Cos'è un agente AI? Guida pratica per le aziende

Agente AI: obiettivo, strumenti e azioni controllate

Un agente AI è un sistema AI che riceve un obiettivo e svolge i passaggi necessari per raggiungerlo usando strumenti. L'obiettivo definisce il risultato. Le istruzioni stabiliscono i limiti. Gli strumenti consentono al sistema di recuperare informazioni o compiere azioni. Questo distingue un agente da un modello usato solo per generare testo.

Per esempio, un agente potrebbe ricevere l'obiettivo di preparare un messaggio di ricontatto per un cliente. Potrebbe leggere una scheda cliente approvata, individuare le informazioni mancanti, scrivere una bozza e chiedere il permesso prima di inviarla. Il flusso di lavoro dipende dai suoi strumenti e dai suoi accessi.

Autonomia non significa libertà senza limiti. Una definizione utile per le aziende include autorizzazioni, condizioni di arresto e supervisione umana. Un agente deve sapere cosa può fare, cosa richiede approvazione e quando restituire il compito a una persona.

Come funzionano gli agenti AI?

Gli agenti AI funzionano attraverso un ciclo: interpretano l'obiettivo, scelgono un'azione, usano uno strumento, verificano il risultato e decidono il passo successivo. Il ciclo può interrompersi quando il compito è completato, serve un'approvazione o l'agente non può procedere in sicurezza. In un'implementazione aziendale, queste condizioni di arresto devono essere definite esplicitamente.

• Modello: interpreta le informazioni e propone il passo successivo. Il suo output deve comunque essere verificato.
• Strumenti: offrono accesso autorizzato a informazioni o azioni, come leggere dati o aggiornare un foglio di calcolo.
• Memoria: conserva il contesto rilevante del compito o i risultati precedenti. Le informazioni memorizzate devono avere regole chiare di accesso e conservazione.
• Istruzioni: definiscono l'obiettivo, i metodi accettabili, i limiti e le situazioni che richiedono un passaggio a una persona.
• Approvazioni: mantengono sotto controllo umano le azioni sensibili, come inviare un messaggio o modificare un dato importante.

Tipi di agenti AI in azienda

Gli agenti AI possono essere raggruppati in base al lavoro che devono svolgere. Queste categorie si sovrappongono: un agente per l'assistenza clienti può usare uno strumento per i flussi di lavoro, mentre un lavoratore digitale può supportare più reparti. Scegli in base al compito, all'accesso alle informazioni e alle autorizzazioni necessarie, non solo all'etichetta.

• Gli agenti assistenti aiutano le persone a trovare informazioni, preparare bozze e organizzare il lavoro, sotto la loro direzione.
• Gli agenti per l'assistenza clienti gestiscono domande e procedure di servizio definite, con percorsi di passaggio a un operatore.
• Gli agenti di programmazione svolgono attività di sviluppo software in un ambiente di sviluppo controllato.
• Gli agenti per i flussi di lavoro o il back office coordinano passaggi amministrativi, dati e passaggi di consegne all'interno di un processo.
• Gli agenti che usano il computer, chiamati anche lavoratori digitali in questo contesto, operano sulle interfacce software per svolgere compiti.

12 esempi di agenti AI per reparto

Questi esempi di agenti AI sono possibili casi d'uso, non affermazioni su prodotti specifici. Ciascuno richiede strumenti adatti, informazioni approvate e limiti chiari. Inizia con attività di preparazione o verifica prima di consentire a un agente di apportare modifiche rilevanti.

• Vendite: preparare riepiloghi sui clienti da dati CRM approvati prima di una riunione.
• Vendite: scrivere bozze di email di ricontatto che un commerciale possa rivedere e inviare.
• Assistenza clienti: rispondere alle domande usando materiale di supporto approvato e passare i casi incerti a un operatore.
• Assistenza clienti: raccogliere i dettagli mancanti di una richiesta prima di passarla al personale.
• Marketing: preparare brief per campagne a partire da informazioni sui prodotti e note sul pubblico approvate.
• Marketing: verificare le bozze dei contenuti rispetto a una checklist sul brand e sulle affermazioni consentite.
• Finanza: segnalare discrepanze nelle fatture per la verifica, senza autorizzare pagamenti o correzioni.
• Finanza: preparare riepiloghi delle spese da dati autorizzati per la revisione del reparto finanziario.
• Risorse umane: rispondere alle domande ricorrenti sulle policy usando documenti approvati e inoltrare le eccezioni a un responsabile.
• Risorse umane: preparare elenchi di attività per l'inserimento dei nuovi dipendenti, senza prendere decisioni sul personale o sugli accessi.
• IT: raccogliere dettagli sui problemi e suggerire passaggi di risoluzione nell'ambito delle procedure approvate.
• Operazioni: aggiornare un registro delle attività dopo aver verificato le informazioni di supporto necessarie.

Agente AI, chatbot e automazione a confronto

Agente AI, chatbot e automazione non sono termini intercambiabili. Un chatbot è un'interfaccia conversazionale. L'automazione è un lavoro svolto da un sistema invece che manualmente. Un agente usa strumenti per perseguire un obiettivo e reagisce ai risultati. Un chatbot può includere un agente e un agente può usare automazioni predefinite.

La differenza pratica non è la presenza di una finestra di chat. Chiediti cosa può modificare il sistema, come sceglie l'azione successiva e quando serve un'approvazione. Leggi Agente AI e chatbot a confronto per un confronto mirato.

Esempi di prodotti con agenti AI, per scopo

Questa selezione è raggruppata per tipo, non è una classifica. Include assistenza sul lavoro, programmazione, assistenza clienti e lavoratori digitali. La presenza nell'elenco non indica l'idoneità a un particolare flusso di lavoro. Verifica i requisiti di accesso, i controlli e l'adeguatezza al compito prima di scegliere.

Le descrizioni hanno ambiti diversi: alcune indicano un prodotto per il lavoro, altre descrivono un agente o una piattaforma di agenti. Confronta il lavoro che devi svolgere, non solo la categoria.

• Assistenza sul lavoro — OpenAI ChatGPT Work: ChatGPT per progetti, attività e team.
• Programmazione — Anthropic Claude Code: uno strumento di programmazione basato su agenti.
• Programmazione — Cognition Devin: descritto da Cognition come un ingegnere del software autonomo.
• Assistenza clienti — Intercom Fin: un agente per i clienti.
• Attività per dipendenti e clienti — Salesforce Agentforce: una piattaforma per agenti AI autonomi nell'ecosistema Salesforce.
• Lavoratori digitali — Terabot (il nostro prodotto), di AITG (la nostra azienda): agenti AI, ciascuno con il proprio computer; disponibili in anteprima privata su invito.

Cosa dovrebbe poter fare un agente AI?

Assegna a un agente AI solo gli accessi necessari per il suo compito. Distingui tra leggere informazioni, preparare un'azione ed eseguirla. Sono autorizzazioni diverse. Un agente che può preparare una risposta per un cliente non ha automaticamente bisogno del permesso di inviarla o modificare la scheda cliente.

Definisci una policy di approvazione prima dell'implementazione. Potrebbe richiedere una revisione per pagamenti, eliminazioni, messaggi esterni e modifiche a dati sensibili. Definisci anche cosa succede quando le informazioni sono incomplete, le istruzioni sono in conflitto o uno strumento restituisce un risultato imprevisto.

Tieni un registro delle azioni e rendi possibile fermare l'agente. Testa la gestione delle eccezioni, non solo i compiti riusciti. La supervisione umana è più utile quando chi verifica può vedere cosa ha usato l'agente, quale azione propone e perché quell'azione richiede attenzione.

Come iniziare con un agente AI

Inizia con un compito circoscritto e una condizione di completamento chiara. Documenta gli input, gli strumenti consentiti, l'output atteso e i punti di approvazione. Preparare un riepilogo da sottoporre a revisione è più facile da definire rispetto a un'istruzione generica di gestire un intero reparto.

Fai lavorare l'agente su attività rappresentative e confronta il suo output con un risultato verificato da una persona. Includi informazioni mancanti, dati in conflitto e malfunzionamenti degli strumenti. Decidi come correggere gli errori e chi è responsabile del processo prima di ampliare gli accessi. Valuta l'utilità in base al lavoro completato e all'impegno richiesto per la revisione, non a quanto suonano convincenti le risposte.

Se il passo successivo è un agente che svolge il lavoro nelle applicazioni esistenti, considera Terabot (il nostro prodotto). Ogni suo lavoratore digitale usa una macchina virtuale privata. Le aziende possono richiedere un invito all'anteprima privata.

Scegliere un approccio per team globali e malesi

Per i team globali e malesi, parti dalle stesse domande pratiche: quale lavoro va completato, quali informazioni servono e chi può approvare le modifiche? Valuta l'implementazione rispetto alle esigenze linguistiche, alle policy di accesso, ai requisiti di gestione dei dati e alle applicazioni esistenti della tua organizzazione. Non dare per scontato che un prodotto sia adatto solo perché usa il termine agente.

Chiedi ai fornitori di mostrare il flusso di lavoro reale, inclusi un'eccezione e un passaggio a una persona. Verifica dove vengono elaborate e conservate le informazioni, come sono gestite le autorizzazioni e come si possono controllare le azioni. Considerali aspetti da verificare, non capacità da dare per scontate.

Se il tuo flusso di lavoro si concentra sull'uso delle interfacce delle applicazioni, leggi cos'è un lavoratore digitale. Spiega il concetto alla base di un approccio basato sui lavoratori digitali. Scegli l'implementazione in funzione del processo e dei suoi rischi, non di un'etichetta tecnologica generica.