L’intelligenza artificiale basata su agenti autonomi, o Agentic AI, sta guadagnando terreno come strumento essenziale per ottimizzare i processi aziendali e favorire la trasformazione digitale.
A differenza delle soluzioni di automazione tradizionali, gli agenti AI sono progettati per prendere decisioni, adattarsi ai cambiamenti e migliorare con l’esperienza, contribuendo al progresso in settori strategici per l’economia digitale. Questo articolo esplora le potenzialità di questa tecnologia, analizzando esempi reali di aziende leader e delineando i passaggi necessari per creare un agente AI personalizzato.
Il ruolo degli Agenti AI nella trasformazione digitale
Gli agenti AI rappresentano un’evoluzione cruciale nelle strategie di digitalizzazione aziendale. Si comportano come assistenti digitali proattivi in grado di collaborare con i team umani, gestire attività complesse e supportare le decisioni con informazioni elaborate in tempo reale. In Italia, l’adozione di queste soluzioni è coerente con gli obiettivi del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), che mira a potenziare la digitalizzazione delle imprese e delle istituzioni pubbliche.
Agenti AI: cosa sono e come funzionano
Gli agenti AI possono essere immaginati come collaboratori virtuali che eseguono compiti complessi in modo autonomo. Non si limitano a rispondere a domande predefinite, ma comprendono il contesto delle richieste, apprendono dalle esperienze precedenti e migliorano le proprie prestazioni.
Ad esempio, un agente AI impiegato nel servizio clienti può riconoscere richieste ricorrenti, fornire risposte personalizzate e ridurre i tempi di attesa, contribuendo a un’esperienza utente più efficiente.
Fasi per la creazione di un Agente AI personalizzato
La progettazione di un agente AI efficace richiede un processo strutturato che comprenda fasi sequenziali:
Definizione degli obiettivi
Stabilire con precisione le attività che l’agente AI dovrà svolgere è fondamentale. Dovrà rispondere a richieste dei clienti, generare report o gestire processi operativi? Una chiara definizione degli obiettivi aiuta a determinare la complessità necessaria.
Selezione del Modello Linguistico (LLM)
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono il cuore dell’agente AI. La scelta tra modelli come OpenAI, LangChain o LLaMA dipende da:
- Tipologia di compiti (assistenza semplice o analisi avanzata).
- Disponibilità di dati aziendali per l’addestramento.
- Risorse computazionali disponibili.
Addestramento su dati aziendali
L’addestramento su dataset specifici migliora la qualità delle risposte. Include l’elaborazione di log delle interazioni passate e documenti interni per personalizzare l’agente.
Configurazione degli input e dei parametri
Definire parametri chiari, come il tono delle risposte e le regole operative, è essenziale per mantenere coerenza e accuratezza.
Integrazione con i sistemi aziendali
L’agente deve connettersi ai CRM, database e altri strumenti aziendali per accedere alle informazioni in tempo reale e aggiornare i dati rilevanti.
Testing e ottimizzazione continua
Prima del rilascio ufficiale, è indispensabile testare l’agente in ambienti simulati per identificare eventuali problematiche. Il feedback degli utenti, inoltre, è fondamentale per il miglioramento continuo.
Casi aziendali di successo
Andiamo ora a esaminare i casi di aziende che hanno implementato con successo sistemi di Agentic AI.
Johnson & Johnson
Johnson & Johnson MedTech ha collaborato con NVIDIA per integrare l’intelligenza artificiale sia nelle procedure chirurgiche sia nella ricerca e sviluppo farmaceutico.
- Analisi dei dati intraoperatori: Utilizzando la piattaforma NVIDIA IGX, l’AI analizza in tempo reale immagini mediche, dati dai dispositivi chirurgici e informazioni vitali del paziente, fornendo suggerimenti contestuali ai chirurghi durante l’intervento. Questo riduce il rischio di errori umani e migliora la sicurezza operativa.
- Progettazione di farmaci personalizzati: Gli algoritmi di machine learning analizzano miliardi di combinazioni molecolari per identificare i candidati farmaci più promettenti, considerando stabilità chimica, biodisponibilità e interazioni molecolari.
- Simulazioni di trial clinici: L’AI elabora scenari realistici basati sui dati clinici e demografici, ottimizzando il reclutamento dei pazienti e prevedendo possibili reazioni avverse, riducendo così i tempi delle sperimentazioni.
- Formazione chirurgica avanzata: La piattaforma offre simulazioni immersive per preparare i medici ad affrontare interventi complessi con un elevato livello di preparazione.
Grazie a queste soluzioni, l’efficienza delle operazioni è migliorata del 30% e le tempistiche per la ricerca farmacologica sono state ridotte significativamente.
Moody’s – analisi finanziaria con l’AI
Moody’s utilizza avanzati agenti AI per migliorare l’efficienza dei report di analisi finanziaria e le valutazioni dei rischi di mercato.
- Automazione dei report: Gli agenti AI sintetizzano documenti complessi, elaborando dati strutturati e non strutturati in pochi minuti e generando riepiloghi dettagliati.
- Simulazioni di scenari economici: Il sistema crea previsioni basate su parametri macroeconomici, consentendo agli analisti di simulare gli effetti di crisi geopolitiche, fluttuazioni di mercato e cambiamenti normativi.
- Collaborazione umano-AI: I report generati dall’AI vengono perfezionati dagli analisti umani con considerazioni qualitative, mantenendo un equilibrio tra velocità di produzione e analisi critica.
Questa combinazione ha ridotto del 40% i tempi di produzione dei report, rendendo possibile l’elaborazione simultanea di molteplici scenari.
eBay: automazione dei servizi e personalizzazione dell’esperienza utente
eBay ha implementato agenti AI per ottimizzare i processi interni e migliorare l’interazione con i clienti.
- Assistenza automatica: Gli agenti AI rispondono alle domande frequenti, gestiscono le richieste di supporto e risolvono automaticamente problematiche amministrative, riducendo la necessità di interventi manuali.
- Sviluppo software assistito: Gli agenti AI generano segmenti di codice e rilevano vulnerabilità nei progetti di sviluppo, contribuendo a ridurre gli errori e a velocizzare il rilascio delle nuove funzionalità.
- Marketing personalizzato: L’AI analizza i dati di navigazione e acquisto degli utenti per creare offerte dinamiche e personalizzate, aumentando del 25% il tasso di conversione delle campagne pubblicitarie.
Questa automazione ha portato a una riduzione del 35% dei tempi di gestione delle richieste interne e a un incremento significativo delle vendite tramite promozioni mirate.
Deutsche Telekom: assistente virtuale interno “askt”
Deutsche Telekom ha sviluppato “askT”, un agente AI progettato per supportare le attività interne dei dipendenti.
- Gestione delle Domande Amministrative: “askT” fornisce informazioni su benefit aziendali, procedure HR e richieste di ferie, rispondendo in tempo reale e riducendo la mole di lavoro per i team di supporto.
- Automazione delle Procedure: L’agente gestisce aggiornamenti anagrafici, approvazioni interne e richieste di documenti ufficiali.
- Connessione con i Sistemi IT: “askT” si integra con i sistemi ERP e CRM per garantire aggiornamenti accurati e tracciati.
Con oltre 10.000 dipendenti che utilizzano l’assistente settimanalmente, Deutsche Telekom ha registrato una riduzione del 20% nelle richieste manuali gestite dal personale HR.
Cosentino: gestione intelligente degli ordini e servizio clienti
Cosentino, leader nella produzione di superfici innovative, ha introdotto agenti AI per ottimizzare il processo di gestione ordini e migliorare l’assistenza clienti.
- Elaborazione automatica degli ordini: L’AI gestisce le richieste di ordini, controlla la disponibilità dei prodotti, calcola i tempi di consegna e aggiorna lo stato in pochi secondi.
- Monitoraggio proattivo: Gli agenti segnalano eventuali ritardi o problematiche logistiche, inviando aggiornamenti tempestivi ai clienti e ai responsabili.
- Integrazione completa con ERP: L’AI aggiorna in tempo reale i dati relativi alle scorte e genera report sulle disponibilità dei materiali per i responsabili delle vendite.
Con queste innovazioni, Cosentino ha ridotto del 60% i tempi di gestione delle richieste e migliorato la precisione nelle consegne.
General Motors, produzione e manutenzione ottimizzata con l’AI
General Motors ha implementato sistemi AI avanzati per migliorare l’efficienza della produzione automobilistica e la gestione della catena di fornitura.
- Manutenzione predittiva: L’AI analizza i dati raccolti dai sensori dei macchinari per individuare segnali di degrado e pianificare interventi manutentivi prima che si verifichino guasti.
- Ottimizzazione logistica: Gli agenti AI gestiscono la movimentazione dei materiali, riducendo i colli di bottiglia nelle linee di montaggio e migliorando la fluidità del processo produttivo.
- Produzione personalizzata: Il sistema AI adatta in tempo reale le linee di produzione in base alle configurazioni personalizzate richieste dai clienti.
Queste soluzioni hanno ridotto del 30% i tempi di fermo macchina e migliorato del 20% la puntualità delle consegne.
Opportunità e sfide
Vantaggi
- Automazione delle attività ripetitive.
- Risposte immediate e coerenti.
- Personalizzazione basata sui dati aziendali.
Sfide e Soluzioni
- Protezione dei Dati: implementare crittografia avanzata e politiche di accesso basate sui ruoli.
- Trasparenza: utilizzare modelli interpretabili e log dettagliati.
- Bias: assicurare dataset bilanciati e implementare strumenti di auditing.
Osservazioni finali
Gli agenti AI sono un elemento chiave della trasformazione digitale e possono migliorare notevolmente l’efficienza aziendale. Tuttavia, è necessario un approccio strategico che unisca innovazione e considerazioni etiche. Con una governance adeguata e un’implementazione consapevole, l’AI può diventare un alleato fondamentale per affrontare le sfide del mercato e mantenere un vantaggio competitivo.
