Cosa sono gli agenti AI?

Gli agenti AI sono sistemi autonomi intelligenti capaci di pianificare, eseguire compiti e prendere decisioni per conto degli esseri umani. Interpretano le intenzioni delle richieste all'interno del contesto, apprendono dai dati storici e si adattano dinamicamente al variare delle condizioni in tempo reale.

Integrati in un ecosistema aziendale, gli agenti AI orchestrano molteplici strumenti e sistemi e riescono persino a collaborare con altri agenti per svolgere workflow complessi e in più fasi.

Tipi di agenti AI

Esistono cinque tipi principali di agenti di enterprise AI:

1. Gli agenti riflessi semplici operano secondo la logica "se questo, allora quello". In altre parole, se percepiscono un cambiamento, rispondono.
2. Gli agenti riflessi basati su modelli sono come gli agenti riflessi semplici in quanto reagiscono a un cambiamento, ma si distinguono per il fatto che conservano la memoria (un modello) dell'ambiente che osservano. Questa memoria permette loro di reagire secondo modalità che vanno oltre gli stimoli diretti.
3. Gli agenti basati su obiettivi utilizzano algoritmi di ricerca o pianificazione per valutare possibili azioni, prevedere risultati e scegliere la sequenza ottimale di azioni per conseguire l'obiettivo previsto.
4. Gli agenti basati sull'utilità agiscono in base alla capacità di una decisione di conseguire il risultato auspicato. L'utilità esprime un valore numerico di auspicabilità, e pertanto questi agenti puntano a massimizzare le prestazioni considerando i pro e i contro.
5. Gli agenti di apprendimento migliorano continuamente le prestazioni osservando i risultati di un'azione e valutandone la qualità.

Per gestire workflow complessi, le imprese possono anche utilizzare in combinazione molteplici agenti AI in sistemi multi-agente.

In un sistema di aria condizionata, per esempio, un agente riflesso semplice potrebbe attivare il raffrescamento all'aumentare delle temperature. Abbinato a un agente riflesso basato su modelli, il sistema si ricorda che alcune stanze si riscaldano più velocemente alla luce del sole e regola di conseguenza le priorità del raffrescamento.

Esempi di casi d'uso di agenti AI nell'impresa

Gli agenti AI stanno già producendo effetti su scala enterprise che vanno oltre il mero incremento di produttività. I Joule Agents di SAP esemplificano questa trasformazione.

I Joule Agents sono sistemi di agenti di enterprise AI capaci di integrarsi nelle diverse funzioni aziendali per aiutare i team ad accelerare workflow complessi e multifase e realizzare valore aziendale su vasta scala. I prodotti di dati SAP armonizzano dati eterogenei isolati in silos, permettendo ai Joule Agents di distribuire insight e suggerimenti radicati nell'intero contesto di un'azienda. Per quanto unici siano i tuoi processi, i Joule Agents possono essere personalizzati per garantire compliance, sicurezza e compatibilità con i sistemi esistenti.

Ecco alcuni dei principali casi d'uso aziendale in cui i Joule Agents si rivelano più determinanti.

Agenti AI in finance e contabilità

I team finanziari e gli studi di commercialisti puntano ad accelerare i pagamenti e a velocizzare le chiusure contabili. Tuttavia, le fatture errate e i mancati pagamenti sono problemi che richiedono tempi lunghi e un intervento manuale.

L'Agente Joule per la composizione delle controversie automatizza il processo del contenzioso analizzando i dettagli di fatture e contratti e segnalando quindi ogni discrepanza o incongruenza. Agisce in modo proattivo piuttosto che reattivo, suggerendo ai team finanziari come procedere con una nota di credito generata.

Altri casi d'uso degli agenti AI nel finance sono i seguenti:

• Previsione e valutazione del comportamento di pagamento dei clienti per prevedere i ritardi, consentendo una comunicazione proattiva e rafforzando il capitale circolante.
• Confronto automatico dei pagamenti per ottimizzare il processo laborioso e manuale di abbinamento dei pagamenti alle fatture aperte e ridurre i giorni di dilazione dei crediti.
• Risoluzione della chiusura finanziaria che analizza i cicli di chiusura storici, segnala anomalie e accompagna i team nella risoluzione prima che si accumulino ritardi a livello di organizzazione.

Queste funzionalità consentono ai team finanziari di essere più efficienti e di passare da un approccio reattivo a un'azione proattiva, soprattutto nella gestione delle riscossioni e dei ritardi di pagamento.

Agenti AI nella supply chain e nel procurement

Le attività di procurement sono complesse, pesanti in termini di dati e sensibili al fattore tempo. Per stare al passo con l'andamento delle condizioni aziendali e mitigare le interruzioni della supply chain, i team che gestiscono le supply chain sono chiamati a prendere decisioni rapide.

L'Agente Joule per il sourcing li può aiutare. Riesce infatti a individuare opportunità di sourcing, valuta i fornitori e lancia richieste di offerta in modo autonomo, semplificando i cicli di approvvigionamento e migliorando l'efficienza dei costi.

Per le imprese diventa così più facile essere sempre aggiornate su tutto e competitive. Altri casi d'uso degli agenti AI nella supply chain e nel procurement sono i seguenti:

• Elaborazione automatica delle fatture per alleggerire il carico dell'immissione manuale dei dati. Questi agenti AI estraggono, convalidano e individuano rapidamente le discrepanze.
• Analisi del lead time per rilevare e correggere dati imprecisi e prevenire rischi di esaurimento scorte e ritardi.
• Rilevamento dei difetti mediante l'analisi dei dati delle immagini per individuare gli errori in modo rapido e accurato e favorire il miglioramento della qualità di prodotto.

Agenti AI nelle risorse umane

I manager si affidano agli agenti di enterprise AI per rendere più autonomi i propri team. L'Agente per le prestazioni e gli obiettivi, in particolare, automatizza la raccolta dati per garantire che i leader ricevano insight pertinenti su ogni dipendente.

Avendo conoscenza del contesto dei dati aziendali, questi agenti AI possono generare temi di conversazione personalizzati per i colloqui individuali, allineare gli obiettivi dei dipendenti a quelli dell'azienda e fornire un feedback costruttivo.

Altri casi d'uso degli agenti AI nell'HR sono i seguenti:

• Generazione di descrizioni delle posizioni per far risparmiare tempo ai recruiter mediante la stesura di mansionari di alta qualità utilizzando la generazione di linguaggio naturale. La funzione segnala anche formulazioni vaghe o tendenziose, tali da far desistere potenziali candidati.
• Screening degli aspiranti candidati per consentire la valutazione di grandi quantità di CV. La funzione evidenzia i migliori candidati secondo criteri che riducono anche i pregiudizi inconsci.
• Preparazione ai colloqui per attrezzare i manager con domande su misura per i vari ruoli e studiate in modo da far emergere le reali potenzialità dei candidati.

Agenti AI nel settore manifatturiero

Gli agenti AI permettono alle fabbriche di essere più produttive anticipando e mitigando i ritardi. L'Agente Joule supervisore delle aree produttive, per esempio, assiste i capireparto prima individuando le eventuali disfunzioni e poi suggerendo adeguamenti alla programmazione per affrontarle. Offrendo visibilità sulla gravità di questi problemi e sulle dipendenze chiamate in causa, questi agenti prevengono in modo proattivo i fermi macchina non programmati e innalzano l'efficienza operativa nel suo complesso.

Gli agenti AI prevedono piani di emergenza in caso di colli di bottiglia e ritardi, consentendo alle attività operative di adeguarsi dinamicamente. Altri casi d'uso degli agenti AI in quest'area sono i seguenti:

• Manutenzione predittiva Gli agenti AI utilizzano i dati dei sensori per stabilire quando le attrezzature devono essere sottoposte a manutenzione o se alcuni pezzi devono essere sostituiti prima che subiscano un guasto.
• Individuando i difetti, il controllo qualità contribuisce a migliorare l'omogeneità e a ridurre gli sprechi. Con le tecniche di machine learning, i processi sono in grado di adeguarsi autonomamente al fine di preservare gli standard di produzione.

Agenti AI nel marketing e nell'e-commerce

I team di marketing si affidano agli agenti AI per dare priorità ai lead di alta qualità, personalizzare le interazioni con i clienti e favorire le conversioni. Automatizzando queste attività di base, gli addetti al marketing possono puntare l'attenzione sugli aspetti del proprio lavoro che richiedono il fattore umano.

Gli agenti AI, per esempio, possono analizzare segnali di intenzioni come lo storico degli acquisti per riconoscere i lead propensi all'acquisto. Possono quindi sollecitare gli addetti al marketing o gli account team a raggiungere questi lead con campagne personalizzate o con un contatto diretto, entrando in connessione nel momento in cui il loro livello di interesse è più alto.

In questa dinamica si inserisce poi l'Agente per l'ottimizzazione dei cataloghi, che aggiorna in continuo i prezzi e gli inserimenti dei prodotti. Ristruttura dinamicamente i contenuti per allinearli alle variazioni nelle intenzioni di ricerca e migliorare il posizionamento nei risultati dei motori di ricerca.

La collaborazione tra gli agenti di enterprise AI e gli operatori umani può portare a risultati di forte impatto. Altri casi d'uso degli agenti AI nel marketing sono i seguenti:

• Segmentazione dei clienti, che raggruppa dinamicamente i clienti in base al comportamento, alle preferenze e alle intenzioni, rendendo possibili campagne più mirate ed efficaci.
• Suggerimenti di prodotti, che analizzano le interazioni in tempo reale per consigliare prodotti pertinenti, innalzando i tassi di conversione e la soddisfazione dei clienti.
• Generazione di contenuti per la creazione di descrizioni di prodotti, testi di campagne e messaggi promozionali su misura per segmenti di pubblico e obiettivi di SEO.

Agenti AI nell'IT e nella governance

Gli agenti AI supportano in misura crescente i team IT nella difesa contro le minacce e nel mantenere la compliance automatizzando gli adempimenti di conformità, monitorando lo stato di salute dei sistemi e applicando le policy.

Questi i casi d'uso degli agenti AI nell'IT:

• Applicazione delle policy per monitorare l'attività degli utenti e le configurazioni di sistema allo scopo di garantire la conformità ai regolamenti interni ed esterni.
• Governance dei dati per mantenere l'integrità dei dati rilevando incoerenze, applicando standard e gestendo i controlli di accesso.
• Monitoraggio della sicurezza per intercettare dinamiche inconsuete nel comportamento del sistema, aiutando i team IT a rispondere a potenziali minacce prima che si aggravino.

Agenti AI nel supporto clienti

I clienti si aspettano un supporto rapido e personalizzato. Gli agenti AI aiutano i team dell'assistenza a soddisfare queste esigenze in modo efficiente e su vasta scala.

L'Agente per lo shopping, per esempio, fornisce ai nuovi clienti dettagli sui prodotti, alternative comparabili e assistenza per gli ordini. Per i clienti esistenti è anche disponibile l'Agente Q&A per valutare le intenzioni di una query e fornire risposte accurate.

Le funzionalità di questi agenti AI riducono i tempi di risposta, accrescono la soddisfazione dei clienti e alleggeriscono gli operatori umani, che possono così dedicarsi ai ticket più complessi. Altri casi d'uso che testimoniano queste capacità:

• Smistamento e instradamento dei ticket in modo da classificare automaticamente le richieste di assistenza in entrata e instradarle al team competente in base all'urgenza, all'argomento e alle opinioni raccolte.
• Riassunto dei casi di assistenza: per condensare i lunghi rapporti dell'assistenza in resoconti concisi, migliorando i passaggi di consegne e accorciando i tempi di risoluzione.
• Assistenza agli operatori che distribuisce suggerimenti in tempo reale, azioni successive migliori e risorse di knowledge durante le interazioni in tempo reale.

Guida pratica: integrazione dell'AI agentica

L'implementazione di soluzioni con agenti AI presuppone un approccio strategico che sostenga gli obiettivi aziendali e goda del consenso degli stakeholder dell'intera organizzazione.

Per iniziare, individua i casi d'uso in cui gli agenti AI possano generare un valore misurabile. Si tratterà generalmente di processi ripetitivi, soggetti a errori e laboriosi come l'elaborazione delle fatture o la risoluzione delle contestazioni. È anche possibile snellire workflow ad alta intensità di dati, complessi e interfunzionali, o critici ai fini della compliance.

Passa quindi a valutare la preparazione dei dati. Poiché gli agenti di enterprise AI dipendono da dati armonizzati di alta qualità, è essenziale valutare l'infrastruttura attuale in termini di accesso in tempo reale, funzionalità di integrazione e standard di governance. Gli strumenti di analytics e data cloud di SAP possono aiutarti a predisporre una riuscita integrazione dell'AI stabilendo una fonte unica di informazioni attendibili.

Lancia un progetto pilota incentrato su un caso d'uso gestibile, per esempio la risoluzione delle contestazioni. Definisci metriche di successo chiare e quantificabili, quali il tempo risparmiato, la riduzione del numero di errori o la soddisfazione dei clienti. Traccia una linea di partenza e monitora attentamente le prestazioni per verificare l'impatto.

Il coinvolgimento delle parti interessate lungo l'intero processo di implementazione è fondamentale. L'integrazione con l'AI è intrinsecamente interfunzionale, per cui è bene coinvolgere fin dall'inizio i dirigenti aziendali, i team IT e gli utenti finali. Comunica con chiarezza i vantaggi dell'AI agentica e sciogli i timori legati alla gestione delle modifiche, alla privacy dei dati e all'impatto sull'occupazione.

Le organizzazioni che hanno implementato l'AI nei loro workflow hanno assistito ad aumenti significativi della produttività e a notevoli riduzioni dei costi operativi, per non parlare dei tassi più elevati di soddisfazione dei clienti. Per sostenere il valore aziendale dell'AI nel tempo, è fondamentale creare cicli di feedback finalizzati a un ulteriore miglioramento.

Man mano che gli agenti AI apprendono dai nuovi dati, le loro conoscenze possono informare in misura crescente altri casi d'uso che rispondono alle esigenze specifiche di un'organizzazione.

Getta le basi per la trasformazione aziendale

Con la progressiva maturazione, gli agenti di enterprise AI diventano partner digitali che esaltano il giudizio umano in modo tale da accelerare l'innovazione. Le organizzazioni che compiono oggi il passo dell'integrazione dell'AI saranno pronte per la prossima era di performance rivoluzionarie, in cui le decisioni migliori verranno prese più rapidamente, i processi saranno più efficienti e i risultati più facilmente raggiungibili.

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