Un dato di Uber racconta quanto vengono usati davvero gli agenti IA nel mondo

Nella settimana di Halloween, Uber ha vissuto uno dei periodi più intensi dell’anno. Tra corse e consegne di Uber Eats, la piattaforma ha gestito circa 320 milioni di operazioni.

Il CFO dell’azienda, Balaji Krishnamurthy, ha svelato recentemente quante di queste fossero arrivate attraverso agenti di intelligenza artificiale.

Su Uber Eats gli ordini effettuati dagli agenti sono stati circa 500. Per le corse in automobile, appena quattro.

Nella stessa occasione - la conference call sui risultati finanziari di Uber del terzo trimestre - il CEO Dara Khosrowshahi ha aggiunto che l’azienda sta osservando una diffusione degli agenti IA ancora “molto, molto acerba” e una trazione “molto limitata”.

Il dato di Uber colpisce perché prenotare un’auto è esattamente il genere di compito utilizzato da tempo dalle aziende tech per spiegare al pubblico l’arrivo degli agenti IA.

Un semplice chatbot risponde a una domanda. Un agente invece riceve un obiettivo e usa servizi esterni per effettuare in autonomia una prenotazione. Quando autorizzato, può finalizzare anche un pagamento.

Chiamare un Uber dovrebbe costituire la parte relativamente facile di questo processo. Il servizio è standardizzato, l’utente conosce il luogo di partenza e quello di arrivo e l’interazione richiede pochi passaggi. Eppure, almeno per ora, quasi tutti continuano ad aprire direttamente l’app e a prenotare una corsa nel modo tradizionale.

Khosrowshahi ha detto che il gruppo è in contatto con praticamente tutti i principali sviluppatori di assistenti. Ritiene però che l’esperienza diretta offerta dall’app di Uber rimarrà più semplice per molti clienti.

La promessa degli agenti corre più veloce degli utenti

Le principali aziende dell’IA stanno descrivendo da diverso tempo una trasformazione molto più avanzata rispetto a quella visibile nei dati di Uber.

Gli agenti vengono presentati come software ai quali affidare intere attività, per piacere o per lavoro: trovare un volo, prenotare un ristorante, confrontare prodotti, leggere le email e gestire appuntamenti. L’utente in teoria descrive ciò che vuole e interviene soltanto nei passaggi più delicati.

Le capacità tecniche degli agenti IA esistono già in buona parte. Ma la loro adozione quotidiana è più complessa: le persone devono trovare conveniente delegare un compito che spesso riescono a completare da sole in pochi secondi. Ci sono altri ostacoli: spesso i sistemi richiedono autorizzazioni per utilizzare un software o accedere ad account e dati personali, e ogni volta che accade l’operazione si blocca, in attesa della supervisione umana.

Le richieste di autorizzazione da parte di un agente sono indispensabili: una prenotazione sbagliata fatta da un’IA può avere conseguenze economiche importanti. È una differenza importante rispetto alla generazione di un testo o di un’immagine da parte di un chatbot, dove correggere un errore costa generalmente poco. Quando l’IA comincia a spendere denaro o modificare appuntamenti, la fiducia richiesta all’utente cresce.

I quattro viaggi comunicati da Uber mostrano quanto questa abitudine sia ancora lontana dall’essere acquisita.

Il caso

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Muse dimostra che un pubblico esiste

Nelle ultime settimane Meta ha raccontato che, invece, l’adozione degli agenti IA va in senso opposto, ovvero è in forte crescita.

Muse, il suo agente personale, ha superato 10 milioni di utenti negli Stati Uniti e in Canada in circa un mese e mezzo.

Mark Zuckerberg ha dichiarato che circa il 25% delle persone che lo hanno configurato lo utilizza quotidianamente. Secondo Sensor Tower, l’app ha superato 10 milioni di download negli Stati Uniti nei primi 40 giorni, un risultato considerevole.

Muse può collegarsi a servizi come email e calendario, utilizzare un browser, compilare moduli e svolgere attività per conto dell’utente. Al momento non è disponibile in Europa.

Zuckerberg ha detto che l’agente viene utilizzato anche per lo shopping e che oltre un quarto degli utenti di Muse impegnati negli acquisti effettua in media spese superiori ai 200 dollari.

Sono dati molto più incoraggianti di quelli comunicati da Uber, anche se misurano fenomeni diversi. Configurare o usare Muse non equivale necessariamente ad affidargli una transazione esterna.

Meta stessa sta ancora cercando di capire l’economia del prodotto.

Zuckerberg ha riconosciuto che Muse richiede una quantità elevata di potenza di calcolo. L’azienda punta a migliorare la sua efficienza di oltre dieci volte nell’arco di un anno e ritiene che il servizio possa diventare redditizio quando raggiungerà una scala abbastanza grande e cresceranno i ricavi generati da abbonamenti e transazioni.

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Musk ha già incontrato il problema dei costi

All’inizio di novembre Elon Musk ha dato una spiegazione ai clienti che protestavano per la riduzione dei limiti di Grok Bot, l’agente sviluppato dalla sua azienda SpaceXAI.

“Il costo di Grok Bot è insostenibilmente alto rispetto ai ricavi”, ha scritto Musk.

Grok Bot dispone di un proprio computer virtuale, può utilizzare applicazioni e siti web e continuare a lavorare su un compito anche senza la presenza costante dell’utente. È quindi molto più costoso di una normale conversazione con un chatbot.

Ogni attività lunga può richiedere numerosi passaggi e risorse di calcolo mantenute attive per molto tempo.

I piani che includono Grok Bot prevedono, per questo, limiti di utilizzo settimanali. Oggi il servizio è compreso nei livelli Premium, Super e Ultra, rispettivamente da 30, 100 e 200 dollari al mese, con quantità crescenti di utilizzo.

Musk ha quindi incontrato uno dei problemi strutturali degli agenti: più autonomia viene concessa al software, maggiore tende a essere il consumo di calcolo necessario per svolgere il lavoro.

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Anche Dots di OpenAI ha problemi di costo

OpenAI sta affrontando lo stesso problema con Dots, i suoi nuovi assistenti personali sempre attivi. Adam Fry, responsabile dell’area consumer di ChatGpt, ha spiegato durante una cena con i giornalisti a New York, il 2 novembre scorso, che Dots è “piuttosto impegnativo dal punto di vista del calcolo”.

Ogni assistente dispone infatti di un proprio computer nel cloud, che utilizza per lavorare attraverso gli account collegati dell’utente e svolgere attività per suo conto.

Per ridurre questi costi, OpenAI ha iniziato a indirizzare parte del lavoro di Dots verso un modello GPT più piccolo ed economico. È un intervento significativo perché riguarda proprio una delle caratteristiche che distinguono gli agenti dai normali chatbot: possono restare attivi più a lungo, usare strumenti esterni e portare avanti operazioni composte da molti passaggi. Tutto questo richiede molta più potenza di calcolo di una semplice conversazione.

L’accesso consumer, però, resta riservato agli abbonamenti Pro. OpenAI offre oggi livelli Pro da 100, 200 e 500 dollari al mese e il primo dot è incluso nei piani compatibili.

ChatGPT Plus, che costa 20 euro al mese e raccoglie una parte molto più ampia del pubblico pagante, non comprende Dots. Il servizio inoltre è ancora escluso dagli account Pro europei.

Una rivoluzione ancora lontana dalle abitudini quotidiane

Gli agenti IA stanno quindi producendo due tendenze apparentemente difficili da conciliare.

Muse dimostra che milioni di persone sono disposte a provarli. Uber mostra invece che, davanti a un'azione piuttosto semplice come prenotare un'auto, la delega a un sistema IA avviene molto raramente.

Nel frattempo le aziende devono sostenere una quantità di calcolo molto superiore a quella necessaria per una normale chat.

È ancora presto per stabilire quanto rapidamente cambierà questa situazione. Gli stessi pagamenti online e molte altre tecnologie arrivate con internet, in passato, hanno avuto periodi iniziali nei quali l’utilizzo sembrava modesto rispetto alle aspettative.