Troppi GPT personalizzati? Un agente che smista il lavoro agli altri

Ad un certo punto, la barra laterale inizia ad affollarsi di assistenti personalizzati e quando ne serve uno specifico, bisogna rovistare per cinque minuti prima di trovarlo. Un assistente per la ricerca, uno per il brainstorming, uno per il fact-checking, uno per la revisione, uno per l’analisi. Ognuno funziona bene da solo, ma l’insieme diventa difficile da gestire.

Il problema non è avere troppi assistenti. È che ogni nuovo compito inizia con una decisione: quale usare? Si parte dalla ricerca o si scrive direttamente e poi si torna indietro a verificare? È un sovraccarico decisionale che erode la produttività proprio nel momento in cui dovrebbe iniziare il lavoro vero.

La soluzione non è creare un altro specialista, ma un coordinatore, un unico agente il cui solo compito è decidere quale degli altri debba occuparsi di ciascun compito. Una specie di centralinista che smista le chiamate senza gestirle direttamente.

Perché i GPT personalizzati funzionano meglio del tuttofare

Prima di arrivare al coordinatore, vale la pena capire perché conviene avere più assistenti specializzati anziché uno solo che faccia tutto. La ragione è la stessa per cui in un’azienda esistono ruoli diversi. Un modello di intelligenza artificiale produce risultati migliori quando ha un’unica responsabilità chiara rispetto a quando gli si chiede di essere contemporaneamente ricercatore, redattore, correttore di bozze e analista.

Il team di specialisti può variare a seconda delle esigenze di ciascuno, ma un esempio concreto di organizzazione funzionante include cinque ruoli.

L’agente di ricerca recupera fonti e contesto. Quello creativo organizza le idee. Quello di verifica controlla fatti e citazioni. Quello di revisione rifinisce il testo. Quello di analisi valuta risultati e possibili miglioramenti.

Chi non è sicuro di quali specialisti creare può partire da una domanda semplice: quali sono i tre-cinque compiti che ripeto più spesso e che non vengono gestiti in modo ottimale? Si può anche chiedere direttamente a ChatGPT di suggerire una lista di agenti adatti al proprio ambito professionale.

L’agente AI che smista il lavoro: come funziona

L’agente che smista è un assistente personalizzato aggiuntivo di ChatGPT. un ulteriore GPT personalizzato, la cui unica funzione è analizzare la richiesta e dirigerla verso lo specialista più adatto. Non esegue il lavoro, lo assegna.

Per esempio: Sto pensando di scrivere un articolo su un argomento ma non ho ancora fonti né informazioni dettagliate. L’agente smistatore riconosce che si tratta di una fase esplorativa e suggerisce di iniziare con l’agente di ricerca. Se dopo la ricerca si passa alla stesura, suggerirà l’agente di revisione come passaggio successivo. Sa anche quando non suggerire nulla, se si sta riscrivendo un’e-mail con un tono più gentile, non proporrà l’agente di verifica dei fatti.

Come costruire il proprio agente AI che smista il lavoro

Il primo passo è avere già i propri assistenti specializzati su ChatGPT, un GPT personalizzato per ogni compito ricorrente, il più focalizzato possibile. Poi si crea un GPT personalizzato aggiuntivo con il prompt seguente.

Prompt da utilizzare: Sei il mio agente smistatore. Ogni volta che descrivo un compito, identifica il mio obiettivo, decidi quale agente specializzato dovrebbe occuparsene, consiglia la sequenza migliore se servono più agenti e spiega brevemente il tuo ragionamento. Se mancano informazioni importanti, fai domande di chiarimento prima di procedere.

Per rendere le decisioni coerenti, si aggiunge una struttura di valutazione. La struttura che funziona meglio si basa su cinque domande che l’agente smistatore applica a ogni richiesta:

Qual è l’obiettivo dell’utente? Quale specialista è più adatto a questo compito? Serve coinvolgere più di uno specialista? In quale ordine dovrebbero lavorare? Mancano informazioni prima di iniziare?

Questa struttura garantisce che ogni progetto venga gestito con la stessa logica, indipendentemente dal tipo di richiesta.

Mettere in pratica il sistema

La regola operativa è una sola: iniziare sempre dall’agente smistatore. Non aprire l’assistente che sembra giusto al momento, piuttosto descrivere il compito allo smistatore e lasciare che sia lui a indicare il percorso.

Man mano che si scoprono nuovi compiti ricorrenti, si aggiungono nuovi specialisti. Nel tempo si possono creare assistenti per l’ottimizzazione dei testi per i motori di ricerca, la gestione dei social, la programmazione, l’analisi dei dati, la redazione di e-mail, qualsiasi attività che si ripete abbastanza spesso da giustificare uno specialista dedicato.

La cosa interessante è che l’agente che smista non deve essere ricostruito ogni volta che si aggiunge un nuovo specialista. Basta informarlo dell’esistenza del nuovo assistente e delle sue competenze, e lo includerà automaticamente nelle raccomandazioni future. Il sistema diventa più capace senza diventare più complicato, esattamente il contrario di quello che succede quando si accumulano assistenti senza un criterio organizzativo.

Il segreto non è un’AI più intelligente, ma un team di AI che collaborano

La tentazione è costruire lo strumento perfetto, quello che sa fare tutto. Ma nella pratica, un ecosistema di specialisti  batte sempre il tuttofare. Non perché i singoli specialisti siano più intelligenti, ma perché il sistema che li coordina elimina la decisione che rallenta tutto: E ora da dove comincio? E in un flusso di lavoro dove ogni minuto perso a decidere è un minuto sottratto al fare, avere qualcuno, anche se quel qualcuno è un algoritmo, che prende quella decisione al posto dell’utente è un vantaggio che si moltiplica a ogni progetto.