Gli agenti IA possono essere utili per preservare il sapere aziendale. A rivelarlo è un recente report dell’Ergo Innovation Lab, un incubatore di nuove idee e spin-in all’interno del Gruppo Ergo, realizzato in collaborazione con Google Cloud e intitolato “From Tribal Knowledge to Self-Evolving Agents – Capturing, Governing, and Scaling Institutional Knowledge in Financial Enterprises”. L’indagine ha evidenziato come le aziende – e in particolare le compagnie assicurative – possano, con l’aiuto di agenti di intelligenza artificiale adattivi, acquisire, preservare e scalare ciò che spesso è stato solo un know-how esperienziale non documentato (“conoscenza tribale”). Secondo gli esperti di Ergo, infatti, gli agenti “auto-evolutivi” o “auto-miglioranti” potrebbero contribuire a preservare e rendere accessibile questa conoscenza nel lungo termine. Si tratta di sistemi di IA adattivi che non solo svolgono compiti, ma sono anche in grado di rivedere nel tempo le proprie strategie, i flussi di lavoro e, in alcuni casi, persino la propria architettura, adattandoli e migliorandoli ove necessario. Il rapporto include un esempio concreto di implementazione di un “motore di contenuti basato sull’IA”, oltre a ulteriori suggerimenti su dove tali agenti potrebbero essere impiegati in futuro lungo la catena del valore delle compagnie assicurative.
“La prossima fase nello sviluppo dell’IA agente non riguarda solo una maggiore automazione, ma anche il modo in cui le aziende preservano, sviluppano e sfruttano la conoscenza – ha dichiarato Emilia Dang, Innovation Developer presso l’Ergo Innovation Lab – Alla luce dei cambiamenti demografici e della crescente carenza di lavoratori qualificati, questo aspetto sta assumendo un’importanza sempre maggiore. Infatti, senza una strategia sostenibile, le organizzazioni corrono il rischio di perdere i propri criteri decisionali, la conoscenza contestuale e l’esperienza pratica. Il valore degli agenti auto-evolutivi risiede proprio dove finisce l’automazione tradizionale: nell’esperienza, nel contesto e nel giudizio. È proprio in questo ambito che possono contribuire a catturare sistematicamente le competenze individuali attraverso le generazioni e a trasformarle in conoscenza istituzionale scalabile”.
“In settori altamente regolamentati come quello assicurativo, la vera forza dell’IA agentica risiede nell’autonomia guidata dall’uomo – ha affermato Michael Zimmermann, ingegnere capo presso Google Cloud – Abbinando l’ecosistema di IA sicuro e scalabile di Google Cloud alla profonda competenza settoriale di Ergo, questo white paper fornisce un modello lungimirante per preservare e scalare la conoscenza istituzionale in modo responsabile”.
Per quanto riguarda la garanzia che gli agenti in grado di autoevolversi o auto-migliorarsi possano essere implementati in modo sicuro e conforme alle normative all’interno del settore finanziario, altamente regolamentato, il rapporto esamina anche i requisiti relativi alla cosiddetta “enterprise readiness”. Ciò include, ad esempio, chiare strutture di governance e conformità, gestione delle identità e degli accessi, concetti di osservabilità, misure di protezione dei dati e gestione attiva del cambiamento.
Infine, il rapporto delinea le prospettive di ulteriore sviluppo: dagli agenti iniziali, sottoposti a un controllo rigoroso, verso sistemi di apprendimento collettivo che condividono le conoscenze e generano autonomamente nuove opportunità di apprendimento – ad esempio, attraverso simulazioni e casi sintetici. La questione centrale a questo proposito è come si possa plasmare a lungo termine il rapporto tra competenza umana, conoscenza interna e sistemi di IA adattivi.
