5 Best Practices per passare dagli agenti AI in fase di pilotaggio alla produzione

Di Maneeza Malik, Direttore Marketing di Prodotto

Fornire un agente IA per essere utilizzato in un progetto pilota è una cosa. Portarlo in produzione e fornire un valore commerciale affidabile e misurabile è un'altra. Troppo spesso, gli agenti IA non riescono mai a compiere questo passo.

Una prova di concetto riuscita può dimostrare che un agente IA funziona. Ma la produzione richiede molto di più, come ad esempio:

• Risultati aziendali misurabili
• Prestazioni affidabili
• Integrazioni sicure
• Osservabilità
• Governance

I dati riflettono questa sfida. Deloitte I rapporti indicano che solo il 25% delle organizzazioni ha trasferito il 40% o più dei propri progetti di IA in produzione.

Cosa distingue chi riesce a raggiungere i risultati da chi rimane bloccato nella fase di sperimentazione? La capacità di passare dal considerare un AI pilota come una dimostrazione tecnologica a concepirlo fin dall’inizio come il primo step di una strategia di produzione.

Perché l'AI Agent Pilot è importante

Un AI pilot ben progettato riduce l’incertezza prima che un’organizzazione faccia un investimento più consistente.

Offre un ambiente controllato per validare il business case, testare la tecnologia, individuare problemi di dati e integrazione e capire come gli utenti interagiscono con l'agente.

L’obiettivo non è solo dimostrare che un agente IA possa svolgere una determinata attività; è piuttosto determinare se possa farlo in modo affidabile, sicuro ed economico, garantendo risultati misurabili su larga scala per gli stakeholder che utilizzano l’agente IA. Questo rende il pilotaggio un passaggio fondamentale e un punto di decisione: scala, ridisegno o arresto.

Perché i piloti degli agenti IA falliscono

Molti piloti falliscono perché l’intelligenza artificiale non funziona, ma perché il pilota non è stato progettato per le reali esigenze della produzione.

Tra le comuni insidie figurano:

• Nessun caso d'uso commerciale misurabileL’agente funziona, ma non esiste una base di riferimento, un obiettivo o una misura chiara del ROI. Senza un problema aziendale definito e una metrica di successo, le squadre non possono dimostrare che l’agente stia creando valore.
• Dati insufficienti e scarsa predisposizione all'integrazioneL’agente IA non può accedere in modo affidabile ai sistemi o alle informazioni di cui ha bisogno. È importante notare che un agente è affidabile e efficace solo nella misura in cui può accedere ai dati e ai sistemi con cui può interagire.
• Campo di applicazione troppo ampioLe squadre cercano di automatizzare un intero processo invece di implementare un workflow ad alto valore aggiunto. I piloti dovrebbero iniziare con un problema, un workflow e un percorso chiaro verso la produzione, per poi espandersi da lì.
• La produzione è stata trattata come un'aggiunta successivaLe spese per la sicurezza, la conformità, il monitoraggio, la governance e l’operatività vengono affrontate troppo tardi. La preparazione della produzione non riguarda solo il funzionamento dell’agente, ma anche la sua sicurezza, la possibilità di osservarlo, la possibilità di gestirlo e la fattibilità economica per l’operatività su larga scala. Questi requisiti devono essere parte integrante della progettazione fin dall’inizio, non aggiunti in fase di lancio.
• Autonomia prematuraL'agente IA ottiene autorizzazioni più ampie prima che vengano compresi i suoi comportamenti in caso di affidabilità e di fallimenti.

Principali conclusioniLa migliore difesa è chiedere prima di costruire: cosa dovrebbe essere vero affinché possiamo inserire questo agente in produzione con fiducia?

Il progetto pilota dovrebbe quindi essere concepito in modo da dimostrarlo. Dovrebbe costituire un percorso strutturato verso la produzione, con una chiara analisi di fattibilità economica, basi solide per la produzione, gate di fase misurabili e livelli crescenti di scala e autonomia.

Trasformare l’approccio in pratica

Come si realizza tutto ciò nella pratica? Ecco cinque modi per progettare e implementare un prototipo di agente IA tenendo conto della produzione e della scalabilità.

Best Practice #1: Partire da un problema aziendale, non da una capacità di intelligenza artificiale

I progetti pilota di agenti IA di maggior successo iniziano con un problema aziendale, non con un esperimento tecnologico. Senza un chiaro obiettivo commerciale, il tuo team rischia di creare una soluzione in cerca di un problema.

Il luogo migliore per iniziare è con un flusso di lavoro in cui un agente IA possa apportare una differenza misurabile. Cerca processi che siano:

• Elevata frequenza e ripetitività
• Costoso o dispendioso nel tempo
• Costretto da trasferimenti manuali
• Ricco di dati strutturati o non strutturati
• Adatto all'automazione controllata

Consideriamo il servizio clienti: un agente IA che riassume i casi dei clienti può essere utile; ma un agente IA che riduce i tempi di risoluzione dei casi del 30% ha un impatto commerciale evidente.

Principali conclusioniComincia con un’ipotesi di valore: cosa migliorerà, quanto e per chi?

Da qui, stabilire una linea di base per il processo attuale e definire un obiettivo misurabile. Questi diventano i punti di riferimento per il vostro progetto pilota e le prove necessarie per decidere se sia possibile ampliare la portata del progetto.

L’obiettivo non è semplicemente dimostrare che l’IA funziona; è dimostrare che essa crea un valore commerciale misurabile.

Best Practice #2. Progettare il prototipo per la produzione fin dal primo giorno

Non costruire un prototipo e poi capire come procedere con la produzione. Considera il prototipo come una prova di produzione.

Gartner Prevede che oltre 40% progetti di IA agentica verranno cancellati entro la fine del 2027, citando costi crescenti, un valore commerciale poco chiaro e controlli sui rischi inadeguati. Il modo migliore per evitare queste insidie è individuare tali aspetti durante il processo di pilot e non dopo.

Verificare fin dall’inizio le capacità di produzione necessarie:

• Accesso ai dati
• Identità, sicurezza
• Integrazioni
• Contrasto supervisionale tramite l'intervento umano
• Rilevabilità, osservabilità e governance
• Gestione dei fallimenti
• Costo

Principali punti chiaveQuesto aspetto è particolarmente importante per gli agenti IA. A differenza del software tradizionale, gli agenti IA possono recuperare informazioni, chiamare strumenti, prendere decisioni e adottare azioni attraverso i sistemi aziendali. Le piccole lacune in termini di sicurezza, affidabilità, governance o controllo possono diventare rischi significativi su larga scala. Le esigenze di produzione devono essere affrontate in fase pilota.

Best Practice #3: Creare una fase di passaggio tra il pilota e la produzione ben definita

Una demo di successo non deve automaticamente trasformarsi in una distribuzione di produzione. Definire stadi e criteri espliciti per procedere.

• Fase 1: Scoprire:

  Definite fin dall’inizio il problema aziendale, il flusso di lavoro, gli utenti, la baseline, i requisiti di dati, i rischi e il ROI previsto.

• Fase 2: Pilotaggio:

  Iniziare a utilizzare l'agente IA con un gruppo di utenti limitato, con permessi ristretti e supervisione umana.

• Fase 3: Prove:

  Valutare gli aspetti aziendali e tecnici. Testare i casi di utilizzo più critici, la sicurezza, l'affidabilità, i modi di fallimento e l'adozione.

• Fase 4: Preparazione:

  Rafforzare le integrazioni, i pipeline di dati, le valutazioni, l'osservabilità, la governance e il supporto.

• Fase 5: Produzione:

  Impiegare gradualmente, monitorando, definendo percorsi di escalation e procedure di rollback e garantendo una chiara responsabilità.

• Fase 6: Scala:

  Ampliare gli utenti, i flussi di lavoro, il volume e l'autonomia solo quando le prestazioni e le economie lo consentono.

Principali punti chiaveL’approccio step-gate crea un percorso disciplinato che passa dal concetto di “funziona” al concetto di “è pronto per essere scalato”.”

Best Practice #4: Misurare ciò che conta

Un progetto pilota di successo richiede sia metriche aziendali che tecniche. È necessario stabilire una linea di base prima del progetto pilota e definire obiettivi chiari per:

• Affari: tempo di ciclo, produttività, riduzione dei costi
• Qualità: accuratezza, errori, completamento delle attività, tasso di allucinazioni
• Prestazioni dell'agente: successo dell'azione di chiamata, completamento dell'attività, recupero in caso di fallimento
• Adoption: utenti attivi e copertura del workflow
• Operazioni: latenza, disponibilità, costo per attività
• Automazione: percentuale di attività completate in autonomia
• RischioInterferenza umana, violazioni delle politiche, incidenti di sicurezza
• Ritorno sull'investimento: periodo di ritorno sull’investimento e prestazioni del business case

Principali punti chiaveLe metriche giuste variano a seconda dell’utilizzo. Sceglietele insieme prima che inizi il pilot, così potrete misurare i progressi e prendere una decisione basata sulle prove sull’opportunità di ampliare l’ambito di applicazione.

Best Practice #5: Ingegneria per la Reteabilità, l'Osservabilità e il Controllo

Un agente IA che funziona bene in una demo può comunque comportarsi in modo imprevedibile in produzione. Gli agenti IA necessitano della stessa disciplina ingegneristica degli altri sistemi di produzione.

Iniziare il pilot con l’integrazione della funzionalità di affidabilità, osservabilità e controllo fin dall’inizio:

• ParacolpiDefinire cosa l’agente può accedere, quali azioni può intraprendere e quando deve interrompere o intensificare le azioni. Richiedere le autorizzazioni appropriate e l’approvazione umana per le azioni a più alto rischio.
• Valutazione automatizzataTestare la completezza delle attività, l’accuratezza, le allucinazioni, le prestazioni degli strumenti e la capacità di recupero in caso di guasto. Effettuare regolarmente valutazioni e ogni volta che i modelli, i prompt, gli strumenti o i dati subiscono modifiche.
• OsservabilitàMonitorare le prestazioni, la latenza, i costi, i guasti, l'intervento umano e le violazioni delle politiche per rilevare e diagnosticare i problemi.
• Gestione dei fallimentiDefinisce come l'agente deve rispondere quando non riesce a completare un'attività, incontra una condizione imprevista o perde l'accesso a uno strumento o a un sistema richiesto.
• Autonomia controllataIniziare con permessi limitati e un controllo umano. Espandere l'accesso e l'autonomia solo quando l'agente dimostra prestazioni coerenti.

Questo è il fondamento di AgentOpsconsiderare gli agenti come sistemi di produzione che richiedono continui test, monitoraggio, valutazione e ottimizzazione. L’obiettivo non è un agente che non fallisce mai. È un agente di intelligenza artificiale il cui comportamento, le prestazioni, i costi e i fallimenti possono essere misurati e controllati.

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