Gli agenti di intelligenza artificiale vengono spesso valutati in base alla loro sofisticatezza, tuttavia l'adozione reale tende a seguire la loro utilità. Gli esempi discussi all'interno dell'ecosistema $AITECH ecosystem illustrano chiaramente questo fenomeno, un pattern analizzato regolarmente dai contributori #SocialMining che osservano i flussi di lavoro basati sugli agenti.
Pianificare un viaggio è un classico problema di coordinamento. Le informazioni esistono, ma sono sparse. Quando un agente riunisce i parametri di ricerca in un unico flusso conversazionale, il valore non è l'automazione per l'automazione, ma la riduzione degli sforzi.
In modo importante, tali agenti non eliminano la scelta dell'utente. Strutturano le informazioni in modo che le decisioni diventino più facili, più veloci e più prevedibili. Questa distinzione separa gli agenti funzionali dai semplici dimostrativi di novità.
All'interno delle comunità decentralizzate, gli strumenti che riducono silenziosamente l'attrito tendono a durare più a lungo rispetto a quelli progettati per impressionare. L'utilità, non lo spettacolo, guida l'uso sostenuto.
