Casi d'uso degli agenti AI 

A differenza dei precedenti tipi di strumenti AI, assistenti e chatbot che operano su una singola attività, i sistemi agentic AI possono pianificare, ragionare ed eseguire autonomamente attività complesse con un intervento umano minimo. La capacità unica dell'agentic AI di ricorrere a strumenti esterni per completare direttive complicate e di collaborare con altri agenti e tecnologie è stata ampiamente accolta come un'opportunità per realizzare appieno il potenziale dell'AI nel ridefinire il landscape.^{1 2}

Le aziende leader hanno iniziato a integrare agenti e sistemi AI nelle operazioni quotidiane del mondo reale. Questi "digital worker" basati sull'intelligenza artificiale possono essere particolarmente efficaci nel semplificare il supporto clienti, ottimizzare le supply chain, supportare gli agenti umani nei reparti marketing e vendite, migliorare l'esperienza dei dipendenti e analizzare i dati provenienti dai settori finanziario e sanitario. 

L'agentic AI si basa principalmente su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Mentre gli LLM tradizionali producevano output basati esclusivamente sui dati utilizzati per addestrarli e possedevano capacità di ragionamento limitate, gli agenti AI sono in grado di utilizzare strumenti e API aggiuntivi per raggiungere obiettivi più difficili. L'agentic AI può ottenere autonomamente i dati attuali, ottimizzare i workflow e creare attività secondarie in base ai suoi obiettivi. Con i progressi della gen AI e della tecnologia AI conversazionale, alcuni agenti interagiscono con le loro controparti umane in linguaggio naturale. E a differenza dei precedenti LLM o chatbot, gli agenti AI memorizzano le interazioni precedenti, migliorando nel tempo la capacità di ragionamento e la precisione.

In genere, gli agenti AI sono molto utili se sviluppati come parte di una rete. Esistono cinque tipologie principali di agenti AI con diversi livelli di complessità. Sono: 

• Agenti riflessi semplici: operano sulla base di un unico insieme di regole. Non conservano la memoria né interrogano altri agenti se mancano informazioni.

• Agenti riflessi basati su modelli: completano compiti specifici in base a un unico insieme di regole ma conservano la memoria. Un agente riflesso basato su modelli aggiorna il suo modello man mano che riceve nuove informazioni.

• Agenti basati su obiettivi: fanno ricorso a strumenti esterni per pianificare e realizzare un obiettivo specifico predefinito.

• Agenti basati sull'utilità: si avvalgono di strumenti esterni per selezionare una serie di azioni per raggiungere un obiettivo e un'utilità predefinita per tale obiettivo, ad esempio un requisito temporale.

• Agenti di apprendimento: possiedono funzionalità simili ad altri tipi di agenti ma hanno una capacità unica di apprendere. Nuovi input vengono continuamente aggiunti alla loro base di conoscenza in modo autonomo.

Gli agenti AI possono aiutare gli agricoltori ad aumentare la resa riducendo gli sprechi. La tecnologia è in grado di monitorare in modo indipendente le previsioni meteorologiche e le condizioni del suolo per ottimizzare la pianificazione della semina e le condizioni del terreno. Grazie all'apprendimento continuo dai dati ambientali e da altri input, gli agenti AI aiutano gli agricoltori a prendere decisioni sostenibili e convenienti per migliorare la produttività. Ad esempio Blue River Technology, una sussidiaria di John Deere, utilizza una piattaforma di robotica basata su AI per riconoscere le piante e spruzzarle con erbicidi e fertilizzanti. Ciò consente ai lavoratori agricoli di ottimizzare le proprie risorse sia per risparmiare sui costi che per una più ampia sostenibilità ambientale.

Secondo il World Economic Forum, l'agentic AI è pronta a definire un'"era trasformativa" per la finanza. La capacità della tecnologia di agire dinamicamente in ambienti frenetici e ricchi di dati è molto promettente per il settore. La tecnologia può essere utilizzata per migliorare il processo decisionale, ottimizzare i workflow e aumentare la conformità.

Ad esempio, l'AI autonoma viene utilizzata per eseguire audit del rischio continui e autonomi per rilevare modelli insoliti e rispondere alle minacce emergenti. Seguendo una logica analoga, si trova in una posizione ideale per assistere nel monitoraggio della conformità e della sottoscrizione dei prestiti, attività che comportano un elevato volume di compiti ripetitivi ad alta intensità di dati.

Per quanto riguarda il cliente, gli agenti AI e gli assistenti virtuali forniscono servizi di consulenza finanziaria basati su AI. Ne sono un esempio l'automatizzazione di determinate attività di gestione patrimoniale o l'elaborazione di strategie di investimento basate sulle condizioni di mercato e sulla tolleranza al rischio individuale. Utilizzando soluzioni di AI per la gestione finanziaria, le aziende mitigano le potenziali interruzioni e utilizzano i dati per massimizzare il valore e aumentare l'efficienza operativa.

L'agentic AI, combinata con l'AI generativa, ha la capacità di creare autonomamente articoli, blog, script e report su misura per destinatari e obiettivi specifici. Gli agenti di progettazione basati su AI possono inoltre produrre immagini brandizzate o asset per i social media con un input minimo. Nella produzione video e audio, strumenti simili possono modificare filmati o sintetizzare voci fuori campo.

A differenza dei precedenti strumenti di AI, che si basavano su input diretti e continui, l'agentic AI consente ai creatori di scalare la produzione di output con una supervisione umana minima, mantenendo qualità e coerenza in ogni fase. Ad esempio, l'Associated Press utilizza l'AI per generare articoli essenziali su argomenti basati sui dati, come risultati sportivi o rapporti finanziari, aumentando il volume della produzione di contenuti e riducendo i carichi di lavoro.

Considerando le crescenti aspettative dei clienti e gli elevati livelli di burnout tra gli addetti al servizio clienti, gli agenti AI possono rivelarsi particolarmente utili applicati all'esperienza del cliente. Grazie alla loro capacità di migliorare le risposte nel tempo e richiamare i dati pertinenti dei clienti in tempo reale, gli agenti offrono esperienze profondamente contestualizzate e iperpersonalizzate.

A differenza dei chatbot, che rispondono alle richieste dei clienti sulla base di script predefiniti, l'agentic AI può anticipare eventi futuri e intraprendere azioni proattive in base alle esigenze dei clienti, aumentando la pertinenza e la soddisfazione di questi ultimi. Dotati di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), gli assistenti AI conversazionali intrattengono conversazioni naturali e dinamiche con i clienti, inoltrando automaticamente problemi complessi ai rappresentanti umani quando necessario. Utilizzando l'analisi del sentiment, questi strumenti analizzano anche le interazioni con i clienti per identificare i problemi prima che si verifichino o persino offrire ed eseguire soluzioni come l'emissione di ticket di supporto o rimborsi.

Gli agenti possono fungere anche da sistemi di supporto per i rappresentanti del servizio clienti, organizzando e recuperando i dati pertinenti dei clienti o aiutando a risolvere i problemi dei prodotti in base alle richieste. Data la capacità degli agenti di interagire con più sistemi contemporaneamente e di conservare i dati dei clienti nel tempo, sono particolarmente abili nel fornire un supporto altamente personalizzato e proattivo. L'uso dell'agentic AI, in questi contesti, porta a una maggiore soddisfazione del cliente grazie a un aumento della precisione, con frequenti risparmi sui costi poiché si riduce la necessità di interazione umana. 

In caso di emergenza, gli agenti AI possono fornire ai primi soccorritori informazioni in tempo reale e supporto al processo decisionale. Questi sistemi analizzano le immagini satellitari, le reti di sensori e i social media per valutare i danni e dare priorità agli sforzi di risposta alle emergenze. I modelli predittivi e le simulazioni aiutano anche le località a prepararsi per eventi futuri. Strumenti come questi possono consentire evacuazioni proattive e ridurre al minimo le vittime, salvando vite umane e riducendo i costi di risposta ai disastri.

I tutor e le piattaforme di apprendimento basati su AI forniscono percorsi di apprendimento personalizzati e scalabili per i singoli studenti. Gli agenti di mentoring basati su AI valutano il livello di conoscenza di uno studente, ne monitorano i progressi e adattano i contenuti in tempo reale, assicurando che tutti gli studenti ricevano istruzioni con ritmi adeguati. Gli agenti possono generare esercizi e fornire feedback in modo indipendente, oltre a spiegare il contesto quando gli studenti hanno difficoltà con determinati concetti. Sono utili anche nel rispondere e imparare dai diversi stili di apprendimento degli studenti.

Nel caso dell'istruzione superiore, gli assistenti alla ricerca AI possono aiutare gli studenti a esplorare gli argomenti raccogliendo fonti o sintetizzando informazioni.

Inoltre, le app per l'apprendimento delle lingue e le piattaforme di formazione professionale integrano sempre più agenti autonomi che simulano interazioni nel mondo reale come colloqui di lavoro o conversazioni in lingua straniera. Queste esperienze personalizzate possono ridurre i limiti alla creazione di simulazioni coinvolgenti e offrire a un numero maggiore di studenti l'opportunità di mettere in pratica competenze reali.³ Insieme, questi strumenti hanno il potenziale per trasformare la formazione in un'esperienza più interattiva e in continua evoluzione, con conseguente maggiore coinvolgimento degli studenti e migliori risultati di apprendimento. 

Gli agenti AI possono svolgere un ruolo critico nel settore energetico consentendo la gestione intelligente della rete e la manutenzione predittiva. Ad esempio, gli agenti potrebbero analizzare in modo proattivo i dati delle attrezzature per prevedere le manutenzioni programmate o prevedere il malfunzionamento delle infrastrutture. Possono anche bilanciare autonomamente domanda e offerta di energia, regolando le operazioni di rete in tempo reale.⁴ Questi agenti basati sulle attività sono in grado di ridurre l'impronta di carbonio di un'azienda e ridurre significativamente i costi energetici. 

Le soluzioni di AI sono state di particolare interesse per il settore sanitario negli ultimi anni, grazie alla loro capacità di analizzare autonomamente i dati sanitari ed eliminare gli oneri amministrativi nelle strutture mediche con elevati volumi di lavoro. In ambito clinico, gli agenti AI che hanno accesso a grandi set di dati provenienti da tutti i reparti possono avere un impatto significativo sul tempo dedicato alle attività amministrative come la fatturazione, la pianificazione e l'allocazione delle risorse, oltre ad automatizzare completamente le attività di routine come le autorizzazioni preventive e il monitoraggio remoto dei pazienti.

Dato il loro approccio proattivo all'analisi dei dati, gli agenti AI possono anche aiutare nella diagnostica, gestire i processi farmacologici e monitorare i parametri vitali dei pazienti in tempo reale, segnalando i potenziali rischi per lo stato di salute prima che peggiorino. Integrando l'agentic AI nelle operazioni quotidiane, ospedali e centri medici sono in grado di prendere decisioni più consapevoli, consentendo ai fornitori di dedicare più tempo all'assistenza personalizzata e di alto livello. Questi strumenti portano anche a diagnosi più accurate, piani di trattamento altamente personalizzati e innovazioni più rapide basate sulla ricerca. 

Gli agenti AI focalizzati sulle risorse umane possono ridurre gli oneri amministrativi per gli uffici del personale e migliorare significativamente l'esperienza dei dipendenti. Nel processo di assunzione, questi strumenti possono eseguire una serie di attività che richiedono molto tempo, tra cui l'analisi dei curricula, la classificazione dei candidati e la pianificazione dei colloqui. Una volta assunto un candidato, le esperienze di onboarding personalizzate dall'AI forniscono ai nuovi dipendenti programmi e piani di formazione individuali.

Per i dipendenti attuali, gli assistenti di agentic AI possono fornire una serie di risorse critiche alla forza lavoro, tra cui consigli di formazione personalizzati in base al ruolo, all'esperienza o agli obiettivi di carriera. Allo stesso tempo, questi sistemi autonomi gestiscono anche richieste amministrative come rispondere alle domande frequenti dei dipendenti, gestire le richieste di ferie e garantire la conformità.

Ad esempio: AskHR di IBM automatizza completamente oltre 80 richieste comuni delle risorse umane, aumentando significativamente il tempo che i responsabili del personale possono dedicare alla promozione dell'esperienza dei dipendenti e a impegnarsi in attività più articolate e creative. Inoltre, utilizzando l'AI per la gestione dei talenti, i leader delle risorse umane ottengono insight sui fattori che determinano il successo delle assunzioni a lungo termine mediante l'analisi dei dati. Utilizzando soluzioni di agentic AI, i leader delle risorse umane risparmiano tempo e denaro nel processo di reclutamento e gestione dei talenti, oltre a standardizzare il processo di assunzione e promozione utilizzando input imparziali e basati sui dati.

Gli agenti intelligenti delle operazioni IT gestiscono autonomamente l'infrastruttura, rilevano le anomalie e ottimizzano le prestazioni del sistema, riducendo i tempi di inattività e i rischi operativi. Gli agenti possono anche fungere da assistenti per gli sviluppatori, monitorando continuamente lo stato di salute del sistema, risolvendo i problemi e implementando le correzioni in modo autonomo. Gli agenti programmati per aumentare la cybersecurity possono rilevare le minacce in tempo reale, adottando misure proattive per prevenire gli attacchi.

Inoltre, sempre più spesso, gli agenti fungono da strumenti di sviluppo per assistere i programmatori. Ad esempio, gli ingegneri della NASA hanno recentemente lanciato un agente da utilizzare nel Jet Propulsion Laboratory. L'agente, che interagisce con linguaggi specifici per i sistemi robotici, aiuta gli sviluppatori di robot a ispezionare, diagnosticare e far funzionare i robot utilizzando prompt.

Gli agenti AI trovano molteplici applicazioni nel marketing, soprattutto considerando l'enorme quantità di dati che i dipartimenti di marketing acquisiscono quotidianamente e il gran numero di offerte concorrenti che i clienti incontrano. Oggi, alcuni strumenti di agentic AI stanno trasformando il processo di scoperta dei prodotti, poiché i consumatori chiedono agli agenti consigli sugli acquisti anziché effettuare ricerche online in autonomia.

Nel marketing e nell'e-commerce, gli agenti AI possono svolgere autonomamente una serie di attività di comunicazione e pubblicità. Ciò potrebbe comportare la gestione delle campagne, la creazione del profilo dei clienti, la personalizzazione dei contenuti e l'ottimizzazione delle prestazioni degli annunci in tempo reale. Sebbene le precedenti tecnologie di automazione e AI potessero gestire queste attività, dipendevano da molta più supervisione e da frequenti input da parte degli utenti per essere eseguite in modo efficace.

Utilizzando l'analytics predittiva, gli agenti AI possono analizzare il comportamento dei clienti per identificare automaticamente i momenti o le strategie di messaggistica migliori per una determinata campagna, quindi trasmettere tali informazioni agli agenti che potrebbero pianificare autonomamente le comunicazioni. Inoltre, grazie all'analisi proattiva, queste tecnologie creano continuamente profili dei clienti basati su vaste quantità di dati, fornendo ulteriori insight per le campagne di marketing.

Gli AI chatbot per i social media possono monitorare le menzioni di un marchio, interagire con gli utenti e generare risposte pertinenti in modo più accurato rispetto ai loro predecessori non-agentic. Inoltre, l'agentic AI che fornisce ai clienti consigli sui prodotti può attingere a una serie di strumenti, set di dati o comportamenti precedenti degli utenti per identificare con maggiore precisione le loro esigenze: ad esempio, suggerendo prenotazioni per le vacanze su misura in base alle preferenze di viaggio di più persone e a fattori esterni come il clima.

Gli agenti AI offrono supporto personalizzato e accessibile per la salute mentale. Ad esempio, i chatbot basati su agenti applicati alla terapia forniscono assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7, attraverso conversazioni in linguaggio naturale, aiutando gli utenti a gestire l'ansia o lo stress con metodologie scientifiche come la terapia cognitivo-comportamentale.

Combinando l'intelligenza emotiva con la disponibilità continua, l'agentic AI amplia l'accesso al supporto per la salute in un modo scalabile e privato. Questi agenti conversazionali possono ridurre l'onere per i professionisti umani durante la carenza di dipendenti, ampliare l'accesso nelle aree in cui il supporto per la salute mentale non è prontamente disponibile e aiutare i pazienti reticenti a richiedere assistenza senza timore di essere stigmatizzati.⁵

Gli agenti AI offrono esperienze personalizzate di acquisto consigliando prodotti, prevedendo le tendenze, gestendo l'inventario e alimentando i customer service chatbot autonomi per il servizio clienti. Gli agenti di merchandising intelligenti possono ottimizzare i prezzi e i livelli di inventario in tempo reale in base al comportamento dei clienti e alle previsioni della domanda, prevenendo esaurimenti delle scorte o altre interruzioni.

Nell'e-commerce, gli agenti AI rendono accurate le selezioni e le promozioni dei prodotti su misura in base alle preferenze individuali dei clienti e alla cronologia degli acquisti, o addirittura si avvalgono di dati contestuali come meteo, posizione e tendenze attuali per migliorare i risultati. In alcuni negozi fisici, gli agenti AI vengono utilizzati per scansionare gli scaffali e gestire l'inventario in tempo reale.⁶ Queste tecnologie aumentano le vendite, riducono i problemi di inventario e aumentano le vendite attraverso un marketing mirato, con conseguente aumento della soddisfazione dei clienti e tassi di conversione più elevati.

L'agente AI può essere utilizzato in tutto il processo di vendita, ma è stato spesso utilizzato per automatizzare le attività e semplificare l'accesso ai dati dei clienti. In genere, l'agentic AI si integra profondamente negli strumenti esistenti come customer relationship management (CRM) software per accedere ai dati dei clienti come le interazioni precedenti e le preferenze dei consumatori. Gli agenti possono aiutare nel processo di generazione di lead, assegnando un punteggio ai potenziali lead e dando priorità ai follow-up con i clienti che hanno maggiori probabilità di convertirsi.

Nel processo di lead nurturing, gli agenti AI comunicano autonomamente con i potenziali clienti tramite e-mail, chatbot o assistenti vocali per fornire proposte personalizzate e rispondere alle domande. La capacità di questi agenti di memorizzare i dati dei potenziali clienti e gestire più lead contemporaneamente li rende particolarmente facili da scalare. Inoltre, dato l'accesso ai dati storici, questi strumenti prevedono le tendenze e le potenziali opportunità di vendita, consentendo ai team di vendita di prendere decisioni basate sui dati e allocare le risorse nel modo più efficace.

Internamente, gli agenti AI possono essere un asset per i team di vendita: trascrivendo e analizzando le chiamate di vendita, facendo emergere i dati pertinenti sui lead prima di una riunione o aiutando gli agenti di vendita a programmare le riunioni. Fornendo feedback in tempo reale ai reparti vendite, gli agenti AI aiutano le loro controparti umane a migliorare costantemente le prestazioni.

Uno dei vantaggi principali dell'agentic AI rispetto ai modelli tradizionali è la sua capacità di agire in modo dinamico, analizzando i dati e modificando le attività senza istruzioni umane in tempo reale. Ciò rende la tecnologia particolarmente adatta alla supply chain, alla gestione dell'inventario e al processo di procurement. Gli agenti AI possono semplificare il processo di selezione dei fornitori, valutando i potenziali fornitori in base alle loro metriche di costo-efficacia o metriche di sostenibilità e segnalando i potenziali rischi. La tecnologia automatizza anche processi come la contrattazione e gli ordini di acquisto, riducendo gli sforzi manuali e garantendo l'accuratezza nella gestione dei fornitori. La capacità degli agenti di confrontare questi processi con criteri come i livelli di inventario aggiunge un ulteriore livello di verifica al processo di procurement, prevenendo le interruzioni.

Quando i dati sono centralizzati, l'agentic AI fornisce insight preziosi, consentendo alle aziende di prendere decisioni più accurate sia a breve che a lungo termine. Gli agenti possono creare un'analisi dettagliata della spesa e identificare le opportunità di riduzione dei costi o prevedere la domanda in base a una serie di fattori, tra cui le condizioni di mercato e gli eventi globali. La tecnologia può anche essere uno strumento critico per la gestione della conformità, monitorando proattivamente le transazioni e i processi interni in base all'ambiente normativo specifico di un'organizzazione.

Integrando l'agentic AI nella supply chain e nel processo logistico, le aziende prendono decisioni più accurate sui fornitori e semplificano il processo di contrattazione, riducendo gli errori e abbassando i costi.

Gli agenti AI possono ottimizzare autonomamente il processo di trasporto e logistica gestendo flotte di veicoli, percorsi di consegna e logistica su larga scala. Alcune società di consegna utilizzano agenti di spedizione autonomi per assegnare e reindirizzare i veicoli in base al traffico, alle condizioni meteorologiche o all'urgenza o a ordini particolari. I sistemi di manutenzione predittiva rilevano i problemi del veicolo per prevenire guasti o usure non necessari, mentre i sistemi di routing intelligenti riducono il consumo di carburante e abbreviano i tempi di consegna. Questi strumenti aumentano i risparmi sui costi e aiutano le organizzazioni a raggiungere i propri obiettivi di sostenibilità.