{"id":62606,"date":"2026-07-28T10:15:35","date_gmt":"2026-07-28T09:15:35","guid":{"rendered":"https:\/\/alground.com\/site\/?p=62606"},"modified":"2026-07-28T10:15:41","modified_gmt":"2026-07-28T09:15:41","slug":"ai-generativa-agentica-differenza-e-perche-cambiera-nostro-rapporto-tecnologia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/alground.com\/site\/ai-generativa-agentica-differenza-e-perche-cambiera-nostro-rapporto-tecnologia\/62606\/","title":{"rendered":"AI generativa e AI agentica: qual \u00e8 la differenza e perch\u00e9 cambier\u00e0 il nostro rapporto con la tecnologia"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Punti chiave<\/p>\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a68937ebdfa9\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a68937ebdfa9\"  aria-label=\"Toggle\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/alground.com\/site\/ai-generativa-agentica-differenza-e-perche-cambiera-nostro-rapporto-tecnologia\/62606\/#Lintelligenza_artificiale_generativa_aspetta_un_comando\" >L\u2019intelligenza artificiale generativa aspetta un comando<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/alground.com\/site\/ai-generativa-agentica-differenza-e-perche-cambiera-nostro-rapporto-tecnologia\/62606\/#LAI_agentica_non_si_limita_a_rispondere\" >L\u2019AI agentica non si limita a rispondere<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/alground.com\/site\/ai-generativa-agentica-differenza-e-perche-cambiera-nostro-rapporto-tecnologia\/62606\/#Il_ciclo_dellintelligenza_artificiale_agentica\" >Il ciclo dell\u2019intelligenza artificiale agentica<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/alground.com\/site\/ai-generativa-agentica-differenza-e-perche-cambiera-nostro-rapporto-tecnologia\/62606\/#Il_ruolo_dei_grandi_modelli_linguistici\" >Il ruolo dei grandi modelli linguistici<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/alground.com\/site\/ai-generativa-agentica-differenza-e-perche-cambiera-nostro-rapporto-tecnologia\/62606\/#Lesempio_dellassistente_personale_per_gli_acquisti\" >L\u2019esempio dell\u2019assistente personale per gli acquisti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/alground.com\/site\/ai-generativa-agentica-differenza-e-perche-cambiera-nostro-rapporto-tecnologia\/62606\/#Lesempio_dellorganizzazione_di_una_conferenza\" >L\u2019esempio dell\u2019organizzazione di una conferenza<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/alground.com\/site\/ai-generativa-agentica-differenza-e-perche-cambiera-nostro-rapporto-tecnologia\/62606\/#Un_agente_non_e_soltanto_un_chatbot_piu_potente\" >Un agente non \u00e8 soltanto un chatbot pi\u00f9 potente<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/alground.com\/site\/ai-generativa-agentica-differenza-e-perche-cambiera-nostro-rapporto-tecnologia\/62606\/#AI_generativa_e_agentica_lavoreranno_insieme\" >AI generativa e agentica lavoreranno insieme<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/alground.com\/site\/ai-generativa-agentica-differenza-e-perche-cambiera-nostro-rapporto-tecnologia\/62606\/#Dalla_produzione_di_risposte_allesecuzione_di_attivita\" >Dalla produzione di risposte all\u2019esecuzione di attivit\u00e0<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>L\u2019intelligenza artificiale generativa crea testi, immagini e codice quando riceve un comando. L\u2019AI agentica, invece, pu\u00f2 analizzare un obiettivo, elaborare un piano e compiere autonomamente una serie di azioni per raggiungerlo. Le due tecnologie non sono concorrenti: il futuro nascer\u00e0 dalla loro collaborazione.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Quando si parla di intelligenza artificiale, termini come \u201cAI generativa\u201d e \u201cAI agentica\u201d vengono spesso utilizzati come se indicassero la stessa tecnologia. In realt\u00e0 descrivono due approcci differenti, anche se strettamente collegati.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A spiegare la distinzione \u00e8 Martin Keen di IBM Technology. Il punto di partenza \u00e8 semplice: l\u2019intelligenza artificiale generativa produce contenuti, mentre quella agentica utilizza l\u2019intelligenza artificiale per perseguire un obiettivo e portare a termine un lavoro.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La differenza non riguarda soltanto la potenza dei modelli, ma soprattutto il modo in cui interagiscono con l\u2019utente e con il mondo esterno.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Lintelligenza_artificiale_generativa_aspetta_un_comando\"><\/span>L\u2019intelligenza artificiale generativa aspetta un comando<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa che conosciamo oggi, come i chatbot e i generatori di immagini, sono sistemi fondamentalmente reattivi.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Significa che aspettano che una persona faccia qualcosa<\/strong>. L\u2019utente scrive una domanda, impartisce un\u2019istruzione o descrive il contenuto che desidera ottenere. Soltanto a quel punto il sistema elabora la richiesta e produce una risposta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Possiamo chiedere a un modello generativo di scrivere un articolo, riassumere un documento, creare un\u2019immagine, sviluppare del codice informatico o suggerire alcune idee. Il risultato pu\u00f2 essere molto sofisticato, ma l\u2019iniziativa iniziale continua ad appartenere alla persona.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Il modello non decide autonomamente che esiste un problema<\/strong> da risolvere e non comincia da solo a eseguire una serie di operazioni. Risponde a un prompt, cio\u00e8 a un comando fornito dall\u2019utente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il funzionamento pu\u00f2 quindi essere rappresentato attraverso una sequenza abbastanza lineare: una persona fornisce un input e l\u2019intelligenza artificiale restituisce un output.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019AI generativa \u00e8 particolarmente efficace nella creazione di contenuti. Pu\u00f2 produrre testi, immagini, software e altre forme di materiale nuovo utilizzando i modelli e le relazioni apprese durante l\u2019addestramento. Rimane per\u00f2 un assistente che reagisce alle richieste ricevute.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"LAI_agentica_non_si_limita_a_rispondere\"><\/span>L\u2019AI agentica non si limita a rispondere<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019intelligenza artificiale agentica introduce un cambiamento pi\u00f9 profondo. Non si limita a produrre una risposta, ma pu\u00f2 ricevere un obiettivo e stabilire autonomamente quali passaggi siano necessari per raggiungerlo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00c8 quindi un sistema proattivo e orientato al risultato<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Invece di richiedere all\u2019utente di specificare ogni singola operazione, un sistema agentico pu\u00f2 analizzare il problema, scomporlo in attivit\u00e0 pi\u00f9 piccole, scegliere gli strumenti da utilizzare ed eseguire le diverse azioni nella sequenza che ritiene pi\u00f9 adatta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un agente pu\u00f2 anche verificare i risultati ottenuti e modificare il proprio comportamento quando qualcosa non funziona. Non si limita quindi a seguire rigidamente un percorso stabilito in anticipo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019obiettivo viene fornito da una persona, ma il sistema dispone di un certo margine di autonomia nel decidere come raggiungerlo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Il_ciclo_dellintelligenza_artificiale_agentica\"><\/span>Il ciclo dell\u2019intelligenza artificiale agentica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il comportamento di un sistema agentico pu\u00f2 essere riassunto attraverso quattro attivit\u00e0 fondamentali: valutare, pianificare, agire e imparare.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nella prima fase, l\u2019agente raccoglie e valuta le informazioni disponibili. Deve comprendere la situazione iniziale, l\u2019obiettivo assegnato, le risorse alle quali pu\u00f2 accedere e gli eventuali limiti da rispettare.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Successivamente elabora un piano<\/strong>. Un obiettivo complesso viene diviso in passaggi pi\u00f9 semplici e concreti. L\u2019agente stabilisce quali operazioni compiere, in quale ordine e quali strumenti utilizzare.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Arriva quindi la fase dell\u2019azione. Il sistema non produce soltanto una spiegazione testuale, ma interagisce con programmi, servizi e fonti esterne. Pu\u00f2 effettuare ricerche, consultare database, utilizzare applicazioni o comunicare con altri agenti specializzati.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Infine, l\u2019agente osserva i risultati delle proprie azioni. Se il risultato non corrisponde all\u2019obiettivo, pu\u00f2 rivedere il piano, correggere un errore o provare un percorso differente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il processo non \u00e8 quindi necessariamente lineare. \u00c8 un ciclo continuo nel quale il sistema valuta, ragiona, agisce, controlla ci\u00f2 che \u00e8 accaduto e utilizza le nuove informazioni per decidere il passaggio successivo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Il_ruolo_dei_grandi_modelli_linguistici\"><\/span>Il ruolo dei grandi modelli linguistici<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I grandi modelli linguistici, conosciuti anche con la sigla LLM, sono una componente importante dei sistemi agentici.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nell\u2019intelligenza artificiale generativa, un modello linguistico viene utilizzato principalmente per comprendere una richiesta e generare una risposta. In un sistema agentico pu\u00f2 invece assumere il ruolo di motore di ragionamento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Il modello interpreta l\u2019obiettivo, esamina le informazioni disponibili<\/strong> e contribuisce a decidere quale azione compiere. Pu\u00f2 scomporre un problema complesso in pi\u00f9 fasi, confrontare possibili strategie e aggiornare il piano sulla base dei risultati ottenuti.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il video di IBM fa riferimento al cosiddetto \u201cchain of thought reasoning\u201d, letteralmente ragionamento a catena. Il sistema affronta il problema attraverso una successione di passaggi logici, invece di tentare di produrre immediatamente una risposta definitiva.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questo meccanismo permette all\u2019agente di lavorare su attivit\u00e0 che richiedono pi\u00f9 decisioni consecutive.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Lesempio_dellassistente_personale_per_gli_acquisti\"><\/span>L\u2019esempio dell\u2019assistente personale per gli acquisti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un esempio utile per comprendere la differenza \u00e8 quello dello shopping online.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un sistema generativo pu\u00f2 rispondere alla domanda: \u201cQuale prodotto dovrei comprare?\u201d. Pu\u00f2 suggerire alcune alternative, spiegare le differenze tra diversi modelli o preparare un elenco di caratteristiche da valutare.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il lavoro, per\u00f2, rimane nelle mani dell\u2019utente, che deve cercare i prodotti, controllare i prezzi, verificare la disponibilit\u00e0 e decidere come procedere.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un assistente agentico pu\u00f2 invece ricevere un obiettivo pi\u00f9 generale e occuparsi dei diversi passaggi necessari. Pu\u00f2 analizzare le preferenze della persona, cercare i prodotti disponibili, confrontare caratteristiche e prezzi e selezionare le alternative che rispettano i criteri indicati.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se dispone degli strumenti e delle autorizzazioni necessarie, pu\u00f2 spingersi oltre il semplice suggerimento e predisporre le operazioni successive.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>L\u2019elemento decisivo non \u00e8 quindi la capacit\u00e0 di descrivere un prodotto<\/strong>, ma quella di utilizzare informazioni e strumenti per raggiungere concretamente l\u2019obiettivo assegnato.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Lesempio_dellorganizzazione_di_una_conferenza\"><\/span>L\u2019esempio dell\u2019organizzazione di una conferenza<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La differenza diventa ancora pi\u00f9 evidente quando il compito \u00e8 complesso, come organizzare una conferenza.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019organizzazione richiede numerose attivit\u00e0 collegate tra loro: individuare una data, scegliere un luogo, coordinare i partecipanti, preparare il programma, controllare la disponibilit\u00e0 delle persone e gestire eventuali cambiamenti.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un sistema di AI generativa pu\u00f2 aiutare a scrivere gli inviti, proporre un programma o preparare i testi promozionali. Ogni operazione, tuttavia, deve essere richiesta e coordinata da una persona.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un sistema agentico pu\u00f2 invece ricevere come obiettivo l\u2019organizzazione dell\u2019evento. A quel punto pu\u00f2 dividere il lavoro in pi\u00f9 attivit\u00e0, stabilire le priorit\u00e0 e coordinare diversi strumenti o agenti specializzati.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Un agente potrebbe occuparsi della ricerca del luogo<\/strong>, un altro della programmazione, un altro ancora delle comunicazioni. Le informazioni raccolte vengono poi coordinate per raggiungere il risultato complessivo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se emerge un problema, come l\u2019indisponibilit\u00e0 di una data o un conflitto tra gli impegni dei partecipanti, il sistema pu\u00f2 aggiornare il piano e cercare una soluzione alternativa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 proprio questa capacit\u00e0 di perseguire un obiettivo attraverso diversi passaggi a distinguere l\u2019intelligenza artificiale agentica dalla semplice generazione di contenuti.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Un_agente_non_e_soltanto_un_chatbot_piu_potente\"><\/span>Un agente non \u00e8 soltanto un chatbot pi\u00f9 potente<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Definire l\u2019AI agentica<\/strong> come un chatbot evoluto sarebbe riduttivo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un chatbot tradizionale conversa con l\u2019utente e fornisce risposte. Un agente pu\u00f2 invece utilizzare la conversazione come punto di partenza per svolgere un\u2019attivit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pu\u00f2 servirsi di strumenti esterni, raccogliere nuove informazioni, prendere decisioni operative e controllare gli effetti delle azioni compiute. La sua funzione principale non \u00e8 mantenere una conversazione, ma raggiungere un obiettivo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Anche il tipo di interazione cambia. Con l\u2019AI generativa l\u2019utente descrive spesso ogni singolo compito: scrivi questo testo, analizza questo documento, crea questa immagine. Con l\u2019AI agentica pu\u00f2 indicare il risultato desiderato e lasciare al sistema la pianificazione delle attivit\u00e0 intermedie.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019intervento umano non scompare, perch\u00e9 \u00e8 ancora la persona a stabilire l\u2019obiettivo, le regole e le autorizzazioni disponibili. Diminuisce per\u00f2 la necessit\u00e0 di dirigere manualmente ogni passaggio.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"AI_generativa_e_agentica_lavoreranno_insieme\"><\/span>AI generativa e agentica lavoreranno insieme<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le due forme di intelligenza artificiale non devono essere considerate alternative o concorrenti.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un sistema agentico pu\u00f2 utilizzare un modello generativo per comprendere il linguaggio, produrre contenuti, riassumere informazioni o comunicare con l\u2019utente. L\u2019AI generativa offre la capacit\u00e0 creativa e linguistica, mentre la struttura agentica aggiunge pianificazione, iniziativa e possibilit\u00e0 di azione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nell\u2019esempio della conferenza, l\u2019agente pu\u00f2 decidere che \u00e8 necessario inviare una comunicazione e utilizzare un modello generativo per scriverla. Pu\u00f2 poi servirsi di uno strumento esterno per predisporne l\u2019invio.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019intelligenza artificiale generativa crea quindi il contenuto, mentre quella agentica stabilisce quando e come utilizzarlo all\u2019interno di un processo pi\u00f9 ampio.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I futuri sistemi di intelligenza artificiale combineranno probabilmente sempre pi\u00f9 spesso questi due approcci. La creativit\u00e0 e la flessibilit\u00e0 dei modelli generativi verranno integrate con la capacit\u00e0 degli agenti di pianificare, utilizzare strumenti e perseguire obiettivi complessi.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Dalla_produzione_di_risposte_allesecuzione_di_attivita\"><\/span>Dalla produzione di risposte all\u2019esecuzione di attivit\u00e0<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il passaggio dall\u2019AI generativa all\u2019AI agentica rappresenta un cambiamento nel rapporto tra persone e tecnologia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Fino a oggi abbiamo utilizzato l\u2019intelligenza artificiale soprattutto come uno strumento capace di produrre qualcosa su richiesta. Con i sistemi agentici, l\u2019AI pu\u00f2 diventare una collaboratrice alla quale affidare un obiettivo, non soltanto una domanda.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La differenza pu\u00f2 essere riassunta in una formula molto semplice: l\u2019intelligenza artificiale generativa risponde, quella agentica agisce.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La prima attende un comando e crea un contenuto. La seconda analizza un obiettivo, pianifica una serie di passaggi, utilizza gli strumenti disponibili, osserva i risultati e modifica il proprio comportamento quando necessario.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il futuro dell\u2019intelligenza artificiale non consister\u00e0 probabilmente nella sostituzione di un modello con l\u2019altro, ma nella loro integrazione. L\u2019AI generativa fornir\u00e0 capacit\u00e0 linguistiche e creative sempre pi\u00f9 avanzate, mentre l\u2019AI agentica user\u00e0 queste capacit\u00e0 per affrontare attivit\u00e0 complesse e portarle a termine con un livello crescente di autonomia.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019intelligenza artificiale generativa crea testi, immagini e codice quando riceve un comando. L\u2019AI agentica, invece, pu\u00f2 analizzare un obiettivo, elaborare un piano e compiere autonomamente una serie di azioni per raggiungerlo. Le due tecnologie non sono concorrenti: il futuro nascer\u00e0 dalla loro collaborazione. 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