Agenti AI personalizzati
Agenti AI personalizzati per i flussi della tua azienda
Un agente AI non si limita a rispondere: legge una richiesta, cerca i dati nei vostri programmi, prepara il lavoro e lo passa a chi deve approvarlo. Lo progettiamo sul vostro processo, con un modello di frontiera tramite API dove servono capacità avanzate e un modello in locale dove i dati sono sensibili.
Progetta il tuo agenteQuello che ci si chiede davvero
- Quali attività ripetitive può svolgere un agente AI nella nostra azienda?
- Come si collega a gestionale, CRM e posta senza dargli troppi permessi?
- Meglio un modello di frontiera o uno in locale per il nostro processo?
- Chi controlla cosa fa l'agente, e cosa succede se sbaglia?
Chatbot, automazione a regole o agente AI
Tre strumenti diversi: l'agente serve quando il lavoro parte da testi e documenti e richiede più passaggi.
| Chatbot o assistente | Automazione a regole | Agente AI | |
|---|---|---|---|
| Cosa fa | Chatbot o assistente:Risponde alle domande di una persona | Automazione a regole:Esegue sempre la stessa sequenza di passi | Agente AI:Decide i passaggi e usa gli strumenti che gli date |
| Cosa sa leggere | Chatbot o assistente:Testi scritti in chat | Automazione a regole:Dati già strutturati, in campi fissi | Agente AI:Email, documenti e richieste scritte in modo libero |
| Collegamento ai programmi | Chatbot o assistente:Di solito nessuno | Automazione a regole:Sì, con flussi definiti a mano | Agente AI:Sì, tramite API e con permessi limitati |
| Quando sbaglia | Chatbot o assistente:La persona se ne accorge leggendo | Automazione a regole:Si ferma quando un caso esce dalle regole | Agente AI:Serve un controllo umano sui passaggi che contano |
| Adatto a | Chatbot o assistente:Domande e consultazione | Automazione a regole:Processi stabili e prevedibili | Agente AI:Processi ripetitivi con testi, eccezioni e più programmi |
Spesso la soluzione migliore li combina: le regole dove il processo è fisso, l'agente solo nei passaggi in cui bisogna leggere e interpretare.
Cosa rende affidabile un agente AI
La tecnologia è la parte più semplice: quello che conta è come si delimita il lavoro dell'agente.
Un compito preciso
Un processo alla volta, con un inizio, una fine e un risultato che si può controllare.
Permessi minimi
L'agente legge e scrive solo dove serve, con un account dedicato e nessun accesso in più.
Approvazione umana
Invii ai clienti, ordini e pagamenti passano da una persona prima di partire.
Registro delle azioni
Ogni passaggio resta tracciato: cosa ha letto, cosa ha proposto, chi ha approvato.
Il modello giusto per i dati
Con i modelli di frontiera i testi passano dal fornitore: i dati più sensibili si elaborano con un modello in locale.
Costi e risultati misurati
Limiti di spesa sulle API, tempo risparmiato e tasso di errore, confrontati con il lavoro di prima.
Dal processo all'agente in produzione
Si parte piccoli e si allarga solo quando i risultati ci sono.
Passo 1
Mappa del processo
Passaggi, programmi coinvolti, eccezioni frequenti e dati che entrano in gioco.
Passo 2
Prototipo su casi reali
L'agente lavora su esempi veri del passato, confrontando modelli diversi su qualità e costo.
Passo 3
Prova affiancata
Per qualche settimana l'agente propone e le persone decidono: si misura quanto spesso ha ragione.
Passo 4
Produzione ed estensione
Si automatizzano i passaggi che reggono, poi si passa al processo successivo.
Cosa valutiamo insieme
- 1Quali processi hanno volumi e regole adatti a un agente
- 2Programmi da collegare e permessi necessari
- 3Modello per ogni passaggio: di frontiera, in locale o entrambi
- 4Controlli umani, registro delle azioni e limiti di spesa
- 5Come misurare tempo risparmiato ed errori
Cosa è giusto sapere prima
- Un agente può sbagliare: per i passaggi con conseguenze serve sempre un'approvazione umana.
- Se il processo non è chiaro o i dati sono disordinati, l'agente non li sistema da solo: si parte da lì.
- I modelli in locale hanno capacità diverse da quelli di frontiera: per alcuni compiti vanno provati prima di sceglierli.
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Domande frequenti
Cos'è un agente AI?
È un programma basato su un modello linguistico che, invece di limitarsi a rispondere, può svolgere più passaggi usando gli strumenti che gli vengono messi a disposizione: leggere email e documenti, cercare dati nel gestionale, preparare una bozza, aggiornare il CRM.
Che differenza c'è tra un agente AI e un chatbot?
Il chatbot risponde a una persona che gli scrive. L'agente lavora dentro un processo: riceve un'attività, decide quali passaggi servono, usa i programmi collegati e consegna un risultato, di solito da far approvare.
Un agente AI può lavorare sui nostri dati senza farli uscire dall'azienda?
Sì, se usa un modello in locale, sui vostri server. Con i modelli di frontiera i testi vengono elaborati dal fornitore: si decide prima quali dati possono passare, con contratti aziendali che escludono l'addestramento.
Quanto costa un agente AI personalizzato?
Dipende dal processo e dai programmi da collegare. Le voci sono la progettazione e l'integrazione, l'uso del modello (a consumo con le API, oppure l'infrastruttura se è in locale) e la manutenzione. Si stima dopo aver mappato il processo, partendo da un prototipo.
Dobbiamo cambiare i programmi che usiamo?
Di solito no. L'agente si collega ai programmi esistenti tramite le loro API o le integrazioni disponibili. Se un programma non permette collegamenti, si valuta insieme l'alternativa più semplice.
Valutazione
Progetta il tuo agente
Poche domande per capire il tuo punto di partenza. Servono a preparare la prima conversazione, non a riempire una lista di vendita.