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Quali capacità sono necessarie per supportare i sistemi di IA (agentic)?

Jimmy Chien – Moldex3D ( CoreTech System Co., Ltd) Director

Recentemente, i termini “Agenti di IA” e “IA agentica” vengono spesso usati insieme nelle discussioni sui sistemi di IA.

Dal punto di vista di un sistema di ingegneria, la differenza può essere compresa come segue:

Agenti di IA

• Entità software che eseguono azioni
• Possono automatizzare fasi specifiche del flusso di lavoro
• Autonomia e pianificazione possono essere limitate

Agentica IA

• Sistemi con comportamento orientato agli obiettivi
• In grado di pianificare attività a più fasi
• In grado di guidare continuamente il progresso verso gli obiettivi
• Spesso include capacità di autocorrezione

Oggi, molti sistemi includono già Agenti di IA in grado di eseguire attività o automatizzare fasi del flusso di lavoro.

Ma il passaggio all’IA agentica non significa semplicemente aggiungere più agenti.

Una domanda più importante è:
Il sistema di ingegneria possiede le capacità necessarie per supportare agenti autonomi?

Dal punto di vista della piattaforma, tre elementi fondamentali sono particolarmente importanti.

1️⃣ Strumenti: Strumenti che l’IA può orchestrare
L’IA agentica richiede strumenti che possano essere richiamati e coordinati a livello di programmazione.

Esempi includono:

• strumenti di simulazione
• API CAD/CAE
• strumenti di ottimizzazione
• pipeline di elaborazione dati
  Questi strumenti necessitano di interfacce utilizzabili dalle macchine (API) affinché gli agenti possano richiamare operazioni e orchestrare flussi di lavoro in modo autonomo.

2️⃣ Conoscenza: Conoscenza ingegneristica strutturata
Le decisioni ingegneristiche spesso si basano su competenze specifiche del settore, come ad esempio:

• quando sono necessari aggiustamenti della mesh
• possibili cause di divergenza del solutore
• strategie di analisi adeguate per problemi diversi
  Per supportare i sistemi autonomi, questa conoscenza deve essere rappresentata in una forma strutturata e interrogabile, consentendo ai sistemi di IA di ragionare sulle decisioni ingegneristiche.
• Sistemi con comportamento orientato agli obiettivi
• In grado di pianificare attività a più fasi
• In grado di guidare continuamente il progresso verso gli obiettivi
• Spesso include capacità di autocorrezione

3️⃣ Dati: Infrastruttura dati ingegneristici
I sistemi agenti si basano anche su dati ingegneristici storici, tra cui:

• risultati di simulazione
• cronologia di progettazione
• report di analisi
• casi di guasto
  Questi dati costituiscono la base per migliorare il processo decisionale nel tempo.

Molte organizzazioni adottano l’IA aggiungendo funzionalità di IA isolate.

Ma supportare l’IA agentica richiede un cambiamento più ampio.

Non si tratta più solo di aggiungere l’IA, ma di ripensare la piattaforma ingegneristica stessa.

Perché in fin dei conti:
L’IA agente non è solo un problema di capacità dell’IA. È anche un problema di architettura di sistema.