GenAI vs Agentic AI: cosa cambia

Nel panorama dell’intelligenza artificiale, due approcci stanno emergendo come protagonisti: l’AI generativa e l’AI agentica. Sebbene entrambe sfruttino modelli avanzati, spesso LLM, per risolvere problemi complessi, differiscono profondamente per architettura, obiettivi e modalità operative.

Approccio e filosofia

L’AI Generativa, come intuibile, si concentra sulla creazione di contenuti. Utilizzando modelli addestrati su grandi quantità di dati, si occupa di generare testo, immagini, codice, musica e altro. L’obiettivo è imitare la creatività umana, producendo output coerenti e realistici (anche se il risultato non sempre è quello sperato…).

Quando invece si parla di Agentic AI, si parla di un sistema che è progettato per agire in ambienti dinamici. Si basa su agenti autonomi capaci di prendere decisioni, pianificare azioni e interagire con il mondo (fisico o digitale) per raggiungere obiettivi specifici. L’enfasi è sull’autonomia e sull’adattamento, e non sulla sintetizzazione di contenuti.

Architettura

Mentre l’AI generativa utilizza modelli come transformer (as esempio, GPT, DALL·E o Stable Diffusion, a seconda del contenuto, quella agentica combina modelli linguistici con planner, memorie a lungo termine, tool esterni (API, browser, ambienti di simulazione) e loop di feedback. Il processo è quindi ben diverso: nel primo caso, i modelli sono pre-addestrati su grandi dataset e raffinati tramite tecniche di fine-tuning o reinforcement learning from human feedback (RLHF).

Nel secondo caso, abbiamo un vero e proprio flusso di lavoro che usa eventualmente framework come Auto-GPT, OpenAgents o Meta’s CICERO per integrare moduli per percezione, ragionamento e azione.

Output e casi d’uso

Se la GenAI produce contenuti statici, quindi un testo, un’immagine o una riga di codice, si può tradurre il suo processo come un’interazione che parte da un prompt e produce una risposta.

Nel caso dell’Agentic AI, si generano delle sequenze di azioni a partire da un certo input. Si può navigare un sito, prenotare un volo, scrivere codice iterativamente o risolvere dei puzzle. L’interazione è continua e contestuale, con capacità di apprendere dall’ambiente.

Non a caso, se pensiamo a dei casi d’uso per la GenAI, ci vengono in mente la creazione di contenuti per marketing e media, o di codice, piuttosto che l’implementazione di chatbot conversazionali.

Parliamo invece di Agentic AI nei casi di assistenti personali autonomi (es. che gestiscono email o calendari), agenti di trading automatizzati (sì, esistono), o anche simulazioni multi-agente per giochi o ricerca sociale.

Cosa ci aspetta? La linea tra AI generativa e agentica si sta assottigliando. I modelli generativi stanno diventando sempre più “agentici” grazie all’integrazione con strumenti esterni e capacità di ragionamento. Allo stesso tempo, gli agenti sfruttano modelli generativi per comunicare, pianificare e creare.

Il futuro dell’AI sarà probabilmente una fusione sinergica tra creatività e autonomia, dove agenti intelligenti non solo comprenderanno il mondo, ma lo modelleranno attivamente.