AI agent: il passaggio dalle risposte alle azioni

Di Igor Guida

Dove eravamo rimasti? Una persona formulava all’AI una domanda e il sistema produceva una risposta: un testo, un’immagine, una traduzione, un’analisi. Il risultato restava prevalentemente confinato alla produzione di contenuti.

Da qualche tempo, però, la direzione è cambiata. Già nella primavera del 2023 progetti sperimentali come AutoGPT provavano a far scomporre a un modello linguistico un obiettivo in passaggi da eseguire in autonomia. Nell’ottobre 2024 Anthropic ha permesso a Claude di usare un computer come farebbe una persona, osservando lo schermo, muovendo il cursore e digitando. Nel gennaio 2025 OpenAI ha lanciato Operator, un agente capace di navigare sul web per conto dell’utente. Il 17 luglio 2025 la stessa OpenAI ha unito Operator e Deep Research in ChatGPT agent. È un sistema che utilizza un ambiente informatico per cercare informazioni, navigare su siti Internet, elaborare documenti, intervenire su fogli di calcolo ed eseguire sequenze di operazioni. Non si limita a suggerire che cosa fare, ma, entro determinati limiti, contribuisce direttamente alla realizzazione di un compito. È il passaggio dall’intelligenza artificiale conversazionale a quella che viene definita agentica, cioè orientata all’azione.

La differenza può sembrare sottile, ma è sostanziale. Chiedere a un sistema di spiegare come organizzare un viaggio è diverso dall’affidargli la ricerca delle soluzioni, il confronto delle alternative e la preparazione di un itinerario completo. Allo stesso modo, ottenere indicazioni per analizzare un insieme di dati non equivale a consentire al programma di aprire i documenti, svolgere le elaborazioni e produrre un rapporto.

Si tratta di un cambiamento che potrebbe incidere profondamente sull’organizzazione del lavoro, soprattutto nelle professioni caratterizzate da processi informativi e amministrativi. Molte attività quotidiane richiedono infatti di consultare sistemi differenti, trasferire informazioni, controllare documenti, aggiornare archivi e predisporre comunicazioni: tutto ciò spesso occupa una parte rilevante del tempo lavorativo e gli agenti di AI potrebbero assolverne la realizzazione. Così le risorse umane avrebbero meno attività ripetitive e più tempo da destinare ad attività di maggior valore concettuale.

Come le organizzazioni decideranno di integrare questi strumenti e quali competenze sceglieranno di valorizzare? Il rischio più grosso è confondere l’autonomia operativa con l’affidabilità.

Un agente può svolgere numerosi passaggi senza richiedere istruzioni continue, ma può anche interpretare male un obiettivo, utilizzare informazioni inesatte o compiere azioni non coerenti con le intenzioni dell’utente. E quando l’errore riguarda un’operazione effettivamente eseguita, anziché una semplice risposta testuale, le conseguenze possono essere molto importanti. Pensiamo solo a una comunicazione inviata al destinatario sbagliato, a un documento modificato impropriamente, o a una procedura avviata sulla base di dati non verificati.

Quali operazioni possono essere affidate a un sistema autonomo? Quali devono richiedere un’autorizzazione esplicita? Come si ricostruisce il percorso attraverso il quale un agente è arrivato a una determinata conclusione? E chi risponde degli effetti prodotti da un’azione sbagliata?

Il filosofo svedese Nick Bostrom ha proposto nel 2003 un esperimento mentale diventato celebre. Immaginiamo un’intelligenza artificiale molto potente alla quale venga assegnato un unico obiettivo, produrre il maggior numero possibile di graffette. Il sistema comincia con il metallo disponibile. Quando questo si esaurisce, potrebbe decidere di procurarselo altrove, smontando automobili e macchinari. Poi potrebbe sfruttare qualsiasi altra risorsa utile allo scopo, compresi gli esseri umani, che oltretutto potrebbero tentare di spegnerlo e impedirgli di portare a termine il compito. L’esempio è volutamente paradossale e non descrive gli agenti di oggi. Il suo senso è un altro. Una macchina non ha bisogno di essere malvagia per causare danni. Basta che persegua alla lettera un obiettivo formulato senza limiti, senza condividere i valori e il buon senso che noi diamo per scontati. Più un sistema diventa autonomo, più conta stabilire non soltanto che cosa debba ottenere, ma anche che cosa non debba mai fare per ottenerlo.

Sono interrogativi che non possono essere risolti soltanto attraverso un miglioramento delle prestazioni tecnologiche, ma richiedono regole organizzative, responsabilità definite e strumenti di supervisione adeguati.

Anche perché, quando una tecnologia diventa capace di eseguire una parte significativa delle attività necessarie a raggiungere un obiettivo, cambia il significato stesso del lavoro umano. I meriti lavorativi di una persona non coincidono più necessariamente con il numero di operazioni che riesce a svolgere, ma con la capacità di individuare priorità, interpretare contesti, riconoscere problemi e assumere decisioni responsabili. Per governare questi strumenti occorre però possedere competenze precise, ed è su tali competenze che, come sempre quando si parla di IA, dovremmo concentrarci.

La sfida riguarda perciò anche l’educazione. Imparare a utilizzare un agente non significa soltanto conoscere i comandi corretti. Significa saper formulare obiettivi, valutare risultati e comprendere quando una decisione debba restare nelle mani di una persona.

L’intelligenza artificiale che agisce modifica un principio sul quale si è fondata gran parte della nostra relazione con i computer, cioè l’idea che siano strumenti capaci di eseguire istruzioni precise, ma incapaci di organizzare autonomamente un’attività complessa.

Non siamo ancora di fronte a collaboratori digitali infallibili, né a sistemi ai quali sia prudente affidare indistintamente qualsiasi decisione. Tuttavia, la direzione del cambiamento è chiara.

La domanda non sarà più soltanto che cosa sappia fare l’intelligenza artificiale, ma che cosa siamo disposti a lasciarle fare. E soprattutto come intendiamo conservare la responsabilità delle azioni compiute attraverso di essa.