Cosa sono gli agenti AI?

Gli agenti AI sono applicazioni basate sull'intelligenza artificiale che prendono decisioni ed eseguono compiti in modo indipendente con una supervisione umana minima. Grazie a modelli avanzati, gli agenti possono decidere una linea d'azione e utilizzare diversi strumenti software per eseguirla. La loro capacità di ragionare, pianificare e agire consente agli agenti di affrontare un'ampia gamma di situazioni che altrimenti sarebbero impraticabili o impossibili da automatizzare con regole e logiche preconfigurate.

Questa tecnologia sta trasformando molti servizi moderni, dai semplici assistenti virtuali che rispondono agli utenti con risposte predefinite ai veicoli a guida autonoma che si muovono nel traffico. Con le recenti innovazioni nell'AI generativa, gli agenti odierni assumono ruoli ancora più impegnativi e dinamici con una maggiore competenza. Più agenti AI possono anche collaborare e coordinarsi con molti utenti.

Tutti gli agenti agiscono secondo una scala di flessibilità variabile. Gli agenti AI basati su regole con memoria limitata o senza memoria rappresentano le forme più rigide, che eseguono compiti in base a condizioni predefinite. Gli agenti AI più autonomi sono in grado di affrontare problemi irregolari e articolati in più fasi, trovando soluzioni efficaci. Sono anche in grado di autocorreggere i propri errori e adattarsi alle nuove informazioni.

Queste capacità avanzate consentono agli agenti AI di automatizzare funzioni aziendali complesse, ampliando così i loro potenziali casi di utilizzo. Grazie ai sistemi multi-agente, i team di agenti AI collaborano tra diversi reparti e organizzazioni. Le aziende possono anche creare i propri agenti per soddisfare i propri obiettivi e processi aziendali specifici.

Come funzionano gli agenti AI?

Sebbene presentino diversi livelli di complessità, gli agenti intelligenti sono costruiti seguendo quattro modelli di progettazione di base che consentono loro di adattarsi a scenari diversi. Analizziamo queste funzionalità centrali dell'AI agentica e vediamo come un agente avanzato le utilizza per gestire un ordine di approvvigionamento complesso.

Progettazione di un piano

Per identificare i passaggi necessari per completare i compiti assegnati, gli agenti AI utilizzano modelli di intelligenza artificiale altamente avanzati e su larga scala chiamati modelli di frontiera. In questo modo gli agenti possono modificare il proprio modo di procedere e creare nuovi flussi di lavoro invece di seguire rigorosamente percorsi predefiniti.

Esempio: l'utente chiede all'agente AI di scegliere un fornitore di terze parti che soddisfi al meglio le priorità aziendali, come l'efficacia in termini di costi. In risposta, l'agente AI crea un flusso di lavoro personalizzato per trovare il fornitore migliore. Le fasi comprendono la ricerca dei criteri di selezione dell'azienda, l'identificazione dei fornitori qualificati e la richiesta e la valutazione delle offerte per formulare una raccomandazione.

Utilizzo di strumenti software

Gli agenti AI combinano diversi strumenti per realizzare i loro piani. Gli strumenti comuni consentono agli agenti di raccogliere e analizzare dati, eseguire calcoli e creare ed eseguire nuovo codice. Le interfacce di programmazione delle applicazioni (API) semplificano la comunicazione con altri software, consentendo agli agenti di eseguire task all'interno dei sistemi aziendali. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), un tipo di AI generativa che interpreta e crea codice informatico e testo in linguaggio naturale, consentono inoltre agli agenti di comunicare in modo colloquiale con gli utenti. Tale interazione intuitiva aiuta gli utenti a esaminare facilmente il lavoro degli agenti.

Esempio: l'agente AI utilizza strumenti di ricerca nei documenti e sul web per scansionare le informazioni sui fornitori sparse tra e-mail aziendali, file PDF, database e siti web. Gli strumenti di codifica e calcolo aiutano l'agente a confrontare e scegliere tra diverse offerte e condizioni di pagamento dei fornitori. In pochi minuti, l'agente genera un report scritto dettagliato in cui raccomanda un fornitore di terze parti.

Analisi delle performance

Utilizzando gli LLM come motori di ragionamento, gli agenti AI migliorano le proprie performance valutando e correggendo ripetutamente i propri risultati. I sistemi multi-agente valutano le proprie performance attraverso meccanismi di feedback. La loro ampia memoria consente inoltre agli agenti di archiviare i dati relativi a scenari passati, creando una ricca base di conoscenze per affrontare nuovi ostacoli. Questo processo di analisi consente agli agenti di risolvere i problemi man mano che si presentano e di identificare modelli per previsioni future, il tutto senza necessità di programmazione aggiuntiva.

Esempio: mediante l'autovalutazione dei risultati, l'agente AI migliora la qualità e l'accuratezza della selezione dell'approvvigionamento. L'agente può anche incorporare ulteriori fattori decisionali, come la sostenibilità ambientale.

Collaborazione con i membri del team e altri agenti

Anziché un unico agente che svolge tutte le funzioni, nei sistemi multi-agente può operare una rete di agenti specializzati in ruoli specifici. Questa collaborazione agentica consente al team di agenti di risolvere problemi complessi in modo più efficace. Gli agenti AI possono anche coordinarsi con diversi utenti quando necessario, richiedendo informazioni o conferme prima di procedere.

Esempio: prima di inviare un ordine, l'agente richiede all'utente di rivedere il proprio flusso di lavoro e approvare la selezione finale. Per gestire ordini più complessi, l'agente AI addetto all'approvvigionamento può essere sostituito con più agenti specializzati, come un agente addetto agli acquisti o un agente responsabile dei contratti. Questo formato multi-agente contribuisce ad automatizzare flussi di lavoro più complessi, soprattutto se incorporato nelle applicazioni e nei sistemi dati unificati dell'azienda.

Quali sono i vantaggi degli agenti AI?

Grazie alle loro capacità di ragionamento e apprendimento sofisticate, gli agenti AI autonomi offrono livelli di specializzazione più elevati rispetto ad altre soluzioni standard. Questa maggiore funzionalità offre numerosi vantaggi alle aziende in fase di crescita. Quando integrati nei flussi di lavoro aziendali, gli agenti intelligenti possono:

• Aumentare la produttività
  Gli strumenti di AI agentica consentono ai team di risparmiare tempo assumendo il controllo delle decisioni costanti necessarie per attività complesse senza un intervento umano significativo, migliorando così l'efficienza complessiva.
• Migliorare l'accuratezzaGli agenti AI sono in grado di analizzare autonomamente i propri risultati, individuando eventuali lacune informative e correggendo gli errori. Ciò consente loro di mantenere alti livelli di accuratezza accelerando più processi.
• Ampliare la disponibilitàGli agenti possono continuare a lavorare dietro le quinte, dal completamento delle attività relative ai progetti in corso alla risoluzione dei problemi dei clienti al di fuori del normale orario di lavoro.
• Liberare i team dalle responsabilitàGrazie a flussi di lavoro adattabili, gli agenti AI liberano i team da pesanti carichi di lavoro operativi, consentendo loro di concentrarsi invece su investimenti e innovazioni di ampio respiro.
• Risparmiare sui costiL'automazione degli agenti AI può ridurre drasticamente le spese operative eliminando le costose inefficienze e gli errori dei processi manuali e della collaborazione interfunzionale.
• Abbattere i compartimenti stagniUna rete di agenti collaborativi interconnessi può ridurre gli ostacoli comuni dei processi complessi semplificando la raccolta dei dati e i flussi di lavoro nei diversi reparti.
• Creare applicazioni specializzateLe organizzazioni possono creare team di agenti su misura per svolgere funzioni specifiche in base alle loro esigenze, addestrando gli agenti sui dati interni e sui flussi di lavoro per automatizzare i processi aziendali personalizzati.
• Adattarsi alle mutevoli esigenzeGli agenti AI possono adattarsi facilmente a volumi crescenti di task, consentendo alle aziende di espandersi migliorando al contempo la loro agilità operativa e l'efficienza dei costi.
• Promuovere un processo decisionale basato sui datiAttraverso l'analisi dei dati, gli agenti AI sono in grado di identificare schemi all'interno di set di dati complessi e suggerire potenziali insight sui risultati futuri, supportando le aziende nel loro processo decisionale.

Quali tipi di agenti AI esistono?

Esistono diversi tipi di agenti AI che variano in termini di complessità, da quelli semplici a quelli sofisticati. Combinandoli, le organizzazioni possono creare sistemi multi-agente personalizzati in base alle proprie esigenze specifiche. Di seguito sono riportati sei tipi di agenti AI e il modo in cui funzionano al meglio in diversi scenari:

Agenti reattivi

Gli agenti AI reattivi seguono i classici sistemi basati su regole. Conosciuti anche come agenti reflex, entrano in azione in seguito alle richieste degli utenti, attenendosi sempre a regole prestabilite. Questo approccio funziona meglio per i task ripetitivi. Per esempio, un agente AI reattivo può utilizzare un chatbot per elaborare richieste comuni come il ripristino di una password a partire da parole chiave o frasi conversazionali.

Gli agenti reattivi generalmente non dispongono di una memoria significativa, il che li rende più adatti a scenari limitati e di breve durata. Uno dei vantaggi è che gli agenti AI reattivi richiedono poca manutenzione, poiché necessitano di una programmazione minima per funzionare.

Agenti proattivi

Molto più agili degli agenti reattivi, gli agenti AI proattivi utilizzano algoritmi predittivi per eseguire funzioni più sofisticate. Questi modelli identificano schemi, prevedono risultati probabili e scelgono la linea d'azione migliore senza l'intervento umano. Sono in grado di monitorare sistemi complessi come le supply chain, identificando in modo proattivo i problemi e consigliando soluzioni.

Agenti ibridi

Come suggerisce il nome, i sistemi ibridi combinano l'efficienza dei sistemi reattivi con la capacità di discernimento articolato degli agenti AI proattivi. La combinazione offre il meglio delle due soluzioni. Possono reagire in modo efficiente a scenari di routine seguendo regole prestabilite. Sono però anche in grado di osservare e reagire a situazioni più complesse.

Agenti basati sull'utilità

Gli agenti AI basati sull'utilità si concentrano sulla ricerca della sequenza migliore possibile per ottenere il risultato desiderato. Valutano ogni possibile linea d'azione in base a metriche di soddisfazione degli utenti, quindi selezionano l'opzione con il punteggio più alto. Gli agenti basati sull'utilità sono alla base dei sistemi di navigazione per auto, della robotica e del trading finanziario.

Agenti di apprendimento

Gli agenti AI di apprendimento possono perfezionare le proprie performance sulla base delle esperienze precedenti. Sfruttano generatori di problemi che creano scenari di test per provare nuove strategie, raccogliere dati e valutare i risultati. Gli agenti AI di apprendimento monitorano anche il feedback e il comportamento degli utenti per affinare l'approccio ottimale, migliorando nel tempo l'accuratezza e la ricchezza di sfumature complessive. Gli attuali agenti AI di apprendimento contribuiscono alla creazione di assistenti virtuali sofisticati in grado di adattarsi alle esigenze degli utenti.

Agenti collaborativi

Gli agenti AI collaborativi descrivono una rete di sistemi di AI agentici che si coordinano per portare a termine task complessi nei diversi compartimenti organizzativi. Possono creare flussi di lavoro personalizzati e delegare task ad altre entità, anche a persone e ad altri agenti AI.

Come si utilizzano gli agenti AI?

Gli agenti AI si adattano facilmente a diversi casi di utilizzo. Alcuni agenti hanno ruoli specifici e fungono da assistenti specializzati per singoli reparti. Altri soddisfano esigenze applicabili a più linee di business, come un agente che risolve controversie relative alle transazioni, indipendentemente dal fatto che provengano dal servizio clienti, dalla contabilità fornitori o dai team di supply chain. Insieme, collaborano per risolvere task su scala enterprise. Gli agenti possono essere attivati dalle interazioni degli utenti o automaticamente dagli eventi aziendali. Sebbene i loro potenziali casi di utilizzo siano illimitati, ecco come gli agenti AI possono soddisfare diverse esigenze operative:

Servizi finanziari

• Ottimizzare la gestione del flusso di cassa automatizzando i report contabili, la fatturazione, le ricevute e i registri fiscali e di conformità
• Automatizzare la documentazione, l'elaborazione e il recupero dei dati contabili in tempo reale, riducendo la necessità di inserimenti manuali
• Segnalare le contestazioni relative alle fatture, offrire raccomandazioni basate su fonti di conoscenza interne e automatizzare i processi di risoluzione
• Sfruttare l'analisi predittiva per ottenere insight utili al processo decisionale in materia di allocazione del budget, decisioni di credito, opportunità di guadagno e gestione dei rischi

Risorse umane

• Semplificare il processo di assunzione generando offerte di lavoro e descrizioni delle mansioni, selezionando i candidati e automatizzando i processi di onboarding
• Elaborare le richieste di permessi dei dipendenti consultando i saldi dei permessi e la conformità alle politiche aziendali, determinare se i prerequisiti sono soddisfatti e inviare la richiesta per l'approvazione della direzione
• Arricchire le competenze dei dipendenti creando piani di formazione personalizzati e cercando corsi di formazione pertinenti tra le risorse interne ed esterne

IT e sviluppo

• Rafforzare la sicurezza rilevando e mitigando in modo proattivo le potenziali minacce, riducendo le vulnerabilità del sistema
• Ottimizzare i flussi di lavoro di sviluppo, inclusi la revisione del codice, i test automatizzati e l'integrazione continua/distribuzione continua

Marketing e e-commerce

• Analizzare i dati dei consumatori per prevedere l'attività, tracciare le preferenze e personalizzare l'engagement
• Monitorare le tendenze di mercato e fornire raccomandazioni proattive e personalizzate per potenziali opportunità di crescita
• Ottimizzare l'engagement del pubblico monitorando i contenuti promozionali in tempo reale, identificando gli annunci con prestazioni insufficienti e progettando e conducendo in modo proattivo test A/B

Procurement

• Ricercare e raccomandare fornitori per offerte specifiche, quindi sviluppare strategie di negoziazione attraverso l'analisi dei lavori precedenti e delle tendenze del settore
• Automatizzare l'onboarding, gli ordini d'acquisto e la fatturazione dei fornitori
• Prevedere i ritardi nell'evasione degli ordini, consigliare fornitori alternativi che soddisfino i requisiti e le tempistiche del progetto e reindirizzare la produzione per ridurre al minimo le interruzioni

Vendite e assistenza

• Rilevare in modo proattivo le controversie, convalidare i problemi, selezionare ed eseguire soluzioni, riducendo drasticamente i tempi di attesa
• Classificare le richieste dei clienti e i ticket di assistenza, indirizzarli ai team competenti e suggerire soluzioni che i rappresentanti del servizio clienti potranno approvare
• Generare insight personalizzati sui clienti per identificare e consigliare opportunità di vendita
• Arricchire la base di conoscenze del team analizzando i casi risolti più recenti e producendo articoli che riassumono le problematiche chiave e le soluzioni

Supply chain

• Previsione della domanda in tempo reale, valutazione dello stock e della logistica di consegna per fornire raccomandazioni proattive
• Adeguare le consegne per ridurre al minimo le interruzioni, scegliendo percorsi alternativi che soddisfino gli obiettivi specifici dell'azienda, come la riduzione dei costi di trasporto e dell'impatto ambientale
• Migliorare il controllo qualità semplificando il processo di ispezione, identificando gli errori nella produzione, nel trasporto e nello stoccaggio
• Risolvere i problemi legati alle interruzioni della produzione ordinando pezzi di ricambio, richiedendo servizi di manutenzione e reindirizzando la produzione verso attrezzature alternative

Qual è il modo migliore per implementare gli agenti AI sul posto di lavoro?

Le potenziali applicazioni degli agenti AI autonomi coprono un ampio spettro. Per realizzare appieno il loro potenziale, tuttavia, gli agenti funzionano al meglio con un'integrazione e un coordinamento accurati. Prima di integrare sistemi di AI per agenti, prendi in considerazione queste best practice.

• Segui i principi etici dell'AI
  Gli esseri umani sono i responsabili finali della creazione di agenti AI etici, mantenendo i più elevati standard di equità, trasparenza, responsabilità e privacy. Per raggiungere questo obiettivo, le procedure di AI responsabile devono seguire un processo di progettazione che preveda la presenza umana, in cui gli esseri umani monitorano ogni fase dello sviluppo e dell'utilizzo. I dati utilizzati per la formazione degli agenti devono essere analizzati attentamente per ridurre potenziali distorsioni e discriminazioni.
• Valorizzare la supervisione umana
  Gli esperti dovrebbero comunque avere l'autorità finale sul processo decisionale basato sull'AI dell'agente. Dovrebbero stabilire il livello di autonomia degli agenti e richiedere l'approvazione finale prima che gli agenti completino task sensibili. Gli esperti umani possono anche risolvere i problemi esaminando i flussi di lavoro degli agenti alla ricerca di errori logici o dati essenziali mancanti.
• Preparare i dati interniLe performance degli agenti AI dipendono in larga misura da una solida base di dati aziendali di qualità. Gli agenti hanno bisogno di accedere a un ecosistema di dati completo e ricco di contesto per supportare le proprie decisioni e azioni. Per ottenere il massimo dall'AI agentica, gli utenti possono investire in soluzioni di gestione che unificano e governano i dati nei loro sistemi.
• Promuovere una mentalità collaborativa
  Gli agenti AI funzionano solo se i membri del team sanno come sfruttare efficacemente l'autonomia degli agenti. I team devono valutare attentamente in quali ambiti l'automazione degli agenti AI possa ridurre gli ostacoli operativi per alleggerire le responsabilità lavorative.
• Supportare la formazione continua
  Con l'evolversi della tecnologia degli agenti AI, le organizzazioni devono dare priorità alla formazione continua. Sessioni formative regolari possono aiutare i team a rimanere aggiornati sulle ultime innovazioni, applicazioni e best practice.
• Misurare e valutare
  Le organizzazioni devono valutare regolarmente l'efficienza e la produttività complessive dei propri agenti AI. Il processo di revisione deve includere il monitoraggio dei feedback sia dei dipendenti che dei clienti. Valutazioni regolari possono fornire indicazioni su possibili aree di miglioramento e ottimizzazione.

Qual è la differenza tra agenti AI e copilot AI?

A prima vista, gli agenti AI sembrano avere molti punti in comune con una tecnologia basata sull'intelligenza artificiale molto diffusa: i copilot AI. Spesso integrati nelle applicazioni di lavoro quotidiane, i copiloti AI sono assistenti virtuali personali che affiancano gli utenti nei loro compiti aziendali utilizzando dati e calcoli. In termini pratici, tuttavia, entrambi gli strumenti svolgono funzioni operative e soddisfano esigenze diverse. Quando vengono combinati in sistemi multi-agente, le loro competenze possono completarsi a vicenda, favorendo un processo decisionale e una collaborazione più efficaci. Ecco come i copilot e gli agenti possono collaborare per risolvere le sfide e accelerare la produttività su scala enterprise:

• Interazione intuitiva e personalizzazione
  Supportati dall'intelligenza artificiale conversazionale, i copilot fungono da interfacce intuitive per consentire la collaborazione tra agenti AI e utenti. Gli utenti possono gestire gli agenti con espressioni umane naturali, il tutto direttamente tramite copilot incorporati nelle applicazioni di core business. I copilot offrono anche piattaforme guidate low-code o no-code per la creazione e il dimensionamento di agenti intelligenti personalizzati. Forniscono flussi di lavoro guidati per definire le fonti di dati, le regole e gli strumenti necessari all'agente per svolgere il proprio lavoro.
• Partnership collaborativa
  Profondamente integrati nei dati e nelle operazioni aziendali, i copilot e gli agenti AI collaborano per portare a termine i task. I copilot possono fungere da orchestratori degli agenti, decidendo quali sono necessari per completare le richieste degli utenti. Incorporati nelle applicazioni di diversi reparti, i copilot collegano anche gli agenti in reti collaborative, consentendo loro di lavorare insieme anziché in modo isolato.
• Funzionalità dinamiche
  Alcuni task traggono vantaggio dall'automazione totale, mentre altri richiedono il coinvolgimento umano in ogni fase. Lavorando insieme in armonia, i copilot e gli agenti AI sono utili in entrambi gli scenari. I copilot offrono assistenza in tempo reale mentre gli utenti lavorano: raccolgono e sintetizzano informazioni, rispondono a domande aziendali, forniscono insight per il processo decisionale e raccomandano soluzioni. Gli agenti soddisfano entrambe le esigenze. Possono collaborare a stretto contatto con gli utenti per raccogliere ulteriori informazioni o approvare azioni che influiscono sui processi aziendali. Possono anche funzionare in modo autonomo come entità indipendenti, risolvendo i problemi in background senza bisogno di un input costante.

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