IA agentica e visione artificiale: il futuro dell'automazione

L'intelligenza artificiale (AI) e la visione artificiale aiutano le macchine a vedere e comprendere il mondo. Grazie ai recenti progressi, stiamo assistendo a un salto in avanti: innovazioni dell'IA che non si limitano a percepire, ma pensano, pianificano e agiscono autonomamente. In un articolo precedente abbiamo parlato di come gli agenti visivi siano in grado di elaborare dati visivi, analizzarli e agire.

Oggi approfondiremo un concetto simile: l'AI agentica. I sistemi di AI agentica sono progettati per operare in modo indipendente e disporre di capacità di ragionamento e risoluzione dei problemi simili a quelle umane, così da raggiungere obiettivi definiti. A differenza dei sistemi di AI tradizionali, che si concentrano sul completamento di singole attività seguendo istruzioni predefinite, l'AI agentica può pianificare e agire autonomamente per svolgere le attività. Questi agenti possono persino imparare dalle interazioni precedenti e prendere decisioni senza alcun intervento umano.

Nell'ambito della visione artificiale, i sistemi di IA agentica possono sfruttare tecniche come il rilevamento degli oggetti, usando modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLO11 per analizzare dati visivi in tempo reale, riconoscere oggetti, comprendere le relazioni spaziali e prendere decisioni autonome in base all'ambiente circostante.

Che cos'è l'AI agentica?#

I sistemi di IA agentica sono progettati per ragionare in autonomia e orientarsi a obiettivi, risolvere problemi in modo adattivo e apprendere continuamente. Usano agenti di IA per comprendere l'ambiente circostante, prendere decisioni ed eseguire attività. Questi agenti di IA impiegano modelli di visione artificiale, tecniche di apprendimento per rinforzo e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) per svolgere compiti complessi. Per questo sono ideali per automatizzare i flussi di lavoro aziendali e migliorare il processo decisionale.

Per esempio, in un magazzino, un sistema di AI agentica dotato di visione artificiale può rilevare i pacchi, monitorare le scorte e spostarsi aggirando gli ostacoli senza intervento umano. Grazie all'apprendimento per rinforzo, può migliorare nel tempo l'efficienza dei propri movimenti, imparando i percorsi migliori per evitare la congestione. Nel frattempo, un chatbot basato su un LLM può aiutare gli operatori rispondendo alle domande e suggerendo miglioramenti operativi, rendendo più efficiente l'intero flusso di lavoro.

Fig. 1 Panoramica del funzionamento dell'AI agentica.

La differenza fondamentale tra una soluzione di AI tradizionale e una soluzione di AI agentica è che l'AI agentica può anticipare le situazioni e adattarsi ai cambiamenti. I sistemi tradizionali di visione artificiale sono efficaci nel riconoscere oggetti o classificare immagini, ma non possono modificare dinamicamente il proprio comportamento. Per farlo, devono intervenire gli esseri umani, che aggiornano o perfezionano i modelli. L'AI agentica, invece, sfrutta tecniche avanzate di machine learning per migliorare nel tempo interagendo con l'ambiente.

Confronto tra AI agentica e altre innovazioni avanzate di AI#

L'AI si evolve rapidamente e nuovi concetti come l'AI generativa, l'automazione agentica e la visione artificiale vengono adottati rapidamente in diversi settori. Confrontiamo queste tecnologie per capire meglio cosa distingue l'AI agentica.

La differenza tra AI generativa e AI agentica#

Se hai usato strumenti come ChatGPT, conosci già l'AI generativa. Questo ramo dell'AI si specializza nella creazione di contenuti, come testi, immagini o codice, a partire dalle richieste degli utenti. L'AI generativa favorisce la creatività e l'esplorazione di idee, ma segue schemi appresi e opera entro vincoli predefiniti, senza la capacità di prendere decisioni autonome o perseguire obiettivi indipendenti.

L'AI agentica, invece, persegue attivamente degli obiettivi. Può adattarsi dinamicamente all'ambiente senza richiedere un intervento umano continuo. Invece di limitarsi a generare contenuti, agisce e risolve problemi autonomamente.

Automazione agentica e AI agentica sono strettamente correlate#

Automazione agentica e AI agentica procedono di pari passo: l'AI agentica fornisce l'intelligenza che alimenta l'automazione. Prendiamo come esempio un sistema di sicurezza basato sulla visione artificiale.

Il sistema di AI agentica analizza la situazione, decide la risposta migliore e agisce autonomamente. Per esempio, se una telecamera di sicurezza basata sull'AI integrata con la visione artificiale rileva un intruso, il sistema di AI agentica non si limita a inviare un avviso: verifica se la persona è un dipendente, se necessario chiude le porte, ne monitora gli spostamenti e invia persino un drone a sorvegliarla.

L'automazione agentica fa sì che tutte queste azioni funzionino insieme senza intoppi. Collega sistemi diversi, come telecamere di sicurezza, serrature e droni, affinché possano reagire automaticamente e in sincronia. L'AI agentica prende le decisioni, mentre l'automazione agentica garantisce che vengano attuate in modo efficiente, senza bisogno di intervento umano.

Fig. 2. Confronto tra AI agentica e automazione agentica. Immagine dell'autore.

Come funziona l'AI agentica#

Ora che abbiamo capito meglio cos'è l'IA agentica, vediamo come funziona.

I sistemi di AI agentica operano attraverso un processo ciclico di percezione, decisione, azione e adattamento, che permette loro di imparare e migliorare nel tempo. Questo ciclo continuo consente a questi sistemi di funzionare autonomamente e raggiungere obiettivi complessi.

Ecco una rapida panoramica delle fasi del ciclo continuo:

• Percezione: il sistema di AI agentica raccoglie e analizza i dati provenienti da telecamere, sensori e interazioni con gli utenti per comprendere meglio l'ambiente circostante.
• Processo decisionale: il sistema valuta diverse opzioni, prevede i possibili esiti e seleziona l'azione migliore in base al ragionamento e alla valutazione dei rischi.
• Azione: una volta presa una decisione, il sistema esegue le attività controllando dispositivi fisici, interagendo con altri sistemi o generando output.
• Adattamento: il sistema impara dall'esperienza grazie al feedback e applica il machine learning e l'apprendimento per rinforzo per migliorare le prestazioni nel tempo, soprattutto nelle attività più complesse.

Fig. 3 Capire come funziona l'AI agentica.

Applicazioni reali dell'AI agentica#

Vediamo alcuni esempi concreti dell'AI agentica in azione. Questi sistemi sono utilizzati in diversi settori e aiutano le macchine ad analizzare i dati e prendere decisioni autonome per migliorare i risultati.

AI agentica nella scoperta di farmaci#

La scoperta di farmaci comprende diverse fasi fondamentali: dall'identificazione dei bersagli biologici associati alle malattie, allo screening dei composti potenziali, all'ottimizzazione delle loro strutture chimiche e all'esecuzione di test preclinici. È un processo complesso e lungo, che richiede un'analisi approfondita dei dati e numerosi esperimenti per trovare trattamenti efficaci e sicuri.

L'AI agentica, integrata con la visione artificiale, aiuta ad automatizzare passaggi fondamentali come la sintesi chimica, rendendo il processo più rapido ed efficiente. La sintesi chimica consiste nel combinare diversi composti chimici mediante reazioni controllate per creare nuove sostanze, come i farmaci. Tradizionalmente, gli scienziati dovevano regolare manualmente fattori come la temperatura, la composizione del solvente e i tempi di cristallizzazione, procedendo per tentativi.

Oggi i sistemi di IA agentica possono monitorare le reazioni in tempo reale, analizzare cambiamenti visivi come variazioni di colore o formazione di cristalli e prendere decisioni sul momento. Ad esempio, se il sistema rileva che una reazione non procede come previsto, può regolare subito la temperatura o aggiungere le sostanze chimiche necessarie per ottimizzare il processo. Apprendendo continuamente dalle reazioni precedenti, il sistema migliora la propria precisione nel tempo, riducendo la necessità d'intervento manuale e accelerando lo sviluppo dei farmaci.

Fig. 4 Esempio di laboratorio automatizzato.

Rinnovare l'e-commerce con l'AI agentica#

L'IA agentica sta cambiando il modo in cui facciamo acquisti online, rendendo l'esperienza più personalizzata, efficiente e automatizzata. Invece di limitarsi a consigliare prodotti in base agli acquisti precedenti, può analizzare le abitudini di navigazione, prevedere cosa potrebbe interessare al cliente e adattare i suggerimenti in tempo reale.

Con l'aiuto della visione artificiale, l'AI agentica può anche analizzare le ricerche visive, riconoscendo le immagini dei prodotti per offrire consigli più precisi. Per esempio, se una persona guarda spesso delle sneaker, il sistema di AI agentica può mettere in evidenza i modelli di tendenza, offrire sconti o suggerire accessori abbinati. Può anche ottimizzare prezzi e promozioni in base alla domanda, rendendo lo shopping più dinamico.

Oltre ai consigli, l'IA agentica sta migliorando la logistica dell'e-commerce, gestendo le scorte, prevedendo i rifornimenti e automatizzando l'evasione degli ordini. La visione artificiale consente ai sistemi di IA agentica di monitorare i livelli delle scorte in tempo reale, individuare gli articoli fuori posto e assicurarsi che i prodotti siano classificati correttamente. Se un articolo sta per esaurirsi, il sistema può attivare un nuovo rifornimento o suggerire alternative. Apprendendo e adattandosi nel tempo, l'IA agentica rende gli acquisti online più rapidi, intelligenti e agevoli sia per i clienti sia per le aziende.

Come creare un sistema di IA agentica#

Ora che abbiamo visto esempi concreti di IA agentica, vediamo come crearne uno.

Se stai sviluppando un'applicazione basata sulla visione artificiale, usare modelli come Ultralytics YOLO11 (poi superato da Ultralytics YOLO26) può aiutare il tuo sistema di IA agentica a comprendere meglio l'ambiente circostante. Grazie al supporto di diverse attività di visione artificiale, YOLO11 consente ai sistemi di IA agentica di analizzare accuratamente i dati visivi.

Ecco come puoi creare un sistema di IA agentica usando Ultralytics YOLO11:

• Definisci gli obiettivi: delinea chiaramente lo scopo e gli obiettivi dell'agente IA, nonché le attività specifiche che deve svolgere per funzionare come previsto.
• Addestra Ultralytics YOLO11: raccogli immagini e video pertinenti, etichettali e addestra un modello personalizzato di YOLO11 in base alla tua applicazione specifica.
• Integra YOLO11: collega YOLO11 a un framework di IA che consenta l'analisi in tempo reale e il processo decisionale basato sui dati visivi rilevati. Strumenti come Ultralytics Agents possono trasformare i rilevamenti in azioni automatizzate.
• Abilita il processo decisionale autonomo: configura una logica o modelli di machine learning che consentano all'agente IA di agire in base ai rilevamenti di Ultralytics YOLO11, ad esempio attivando avvisi, modificando impostazioni o guidando sistemi robotici.
• Incorpora cicli di feedback: implementa un sistema di autoapprendimento in cui Ultralytics YOLO11 affina la propria precisione riaddestrandosi con nuovi dati e migliorando nel tempo le prestazioni del modello.

Fig. 5. Come creare un sistema di IA agentica usando Ultralytics YOLO11. Immagine dell'autore.

Vantaggi e svantaggi di un sistema di IA agentica#

Ecco alcuni dei principali vantaggi che i sistemi di IA agentica possono offrire ai vari settori:

• Maggiore efficienza: i sistemi di IA agentica possono automatizzare attività complesse e dispendiose in termini di tempo, riducendo gli errori e lasciando ai lavoratori attività di maggior valore.
• Scalabilità: questi sistemi si adattano facilmente a diversi settori e possono crescere per gestire carichi di lavoro maggiori, se necessario.
• Riduzione dei costi: riducendo la necessità di lavoro manuale e ottimizzando le operazioni, l'IA agentica aiuta le aziende a contenere le spese e a usare le risorse in modo più efficiente.

Sebbene l'IA agentica offra molti vantaggi in diversi settori, è importante anche conoscere i potenziali limiti che comporta. Ecco alcuni aspetti da tenere presenti:

• Pregiudizi nell'IA: i sistemi di IA agentica possono ereditare i pregiudizi presenti nei dati di addestramento, producendo risultati ingiusti o imprecisi, soprattutto in ambiti come le assunzioni e le forze dell'ordine.
• Scarsa trasparenza: molti modelli di IA funzionano come "scatole nere", rendendo difficile capire come prendono le decisioni; questo può essere un problema in settori come la sanità e la finanza.
• Sfide normative: lo sviluppo dell'IA agentica procede più rapidamente delle normative, creando incertezze legali e standard di conformità non uniformi a livello globale.

Nel complesso, anche se i sistemi di IA agentica hanno molto da offrire, è importante bilanciarne i vantaggi con considerazioni etiche, trasparenza e normative adeguate, per garantirne un uso responsabile.

Punti chiave#

Se combinati con modelli di IA per la visione come Ultralytics YOLO11, i sistemi di IA agentica possono trasformare l'automazione. Dalle auto a guida autonoma agli acquisti online e alla sanità, questi sistemi aiutano le aziende a operare autonomamente e più rapidamente.

Tuttavia, è ancora necessario affrontare sfide come i pregiudizi, la scarsa trasparenza e normative poco chiare. Con il miglioramento dei sistemi di IA agentica, trovare il giusto equilibrio tra innovazione e responsabilità sarà fondamentale per sfruttare al meglio queste innovazioni.

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