Innovare prodotto e processo per l’economia programmabile

L’avvio sottovoce fu qualche anno fa, quando le stampanti laser connesse in rete vennero autorizzate a collegarsi al loro hub di territorio per ordinare le cartucce e i ricambi, nel caso si presentasse l’imminente necessità. Il fornitore, senza necessariamente avvisare l’utente, si presentava alla porta o spediva il necessario affinché la macchina non subisse arresti o malfunzionamenti. Le macchine comunicavano i loro bisogni ed erano pre autorizzate dall’utente a farlo in autonomia, secondo il loro giudizio e necessità. 

A distanza di un paio di decenni, oggi chiamiamo il risultato di questa integrazione di varie tecnologie “economia programmabile” o Artificial economy, macchine clienti o digital humans (termini forse tutti insoddisfacenti, ma che permettono di interrogare una parte della letteratura esistente). Sistemi-prodotto artificiali diventano agenti economici autonomi, fanno cose che implicano scelte di acquisto di beni e servizi e si immettono nel mercato in modo pre autorizzato e discrezionale. Sostanzialmente, la macchina non è più solo in grado di produrre, ma anche di consumare: i due ruoli coincidono e non hanno più bisogno della nostra interazione, sviluppando un mercato parallelo e potenzialmente invisibile nel quale oggetti-macchina clienti interagiscono con oggetti-macchina fornitori, chiedono prestazioni, trattano condizioni, valutano offerte, compiono scelte di acquisto e consumano il bene selezionato, oppure sottopongono a umani le loro scelte ormai avvenute. 

È immediato pensare che, per un essere umano a dieta, la relazione tra il frigorifero di casa e la rete dei fornitori – opportunamente condizionata da una dieta prescritta, dalla salubrità della dieta mediterranea, dalla letteratura scientifica sul tema alimentazione-salute, nonché rispetto alle innumerevoli recensioni della rete social e delle offerte dei supermercati – finirà per farci trovare solo il cibo giusto nelle quantità giuste, nel posto giusto e nel momento giusto. Ma questa è solo una consolatoria riduzione del potenziale del fenomeno, che stiamo studiando per progettare e formare imprese attrezzate a salire a bordo e a non essere condizionate passivamente da un mercato potenzialmente incredibile.

Gli agenti autonomi oltre il controllo umano

Cosimo Accoto è un filosofo italiano cresciuto nell’industria dei dati americana, che opera al MIT di Boston. È uno degli scienziati che più indaga e instancabilmente scrive con obiettivo divulgativo intorno a questo fenomeno coniando termini chiave come “transazione infinita” e Artificial economic, reimmaginando ecosistemi di cocreazione di valore e nuovi modelli di business in una logica di Intelligenza Artificiale (AI) agent-based. Ma è Park che, nel 2023, attribuisce esperienza sperimentale al termine di Autonomous generative agent, applicandolo a una piccola comunità di proxy digitali (agenti software computazionali che simulano un comportamento umano credibile) che interagiscono in una città virtuale dentro al linguaggio del videogioco The Sims per organizzare una festa di San Valentino, agendo in un modo che simula il comportamento umano in ogni fase operativa e decisionale. 

Non ci deve rassicurare il fatto che agiranno solamente quando ne abbiamo il controllo. Una volta formati e attivati, potranno proseguire l’attività in modo autonomo, sia in reazione a comportamenti prescritti come possibili sia in modo deliberato, ossia a discrezione, razionalmente spiegabile in base ai dati percepiti. Esistono molti progetti open source, come AutoGpt, BabyAgi e Jarvis di Microsoft, che sono di tendenza su Github e all’interno delle comunità e dei dipartimenti di AI. Solo nelle prime due settimane dall’invenzione di questi concetti, sono quasi 100mila gli sviluppatori che stanno costruendo agenti autonomi, migliorandoli e spingendoli ai loro limiti. E il numero di sviluppatori che lavorano con questa tecnologia sta crescendo a un ritmo sempre più rapido. 

Oltre ad analizzare il proprio obiettivo e a elaborare compiti, gli agenti autonomi possono avere diverse abilità che consentono loro di completare qualsiasi attività digitale che un essere umano potrebbe fare: per esempio, l’accesso alla navigazione in internet e all’utilizzo delle app, la memoria a lungo e breve termine, il controllo del computer, l’accesso a una carta di credito o un’altra forma di pagamento, l’accesso a modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come Gpt, per analisi, riepiloghi, opinioni e risposte. Inoltre, questi agenti autonomi saranno realizzati in tutte le forme e dimensioni. Alcuni opereranno dietro le quinte, dove l’utente non è consapevole di ciò che sta accadendo, mentre altri saranno visibili dove l’utente potrà seguire ogni pensiero dell’AI. 

Flaviano Celaschi Giorgio Casoni