Quando gli agenti imparano a 'guadagnare' e 'consumare': l'emergere silenzioso di un ecosistema di auto-crescita
Recentemente ho spesso immaginato un momento come questo: il tuo assistente AI ha completato il suo lavoro quotidiano, ha pagato le spese per i dati e l'affitto dei servizi cloud con il budget che hai autorizzato, e persino ha acquistato un risultato analitico da un'altra AI. Dopo il saldo, sorprendentemente, è rimasto un po' di 'profitto' nel conto—quello che ha risparmiato ottimizzando i processi. Questo surplus sarà utilizzato per esplorare strumenti più efficienti domani, o investito nel perfezionamento delle proprie capacità. Non si tratta più di 'automazione', ma di 'auto-crescita'. Il racconto principale degli attuali agenti AI rimane ancora a livello di 'strumenti di efficienza': eseguire le istruzioni umane più rapidamente e a minor costo. Ma un cambiamento più profondo sta maturando sott'acqua: quando gli agenti saranno in grado di prendere decisioni autonome, avere risorse disponibili e scambiare valore con altri agenti all'interno di un framework affidabile, inizierà a formarsi una microeconomia guidata dall'AI. La chiave qui non è far sostituire l'economia umana dall'AI, ma fornire un insieme di 'regole commerciali' per la cooperazione massiccia tra macchine, che è destinata a verificarsi.
Quando ogni "pensiero" vale la pena di essere pagato: riforgiare i vasi sanguigni per l'economia dell'IA
Immagina di aver assunto un assistente digitale di alto livello. È agile nel pensiero, in grado di gestire centinaia di istruzioni al secondo. Ma ogni volta che deve richiamare un servizio esterno, effettuare un pagamento o eseguire un bonifico per le tue decisioni, la velocità dell'intero mondo rallenta improvvisamente. Viene trascinato nel pantano del sistema finanziario umano: in attesa di conferma, pagando commissioni elevate, affrontando ritardi imprevedibili. Non è un fallimento dell'agente, ma una totale disallineamento delle infrastrutture economiche che forniamo loro. Stiamo affrontando un paradosso: le capacità dell'IA sono esponenziali, ma la sua partecipazione alla "struttura dei costi" dell'economia è lineare, con persino enormi attriti fissi. È come montare ruote da carro su una vettura di F1. Il problema non è nel motore, ma nella pista.