Dietro le quinte: come ragionano gli agenti AI come Mistral Large

Task 1: Generazione di contenuti

Prompt:
Quando l’utente dice “Start” dovresti:

• Generazione di contenuti: Scrivi un articolo completo e informativo sui fondamenti del project management, con particolare attenzione alla definizione degli obiettivi, del perimetro e della delega.

Comprensione iniziale e raccolta informazioni

• (0:05)
  L’agente riceve il prompt:
  Puoi fornire approfondimenti dettagliati sui fondamenti del project management, concentrandoti in particolare sulla definizione degli obiettivi, del perimetro e della delega? Questo aiuterà a scrivere un articolo completo e informativo.

• (0:09)
  L’agente riceve un prompt di follow-up che ribadisce la richiesta di approfondimenti dettagliati e menziona best practice e possibili criticità:
  Quali sono le best practice di benchmarking per la definizione di obiettivi, perimetro e delega nella gestione dei progetti? Queste informazioni servono per scrivere un articolo sui fondamenti del project management.

Processo di pensiero dell’agente

• Comprensione del task: L’agente interpreta il compito come la fornitura di approfondimenti sui fondamenti del project management, con focus su obiettivi, perimetro e delega, da presentare in un articolo completo e informativo.
• Chiarimento: Il prompt di follow-up suggerisce che l’agente sta verificando i requisiti, in particolare sulle best practice di “benchmarking”.

Analisi dell’output

• Ben strutturato: L’articolo presenta titoli chiari per Definizione degli obiettivi, Definizione del perimetro e Delega, con sottotemi e punti numerati.
• Completo: Copre gli aspetti chiave con spiegazioni dettagliate e consigli pratici.
• Informativo: Offre spunti di valore, inclusa la struttura SMART per gli obiettivi.
• Chiaro e conciso: Usa un linguaggio accessibile per concetti complessi.
• Aderenza alle istruzioni: Fornisce un articolo completo e informativo come richiesto.

Estratto dell’output del bot

Fondamenti di Project Management: definire obiettivi, perimetro e delega
Il project management è una disciplina fondamentale che prevede la pianificazione, l’esecuzione e la supervisione dei progetti per raggiungere obiettivi specifici entro tempi e budget definiti. L’obiettivo principale è garantire che i progetti vengano completati in tempo, nel rispetto delle risorse e delle aspettative degli stakeholder. Tre elementi fondamentali sono la definizione degli obiettivi, la definizione del perimetro e una delega efficace.

Definizione degli obiettivi

Definire gli obiettivi è il primo e più cruciale passo nel project management. Gli obiettivi sono affermazioni chiare e concise che descrivono ciò che il progetto mira a raggiungere. Forniscono una direzione e un punto di riferimento per misurare il successo. Gli obiettivi efficaci dovrebbero essere SMART: Specifici, Misurabili, Raggiungibili, Rilevanti e Temporizzati. Questo schema garantisce che gli obiettivi siano chiari e conseguibili entro una scadenza precisa.

1. Specifico: Gli obiettivi devono essere chiari e specifici, indicando esattamente cosa va raggiunto.
2. Misurabile: Deve essere possibile misurare i progressi e capire quando un obiettivo è stato raggiunto.
3. Raggiungibile: Gli obiettivi devono essere realistici e conseguibili, tenendo conto delle risorse e dei vincoli.
4. Rilevante: Devono essere in linea con gli obiettivi più ampi dell’azienda e con le aspettative degli stakeholder.
5. Temporizzato: Gli obiettivi devono avere una scadenza precisa per garantire il progresso.

• Tempo impiegato: 16 secondi (dal ricevimento del prompt alle 0:05 all’output alle 0:21)
• Leggibilità: Livello: 14 | Punteggio: 14.38
• Lunghezza sintesi: 534 parole

Conclusione:
L’agente dimostra una forte capacità di generazione di contenuti sul project management, organizzando e trattando efficacemente quanto richiesto dal prompt.

Task 2: Calcolo

Prompt:
Un’azienda vende due prodotti: Prodotto A e Prodotto B. Il Prodotto A costa 30$ a unità da produrre e viene venduto a 50$ a unità. Il Prodotto B costa 40$ a unità da produrre e viene venduto a 70$ a unità.

• L’azienda ha venduto 120 unità del Prodotto A e 80 unità del Prodotto B lo scorso mese. Calcola il ricavo totale di entrambi.
• Calcola il profitto totale (Ricavi – Costi di produzione totali).
• L’azienda vuole aumentare il ricavo totale del 10%. Quante unità aggiuntive di ciascun prodotto deve vendere per raggiungere questo obiettivo, assumendo costi/prezzi invariati?

Processo di pensiero dell’agente

• (0:06)
  Pensiero: Calcolare il ricavo e il profitto totale derivanti dalle vendite dei Prodotti A e B, e determinare quante unità aggiuntive di ciascun prodotto devono essere vendute per aumentare del 10% il ricavo totale.
• (0:08)
  Pensiero: Quante unità aggiuntive di Prodotto A e Prodotto B devono essere vendute per raggiungere l’obiettivo di aumento ricavi?

Analisi

• Calcoli iniziali corretti: Ricavo totale di 11.600$ e profitto di 4.800$.
• Target corretto per l’aumento ricavi: Identifica che un incremento del 10% richiede 1.160$ in più di ricavi.
• Incoerenza: Propone una combinazione (10 unità extra di A e B) che supera leggermente il target (1.200$ vs 1.160$).
• Presentazione concisa: I risultati chiave sono sintetizzati chiaramente.

Estratto dell’output del bot

Il ricavo totale generato dalle vendite di entrambi i prodotti è di 11.600$. Il profitto totale è di 4.800$. Per aumentare il ricavo totale del 10%, raggiungendo un nuovo obiettivo di 12.760$, l’azienda deve vendere circa 24 unità aggiuntive del Prodotto A oppure 17 unità aggiuntive del Prodotto B. In alternativa, può vendere una combinazione, ad esempio 10 unità aggiuntive di ciascun prodotto, per raggiungere l’aumento di ricavi desiderato.

• Tempo impiegato: 13 secondi (prompt alle 0:06, output alle 0:19)
• Lunghezza sintesi: 86 parole

Conclusione:
L’agente gestisce correttamente calcoli e spiegazioni, anche se c’è una piccola incoerenza nelle combinazioni proposte per il raggiungimento del target.

Task 3: Sintesi

Prompt:
Sintetizza i risultati principali dell’articolo precedente in 100 parole, concentrandoti sulle sezioni più significative.

Processo di pensiero dell’agente

• (0:06)
  Riceve il prompt e interpreta correttamente la richiesta di una sintesi concisa sotto le 100 parole.

Analisi

• Sintesi: Output di 93 parole.
• Contenuto: Coglie i punti principali: ragionamento AI, tipologie, importanza, contesto storico, applicazioni in sanità, modello o1 di OpenAI, etica.
• Struttura e chiarezza: Ben strutturato e chiaro.

Estratto dell’output del bot

L’articolo spiega il ragionamento AI come metodo per consentire alle macchine di trarre conclusioni come gli umani, distinguendo tra ragionamento formale e in linguaggio naturale. Sottolinea l’importanza del ragionamento AI in decisioni, problem solving, interazione uomo-macchina e innovazione. Tra le tappe storiche chiave figurano lo sviluppo di expert system, reti neurali e modelli AI moderni. In ambito sanitario, il ragionamento AI migliora la diagnosi, le decisioni cliniche e la medicina personalizzata. L’articolo affronta anche temi etici e di privacy, efficienza e rischio di eccessiva specializzazione. Tra i progressi recenti, il modello o1 di OpenAI, noto per ragionamento complesso, sicurezza e prestazioni in ambito STEM.

• Tempo impiegato: 9 secondi (prompt alle 0:06, output alle 0:15)
• Leggibilità: Livello: 18 | Punteggio: 17.97

Conclusione:
L’agente eccelle nella sintesi concisa e accurata di informazioni complesse.

Task 4: Confronto

Prompt:
Confronta l’impatto ambientale dei veicoli elettrici con quello delle auto a idrogeno. Includi fattori come produzione di energia, ciclo di vita del veicolo ed emissioni.

Processo di pensiero dell’agente

• (0:05)
  Prompt ricevuto: confrontare l’impatto ambientale di EV e auto a idrogeno, con focus su produzione di energia, ciclo di vita ed emissioni.
• (0:15)
  L’agente chiede dettagli aggiuntivi, ripetendo il prompt per chiarezza.

Analisi

• Ben strutturato: Sezioni con titoli per Produzione di energia, Ciclo di vita e Emissioni.
• Completo: Informazioni dettagliate e accurate.
• Chiarezza: Spiegazioni chiare e concise.

Estratto dell’output del bot

L’impatto ambientale dei veicoli elettrici (EV) e delle auto a idrogeno può essere confrontato considerando tre fattori principali: produzione di energia, ciclo di vita e emissioni.

Produzione di energia:

• Veicoli elettrici: L’impatto dipende dalla fonte di elettricità. Le rinnovabili riducono l’impatto; i combustibili fossili lo aumentano. Una rete elettrica più green migliora la sostenibilità.
• Auto a idrogeno: L’idrogeno è prodotto tramite elettrolisi (sostenibile se con rinnovabili) o reforming da metano (emissioni di CO2 a meno di sistemi di cattura). Produzione e trasporto richiedono molta energia.

• Tempo impiegato: 10 secondi (prompt alle 0:05, output alle 0:15)
• Leggibilità: Livello: 16 | Punteggio: 16.48
• Lunghezza sintesi: 402 parole

Conclusione:
L’agente fornisce un confronto chiaro e completo, dimostrando abilità nella generazione di contenuti su temi complessi.

Task 5: Scrittura creativa

Prompt:
Scrivi un racconto futuristico (500 parole) ambientato in un mondo dove i veicoli elettrici hanno completamente sostituito quelli a combustione. Descrivi i cambiamenti ambientali e l’impatto sulla società.

Processo di pensiero dell’agente

• (0:05)
  Riceve il prompt di scrivere un racconto futuristico di 500 parole su un mondo dove gli EV hanno sostituito completamente i veicoli a combustione, con focus su impatto ambientale e sociale.
• (0:16)
  Riceve un prompt di follow-up che ribadisce l’attenzione su impatti ambientali e sociali.

Analisi

• Creativo e coinvolgente: Il racconto è originale e ricco di dettagli.
• Affronta i temi chiave: Descrive qualità dell’aria, urbanistica, cambiamenti economici, salute pubblica e sostenibilità globale.
• Ben strutturato: Introduzione, sviluppo e conclusione chiari.
• Conteggio parole: 444 (leggermente sotto il target).
• Leggibilità: Complessità moderata, adatta al pubblico.

Estratto dell’output del bot

Nell’anno 2050 il mondo aveva subito una trasformazione epocale. Le strade di ogni città, dalle metropoli brulicanti ai piccoli centri, vibravano dolcemente del suono dei veicoli elettrici (EV). Il ruggito onnipresente dei motori a combustione era ormai un ricordo lontano, confinato ai musei e a qualche documentario nostalgico.

Il passaggio ai veicoli elettrici aveva portato profondi cambiamenti ambientali. L’aria era visibilmente più pulita. La coltre di smog che un tempo avvolgeva le città era scomparsa, lasciando spazio a cieli azzurri e permettendo agli abitanti di vedere stelle che per decenni erano rimaste nascoste. La riduzione degli inquinanti atmosferici aveva portato a un netto calo delle malattie respiratorie, e negli ospedali si registravano meno casi di asma e patologie legate all’inquinamento.

• Tempo impiegato: 17 secondi (prompt alle 0:05, output alle 0:22)

Conclusione:
L’agente eccelle nella scrittura creativa, realizzando un racconto coinvolgente e ben strutturato che affronta efficacemente i temi del prompt.

Analisi dei task

Conclusioni finali

L’agente AI Mistral Large dimostra costantemente un alto livello di competenza nella generazione di contenuti, nei calcoli, nella sintesi, nei confronti e nella scrittura creativa. Comprende e interpreta i prompt, genera output ben strutturati e informativi e rispetta istruzioni specifiche (come limiti di parole).

Punti di forza principali:

• Versatilità: Performance elevata su task molto diversi.
• Qualità dei contenuti: Output di alta qualità, ben scritti e pertinenti.
• Accuratezza: Efficace nei calcoli e nei contenuti fattuali.
• Efficienza: Completamento rapido dei task (di solito sotto i 20 secondi).
• Formattazione/miglioramenti: Nessun loop di pensiero ripetitivo.

Aree di miglioramento:

• Coerenza: Alcune risposte, soprattutto nei calcoli, potrebbero essere più precise su più turni.
• Trasparenza: Maggiore dettaglio sul processo interno aiuterebbe l’utente a comprendere meglio gli output.
• Strategia di chiarimento: La tendenza a porre domande di chiarimento, a volte inutilmente, potrebbe essere affinata.

Sintesi:
Mistral Large è un agente AI potente e versatile, eccellente nella generazione di contenuti, nell’analisi e nei task creativi. È uno strumento prezioso per molte applicazioni, dimostrando un notevole progresso tecnologico AI, con solo minimi margini di ulteriore affinamento.