. Ad esempio:
- Amazon Bedrock offre un facile accesso ai modelli di IA generativa leader del settore, come Claude, Llama 2 e Amazon Titan
- Amazon SageMaker consente di sperimentare, creare, testare e implementare agenti di IA con algoritmi di ML pronti per l'implementazione e personalizzabili
- Addestra, gestisci e scala gli agenti di IA su AWS Trainium, un acceleratore di apprendimento tramite ML creato appositamente per i modelli di deep learning
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