La stragrande maggioranza dell'uso dell'AI sarà per cose che nemmeno facciamo oggi. Il vero impatto degli agenti AI sarà che potremo risolvere problemi in modo conveniente che prima non potevamo risolvere, abbattere i costi dei servizi necessari che aiutano le aziende a crescere o a servire meglio i clienti, spendere meno tempo in lavori noiosi o meno strategici e, in generale, fare di più. Quando parlo con la maggior parte delle imprese oggi, la cosa che le entusiasma di più riguardo agli agenti AI è la possibilità di risolvere il tipo di problemi che non potrebbero mai risolvere in modo scalabile con le persone. La capacità di esaminare ogni contratto per clausole rischiose o punti dati importanti che possono portare a risultati aziendali migliori; un'azienda delle scienze della vita che effettua controlli di qualità su tutti i propri dati; una banca d'investimento che può analizzare enormi quantità di dati di ricerca per fare raccomandazioni migliori ai clienti; una banca che accelera l'onboarding dei clienti per servire i clienti; e così via. Tendiamo a guardare l'economia di oggi e immaginare che l'AI venga applicata solo a come lavoriamo oggi. Ciò che accade in quasi ogni caso di automazione è che la utilizziamo per fare *di più* di quanto facessimo prima, il che crea un nuovo insieme di lavori e attività. Questo è esattamente ciò che farà l'AI.

Gli agenti AI trasformeranno fondamentalmente il rapporto tra fornitori di software e clienti nel tempo. Per la storia del software aziendale, i fornitori vendevano ai clienti tecnologia di cui il cliente era in ultima analisi responsabile per ottenere valore. Il software era solo uno strumento, e in gran parte spettava al cliente capire come utilizzare quello strumento e far sì che i propri dipendenti lo usassero in modi produttivi. Con gli agenti AI, i fornitori di software ora forniscono il lavoro al cliente, non solo gli strumenti. Se sei un'azienda delle scienze della vita e hai agenti che stanno esaminando i dati dei tuoi trial clinici, o se sei uno studio legale che utilizza agenti per esaminare e elaborare contestazioni, il fornitore è ora un'estensione della tua forza lavoro. Le implicazioni di questo sono enormi, perché ora il software è essenzialmente un fornitore di output lavorativo, molto più simile a un fornitore di servizi professionali del passato. Ecco solo alcune cose che cambiano di conseguenza: * Orientamento al dominio: i fornitori di agenti AI vincenti saranno probabilmente quelli che hanno la migliore comprensione del dominio o del problema che stanno affrontando. Nessuna azienda vuole assumere la terza persona migliore che può permettersi, e sarà lo stesso con gli agenti. I migliori agenti nel loro rispettivo dominio forniranno un valore sproporzionato al cliente, quindi avere un focus profondo sul dominio sarà un grande vantaggio. * Valutazioni: le valutazioni diventeranno un affare molto più importante nell'azienda. Come puoi implementare agenti se non sai quanto bene l'agente sta performando in un compito? Le valutazioni sono essenzialmente il nuovo sistema di revisione delle performance per il lavoro autonomo. E sarà ancora più importante per gli agenti che per le persone, data la portata di un buon rispetto a un cattivo flusso di lavoro agentico. * Implementazione: L'implementazione degli agenti appare anche molto diversa rispetto al software tradizionale perché stai effettivamente cambiando il flusso di lavoro sottostante per il cliente. La necessità di ottenere dati, strumenti, ingegneria del contesto e gestione del cambiamento dei dipendenti sarà su misura per ogni cliente. Questo è il motivo per cui gli ingegneri schierati in avanti stanno guadagnando popolarità, ma siamo ancora molto all'inizio nel realizzare quanto grande sarà questo cambiamento per i fornitori di software. Supporto: quando sei effettivamente responsabile dell'output lavorativo finale di un'azienda, le dinamiche di supporto cambieranno in modo significativo. Un cliente non ti chiama più perché non riesce a effettuare il login o c'è un bug nel tuo software che può provare a aggirare, ma ora perché un agente non ha fornito l'output desiderato. Questo richiederà un livello di supporto molto diverso per i clienti, molto più su misura per il processo aziendale del cliente. * Versioning: quando fornisci lavoro a un'azienda, non hai la stessa flessibilità di poter cambiare l'output lavorativo in qualsiasi momento. Sarebbe come se tutti i dipendenti di un'azienda entrassero un giorno e operassero uniformemente in modo diverso. Questo avrà enormi implicazioni a lungo termine su come funzionano gli aggiornamenti degli agenti in un'azienda e su come vengono mantenute le versioni precedenti. * Integrazione di sistema: A margine, ci sarà spazio per un nuovo tipo di integratore di sistema per emergere (o per quelli esistenti di pivotare) per implementare e aiutare a gestire gli agenti AI. A causa della complessità di implementare e gestire agenti, e della gestione del cambiamento necessaria, la maggior parte delle aziende avrà bisogno di supporto lungo il cammino - ci saranno probabilmente alla fine punti di aggregazione dagli integratori di sistema. Questi sono solo alcuni dei cambiamenti che inizieranno a emergere quando i fornitori di software vendono e forniscono output lavorativo finale ai clienti. Ma sarà un cambiamento molto grande nel tempo.

Gli strumenti che funzionano meglio per gli agenti saranno sempre più quelli di successo, perché nel tempo avremo 1.000 volte più agenti che persone che utilizzano software. Il software è sempre stato costruito per le persone. Ma le persone svolgono compiti un passo alla volta, hanno anche molto contesto nella loro testa che entra nel compito, e quando il software è difficile da usare o offre soluzioni multiple e conflittuali, possono sempre guardare un webinar o parlare con un collega per capire la cosa giusta. Gli agenti, d'altra parte, possono elaborare enormi quantità di dati, lavorare in parallelo, ma possono anche andare fuori controllo con strumenti o fonti di dati conflittuali. Quindi dovremo progettare software che funzioni realmente bene per gli agenti affinché abbiano successo tanto quanto per le persone. Questo diventerà una nuova classe di problemi e probabilmente porterà a intere nuove categorie di software in varie parti dei livelli infrastrutturali e di piattaforma. Un problema super difficile, ma incredibilmente divertente.