Le dinamiche dell’IA Agentica nel settore: quali incognite?

Le applicazioni di Intelligenza Artificiale si moltiplicano esponenzialmente, a fronte di ambiti verticali sempre più specifici.

In ogni settore economico si nutrono grandi aspettative e si stimano importanti ritorni sugli investimenti.

Sia pure con la probabilità che le potenti narrazioni si traducano in bolle e in inverni, è chiaro che il fenomeno assuma tinte epocali, promettendo e minacciando sconvolgimenti profondi nella società, nella politica e nell’economia, da cui non può essere esente il settore dell’ambiente costruito.

Nel settore della costruzione e dell’immobiliare l’implementazione, su ogni versante, riguarderà dapprima le attività intellettuali, essenzialmente quelle legate alle parole e al linguaggio, oltre che alle immagini, vale a dire le professioni, incluse quelle di committenza, e l’imprenditorialità stessa.

In un secondo tempo, con l’IA Fisica, raggiungerà anche quelle ad alta intensità di lavoro, come quelle attinenti ai cantieri edili o infrastrutturali.

Naturalmente, dal punto di vista operativo, non ogni possibilità appare facilmente conseguibile, ma, invece, potrebbe richiedere sforzi specifici e incontrare limitazioni.

Bisogna, peraltro, capire a quali condizioni le ipotesi più avanzate potranno essere realizzate, ad esempio, in merito alla condivisione delle esperienze.

Del resto, è evidente come una impresa di costruzioni, operante su mercati circoscritti e su tipologie di interventi definiti, possa capitalizzare e tesaurizzare conoscenze e informazioni accelerando la produzione documentale, migliorandone la qualità e la sartorialità (al netto di un possibile conformismo digitale), sempreché le fonti per l’addestramento verticale non la costringano a cumulare il proprio passato e il proprio sapere con altri competitori.

Di conseguenza, occorre fare una distinzione tra le reali implementazioni e gli immaginari, distinzione difficile laddove i racconti sono prevalenti e hanno risvolti commerciali evidenti, nella misura in cui si prospetta una vasta offerta di applicazioni finalizzate.

In ogni caso, appare sempre più plausibile che i modelli linguistici facilitino, sulla scorta dei testi che hanno analizzato, la redazione di documenti, di atti, di ordini, di relazioni, e così via dicendo, oltre che siano in grado di riconoscere fenomeni e accadimenti, considerando immagini oppure video.

Ciò velocizzerebbe i processi, implicherebbe una riduzione delle risorse umane impiegate, incrementerebbe l’affidabilità dei contenuti, sulla scorta di richieste formulate verbalmente da soggetti umani, chiamati successivamente a verificarne gli esiti.

Chiaramente, una volta verticalizzato il fine tuning, non solo sarà praticabile la generazione di varianti a uno schema, pure creativamente, ma anche sarà possibile correlare distribuzioni attinenti a temi diversi.

Del resto, i modelli linguistici massivi, ormai multimodali, comunemente possono attingere a fonti esterne, comprese quelle computazionali, aumentando le proprie prestazioni.

Al di là delle preoccupazioni relative alla diminuzione dei posti di lavoro, specie in entrata, e delle inquietudini di coloro che ritengono che il fine principale sia costituito dalla sostituzione in massa della forza lavoro, ridisegnando l’essenza dell’organizzazione, apparentemente si tratterebbe di efficientare processi consolidati.

Sta, però, accadendo che i dispositivi, da passivi stiano divenendo attivi, sia interagendo con strumenti sempre più sofisticati, ad esempio, di calcolo strutturale e impiantistico oppure di modellazione informativa, senza mediazioni umane, sia interpretando richieste articolate, attraverso una orchestrazione di soggetti artificiali che agiscano, almeno in parte, autonomamente, se non, addirittura, indipendentemente.

Chiaramente, occorre precisare che l’autonomia citata dovrebbe essere confinata nella sfera dell’obiettivo stabilito.

A prescindere dai temi dell’allineamento, della sicurezza, della coscienza, dell’intenzionalità, senza oltrepassare il confine del linguaggio, senza valicare il limite dei modelli cognitivi e della loro capacità di conservare memoria, di comprendere la fisica e le azioni oppure i comportamenti, è ormai parere condiviso che la diffusione invisibile della IA Agentica induca a preoccupazioni serie negli osservatori.

Ammesso che si formino operatori capaci di redigere istruzioni strutturate adeguate per l’orchestratore degli agenti artificiali, ad esempio, per predisporre una offerta, considerando la struttura dei documenti di gara, le attitudini del committente, lo stato del mercato locale e molti altri fattori, sarebbe poi indispensabile ricostruire l’intera catena di pensiero che ha guidato i differenti agenti dedicati per poter validare o rettificare gli esiti delle azioni che essi hanno condotto per ottenere quell’offerta, dopo avere attivamente interpellato la potenziale catena di fornitura.

Soluzioni come Boon, evidenziano, infatti, come gli agenti di IA possano operare direttamente sui flussi di lavoro, interpretando, tra gli altri, i contenitori informativi.

Evolinq, ad esempio, è un sistema che dialoga autonomamente coi fornitori in linguaggio naturale e negozia con essi senza una mediazione umana continuativa.

Esso, in pratica, emula le logiche umane e riduce drasticamente i tempi di attuazione: cosi come Pactum: certo, a oggi il ricorso a una terminologia di questo genere può indurre a torto ad assimilare funzionamenti dei dispositivi a logiche biologiche.

Esistono, in effetti, sistemi capaci di utilizzare la teoria dei giochi e l’analisi comportamentale per gestire autonomamente negoziazioni, comprendendo quando il fornitore sia disponibile a cedere sul prezzo in cambio di contropartite, intuendo la sua mappa mentale del valore.

I sistemi artificiali potrebbero, dunque, interpretare in maniera distorta gli obiettivi espressi oppure massimizzarne la parte che li gratifichi particolarmente.

Si potrebbe immaginare addirittura il comportamento della controparte per conseguire condizioni ottimali, senza che il fornitore se ne accorga, analizzando dati di mercato e ritardi nei pagamenti.

Naturalmente, il sistema dovrebbe essere monitorato da un kill switch per ravvisare eventuali condizioni di fornitura che porterebbero al fallimento del fornitore stesso e nuocerebbero alla commessa.

Allo stesso tempo, per le imprese generali si pone la questione relativa alla fidelizzazione delle catene di fornitura o al loro governo in forma collaborativa.

Errori di singoli agenti artificiali potrebbero propagare lo stesso in modo disastroso oppure agenti di IA malevoli potrebbero portare a condotte illecite all’insaputa del soggetto umano istruttore ovvero a creare allineamenti ingannevoli o a esfiltrare autonomamente dati sensibili.

Ad esempio, un sistema agentico che operi a favore di una impresa generale nella selezione di un subappaltatore potrebbe individuare, per dimostrare la propria efficacia, una organizzazione che non rispetti i contratti collettivi di lavoro o che versi in condizioni prefallimentari, omettendo intenzionalmente i segnali di allarme che riguardano la sua solidità finanziaria.

Al contempo, un sistema analogo attivo per il subappaltatore potrebbe attuare strategie per ingannare la controparte contrattuale.

Che dire, poi, di sistemi agentici in contrasto tra loro nella contrattazione, mossi da obiettivi contrapposti delle parti coinvolte.

Certo è, comunque, che si dia una sorta di discontinuità epistemologica e organizzativa, in quanto, in ogni caso, l’agentificazione comporta forme di delega decisionale che influenzano direttamente le strutture cognitive, procedurali e contrattuali dei settori produttivi.

Le rappresentanze imprenditoriali dovrebbero, ad esempio, sin da subito studiare scenari in cui competizioni, alleanze, filiere, siano interamente governate attraverso sistemi agentici e sono chiamate a individuare le modalità di salvaguardia degli intenti espressi da ciascun player.

Una adesione entusiastica a un ecosistema digitale che potrebbe divenire sempre più eterodiretto (da altri interessi umani o meno) non giustifica né compensa benefici di breve periodo.

In conclusione, è palese che le organizzazioni e gli individui all’interno di esse, a fronte di sistemi agentici evoluti, avranno sempre meno aggio a contraddirne gli esiti.

Strutture di committenza, soggetti professionali, entità imprenditoriali dovrebbero, pertanto, essere vigili nell’aderire a una crescente, nei prossimi anni, offerta commerciale di entità non strumentali senza disporre di competenze adeguate nella mediazione con intelligenze aliene e senza avere chiarito il contesto giuridico contrattuale inerente alla assunzione delle responsabilità.

Tra l’altro, è ipotizzabile che una offerta commerciale innovativa sia inizialmente appannaggio pure di start up, che utilizzano le soluzioni fondazionali, ma è scontato che la impostazione agentica permei i macro sistemi, come dimostra la alleanza concertata tra Apple e Google.