Gli agenti IA stanno assumendo compiti aziendali complessi | Intelligenza-Artificiale

Nuovi dati di adozione da Perplessità rivela come gli agenti IA stanno incrementando l’efficienza del flusso di lavoro assumendo il controllo di attività aziendali complesse.

Nell’ultimo anno, il settore tecnologico ha operato partendo dal presupposto che la prossima evoluzione dell’intelligenza artificiale generativa sarebbe passata dalla conversazione all’azione. Mentre i Large Language Models (LLM) fungono da motore di ragionamento, gli “agenti” agiscono come le mani, in grado di eseguire flussi di lavoro complessi in più fasi con una supervisione minima.

Fino ad ora, però, visibilità su come sono questi strumenti effettivamente utilizzato in natura è stato opaco, basandosi in gran parte su quadri speculativi o indagini limitate.

Nuovi dati rilasciati da Perplexity, che analizzano centinaia di milioni di interazioni con il suo browser e assistente Comet, forniscono un primo studio sul campo su larga scala di agenti IA generici. I dati indicano che l’intelligenza artificiale degli agenti è già in fase di implementazione da lavoratori della conoscenza ad alto valore razionalizzare la produttività e le attività di ricerca.

Capire chi utilizza questi strumenti è essenziale per prevedere la domanda interna e identificare potenziali vettori IT ombra. Lo studio rivela una marcata eterogeneità nell’adozione. Gli utenti di nazioni con un PIL pro capite e un livello di istruzione più elevati hanno molte più probabilità di impegnarsi con strumenti di agenzia.

Più significativo per la pianificazione aziendale è la ripartizione occupazionale. L’adozione è fortemente concentrata nei settori digitali e ad alta intensità di conoscenza. Il cluster “Tecnologia digitale” rappresenta la quota maggiore, rappresentando il 28% degli utilizzatori e il 30% delle richieste. Seguono da vicino il mondo accademico, la finanza, il marketing e l’imprenditorialità.

Collettivamente, questi cluster rappresentano oltre il 70% del totale degli adottanti. Ciò suggerisce che le persone che più probabilmente sfrutteranno i flussi di lavoro degli agenti sono le risorse più costose all’interno di un’organizzazione: ingegneri del software, analisti finanziari e strateghi di mercato. Questi primi adottanti non si dilettano; i dati mostrano che gli “utenti esperti” (quelli con accesso precedente) effettuano nove volte più query di agenti rispetto agli utenti medi, indicando che una volta integrata in un flusso di lavoro, la tecnologia diventa indispensabile.

Agenti IA: partner per le attività aziendali, non maggiordomi

Per andare oltre le narrazioni di marketing, le aziende devono comprendere l’utilità fornita da questi agenti. Un punto di vista comune suggerisce che gli agenti funzioneranno principalmente come “concierge digitali” per compiti amministrativi ripetitivi. Tuttavia, i dati mettono in discussione questa visione: il 57% di tutta l’attività degli agenti si concentra sul lavoro cognitivo.

I ricercatori di Perplexity hanno sviluppato una “tassonomia gerarchica degli agenti” per classificare le intenzioni degli utenti, rivelando che l’utilizzo degli agenti IA è pratico piuttosto che sperimentale. Il caso d’uso dominante è “Produttività e flusso di lavoro”, che rappresenta il 36% di tutte le query degli agenti. Segue “Apprendimento e ricerca” con il 21%.

Aneddoti specifici dello studio illustrano come ciò si traduce in valore aziendale. Un professionista degli approvvigionamenti, ad esempio, ha utilizzato l’assistente per analizzare casi di studio dei clienti e identificare casi d’uso rilevanti prima di impegnarsi con un fornitore. Allo stesso modo, un operatore finanziario ha delegato i compiti di filtraggio delle opzioni su azioni e di analisi delle informazioni sugli investimenti. In questi scenari, l’agente gestisce autonomamente la raccolta delle informazioni e la sintesi iniziale per consentire all’essere umano di concentrarsi sul giudizio finale.

Questa distribuzione fornisce un’indicazione precisa ai leader operativi: il ROI immediato per l’intelligenza artificiale degli agenti risiede nel ridimensionamento delle capacità umane piuttosto che nella semplice automazione degli attriti di basso livello. Lo studio definisce questi agenti come sistemi che “ciclano automaticamente tra tre fasi iterative per raggiungere l’obiettivo finale: pensare, agire e osservare”. Questa capacità consente loro di supportare il “lavoro cognitivo profondo”, agendo come un partner pensante piuttosto che come un semplice maggiordomo.

Stickiness e migrazione cognitiva

Un’intuizione chiave per i leader IT è la “vischiosità” degli agenti AI per i flussi di lavoro aziendali. I dati mostrano che nel breve termine gli utenti mostrano una forte persistenza all’interno dell’argomento. Se un utente ingaggia un agente per un’attività di produttività, è molto probabile che le sue query successive rimangano in quel dominio.

Tuttavia, il percorso dell’utente spesso si evolve. I nuovi utenti spesso “tastano il terreno” con domande a bassa posta in gioco, come chiedere consigli su film o curiosità generali. Nel corso del tempo, si verifica una transizione. Lo studio rileva che mentre gli utenti possono accedere tramite vari casi d’uso, le condivisioni delle query tendono a migrare verso domini orientati alla cognizione come produttività, apprendimento e sviluppo della carriera.

Una volta che un utente impiega un agente per eseguire il debug del codice o riassumere un rapporto finanziario, raramente ritorna ad attività di valore inferiore. Le categorie “Produttività” e “Flusso di lavoro” mostrano i tassi di fidelizzazione più elevati. Questo comportamento implica che i primi programmi pilota dovrebbero anticipare una curva di apprendimento in cui l’utilizzo matura dal semplice recupero di informazioni alla delega di compiti complessi.

Il “dove” dell’intelligenza artificiale è importante quanto il “cosa”. Lo studio di Perplexity ha monitorato gli ambienti – siti Web e piattaforme specifici – in cui operano questi agenti di intelligenza artificiale. La concentrazione dell’attività varia in base all’attività, ma gli ambienti principali sono i punti fermi dello stack aziendale moderno.

Google Docs è un ambiente primario per la modifica di documenti e fogli di calcolo, mentre LinkedIn domina le attività di networking professionale. Per “Apprendimento e ricerca”, l’attività è suddivisa tra piattaforme di corsi come Coursera e archivi di ricerca.

Per i CISO e i responsabili della conformità, ciò presenta un nuovo profilo di rischio. Gli agenti IA non si limitano a leggere i dati; lo stanno manipolando attivamente all’interno delle principali applicazioni aziendali. Lo studio definisce esplicitamente le query degli agenti come quelle che coinvolgono il “controllo del browser” o azioni su applicazioni esterne tramite API. Quando un dipendente incarica un agente di “riassumere questi casi di studio dei clienti”, l’agente interagisce direttamente con i dati proprietari.

La concentrazione di ambienti evidenzia anche il potenziale per ottimizzazioni specifiche della piattaforma. Ad esempio, i primi cinque ambienti rappresentano il 96% delle query nel networking professionale, principalmente su LinkedIn. Questa elevata concentrazione suggerisce che le aziende potrebbero ottenere guadagni immediati in termini di efficienza sviluppando politiche di governance specifiche o connettori API per queste piattaforme ad alto traffico.

Pianificazione aziendale per l’intelligenza artificiale degli agenti seguendo i dati di Perplexity

La diffusione di agenti di intelligenza artificiale capaci invita nuove linee di indagine per la pianificazione aziendale. I dati di Perplexity confermano che abbiamo superato la fase speculativa. Gli agenti vengono attualmente utilizzati per pianificare ed eseguire azioni in più fasi, modificando i loro ambienti anziché limitarsi a scambiare informazioni.

I leader operativi dovrebbero considerare tre azioni immediate:

1. Controllare la produttività e il flusso di lavoro punti di attrito all’interno di team di alto valore: I dati mostrano che è qui che gli agenti stanno naturalmente trovando il loro punto d’appoggio. Se gli ingegneri del software e gli analisti finanziari stanno già utilizzando questi strumenti per modificare documenti o gestire conti, la formalizzazione di questi flussi di lavoro potrebbe standardizzare i guadagni di efficienza.

2. Preparati per la realtà aumentata: I ricercatori notano che mentre gli agenti hanno autonomia, gli utenti spesso suddividono le attività in parti più piccole, delegando solo le sottoattività. Ciò suggerisce che l’immediato futuro del lavoro è collaborativo, e richiede che i dipendenti acquisiscano competenze su come “gestire” in modo efficace le loro controparti basate sull’intelligenza artificiale.

3. Affrontare il livello di infrastruttura e sicurezza: Con gli agenti che operano in “ambienti web open-world” e interagiscono con siti come GitHub e la posta elettronica aziendale, il perimetro per la prevenzione della perdita di dati si espande. Le policy devono distinguere tra un chatbot che offre consulenza e un agente che esegue codice o invia messaggi.

Poiché si prevede che il mercato dell’IA agentica crescerà da 8 miliardi di dollari nel 2025 a 199 miliardi di dollari entro il 2034, le prime prove di Perplexity fungono da indicatore. È in corso la transizione verso flussi di lavoro aziendali guidati da agenti IA, guidati dai segmenti della forza lavoro più capaci dal punto di vista digitale. La sfida per l’impresa è sfruttare questo slancio senza perdere il controllo della governance necessaria per scalarlo in modo sicuro.

Vedi anche: Accenture e Anthropic collaborano per potenziare l’integrazione dell’intelligenza artificiale aziendale

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