Il consenso sulla capacità dell'AI agentica di mantenere le sue promesse è moderatamente ottimistico: finora, tutto bene, ma con importanti avvertenze. Un recente sondaggio PwC su 300 dirigenti senior che adottano agenti di intelligenza artificiale ha rilevato che il 66% segnala risultati positivi riguardo alla produttività. Tuttavia, vale la pena notare che tutti i sistemi tendono generalmente a generare alcuni miglioramenti di produttività. Ciò che i dirigenti cercano veramente è un vantaggio significativo che crei una differenziazione competitiva estrema. Attualmente, solo pochi agenti di AI stanno “trasformando il modo in cui si svolge il lavoro, ” secondo gli autori del rapporto PwC. “Molti dipendenti utilizzano funzionalità agentiche integrate nelle app aziendali per accelerare compiti di routine — fornendo insight, aggiornando i record, rispondendo alle domande. Questo rappresenta un aumento significativo della produttività, ma non sufficiente a una vera trasformazione. ” L’ostacolo principale non è la tecnologia stessa; bensì, si tratta di “mentalità, predisposizione al cambiamento e coinvolgimento della forza lavoro, ” concludono gli autori di PwC. Mahe Bayireddi, CEO e co-fondatore di Phenom, azienda che fornisce agenti di AI per le funzioni HR, concorda sul fatto che le sfide si trovano principalmente in questi ambiti. Intervenendo alla recente conferenza degli utenti di Phenom a Philadelphia, Bayireddi ha sottolineato che il contesto è fondamentale per gli agenti di AI. “C’è molto da imparare durante questo processo, ” ha detto. “Attualmente, non ci sono esperti in grado di guidare dinamicamente come gestire efficacemente gli agenti di AI. ” Bayireddi ha approfondito: “Gli agenti possono aumentare la produttività di circa il 20-30%, purché vengano usati correttamente, la gestione del cambiamento sia ben affrontata e i dati siano coinvolti in modo appropriato. La domanda chiave è come far sì che abbia successo e gestire il cambiamento in modo efficace. ” Gli agenti di AI e i dati che gestiscono devono essere specifici per il dominio, variando di settore in settore e di azienda in azienda. “I dati a livello universale sono piuttosto complessi, ” ha spiegato. “Le sfumature di contesto e personalizzazione sono fondamentali affinché l’AI funzioni correttamente. Non può essere troppo generica. ” L’emergere degli agenti di AI spinge l’intelligenza artificiale generativa verso applicazioni pratiche.

Quando integrati, gli agenti possono essere “incorporati nei flussi di lavoro, ” ha detto Bayireddi. “Fino ad ora, le persone dovevano rivolgersi a ChatGPT, fare una domanda e aspettare una risposta. Così non funziona il lavoro in modo naturale. ” Bisogna concentrarsi sul rispondere alle sfumature delle funzioni e dei processi specifici destinati all’automazione tramite gli agenti. “Questo deve essere realizzato in una forma efficace che includa il contesto, ” ha aggiunto. “Ciò può avvenire solo se l’agente opera efficacemente all’interno di un dipartimento. ” Bayireddi non vede gli agenti di AI come una minaccia per i posti di lavoro, ma riconosce che cambieranno la natura del lavoro. “Nuovi posti di lavoro emergeranno grazie agli agenti, e si svilupperanno anche nuovi tipi di lavoro. Le competenze sono una parte di questo; il lavoro stesso e i ruoli evolveranno. ” Gli autori di PwC consigliano di non accontentarsi di minimi miglioramenti con gli agenti di AI. “Le aziende che si limitano ai progetti pilota rischiano di essere superate dai concorrenti disposti a ripensare radicalmente il lavoro. Solo poche aziende stanno definendo attivamente il futuro costruendo nuovi modelli operativi che integrano e orchestrano più agenti di AI. Meno della metà sta ripensando radicalmente i modelli operativi e i flussi di lavoro (45%) o ridisegnando i processi attorno agli agenti di AI (42%). ”