Se stai costruendo agenti AI, è super importante capire i casi d'uso ottimali che massimizzano ciò per cui gli agenti sono bravi rispetto a ciò per cui non sono ancora pronti. Ci sono così tante categorie di lavoro che gli agenti AI possono aiutare ad automatizzare o ad aumentare. Scegliere quelle giuste che possono fornire valore nel breve termine e migliorare nel tempo con i miglioramenti del modello è fondamentale. Ecco alcune caratteristiche che sembrano funzionare bene in questo momento: * Lavoro che richiede una grande quantità di dati e informazioni non strutturati. Questo potrebbe includere documenti, dati visivi su uno schermo, contenuti video e altro ancora. Questo è il dominio in cui computer e software non sono mai stati in grado di operare prima, e i casi d'uso qui sono vasti. * Gli agenti AI sono utili per cose che altrimenti richiederebbero giudizio o interpretazione umana, e potrebbe sempre essere così. Nel momento in cui ti trovi a sperare di replicare qualcosa con regole molto rigide che si ripetono continuamente, probabilmente vuoi software, non agenti. * Più il lavoro complesso viene automatizzato, maggiore è la necessità di un elemento umano nel processo. Questo è il motivo per cui gli agenti di codice funzionano così bene in questo momento: puoi eventualmente testare e studiare l'output dell'agente per capire cosa è tornato giusto o sbagliato. Anche quando questi agenti fanno errori, l'intervento è relativamente semplice per qualsiasi utente esperto. * Scommetti su casi d'uso in cui l'intelligenza fondamentale dei modelli che migliora continuerà ad accumularsi sui tuoi agenti. Se puoi risolvere tutto riguardo al tuo caso d'uso con l'AI oggi, probabilmente non è un mercato abbastanza interessante da perseguire. Insegui scenari in cui viene aggiunto valore incrementale con i miglioramenti del modello. Tante altre caratteristiche determinano quali casi d'uso sono buoni per gli agenti in questa fase, ma alla fine ci sono molte opportunità in ogni categoria di lavoro da perseguire.