Utkarsh Kanwat, sviluppatore con oltre 12 sistemi di agenti AI in produzione, mette in discussione l’idea che il 2025 sarà “l’anno degli agenti AI”. Il problema centrale, dati alla mano, è di ordine propriamente matematico: di fronte a richieste relative a processi complessi e multi-step, gli errori si moltiplicano esponenzialmente. Con una precisione del 95% per singola operazione, dopo 20 passaggi il tasso di successo crolla al 36%. “I sistemi in produzione richiedono un’affidabilità del 99,9%+”, spiega Kanwat, evidenziando come anche raggiungendo il 99% di precisione per step, si ottenga solo l’82% di successo su 20 operazioni.
I costi quadratici dei token nelle conversazioni prolungate rappresentano un ulteriore ostacolo. Una sessione di 100 interazioni può costare fino a 50-100 dollari solo in token, rendendo insostenibile l’economia per migliaia di utenti. Gli agenti più efficaci non sono conversazionali ma strumenti specializzati che seguono un pattern preciso: contesti delimitati, operazioni verificabili e controllo umano nei punti critici.
Nel corso del 2025, secondo Kanwat, le startup che promettono “agenti completamente autonomi” si scontreranno con questi limiti matematici ed economici. A risultare vincenti saranno invece i team che costruiscono assistenti AI con capacità e compiti ben definiti, in cui l’AI affronta la complessità operativa, ma gli umani mantengono il controllo decisionale.
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Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (2025).
