Dopo aver analizzato quando serve davvero un agente AI e come identificare i suoi fallimenti, arriviamo al punto cruciale che separa i prototipi da laboratorio dai prodotti reali: come si misura un agente AI?
Se non lo misuri con numeri certi, finirai inevitabilmente intrappolato nel temuto “Vibe-based Development”.
Nel nostro articolo precedente abbiamo analizzato quando è strategico investire in un Agente AI. Oggi facciamo un passo avanti cruciale per la progettazione di Agenti AI robusti: cosa succede quando le cose vanno storte? 🛑
La verità scomoda è che un agente raramente smette di funzionare del tutto.
Implementare un Agente AI all’interno dei processi aziendali non rappresenta un upgrade automatico o obbligatorio. Si tratta, invece, di una precisa decisione metodologica che sposta il focus della tecnologia dalla semplice risposta al processo operativo. Molte aziende si chiedono se valga la pena investire in questa autonomia o se sia meglio restare su soluzioni più controllate.
Negli ultimi tempi mi sto fermando a riflettere su cosa significhi davvero la scalabilità AI nell’era dell’Intelligenza Artificiale generativa. Mentre l’attenzione mediatica è tutta focalizzata sull’ennesimo modello linguistico, chi lavora quotidianamente “sotto il cofano” sa che la vera sfida si è spostata altrove.
Ultimamente ho approfondito il concetto di Nested Learning (apprendimento nidificato) nel machine learning. Devo ammetterlo: la prospettiva è davvero affascinante. Questa architettura rappresenta una delle frontiere più interessanti per chi si occupa di innovazione digitale.
Al di là dei tecnicismi e degli strati di loop, mi colpisce l’eleganza dell’idea di base.