Come distribuire agenti AI in tutta l'azienda

Mentre lo sviluppo di un agente si concentra sulla creazione delle sue funzionalità, la sua distribuzione mira a rendere tali funzionalità affidabili e utili nelle situazioni quotidiane. L'obiettivo della distribuzione degli agenti AI è fare in modo che l'agente completi compiti per utenti reali interagendo con dati e sistemi reali.

Un agente AI distribuito spesso funziona con altri software, database e strumenti aziendali basati su AI. Potrebbe recuperare informazioni dai sistemi aziendali, aggiornare i record o coordinare le attività tra diverse applicazioni. Queste connessioni permettono all'agente di iniziare a contribuire a workflow reali.

L'implementazione comporta inoltre il monitoraggio del funzionamento dell'agente dopo l'avvio. I team monitorano affidabilità, accuratezza e interazioni con gli utenti per identificare problemi e migliorare i risultati nel tempo. Questa gestione continua aiuta a mantenere l'agente utile man mano che evolvono i requisiti.

Gartner prevede che entro il 2028, il 33% delle applicazioni software aziendali includerà l'agentic AI, rispetto a meno dell'1% nel 2024.¹ Gli agenti AI possono operare con un certo grado di autonomia, o agenzia, e stanno rapidamente trasformando il modo in cui le organizzazioni raccolgono, analizzano e agiscono sulle informazioni. Possono essere addestrati ad analizzare le informazioni, ragionare su di esse e intraprendere azioni in base al contesto e agli obiettivi.

I sistemi di agentic AI combinano modelli linguistici su larga scala (LLM), machine learning e altre tecnologie di AI per svolgere compiti complessi. Gli agenti AI possono connettersi a strumenti esterni e fonti di dati, recuperare informazioni in tempo reale ed eseguire azioni. Possono pianificare workflow in più fasi, adattarsi alle mutevoli condizioni e imparare dalle interazioni passate.

La distribuzione e lo sviluppo degli agenti AI sono strettamente correlati ma si riferiscono a fasi diverse del suo ciclo di vita:

• Lo sviluppo di agenti AI si concentra sulla progettazione, costruzione e test dell'agente. I team definiscono gli obiettivi dell’agente, ne configurano il comportamento, lo collegano agli strumenti e ne valutano il funzionamento in ambienti controllati.
  
  
• La distribuzione degli agenti AI inizia quando l'agente è pronto per l'uso nel mondo reale. L'agente è integrato con i sistemi aziendali, reso disponibile agli utenti e le sue prestazioni vengono gestite nel tempo.

La distinzione è importante perché creare un agente è solo l'inizio. Le organizzazioni possono dedicare tempo e risorse a costruire e perfezionare gli agenti, ma questi sforzi hanno poco impatto finché gli agenti non vengono integrati nei workflow quotidiani. La distribuzione trasforma l'AI in una parte operativa dell'organizzazione.

La distribuzione degli agenti AI inizia dopo che l'agente è stato progettato, sviluppato e validato in un ambiente di test. La convalida comprende:

• Valutazione dell'agente in base a criteri di successo predefiniti
• Test per accuratezza, affidabilità e completamento dei compiti
• Misurazione delle prestazioni attraverso diversi prompt e scenari
• Identificazione dei casi di guasto e dei comportamenti inaspettati
• Verifica che le integrazioni e le chiamate agli strumenti funzionino correttamente

Le organizzazioni ripetono spesso questo processo più volte prima di procedere con la distribuzione. L'obiettivo è quello di garantire che l'agente sia in grado di operare efficacemente in contesti aziendali reali.

La distribuzione si concentra sulla preparazione dell'architettura, dell'infrastruttura e dei controlli operativi necessari a supportare l'uso nel mondo reale. Sebbene i dettagli possano variare a seconda dell’organizzazione, l’implementazione degli agenti di AI segue generalmente un processo graduale che porta un agente dalla fase di sviluppo a uno stato predisposto per la produzione. Questi passaggi comprendono:

Una volta completata la validazione, le organizzazioni determinano come sarà strutturato il sistema implementato. Le decisioni architettoniche influiscono sulla capacità di crescita del sistema, sull'affidabilità del suo funzionamento e sulla facilità di manutenzione nel tempo. L'obiettivo della progettazione architettonica è creare un sistema in grado di supportare in modo affidabile i requisiti aziendali, rimanendo abbastanza flessibile da evolversi. Le decisioni principali comprendono:

• Topologia degli agenti: le organizzazioni devono decidere se un singolo agente può gestire il workload o se più agenti specializzati devono lavorare insieme. Le implementazioni a singolo agente sono solitamente più semplici da gestire e mantenere. I sistemi multi-agente possono suddividere le responsabilità tra agenti con diverse capacità, migliorando così le prestazioni in workflow complessi.
  
  
• Strategia dei modelli: le organizzazioni devono determinare quali modelli di AI supporteranno la distribuzione. Un modello è il sistema AI sottostante responsabile del ragionamento, della generazione di risposte e dell'esecuzione dei compiti. Alcune implementazioni si basano su un singolo modello, mentre altre utilizzano più modelli con diversi punti di forza. Ad esempio, un modello potrebbe essere selezionato per velocità e costo inferiore, mentre un altro viene utilizzato per ragionamenti più complessi. Queste decisioni possono influire su accuratezza, latenza e costi operativi.
  
  
• Comportamento di fallback: i team dovrebbero stabilire in che modo il sistema reagirà qualora un agente non riesca a portare a termine un’attività, ad accedere a uno strumento necessario o a recuperare le informazioni richieste. Alcune distribuzioni inoltrano le richieste a un utente umano, mentre altre passano a workflow o sistemi di backup alternativi. Procedure di ripiego ben definite contribuiscono a migliorare l'affidabilità e l'esperienza dell'utente.
  
  
• Gestione dello stato: i team devono stabilire in che modo l’agente gestirà le informazioni nel corso del tempo. Gli agenti stateless trattano ogni interazione in modo indipendente, semplificando la distribuzione e la scalabilità. Gli agenti stateful conservano il contesto nelle conversazioni o nei workflow, rendendoli più efficaci per le attività che richiedono memoria, continuità o attività di lunga durata.
  
  Questa decisione è separata dal modo in cui l'agente viene attivato. Alcune distribuzioni sono guidate da richieste, e ciò significa che l'agente risponde direttamente all'input dell'utente. Altre sono basate su eventi, in cui l'agente risponde automaticamente ai cambiamenti nei sistemi connessi o nel workflow. Un singolo agente può essere sia statico che basato su eventi. Ad esempio, un addetto all’assistenza potrebbe tenere conto delle interazioni precedenti mentre risponde automaticamente ai ticket appena creati.
  
  
• Strategia di orchestrazione: gli agenti AI spesso devono eseguire più azioni prima di produrre un risultato. Un agente potrebbe recuperare informazioni, valutare opzioni, utilizzare strumenti esterni e generare una risposta come parte di un workflow. L'orchestrazione definisce come sono coordinate queste attività e come le informazioni si spostano tra diversi passaggi. Framework come LangGraph e LangChain sono comunemente utilizzati per supportare l'orchestrazione e la gestione dei workflow.
  
  
• Logica di routing: alcune implementazioni utilizzano più modelli, strumenti o agenti. Il routing determina quale risorsa deve gestire una specifica richiesta. Ad esempio, un modello potrebbe rispondere a domande generali, mentre un altro è riservato ad attività specializzate. Un routing efficace può migliorare le prestazioni e contribuire a controllare i costi.
  
  
• Architettura del recupero: le organizzazioni devono stabilire in che modo gli agenti accederanno alle informazioni. Alcune distribuzioni si basano su knowledge base interne, mentre altre si connettono a database, archivi di documenti o servizi esterni. Queste decisioni influenzano la qualità, l'accuratezza e la tempestività delle informazioni disponibili all'agente.

Una volta definita l'architettura, le organizzazioni scelgono l'infrastruttura che supporterà la distribuzione. Queste decisioni influiscono su prestazioni, scalabilità, disponibilità e complessità operativa. Le decisioni chiave per questa fase includono:

• Ambiente di distribuzione: le organizzazioni in genere scelgono tra ambienti cloud, privati o ibridi. Ogni opzione comporta dei compromessi. Le implementazioni cloud offrono scalabilità e riducono i requisiti di gestione dell'infrastruttura. Gli ambienti privati garantiscono un maggiore controllo su dati e sistemi. Gli approcci ibridi combinano elementi di entrambi e possono essere utilizzati quando le organizzazioni presentano requisiti di sicurezza o conformità specifici.
  
  
• Modello di distribuzione: i team devono decidere come le applicazioni verranno impacchettate ed eseguite. La containerizzazione consente alle applicazioni e alle loro dipendenze di essere distribuite in modo coerente tra gli ambienti. Le distribuzioni serverless riducono la necessità di gestire l'infrastruttura sottostante e possono semplificare la scalabilità per determinati workload.
  
  
• Requisiti di scalabilità: l’infrastruttura dovrebbe supportare i workload previsti, consentendo la crescita futura. Le organizzazioni devono pianificare le fluttuazioni della domanda, i requisiti di alta disponibilità e gli scenari di ripristino del sistema prima dell'inizio della distribuzione.
  
  
• Orchestrazione a tempo di esecuzione: le distribuzioni più grandi utilizzano comunemente Kubernetes e piattaforme di orchestrazione simili per gestire le risorse di calcolo, distribuire il workload e mantenere la disponibilità del sistema. Queste piattaforme possono automatizzare molte attività operative che altrimenti richiederebbero un intervento manuale.
  
  
• Gestione dell'ambiente: gli ambienti di sviluppo, test e produzione dovrebbero rimanere coerenti per ridurre i problemi di distribuzione. Una gestione efficace dell'ambiente aiuta i team a individuare i problemi prima e riduce il rischio di comportamenti inaspettati dopo il lancio.

Le organizzazioni valutano anche la misura in cui le piattaforme di distribuzione si inseriscono nell'ecosistema tecnologico esistente e se forniscono le funzionalità di monitoraggio, sicurezza e integrazione necessarie per operazioni a lungo termine.

La maggior parte degli agenti AI offre valore perché può accedere alle informazioni e interagire con altri sistemi. Durante la distribuzione, le organizzazioni stabiliscono le connessioni che permettono agli agenti di recuperare dati ed eseguire azioni.

Le integrazioni comuni includono database, knowledge base, repository documentali, piattaforme di customer relationship management (CRM), sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), strumenti di supporto clienti e altre applicazioni aziendali. La complessità di queste integrazioni ha un impatto significativo sullo sforzo complessivo di implementazione e sulla sostenibilità a lungo termine del sistema. Le considerazioni importanti includono:

• Metodi di integrazione: le connessioni vengono generalmente stabilite tramite application programming interface (API), kit di sviluppo software (SDK) e connettori software. Queste interfacce consentono all'agente di scambiare informazioni con altre applicazioni e servizi.
  
  
• Utilizzo di strumenti: molti agenti AI si affidano alle chiamate di strumenti per completare le attività. Un agente del servizio clienti potrebbe creare un ticket di supporto, mentre un agente di vendita potrebbe aggiornare un record CRM. Le organizzazioni devono stabilire quali azioni l'agente è autorizzato a compiere e a quali condizioni.
  
  
• Dipendenze: gli agenti AI potrebbero dipendere da più sistemi esterni. Se uno di questi sistemi diventa non disponibile, le prestazioni dell'agente possono essere influenzate. Comprendere e gestire le dipendenze aiuta a migliorare l'affidabilità.
  
  
• Accesso ai dati: l’architettura di recupero determina da dove l’agente ottiene le informazioni. Durante la distribuzione, le organizzazioni devono definire quali informazioni ciascun sistema connesso esporrà all'agente e quali restrizioni si applicheranno. Queste decisioni trasformano i piani architettonici in controlli operativi, contribuendo a bilanciare i requisiti di usabilità, sicurezza e conformità.

Considerazioni di sicurezza e governance influenzano quasi ogni fase della distribuzione degli agenti di AI. Le decisioni relative all’accesso ai dati, alle autorizzazioni degli strumenti e alle integrazioni di sistema vengono spesso prese parallelamente alle attività di progettazione dell’architettura e di integrazione descritte nelle fasi precedenti.

Prima che un agente sia messo a disposizione degli utenti, le organizzazioni confermano che questi controlli sono completamente implementati e definiscono chiaramente come l'agente può operare e quali azioni può eseguire. Le principali misure di sicurezza includono:

• Autenticazione e autorizzazione: tali controlli verificano le identità e definiscono a quali risorse gli utenti e le applicazioni sono autorizzati ad accedere. In molte distribuzioni, all'agente stesso viene assegnata anche un'identità e autorizzazioni propri. Questo approccio consente di autenticare, verificare e gestire le azioni dell'agente in modo indipendente dagli utenti supportati. Questa separazione offre maggiore visibilità e controllo sulle modalità di accesso ai sistemi aziendali.
  
  
• Gestione degli accessi: le autorizzazioni basate sui ruoli consentono di limitare l'accesso alle informazioni sensibili e ai sistemi critici per l'azienda.
  
  
• Guardrail: le organizzazioni implementano restrizioni che impediscono agli agenti di compiere azioni vietate, accedere a dati non autorizzati o generare output inappropriati.
  
  
• Supervisione umana: i processi di revisione Human-in-the-loop sono comunemente utilizzati per azioni ad alto rischio, decisioni sensibili o requisiti normativi. Questi controlli consentono alle persone di rivedere o approvare determinate attività prima che vengano completate.
  
  
• Protezione dalle minacce: gli agenti AI affrontano rischi che i sistemi software tradizionali non contemplano. Gli attacchi di iniezione dei prompt tentano di manipolare il comportamento degli agenti attraverso istruzioni dannose. Le organizzazioni monitorano inoltre vulnerabilità, abusi e comportamenti inaspettati che potrebbero creare preoccupazioni per la sicurezza.

Una volta che l'architettura, l'infrastruttura e i controlli sono stati implementati, l'agente può essere distribuito nelle applicazioni e nei workflow. Questa distribuzione può includere un sito web, un'applicazione mobile, una piattaforma di messaggistica o un sistema aziendale interno.

La maggior parte delle organizzazioni utilizza processi di distribuzione automatizzati e pipeline di integrazione continua/distribuzione continua (CI/CD) per testare gli aggiornamenti, rilasciare nuove versioni e gestire le modifiche nel tempo. Queste pratiche aiutano a ridurre il rischio operativo e a migliorare la coerenza tra gli ambienti.

Dopo il dispiegamento, il monitoraggio diventa un'attività continua. I team monitorano comunemente:

• Latenza: il tempo necessario all'agente per elaborare le richieste e generare risposte. Un'elevata latenza può influire negativamente sull'esperienza utente.
  
  
• Disponibilità: se l'agente e i suoi sistemi di supporto rimangono accessibili quando necessario.
  
  
• Tassi di completamento delle attività: il livello di successo con cui l’agente porta a termine le azioni e i workflow assegnati.
  
  
• Prestazioni degli strumenti: con quale frequenza l’agente accede agli strumenti esterni e se tali interazioni producono i risultati attesi.
  
  
• Tentativi ed errori: i tentativi ripetuti di esecuzione delle attività possono indicare problemi di workflow, errori di sistema o problemi di integrazione.

Le organizzazioni utilizzano anche strumenti di observability per ottenere una visibilità più approfondita sul comportamento degli agenti. Questi sistemi catturano percorsi di esecuzione del workflow, punti decisionali e interazioni con il sistema, rendendo il debug e la risoluzione dei problemi più efficaci.

Il deployment degli agenti AI è un processo iterativo. Non si tratta della fase finale del più ampio ciclo di vita dello sviluppo dell'AI (ADLC), ma di un processo continuo di gestione, miglioramento e regolamentazione dei sistemi di AI in ambienti reali. I team affinano regolarmente i prompt, espandono le integrazioni, modificano i workflow e rivalutano le prestazioni man mano che si evolvono i requisiti aziendali.

Un agente AI distribuito è tipicamente composto da diversi componenti interconnessi. Insieme, questi componenti permettono all'agente di comprendere le richieste, accedere alle informazioni, interagire con sistemi esterni e supportare le operazioni aziendali reali.

• Modelli AI: al centro della maggior parte delle implementazioni degli agenti AI c'è un LLM. Il modello funge da motore di ragionamento dell'agente, consentendogli di interpretare le istruzioni in linguaggio naturale, generare risposte e decidere come affrontare un compito. Molte implementazioni utilizzano i foundation model di fornitori come OpenAI, Anthropic, Google o Meta. Alcune organizzazioni implementano anche modelli specializzati che vengono addestrati o affinati per settori o workflow specifici.
  
  
• Orchestrazione degli agenti AI: gli agenti AI spesso devono eseguire più di una singola interazione prompt-risposta. Potrebbero aver bisogno di raccogliere informazioni, valutare le opzioni, utilizzare strumenti e completare diverse fasi prima di giungere a un risultato. Alcune implementazioni si basano su un singolo agente, mentre altre utilizzano sistemi multi-agente che collaborano per completare attività complesse.
  
  I sistemi di orchestrazione coordinano queste attività. Gestiscono l'esecuzione delle attività, determinano quali strumenti utilizzare, eseguono chiamate agli strumenti e controllano il modo in cui le informazioni si spostano tra le diverse parti del workflow dell'agente. In molte implementazioni, l'orchestrazione gestisce anche l'instradamento delle attività tra strumenti, nodi di elaborazione e sistemi multi-agente. LangGraph e LangChain sono framework molto popolari che forniscono gli strumenti per gestire workflow, interazioni con gli agenti e utilizzo degli strumenti.
  
  
• Sistemi di recupero: molti agenti AI dipendono dall'accesso a informazioni che vanno oltre quelle incluse nell'addestramento del modello. Per supportare questa esigenza, le implementazioni collegano comunemente gli agenti a database interni, repository di documenti, knowledge base e applicazioni aziendali.
  
  I sistemi di recupero determinano come le informazioni vengono memorizzate, organizzate e rese accessibili durante le interazioni con gli agenti. Invece di affidarsi esclusivamente alle conoscenze esistenti del modello, l'agente può recuperare informazioni attuali o specifiche dell'organizzazione in tempo reale quando necessario. Questo approccio contribuisce a migliorare la precisione e consente agli agenti di operare sulla base di informazioni che cambiano nel tempo.
  
  La progettazione dei sistemi di recupero può avere un impatto significativo sulle prestazioni e sulla qualità della risposta. Le organizzazioni devono determinare quali informazioni devono essere accessibili, con quale frequenza i dati vengono aggiornati e in che modo le informazioni devono essere prioritarie quando sono disponibili più fonti.
  
  
• Integrazioni esterne: a differenza dei chatbot tradizionali, gli agenti AI possono interagire con sistemi esterni. Attraverso API, integrazioni software e strumenti come un SDK, gli agenti possono recuperare informazioni, aggiornare e generare report o attivare processi.
  
  Ad esempio, un agente potrebbe accedere a una piattaforma CRM, creare ticket di supporto, programmare riunioni o interrogare i sistemi di inventario. Queste integrazioni permettono agli agenti di operare all'interno dei workflow esistenti.
  
  
• Sistemi di memoria: molte implementazioni includono sistemi che aiutano gli agenti a mantenere il contesto nel corso delle interazioni. La memoria può spaziare dal contesto conversazionale a breve termine allo storage a più lungo termine delle preferenze dell’utente, delle informazioni relative ai progetti o della cronologia delle attività.
  
  La gestione del contesto aiuta gli agenti a fornire risposte più rilevanti e a mantenere la continuità attraverso workflow complessi. Senza una gestione efficace del contesto, gli agenti potrebbero perdere informazioni importanti man mano che le interazioni diventano più complicate.
  
  
• Framework di distribuzione: molte organizzazioni utilizzano framework per semplificare lo sviluppo, la distribuzione e la gestione degli agenti AI. Questi framework offrono funzionalità comuni come orchestrazione di workflow, gestione della memoria, integrazione di strumenti e tracciamento dello stato.
  
  Fornendo componenti e modelli riutilizzabili, i framework di implementazione possono ridurre lo sforzo di sviluppo e rendere le distribuzioni degli agenti AI più facili da mantenere e scalare.
  
  
• Infrastruttura del tempo di esecuzione: gli agenti distribuiti operano all'interno di un'infrastruttura sottostante che fornisce risorse, rete e disponibilità di sistema. A seconda delle esigenze di un'organizzazione, gli agenti possono operare in una infrastruttura cloud, privata o ibrida. Molte organizzazioni utilizzano i cloud service di provider come AWS e Microsoft Azure per distribuire gli agenti AI.
  
  L'infrastruttura del tempo di esecuzione determina il modo in cui le applicazioni degli agenti vengono eseguite, scalate e ripristinate in caso di guasti. Supporta inoltre le risorse necessarie per elaborare le richieste, interagire con i sistemi esterni e mantenere prestazioni affidabili. Alcune organizzazioni utilizzano tecnologie open source come Kubernetes per gestire e scalare gli agenti AI distribuiti.
  
  
• Gestione degli accessi: poiché gli agenti AI potrebbero interagire con informazioni sensibili e sistemi aziendali, le organizzazioni hanno bisogno di meccanismi per controllare a cosa l'agente può accedere e quali azioni può intraprendere. La gestione degli accessi consente di definire le autorizzazioni per gli utenti, le applicazioni e i sistemi collegati.
  
  Questi controlli possono includere autenticazione, autorizzazione e politiche di accesso basate sul ruolo. Le organizzazioni implementano inoltre barriere operative che aiutano a limitare ciò che gli agenti possono fare e come interagiscono con i sistemi. Una corretta gestione degli accessi aiuta a ridurre i rischi per la sicurezza, consentendo agli agenti di operare efficacemente entro i limiti approvati.
  
  
• Sistemi di monitoraggio: i sistemi di monitoraggio consentono di comprendere come operano gli agenti distribuiti in ambienti reali. Le organizzazioni utilizzano questi sistemi per monitorare metriche quali la qualità delle risposte, i tassi di completamento delle attività, la latenza e la disponibilità del sistema.
  
  Gli strumenti di observability offrono insight più approfonditi del comportamento degli agenti, registrando i percorsi decisionali, l'utilizzo degli strumenti e l'esecuzione dei workflow. Questi sistemi possono inoltre aiutare i team a identificare i problemi di prestazioni monitorando guasti, riprova e colli di bottiglia.

Le strategie di implementazione variano a seconda dell’organizzazione e dei settori, ma diverse funzioni aziendali sono diventate ambiti comuni per l’adozione degli agenti AI. Le seguenti implementazioni si concentrano su attività che comportano la raccolta di informazioni, l’esecuzione di operazioni di routine o il supporto al processo decisionale dei dipendenti.

Esplora questi e altri casi d'uso degli agenti AI in modo più dettagliato.

Banche, istituzioni finanziarie e team di finanza aziendale stanno impiegando sempre più spesso gli agenti AI per supportare analisi, reportistica e servizi a contatto con i clienti. Gli agenti possono aiutare a raccogliere informazioni finanziarie, riassumere i report e assistere i dipendenti nelle attività di ricerca di routine.

Alcune implementazioni supportano anche il servizio clienti, il rilevamento delle frodi e la valutazione dei rischi. Poiché questi ambienti coinvolgono dati sensibili e requisiti normativi, gli agenti AI sono tipicamente distribuiti con controlli di supervisione e governance più rigorosi rispetto a molte altre funzioni aziendali.

Il servizio clienti è uno degli ambiti più comuni per la distribuzione degli agenti AI. Le organizzazioni utilizzano gli agenti per rispondere alle domande dei clienti, fornire informazioni sui prodotti e assistere nelle richieste relative agli account. Molte implementazioni sono integrate in siti web, app mobili e piattaforme di messaggistica in cui i clienti possono accedere al supporto in qualsiasi momento.

Gli agenti più avanzati possono collegarsi a knowledge base, registri clienti e sistemi di supporto. Queste connessioni consentono loro di recuperare informazioni, creare ticket e assistere nelle attività di servizio di routine prima di inoltrare problemi più complessi ai rappresentanti umani.

I team delle risorse umane utilizzano gli agenti AI per supportare l'onboarding dei dipendenti, la guida alle policy e le attività di reclutamento. I dipendenti possono interagire con questi agenti per ottenere informazioni sui benefici, sulle policy del posto di lavoro e sulle procedure interne senza dover consultare una vasta documentazione.

Il reclutamento è un ambito di impiego comune. Gli agenti possono contribuire alla selezione delle candidature, rispondere alle domande dei candidati e coordinare la programmazione dei colloqui, consentendo ai team delle risorse umane di dedicare più tempo alla valutazione dei candidati.

I dipartimenti di marketing utilizzano gli agenti AI per supportare la creazione di contenuti, la pianificazione delle campagne e l'analisi del destinatario. Gli agenti possono fornire assistenza nella ricerca di argomenti, nella generazione di idee per i contenuti, nella sintesi delle tendenze di mercato e nello sviluppo di materiali di marketing per diversi canali da parte dei team.

Alcune organizzazioni distribuiscono gli agenti anche per monitorare le prestazioni delle campagne, analizzare il feedback dei clienti e identificare le opportunità emergenti. I marketer rimangono responsabili della strategia e delle decisioni sul marchio, ma gli agenti AI possono contribuire ad accelerare molte delle attività di ricerca e produzione.

I team operativi implementano gli agenti AI per supportare la gestione del workflow, il coordinamento delle risorse e il monitoraggio dei processi e l'automazione aziendale. Negli ambienti di produzione, logistici e di distribuzione, gli agenti possono contribuire a monitorare le attività su più sistemi e identificare potenziali colli di bottiglia prima ancora che influenzino le prestazioni.

Le operazioni della supply chain sono un settore in crescita per l'implementazione degli agenti AI. Gli agenti possono fornire assistenza nell'ambito dei processi end-to-end, tra cui la gestione dell'inventario, il monitoraggio delle spedizioni, il coordinamento dei fornitori e la previsione della domanda. Lo fanno raccogliendo informazioni da più fonti e presentandole in un formato più pratico.

I team di vendita impiegano agenti AI durante tutto il processo di vendita, dalla generazione di lead al supporto alle operazioni. Gli agenti AI possono identificare potenziali clienti, effettuare ricerche sulle aziende, riassumere le informazioni sugli account e contribuire a stabilire le priorità tra le opportunità. Queste funzionalità consentono ai rappresentanti commerciali di dedicare più tempo all’interazione con i clienti.

Alcune distribuzioni supportano anche le fasi avanzate del ciclo di vendita. Preparano i briefing per le riunioni, redigono comunicazioni di follow-up e rispondono alle domande su prodotti, prezzi o account clienti. Queste funzionalità aiutano i team di vendita a gestire pipeline più ampie e a rispondere più rapidamente alle opportunità.

I team di sviluppo software implementano sempre più agenti AI per supportare le attività di codifica, test e manutenzione del software. Gli agenti possono contribuire alla generazione del codice, alla revisione delle pull request, all’individuazione dei bug e fornire assistenza nelle attività di documentazione. Possono inoltre recuperare informazioni da repository, piattaforme di sviluppo e fonti di conoscenza interne per supportare i workflow di progettazione.

Implementazioni più avanzate aiutano con il controllo qualità, l'analisi del codice e la pianificazione dello sviluppo. Gli agenti AI possono aiutare gli sviluppatori che utilizzano linguaggi di programmazione comuni come Python, consentendo ai team di dedicare più tempo all’architettura, alla risoluzione dei problemi e allo sviluppo dei prodotti.

Le organizzazioni utilizzano agenti di AI per molte ragioni, ma la maggior parte dei benefici rientra in alcune categorie comuni.

• Supporto decisionale potenziato: gli agenti AI possono aiutare i dipendenti a prendere decisioni più rapide e informate raccogliendo, riassumendo e organizzando le informazioni.
  
  
• Tempi di risposta più rapidi: gli agenti possono rispondere alle domande, fornire assistenza e completare i compiti più rapidamente rispetto ai processi tradizionali, migliorando la reattività sia per i clienti che per i dipendenti.
  
  
• Scalabilità: una volta distribuiti, gli agenti AI possono supportare workload crescenti senza che le organizzazioni debbano aumentare il personale nella stessa misura.
  
  
• Accesso migliorato alle informazioni: gli agenti possono connettersi a molteplici sistemi e fonti di conoscenza. Queste connessioni rendono più facile per gli utenti trovare informazioni pertinenti quando ne hanno bisogno.
  
  
• Maggiore efficienza: gli agenti AI possono gestire attività di routine, recuperare informazioni e completare workflow più velocemente dei processi manuali.
  
  
• Aumento della produttività: gli agenti AI riducono il tempo dedicato alle attività ripetitive, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività di maggior valore che richiedono il giudizio o le competenze umane.
  
  
• Risultati più coerenti: gli agenti AI seguono istruzioni e workflow definiti, contribuendo a ridurre le variazioni nell’esecuzione delle attività comuni.
  
  
• Costi operativi ridotti: le organizzazioni possono abbassare i costi di alcuni processi automatizzando le attività di routine e migliorando l'efficienza dei workflow.

Sebbene gli agenti AI possano apportare un valore significativo, la loro gestione su larga scala può comportare diverse sfide tecniche e operative.

• Requisiti di conformità: le organizzazioni che operano in settori regolamentati devono affrontare requisiti più rigorosi in materia di privacy dei dati, sicurezza e conservazione dei record. Stabilire delle policy di governance nelle prime fasi del processo di distribuzione può aiutare a indirizzare questi obblighi.
  
  
• Qualità dei dati: gli agenti AI dipendono da informazioni accurate e accessibili. Dati incompleti, obsoleti o incoerenti possono ridurre le prestazioni e portare a output inaffidabili. Revisioni regolari dei dati e pratiche chiare di gestione dei dati possono aiutare a migliorare i risultati.
  
  
• Monitoraggio e manutenzione: la distribuzione non è un evento una tantum. Gli agenti AI richiedono monitoraggio, aggiornamenti e ottimizzazioni continui man mano che le esigenze aziendali evolvono. Un controllo umano dedicato e recensioni periodiche può contribuire a garantire l'efficacia a lungo termine.
  
  
• Scalabilità: un agente AI che funziona bene durante i test potrebbe riscontrare delle difficoltà con l'aumento dell'utilizzo. La pianificazione dell'infrastruttura, i test e le architetture di implementazione scalabile possono aiutare a supportare la crescita nel tempo.
  
  
• Rischi per la sicurezza: poiché gli agenti AI spesso interagiscono con informazioni sensibili e sistemi aziendali, possono introdurre nuovi problemi di sicurezza. Le organizzazioni possono ridurre i rischi implementando rigorosi controlli di accesso, monitorando l'attività degli agenti e proteggendosi dalle minacce.
  
  
• Integrazione di sistema: molte organizzazioni si affidano a più applicazioni, database e sistemi legacy che non sono stati progettati per funzionare con gli agenti AI. Integrare questi sistemi può essere complesso e richiedere molto tempo. Partire da workflow ben definiti e dare priorità alle integrazioni di alto valore può aiutare a semplificare la distribuzione.
  
  
• Adozione da parte degli utenti: i dipendenti e i clienti potrebbero essere riluttanti ad affidarsi a sistemi basati su AI, in particolare quando i workflow stanno cambiando. Una comunicazione chiara, tutorial di onboarding e formazione e un'implementazione graduale possono aiutare a costruire fiducia e incoraggiare l'adozione.