Gli Agenti AI spiegati a mia moglie (e a tutti gli altri) (#124)

SONG OF THE WEEK: I Robot (The Alan Parsons Project)

Qualche giorno fa mia moglie mi ha fermato con quella faccia che ogni marito riconosce: il mix perfetto tra curiosità genuina e sottile rimprovero. "Mayer," mi ha detto guardandomi dritto negli occhi, "nelle ultime newsletter non hai fatto altro che parlare di agenti AI. Ma cosa diavolo sono questi agenti? Non riesco a capire la differenza con ChatGPT."

Ho sorriso perché il primo pensiero che ho avuto è stato che se mia moglie dovesse spiegare ad un agente come fare muscle up sarebbe super divertente …

Però poi mi sono reso conto che forse, dopo mesi a parlare di AI e futuro del lavoro, prompt engineering, LLM e automazioni, forse, FORSE, ho dato per scontato che tutti avessero chiaro cosa significhi passare dalla Generative AI all'Agentic AI. Spoiler: non è così scontato, nemmeno per chi vive con uno che ne parla dalla mattina alla sera.

Quindi, anche se ne ho già scritto qui, oggi facciamo un passo indietro e via con il ripassino. Questa newsletter è per mia moglie, per tutti quelli che annuiscono educatamente quando parliamo dei nostri progetti AI e per tutti quelli che si stanno chiedendo se questi "agenti" sono l'ennesima buzzword tecnologica o qualcosa che cambierà davvero il modo in cui lavoriamo.

Let’s go!

Generative vs Agentic AI

Partiamo dalle basi, come avrebbe fatto il nonno Carlo quando spiegava la fisica quantistica in terrazza a Verona.

La Generative AI – quella che tutti conosciamo ormai – è come avere a disposizione il miglior stagista del mondo. Gli dici "scrivi una email per il cliente X" e lui ti produce un testo eccellente. Gli chiedi "riassumi questo documento" e in pochi secondi hai una sintesi perfetta. È reattiva, brillante, ma fondamentalmente passiva: aspetta i tuoi comandi, li esegue, e poi si ferma.

Non è perfetta, anzi (sempre stagista eh) però è champion di automation nel senso tradizionale, ovvero è predeterminata: "se succede questo, fai quello". È come le vecchie macro di Excel: rigide, precise, ma limitate alle situazioni che avevi previsto.

Con l’Agentic AI, invece, è come avere un collega esperto che non solo sa cosa fare, ma decide autonomamente come farlo. E’ una sottile ma significativa differenza; da una parte c’è l’automazione, dall’altra l’autonomia.

All’AI generativa puoi chiedere “scrivi un post per linkedin” e lei lo fa, ma all’agentic AI puoi dire "gestisci il nostro brand sui social e tutte le volte che una persona parla di noi" e lui:

• Monitora automaticamente Twitter, LinkedIn e Facebook
• Legge ogni volta che il brand viene citato e ne valuta il sentiment (è positivo, negativo, neutro)
• Risponde ai clienti in modo appropriato
• Inoltra i casi critici al customer service
• Tiene traccia di tutto in un database
• Si adatta alle situazioni impreviste

La differenza fondamentale? L'autonomia. Un agente ha quattro caratteristiche fondamentali: percepisce, decide, agisce e impara. Non si limita a generare contenuti su richiesta, ma prende decisioni in base al contesto e agli obiettivi che gli hai dato ed in pù … impara.

Questo è l’elemento che mi rendo conto è più difficile da comprendere/accettare: gli agenti hanno la capacità di riflettere su quello che fanno. Dopo aver agito, si chiedono: "Ho raggiunto l'obiettivo? Se no, cosa posso fare diversamente?" E riprovano, imparano, si adattano.

Bomba eh?

Da strumento a collega

Qui arriviamo al punto che davvero cambia tutto nel mondo del lavoro.

Mentre con la Generative AI, ChatGPT resta uno strumento nelle mie mani che è potentissimo, certo, ma pur sempre uno strumento, con l'Agentic AI, invece, ho una risorsa di lavoro autonoma; un vero collega. È come se assumessi un collaboratore digitale che può lavorare 24/7, non si ammala mai, non va in ferie, ma soprattutto non ha bisogno che io gli stia accanto a dirgli cosa fare ogni singolo momento.

ESEMPIO PRATICO: si può facilmente addestrare un agente per i social media che non si limiti a rispondere ai tweet sulla mia azienda – ma piuttosto decida se un commento è positivo o negativo, sceglie se allertare il customer service, determina autonomamente cosa scrivere nella risposta al cliente. E tutto questo SENZA dare un copione predefinito all’AI, ma semplicemente, per modo di dire, dando un obiettivo: "Fai in modo che le persone sui social abbiano una percezione positiva dell'azienda."

Vedi la differenza? Nel primo caso sono sempre io che devo iniziare l'interazione. Nel secondo caso, l'agente lavora in modo proattivo mentre io mi occupo di cose più strategiche. Di nuovo: automazione Vs. Autonomia.

Ma andando sul concreto !? Come si fa un agente?

Conoscendo mia moglie a questo punto si è già persa e si starà domandando chi glielo ha fatto fare di chiedere; e allora faccio una cosa che in queste newsletter non faccio mai ovvero… “how to”: come si crea un agente?

Ci son diversi strumenti che permettono, anche a non esperti, di creare agenti AI. Io ne consiglio uno che è particolarmente facile da usare (Relay.app) e anche economico + con prova gratuita. Ce ne sono mille altri, il più famoso è N8N, ma … non posso mandare mia moglie in un posto dove poi mi chiede ogni due secondi cosa deve fare :).

E qui ti spiego rapidamente come ho creato il mio primo agente, e come puoi farlo anche tu, usando proprio Relay.

Il problema era banale ma fastidioso: ogni mattina perdevo 15 minuti a controllare tutte le newsletter AI che ricevo. Una routine ripetitiva che mi portava via tempo prezioso che avrei potuto dedicare a cose più importanti.

Seguendo l'approccio che di solito viene definito "developer mindset" (anche se ripeto, non serve saper programmare) – ho pensato prima al processo:

Come lo facevo prima:

• Apro Gmail
• Clicco sul tag "AI News"
• Scorro le email una per una
• Leggo i contenuti più interessanti
• Cerco di ricordare i punti salienti
• Perdo inevitabilmente metà delle informazioni

Come lo fa ora il mio agente:

• Alle 8:45, automaticamente controlla Gmail (devi dare i permessi per accedere alla tua mail, ma è facile)
• Trova tutte le email con il tag "AI News" delle ultime 24 ore (questo lo fa lui, da solo, gli devi solo dire quale tag deve cercare. Per me è questo, per mia moglie è “Sustainability”)
• Le invia a Claude (ma puoi usare qualunque altro LLM) per l'analisi e sintesi (anche qui devi dargli i permessi per accedere al tuo account di Claude)
• Genera un documento strutturato con: (e qui inserisci le linee guida della analisi che sono per te rilevanti)
• Mi invia tutto su Slack e email con il messaggio "AI NEWS del DOTTORMAYER” (dovrei farne una newsletter?)

Fatto!

Il risultato? Da 15 minuti di routine mattutina sono passato a 30 secondi per leggere un riassunto professionale. Il mio agente lavora mentre dormo, e al risveglio trovo tutto pronto.

La cosa più bella? Una volta impostato, non devo più toccarlo. Funziona autonomamente, ogni singolo giorno. E se un giorno non ci sono newsletter, mi invia comunque un messaggio: "Nessuna novità oggi nel mondo AI."

I tre livelli di agency: quanto controllo deleghi?

Ovviamente non tutti gli agenti sono uguali. Esistono tre livelli di "agency" o di “autonomia” che l’agente può avere.

Bassa Agency - L'agente sceglie tra opzioni predefinite. Esempio: "Puoi rispondere ai clienti con una di queste tre email template, scegli la più appropriata"

Media Agency - L'agente ha memoria e può gestire fallimenti. Esempio: "Ricordati delle conversazioni passate con ogni cliente e se qualcosa va storto, riprova con un approccio diverso"

Alta Agency - L'agente può cambiare strategia e delegare. Esempio: "Il tuo obiettivo è aumentare la soddisfazione dei clienti. Hai accesso a 15 strumenti diversi. Fai quello che ritieni necessario"

La regola d'oro che ho imparato? Più agency dai, più rischi corri. È come quando da papà ho iniziato a lasciare più autonomia alle mie figlie: bello vederle crescere, ma devi anche accettare che faranno scelte che tu non avresti fatto.

Nel caso del mio agente newsletter, ho iniziato con bassa agency: gli ho detto esattamente cosa cercare, come strutturare il documento, quando inviarmelo. Man mano che mi sono fidato, ho aumentato la sua autonomia e oggi ho aggiunto anche una ricerca su Perplexity su temi AI emersi nelle ultime 24 ore.

Chiaramente un agente può sbagliare, fraintendere un contesto, o prendere decisioni che non avresti mai preso.

Un piccolo aneddoto su questo, ma spero illuminante: un amico aveva creato un agente per social media che aveva accesso troppo ampio e poteva teoricamente promettere sconti ai clienti arrabbiati. O cancellare post. O peggio ancora, rispondere in modo inappropriato a una crisi aziendale. Puoi immaginare come sia finita.

Nel mio caso, se l'agente sbaglia a riassumere una newsletter, il mondo non finisce. Ma se avessi un agente che gestisce i pagamenti dei clienti o che invia comunicazioni ufficiali dell'azienda, ogni errore potrebbe avere conseguenze serie.

La regola d'oro che ho imparato? Non dovresti mai chiedere a un agente di fare qualcosa che tu stesso non sapresti fare bene.

Se non capisci come funziona il customer service, non delegarlo a un agente.

Se non sai valutare una strategia di marketing, non far prendere decisioni di marketing a un agente.

È tanto per cambiare come essere genitori: prima di lasciare che #figlia1 attraversi la strada da sola, mi sono assicurato che sapesse riconoscere i pericoli. E su #figlia2… c’è tempo!

Il test che ti dice se sei pronto

Se stai pensando di creare il tuo primo agente, lo abbiamo visto prima, la premessa è trovare il giusto processo che vuoi rendere “autonomo” rispetto a te e al tuo tempo. Ma come fare a capire quale processo scegliere? Personalmente ho sviluppato un test semplice per capire se ho trovato il candidato giusto per il mio agente:

1. Hai un compito che fai regolarmente (almeno settimanale)?
2. Puoi descrivere esattamente cosa fai passo dopo passo?
3. Le decisioni coinvolte sono prevedibili e basate su criteri chiari?
4. Se sbaglia, le conseguenze non sono catastrofiche?

Se hai risposto sì a tutte e quattro, hai trovato il tuo primo candidato per l'automazione agente.

Il punto, come capisci, non è sostituire tutto con gli agenti ma identificare dove la tua intelligenza umana può essere liberata dalle routine per concentrarsi su ciò che davvero conta: strategia, creatività, relazioni, decisioni complesse.

Insomma, anche quando parliamo di agenti AI non parliamo di sostituire l'intelligenza umana, ma di amplificarla. Non elimineranno i lavori, li trasformeranno. Dubito che mia moglie rinunci mai ai suoi muscle up, ma potrebbe divertirsi forse ad insegnare ad un agente come fare i muscle up :) (butterfly ovviamente).

Proprio come quando #figlia1 ha imparato ad andare in bicicletta: all'inizio aveva paura di togliere le rotelle, ma una volta che ha capito l'equilibrio, non è più voluta tornare indietro.

Gli agenti AI sono le nostre prossime "rotelle da togliere". E una volta che avremo imparato a usarli, non vorremo più tornare al mondo di prima.

Sempre avanti, condannati all'ottimismo!

Giuseppe