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AI Generativa e AI Agentica

L’Agentic AI (o AI agentica) è un’evoluzione dell’intelligenza artificiale generativa: invece di limitarsi a rispondere a una domanda, è in grado di pianificare, prendere decisioni ed eseguire una serie di azioni per raggiungere un obiettivo.

Differenza tra AI generativa e Agentic AI

AI Generativa	Agentic AI
Risponde a prompt	Persegue obiettivi
Genera testi, immagini, codice	Pianifica ed esegue attività
Interazione singola	Processo multi-step
Attende istruzioni	Può decidere il passo successivo

Esempio semplice:

• ChatGPT tradizionale: “Scrivimi una mail per invitare i clienti a un webinar.”
• Agentic AI: “Organizza il webinar.”
  L’agente potrebbe:
  1. Creare la bozza dell’invito
  2. Cercare gli indirizzi dei partecipanti
  3. Programmare l’invio
  4. Monitorare le iscrizioni
  5. Preparare report finali

Come funziona AI Agentic

Un agente AI tipicamente:

1. Riceve un obiettivo
2. Analizza il contesto
3. Pianifica i passi necessari
4. Utilizza strumenti esterni (CRM, ERP, database, email, calendari)
5. Valuta i risultati
6. Corregge il piano se necessario

È simile a un collaboratore digitale che lavora e interagisce per raggiungere un risultato anziché limitarsi a “conversare”.

Applicazione nel contesto Moldex3D

Nell’ambito dell’analisi e sviluppo prodotto e simulazione di processo in ambiente termoplastico e termoreattivo, quindi l’ambiente di Moldex3D, definito un obiettivo, un agente AI potrebbe:

Obiettivo: “Ridurre i difetti di stampaggio di questo componente.”

L’agente potrebbe:

• Analizzare il file CAD
• Lanciare simulazioni Moldex3D
• Confrontare varianti dei punti di iniezione (gates) e canali relativi al sistema di alimentazione dello stampo
• Identificare linee di saldatura, air trap, risucchi, deformazioni, difettosità estetiche ecc
• Generare automaticamente un report tecnico
• Preparare una presentazione per il cliente

Perché è importante oggi

Molte aziende considerano l’Agentic AI il passo successivo rispetto ai chatbot, nel caso di Moldex3D è MOLDIBOT, perché permette di:

• Automatizzare processi completi
• Ridurre attività ripetitive
• Innescare processi iterativi virtuali (es. Moldex3D DOE Plus)
• Integrare dati provenienti da più sistemi
• Supportare decisioni tecniche e operative

Nel settore della progettazione e simulazione in ambiente termoplastico, l’obiettivo è arrivare ad agenti che collaborano con progettisti e tecnici di processo, per ottimizzare automaticamente il progetto e i parametri di processo per lo stampaggio.

Nel caso di Moldex3D, un esempio concreto potrebbe essere un agente che riceve un modello di paraurti automotive e propone automaticamente modifiche a gate, raffreddamento e parametri di iniezione per ridurre deformazioni, ritiri  e tempo ciclo.

Questo e, prossimamente, altro ancora

Leggete anche:

Perché la maggior parte dei sistemi CAE non è ancora pronta per l’IA agentica ( www.moldex3d.it/perche-la-maggior-parte-dei-sistemi-cae-non-e-ancora-pronta-per-lia-agentica/ )

La fase di analisi è quella che assorbe più tempo (www.moldex3d.it/la-fase-di-analisi-e-quella-che-assorbe-piu-tempo/ )

La programmazione assistita dall’IA sta diventando il nuovo standard per lo sviluppo software? ( www.moldex3d.it/la-programmazione-assistita-dallia-sta-diventando-il-nuovo-standard-per-lo-sviluppo-software/ )

Moldex3D & AI – DOE (Design-Of-Experiment) e MWA (Molding Windows Advisor) ( www.moldex3d.it/moldex3d-ai-doe-design-of-experiment-e-mwa-molding-windows-advisor/ )