Introduzione
Gli agenti AI sono uno dei trend più discussi nel 2024, ma una recente dichiarazione di Andrej Karpathy, co-fondatore di OpenAI, ha gettato una doccia fredda sull'hype: gli agenti AI non funzionano ancora e serviranno almeno un decennio prima che siano davvero autonomi. Questo non è pessimismo di uno scettico, ma la valutazione di chi costruisce la tecnologia frontier.
Cosa ha detto Karpathy sugli agenti AI
Gli agenti AI mancano di intelligenza sufficiente per operare autonomamente, secondo quanto dichiarato da Karpathy durante il Dwarkesh Podcast. Le sue parole sono dirette: "They're cognitively lacking and it's just not working. It will take about a decade to work through all of those issues."
I problemi identificati sono molteplici e strutturali: gli agenti non hanno capacità multimodale adeguate, non sanno usare il computer come farebbe un umano, mancano di apprendimento continuo e, soprattutto, non possono trattenere informazioni tra sessioni diverse.
"Non hanno abbastanza intelligenza, non sono sufficientemente multimodali, non riescono a usare il computer e tutto il resto. Non hanno apprendimento continuo. Non puoi solo dire loro qualcosa e ricorderanno."
Andrej Karpathy, co-fondatore OpenAI
Il divario tra hype e realtà del mercato
Mentre le aziende investono miliardi in piattaforme di agenti AI, i dati concreti mostrano un quadro molto diverso:
- 95% dei progetti pilot AI non ha raggiunto gli obiettivi prefissati secondo le ricerche Gartner
- 50% delle organizzazioni che prevedevano di ridurre significativamente il personale di customer service entro il 2027 sta abbandonando questi piani
- Le startup che hanno investito in piattaforme agenti da $500K non vedono ancora ritorni significativi
Questo crea un problema reale per le aziende: molte hanno già acquistato soluzioni promettenti, ma l'autonomia promessa non è ancora disponibile.
Quando gli agenti AI saranno davvero pronti
Secondo Karpathy, i veri agenti AI autonomi arriveranno intorno al 2035. Non è una data casuale: il timeline allinea perfettamente con il dispiegamento mondiale del Wi-Fi 8 e l'evoluzione dell'infrastruttura hardware globale.
Il problema non è solo software. L'infrastruttura attuale non è progettata per supportare il traffico a bassa latenza e simmetrico che gli agenti autonomi genererebbero. Ecco perché siamo ancora nella fase di costruzione infrastrutturale: data center, edge computing e standard di connessione devono evolversi insieme.
Il modello che funziona oggi: automazione assistita
Mentre attendiamo gli agenti veri, alcune aziende hanno trovato un approccio che funziona. McKinsey ha creato un agente AI usando Microsoft Copilot Studio che monitora gli indirizzi email per le proposte di progetto. Il risultato: il tempo di revisione è sceso da 20 giorni a 2.
Ma c'è una precisazione cruciale: un umano deve verificare ciò che l'agente produce. Non è automazione completa, è automazione assistita. E funziona proprio perché non promette autonomia totale.
Perché l'automazione assistita vince
Questo modello rispecchia anche la visione di Karpathy: gli agenti dovrebbero funzionare come "un dipendente o uno stagista con cui lavorare". Ma con una differenza cruciale: gli stagisti imparano, gli agenti attuali no. Non possono trattenere informazioni tra sessioni, il che limita drasticamente la loro utilità per compiti complessi.
Cosa aspettarsi nei prossimi anni
La realtà è meno glamour dell'hype, ma più sostenibile:
- 2024-2026: continua l'automazione assistita; le aziende ottimizzeranno processi con agenti supervisionati
- 2026-2030: evoluzione incrementale dell'intelligenza e della multimodalità; casi d'uso specifici miglioreranno
- 2030-2035: infrastruttura completamente rinnovata; primi agenti con autonomia reale in domini limitati
- Post 2035: agenti veri capaci di apprendimento continuo e ritenzione della memoria
Le startup e le aziende che prospettano automazione completa per il 2027 stanno promettendo un prodotto che non esiste ancora e non esisterà presto.
Il cambio di mentalità necessario
Come ha scritto Karpathy su X, il vero cambio di paradigma è questo: "Voglio che l'AI faccia meno assunzioni e mi chieda di collaborare quando non è sicura. Voglio imparare lungo il percorso e diventare un programmatore migliore, non solo ricevere montagne di codice che mi viene detto che funziona."
Questa è la mentalità che separa le aziende che avranno successo da quelle che bruceranno denaro:
- Vincenti: costruiscono per l'augmentazione, non il rimpiazzo
- Perdenti: promettono automazione totale nei prossimi 2-3 anni
Gli agenti AI sono strumenti che rendono gli umani migliori, non sostituti. Questa è la realtà su cui le aziende dovrebbero costruire il loro stack tecnologico.
FAQ
Quando gli agenti AI funzioneranno davvero?
Secondo Andrej Karpathy, co-fondatore di OpenAI, gli agenti AI raggiungeranno vera autonomia intorno al 2035. Questo timeline si allinea con l'evoluzione dell'infrastruttura globale, non solo del software.
Perché gli agenti AI attuali non funzionano?
Gli agenti AI mancano di intelligenza sufficiente, non sono multimodali, non usano il computer come un umano e, crucialmente, non possono trattenere informazioni tra sessioni. Sono cognitivamente limitati e architettonicamente incompleti.
Quale percentuale di progetti AI ha fallito?
Secondo Gartner, il 95% delle aziende che ha implementato pilot AI ha riscontrato insuccessi nel raggiungere gli obiettivi prefissati.
Esiste un modello di agenti AI che funziona oggi?
Sì: l'automazione assistita. Aziende come McKinsey usano agenti AI per velocizzare processi, ma un umano verifica sempre i risultati. È collaborazione, non autonomia totale.
Quali sono i principali limiti degli agenti AI di oggi?
Mancanza di apprendimento continuo, impossibilità di trattenere memoria tra sessioni, intelligenza insufficiente, capacità multimodale limitata e impossibilità di usare il computer come un umano.
Cosa rende impossibile l'autonomia totale degli agenti AI nel 2027?
Non è solo il software. L'infrastruttura globale (data center, Wi-Fi, edge computing) deve evolvere insieme al software. Siamo nella fase di costruzione infrastrutturale, non ancora nella fase di deployment autonomo.
Come dovrebbero approcciarsi le aziende agli agenti AI oggi?
Dovrebbero cercare soluzioni di automazione assistita che aumentano la produttività umana, non quella che promette sostituzione totale. Gli agenti dovrebbero collaborare con gli umani, non sostituirli.