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Agenti AI autonomi, come funzionano: esempi pratici aziendali



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Gli agenti AI autonomi stanno rivoluzionando il mondo dei chatbot e degli assistenti virtuali, portando l’evoluzione dell’intelligenza artificiale in una nuova fase

Pubblicato il 28 ott 2024

Riccardo Petricca

Esperto Industria 4.0 Innovation Manager



ai act governance; agenti AI autonomi
agenti AI autonomi

L’evoluzione dell’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase con l’avvento degli agenti AI autonomi, sistemi che rappresentano un significativo passo avanti rispetto ai chatbot e assistenti virtuali già ampiamente utilizzati da molti siti e piattaforme web in particolare di e-commerce. A differenza dei loro predecessori, questi agenti sono progettati per operare con un elevato grado di autonomia, prendendo decisioni informate e svolgendo compiti complessi con minimo intervento umano.

L’evoluzione dagli assistenti agli agenti AI autonomi

Gli agenti AI rappresentano un’evoluzione naturale nel panorama dell’intelligenza artificiale. Se i chatbot tradizionali erano limitati a rispondere a domande specifiche seguendo script predefiniti, e i più recenti copiloti si concentravano sul supportare e aumentare le capacità umane, gli agenti autonomi sono progettati per gestire intere sequenze di processi in modo indipendente, prendendo decisioni basate su dati in tempo reale e adattandosi dinamicamente alle mutevoli condizioni operative.

Innovazioni nel mercato con gli agenti AI autonomi

I principali player tecnologici stanno investendo massicciamente in questa direzione. Microsoft, per esempio, ha recentemente annunciato l’introduzione di dieci nuovi agenti autonomi attraverso la piattaforma Dynamics 365, progettati specificamente per potenziare team di vendita, servizio clienti, finanza e supply chain. Questi agenti possono svolgere compiti complessi come la qualificazione delle vendite, la gestione delle comunicazioni con i fornitori e l’ottimizzazione del servizio clienti.

I risultati sono già significativi: Lumen Technologies, utilizzando gli agenti Microsoft per il supporto delle vendite, prevede risparmi annuali di 50 milioni di dollari. Honeywell ha registrato un aumento di produttività equivalente all’aggiunta di 187 dipendenti a tempo pieno, mentre Finastra ha ridotto i tempi di produzione creativa da sette mesi a sette settimane.

Anthropic sta portando avanti innovazioni significative con il suo modello Claude, che ora include capacità di “computer use” in beta pubblica. Questa funzionalità permette agli agenti di interagire con i computer come farebbero gli umani: guardando lo schermo, muovendo il cursore, cliccando pulsanti e digitando testo. Aziende come Asana, Canva, e DoorDash stanno già esplorando queste possibilità per automatizzare operazioni complesse che richiedono decine, talvolta centinaia di passaggi.

Applicazioni pratiche degli agenti AI autonomi

Nel settore retail, Pets at Home, importante azienda britannica nel settore della cura degli animali, ha implementato un agente per il team di protezione dei profitti che potrebbe generare risparmi annuali a sette cifre. McKinsey & Company ha sviluppato un agente che accelera il processo di onboarding dei clienti, riducendo i tempi del 90% e il lavoro amministrativo del 30%.

Nel settore legale, Thomson Reuters ha creato un agente professionale per velocizzare il workflow della due diligence legale, con test iniziali che mostrano una riduzione del 50% dei tempi per alcuni compiti. Questo agente non solo aumenta l’efficienza del lavoro per i clienti ma potenzia anche la pipeline di nuovo business.

Democratizzazione e accessibilità

La democratizzazione di questa tecnologia è evidente nelle nuove piattaforme come Microsoft Copilot Studio, che permette alle organizzazioni di creare e gestire agenti autonomi con approcci low-code. Questi strumenti rendono la tecnologia accessibile anche a chi non ha competenze di programmazione avanzate, permettendo alle aziende di adattare rapidamente gli agenti alle proprie esigenze specifiche.

Agenti AI autonomi e sicurezza

Con l’aumentare delle capacità degli agenti AI, cresce anche l’importanza della sicurezza e della governance. Le principali piattaforme stanno implementando robuste misure di sicurezza: Microsoft, per esempio, ha integrato nei suoi agenti Dynamics 365 controlli di sicurezza, privacy e principi di AI responsabile, mentre i sistemi costruiti in Copilot Studio includono guardrail e controlli stabiliti da istruzioni definite dal creatore.

Scenario futuro

Il futuro degli agenti AI appare promettente, con sviluppi continui che ne ampliano le capacità. Microsoft sta già osservando risultati impressionanti internamente: un team di vendita ha raggiunto il 9,4% di ricavi in più per venditore e chiuso il 20% in più di accordi, mentre il team marketing ha registrato un aumento del 21,5% nel tasso di conversione su Azure.com grazie a un agente personalizzato per assistere gli acquirenti.

Conclusioni

Gli agenti AI autonomi stanno rapidamente diventando una componente fondamentale della trasformazione digitale delle imprese. Le implementazioni di successo dimostrano che non si tratta più di tecnologia futuristica, ma di soluzioni concrete che stanno già generando valore misurabile per le organizzazioni.

La chiave del successo nell’implementazione di questi sistemi sarà trovare il giusto equilibrio tra autonomia e supervisione umana, garantendo che gli agenti AI rimangano strumenti al servizio degli obiettivi aziendali, aumentando le capacità umane piuttosto che sostituendole completamente. Le organizzazioni che sapranno integrare efficacemente questa tecnologia nei loro processi, mantenendo un approccio centrato sull’umano, saranno quelle che ne trarranno i maggiori benefici nel lungo termine.

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