Come utilizzare gli agenti di intelligenza artificiale per l'automazione aziendale

Gli agenti di intelligenza artificiale, ovvero "lavoratori digitali" realmente autonomi, capaci di prendere decisioni e agire in modo indipendente, rappresentano il prossimo passo nella trasformazione aziendale.

Ma ogni capolavoro ha la sua copia a buon mercato.

Purtroppo, l'entusiasmo per l'IA agentica ha portato i fornitori ad apporre l'etichetta "agente" a prodotti esistenti, come assistenti IA, strumenti RPA e chatbot, che in realtà non lo sono. Secondo gli analisti di Gartner, solo circa 130 dei migliaia La maggior parte dei fornitori di IA agentica sono davvero validi. Questo fenomeno, soprannominato "AI agent washing", rende semplicemente più difficile per le aziende comprendere cosa sia l'IA agentica e implementarla in modo efficace.

Affinché l'IA agentiva possa generare un reale valore aziendale, le imprese devono essere in grado di distinguere la realtà dalle promesse. Ciò significa andare oltre le allettanti promesse di automazione istantanea e concentrarsi su un'integrazione responsabile, un accesso sicuro ai dati e una governance chiara, al fine di creare una solida base in cui gli agenti di IA possano esprimere appieno il loro potenziale.

Cosa sono dunque i (veri) agenti di intelligenza artificiale?

Gli agenti di intelligenza artificiale non sono semplicemente chatbot più sofisticati o assistenti virtuali più intelligenti. Per essere veramente agenti, gli agenti di intelligenza artificiale devono funzionare in modo autonomo per raggiungere i propri obiettivi. Sebbene l'obiettivo sia definito dagli esseri umani, un agente di intelligenza artificiale è in grado di agire in modo indipendente – acquisendo dati da diversi sistemi, prendendo decisioni e interagendo con le applicazioni – senza bisogno di istruzioni.

Intelligenza artificiale agentiva vs. intelligenza artificiale generativa

La differenza principale tra l'IA agentiva e l'IA generativa (strumenti come ChatGPT) è autonomiaGli agenti di intelligenza artificiale possono agire autonomamente, mentre l'intelligenza artificiale generativa richiede l'intervento umano per funzionare.

Tipologie di agenti di intelligenza artificiale autonomi

Gli agenti di intelligenza artificiale possono variare in complessità, ma nella loro essenza seguono tutti lo stesso principio fondamentale: osservare, decidere, agire. Ciò che li differenzia è il modo in cui prendono queste decisioni:

• Agenti riflessi semplici: Risponde direttamente agli stimoli. Ideale per attività semplici e basate su regole, come la convalida dei dati o il monitoraggio degli avvisi.
• Agenti riflessi basati su modelli: Utilizzare un modello interno dell'ambiente per prendere decisioni migliori, come ad esempio prevedere le carenze di inventario prima che si verifichino.
• Agenti basati sugli obiettivi: Prendi decisioni valutando in che modo le azioni intraprese ti avvicinano a obiettivi specifici, come rispettare una scadenza di consegna o ridurre l'arretrato di richieste di assistenza.
• Agenti basati sull'utilità: Valutare i risultati in base a parametri di prestazione (velocità, costi, accuratezza) per scegliere il percorso più efficiente da seguire.
• Agenti di apprendimento: Migliorare continuamente le prestazioni attraverso il feedback, affinando le modalità di gestione dei processi ripetitivi o delle anomalie.

Sistemi multiagente

Gli agenti di intelligenza artificiale non sono progettati per gestire autonomamente ogni processo aziendale, ma per collaborare con altri agenti e sistemi al fine di consentire l'automazione agentiva su larga scala.

Vantaggi dell'utilizzo di agenti di intelligenza artificiale per l'automazione (e come misurarli)

A un livello generale, i vantaggi dell'utilizzo di agenti IA per automatizzare i processi sono evidenti: le aziende possono risparmiare tempo e denaro riducendo il lavoro manuale. Ma le aziende non possono implementare agenti IA basandosi su vaghe promesse di successo. Affinché le iniziative di IA agentiva abbiano successo, le aziende devono essere in grado di dimostrare ROI chiaro e misurabile.

Risparmio di costi e tempo

Uno dei vantaggi più facili da misurare è il tempo che un agente basato sull'intelligenza artificiale fa risparmiare ai dipendenti. Se si conosce il tempo medio impiegato da un dipendente per completare un'attività, come approvare un ordine di acquisto o elaborare una fattura, è possibile calcolare quante ore (e quanto denaro, in base al costo orario del dipendente) vengono risparmiate grazie all'utilizzo di un agente basato sull'intelligenza artificiale per svolgere tale attività.

Soddisfazione del cliente migliorata

Le metriche quantitative come il risparmio di tempo e di costi sono importanti per comprendere il ROI, ma le metriche qualitative come la soddisfazione del cliente possono essere altrettanto preziose. Gli agenti basati sull'intelligenza artificiale possono contribuire a migliorare l'esperienza del cliente riducendo i tempi di risposta e fornendo raccomandazioni più accurate, e questi miglioramenti possono essere misurati tramite sondaggi tra i clienti e tassi di fidelizzazione.

Migliori esperienze per i dipendenti

Gli agenti di intelligenza artificiale non sostituiscono i dipendenti umani. Se implementati correttamente, i sistemi agentici possono effettivamente migliorare la soddisfazione dei dipendenti riducendo il numero di attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo che devono svolgere. Come per la soddisfazione del cliente, i sondaggi sono uno strumento prezioso per misurare l'opinione dei dipendenti sugli agenti di intelligenza artificiale, ma le aziende possono anche analizzare i tassi di adozione degli agenti e i tassi di completamento delle attività per comprendere meglio in che modo l'IA contribuisce al successo operativo.

Sfide all'adozione degli agenti di intelligenza artificiale

Con il progredire dell'intelligenza artificiale, i rischi per la sicurezza ad essa associati diventano più complessi.
Gli ambienti aziendali, che utilizzano in media oltre 1,000 applicazioni, sono particolarmente vulnerabili e non possono permettersi un approccio lassista all'IA, del tipo "prima implementiamo, poi ci poniamo domande". Con così tante applicazioni in gioco, si aggiunge il problema dei dati disconnessi e isolati, che rendono difficile l'integrazione efficace dei nuovi strumenti di IA e l'accesso alle informazioni necessarie.

Vulnerabilità di sicurezza

Senza un'adeguata supervisione e governance, gli agenti di intelligenza artificiale autonomi possono inavvertitamente esporre informazioni private, eseguire azioni dannose o creare nuove superfici di attacco all'interno dell'azienda.

Silos di dati

La capacità di un agente di IA di risolvere problemi, prendere decisioni e agire autonomamente è ciò che lo rende, beh, agenticoSe l'IA si imbatte in dati incoerenti o incompleti, farà del suo meglio per colmare le lacune e dedurre la migliore linea d'azione, ma più l'IA si allontana da una fonte autorevole di verità, più è probabile che faccia supposizioni errate e commetta errori.

La soluzione: un approccio stratificato all'intelligenza artificiale

Implementare agenti di IA in un ambiente aziendale è impegnativo e le iniziative mal pianificate e guidate dall'entusiasmo sono destinate al fallimento. Infatti, Gartner prevede già che Il 40% dei progetti di intelligenza artificiale agentica sarà cancellato entro la fine del 2027.

I dati aziendali distribuiti su centinaia di applicazioni e sistemi richiedono un approccio stratificato all'IA.

• Il primo strato centrale is Jitterbit Harmony, la nostra piattaforma di integrazione low-code basata sull'intelligenza artificiale che connette sistemi eterogenei per creare un'unica fonte di verità e garantire un flusso di dati senza interruzioni tra le applicazioni.
• Il secondo strato è costituito da agenti AI autonomi che sfruttano i dati integrati e i flussi di lavoro facilitati da Harmony per operare in modo efficace e sicuro.
• Il terzo strato è intelligenza artificiale integrata: funzionalità di intelligenza artificiale incorporate nelle applicazioni esistenti.

Questa architettura a livelli ancora gli agenti di intelligenza artificiale a dati accurati e migliora la governance, consentendo al contempo la flessibilità di aggiungere ulteriori strumenti di intelligenza artificiale.

Casi d'uso nell'automazione aziendale

Esempi pratici di flussi di lavoro in cui l'IA agentiva fornisce risultati misurabili includono:

• Risorse umane: Automatizza il processo di onboarding con agenti che creano account, configurano i sistemi e inviano email di benvenuto personalizzate, il tutto attivato da un unico flusso di lavoro HR.
• Gestione della catena di approvvigionamento: Gli agenti basati sull'intelligenza artificiale prevedono il fabbisogno di magazzino, riordinano i materiali e sincronizzano i dati tra i sistemi ERP e logistici per ridurre le rotture di stock e i ritardi nelle consegne.
• Finanza e contabilità: Dalla riconciliazione delle fatture alla convalida delle spese, gli agenti possono gestire attività finanziarie ripetitive mantenendo al contempo la precisione dei report in tempo reale.
• Servizio clienti: Gli agenti classificano automaticamente i ticket di supporto, suggeriscono soluzioni e inoltrano i casi ad alta priorità al team competente, migliorando i tempi di risposta e la soddisfazione del cliente.

Come iniziare con l'automazione tramite agenti di intelligenza artificiale

Costruire una base solida e integrata

Non è possibile sovrapporre agenti di intelligenza artificiale a sistemi scollegati e dati disordinati e aspettarsi che producano valore. Creare una solida base per l'implementazione dell'IA significa connettere le applicazioni, pulire e standardizzare i dati e stabilire una governance chiara a livello aziendale.

Migliori Jitterbit Harmony La piattaforma semplifica questo processo fornendo un livello di integrazione low-code, basato sull'intelligenza artificiale, che collega sistemi eterogenei, creando un'unica fonte di verità a cui gli agenti IA possono attingere.

Agenti IA preconfigurati

Per le aziende che desiderano accelerare l'adozione, gli agenti AI preconfigurati sono un ottimo punto di partenza. Nel Jitterbit MarketplaceTroverai agenti sicuri e pronti per l'uso aziendale per:

• Vendite: Automatizza il monitoraggio dei lead, i follow-up e gli aggiornamenti della pipeline.
• Gestione della conoscenza: Automatizzare l'accesso dei dipendenti a basi di conoscenza, siti di documentazione, sistemi aziendali e altri repository di dati.
• HR: Automatizzate i processi di inserimento dei nuovi dipendenti, dall'acquisto dell'hardware alla formazione specifica per ruolo.

Agenti IA personalizzati

Per casi d'uso più specifici, gli agenti IA personalizzati offrono la flessibilità necessaria per spingersi oltre. Jitterbit'S IA agentica Professional Services Affianca la tua azienda a un team di esperti di IA e apprendimento automatico che progetterà, testerà e implementerà agenti personalizzati in base ai tuoi dati, obiettivi e sfide operative specifiche.

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Da agenti di intelligenza artificiale completamente autonomi ad assistenti di intelligenza artificiale integrati, Jitterbit'S Harmony La piattaforma offre una soluzione completa, basata sull'intelligenza artificiale e a basso codice per l'automazione aziendale.

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