Cos’è un agente AI?

È stata la parola dell’anno 2024: agente AI.

E come principale trend IA per il 2025, gli agenti IA stanno diventando sempre più popolari e influenti.

Tutti — dagli sviluppatori principianti alle grandi aziende fino alle piccole attività — hanno voluto scoprire cosa potevano fare gli agenti AI per loro.

Secondo un sondaggio PwC del 2025, il 79% dei leader aziendali riporta già un certo livello di adozione di agenti AI.

La tecnologia del momento è ciò su cui lavoriamo da anni – abbiamo aiutato migliaia di organizzazioni a implementare agenti AI.

Se hai domande su cosa sono gli agenti AI, come funzionano o da dove iniziare, sei nel posto giusto.

Cos’è un agente AI?

Un agente AI è un sistema autonomo che elabora informazioni, prende decisioni e agisce per raggiungere un obiettivo.

A differenza dei chatbot IA, che rispondono agli input degli utenti, l’IA agentica si riferisce a software in grado di prendere decisioni autonome.

Viene spesso utilizzata per automatizzare flussi di lavoro complessi, come assistenza clienti, analisi dati o supporto alla programmazione.

Questo significa che gli agenti AI possono eliminare la necessità di intervento umano in alcune attività, oppure supportare i dipendenti nelle attività quotidiane.

Qual è la differenza tra un agente AI e un chatbot AI?

Molte persone usano i termini ‘agente AI’ e ‘chatbot AI’ come se fossero sinonimi. È comprensibile – hanno molte caratteristiche in comune.

Ad esempio, entrambi utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere il linguaggio, sono spesso alimentati da LLM e spesso collegati a sistemi esterni.

Ma gli agenti AI vanno oltre i chatbot in alcuni aspetti chiave. Ecco come distinguere tra agenti AI e chatbot AI:

‍

Queste sono le differenze che determinano se la tua azienda ha bisogno di un chatbot per le vendite o di un AI agent per le vendite.

Il primo può rispondere alle domande dei clienti, suggerire prodotti e facilitare gli acquisti.

Il secondo può prevedere quali clienti sono più propensi ad acquistare di nuovo e inviare loro un messaggio personalizzato su Facebook Messenger al momento ottimale. Oltre a tutte le funzioni di chat e vendita di un chatbot. Niente male, vero?

Come funzionano gli agenti IA?

Gli agenti IA funzionano seguendo 1) la percezione dell’ambiente, 2) l’elaborazione delle informazioni, 3) la presa di decisioni e 4) l’esecuzione di azioni per raggiungere un obiettivo.

A differenza dei chatbot tradizionali, non si limitano a rispondere alle domande degli utenti — possono operare in modo indipendente, recuperare e analizzare dati e interagire con sistemi esterni.

Fase 1: Percezione

Per prima cosa, un agente AI riceve input da varie fonti. A seconda dello scopo, queste possono includere:

• Interazioni utente
• API che estraggono dati da sistemi esterni
• Sensori o log da applicazioni collegate
• Basi di conoscenza archiviate – come inventari, regolamenti HR, ecc.

Passaggio 2: Elaborazione

Una volta ottenuti i dati, l’agente AI deve comprenderli.

L’agente può utilizzare NLP, dati strutturati o segnali in tempo reale per elaborare qualsiasi input per cui è stato progettato.

Se deve recuperare conoscenze rilevanti da un database, potrebbe utilizzare la generazione aumentata dal recupero (RAG) per ottenerle.

Fase 3: presa di decisioni

Il processo decisionale dipenderà da come chi costruisce struttura un agente AI.

Potrebbe utilizzare una logica aziendale personalizzata, ad esempio decidere se un lead è qualificato in base a una formula definita dal team commerciale.

Potrebbe anche utilizzare previsioni di machine learning o reinforcement learning, ad esempio segnalando una transazione come fraudolenta in base a casi precedenti di frode.

I migliori strumenti per agenti AI tengono conto della spiegabilità dell’IA: quanto bene un agente AI può chiarire il ragionamento dietro le sue decisioni.

Fase 4: Passare all’azione

Dopo aver percepito, elaborato e deciso, un agente AI è pronto ad agire.

Non ci sono limiti alle azioni che un agente AI può compiere. Potrebbe rispondere con un semplice messaggio di testo, come ‘Questi 3 account mostrano segnali di possibile abbandono’.

Potrebbe attivare una chiamata API, ad esempio per recuperare dati di inventario in tempo reale da un sistema di magazzino o avviare una richiesta di reset password.

Altri agenti AI compiono azioni operative dirette, come modificare i prezzi in un e-commerce, programmare una chiamata di vendita, reindirizzare una spedizione logistica o modificare le impostazioni di sistema in base alle policy di sicurezza.

Alcuni agenti AI interagiscono anche con applicazioni esterne, ad esempio automatizzando flussi di lavoro nei CRM, aggiornando dati dei clienti o emettendo rimborsi secondo regole aziendali predefinite.

Questi agenti possono gestire interi flussi di lavoro AI agentici dall’inizio alla fine.

Qualunque sia l’azione, l’agente AI si assicura che la sua risposta sia coerente con il processo decisionale — e spesso impara dai risultati per migliorare le azioni future.

Le 6 componenti dell’architettura di un agente AI

‘Agente AI’ può sembrare un termine vago. Data la vasta gamma di applicazioni, può essere difficile distinguere cosa sia un agente AI e cosa sia automazione standard o un normale chatbot AI.

Ci sono 6 componenti chiave di un agente AI:

• Instradamento LLM: Come ragiona un agente AI
• Identità e Istruzioni: Cosa fa un agente AI
• Strumenti: come un agente AI raccoglie dati e agisce
• Memoria e conoscenza: Come un agente AI acquisisce informazioni
• Canali: Come un agente AI raggiunge i tuoi utenti
• Governance: Come un agente AI rimane sicuro

Quando queste 6 caratteristiche vengono impiegate insieme, formano un agente AI. Comprenderne lo scopo aiuta a capire le capacità di un agente AI – e quindi i potenziali casi d’uso.

1. LLM Routing

Per prima cosa, dovrai delegare la cognizione del tuo agente AI a un LLM. A volte sentirai anche parlare di ‘agente LLM’, una sottocategoria degli agenti AI.

Un buon agente dovrebbe usare diversi LLM per compiti diversi.

Non esiste un LLM superiore in assoluto, soprattutto con la velocità dello sviluppo attuale. Potrebbe essere utile che il tuo agente AI usi un modello per generare testi lunghi e un altro per analizzare l’input dell’utente.

Tutti gli agenti AI sono agenti LLM? Quasi, ma non proprio.

Gli agenti AI che non usano LLM includono bot di automazione dei processi robotici, sistemi multi-agente come quelli per il controllo del traffico o l’intelligenza collettiva, e agenti di apprendimento per rinforzo (come nella robotica).

2. Identità e istruzioni

Ogni agente AI ha bisogno di un'identità, una missione e degli obiettivi. Perché esiste? Cosa deve realizzare e come lo farà?

Facciamo un esempio: la prima linea di difesa per un team di assistenza clienti in un’azienda IT. L’obiettivo di questo agente AI potrebbe essere risolvere correttamente il maggior numero possibile di problemi dei clienti, inoltrando i casi complessi agli operatori umani.

Le istruzioni devono definire non solo il ruolo, ma anche la soglia decisionale (cioè quando deve segnalare o indirizzare l’utente altrove?) e i suoi KPI.

3. Strumenti

Gli strumenti sono il modo in cui un agente AI raccoglie dati e agisce.

Grazie alla sua natura autonoma, un agente IA è in grado di scegliere quali strumenti utilizzare per svolgere il compito.

Ad esempio, un agente AI per la generazione di lead potrebbe avere il compito di creare lead qualificati in Hubspot.

In base all’interazione dell’utente, l’agente può controllare il CRM per i duplicati, suggerire contenuti specifici o porre ulteriori domande fino a poter qualificare il lead.

L’arsenale di strumenti di un agente AI può includere:

• Sistemi esterni come HubSpot, Linear o Zendesk
• Esecuzione di codice, per creare strumenti ad hoc
• Funzionalità integrate
• Altri agenti AI
• Persone (ad esempio, un agente AI ha bisogno dell’approvazione umana prima di eseguire un compito)

4. Memoria e conoscenza

La memoria e la conoscenza di un agente AI definiscono ciò che sa e come conserva le informazioni nel tempo.

A differenza del software tradizionale che si limita a recuperare informazioni su richiesta, gli agenti IA possono memorizzare, richiamare e costruire sulle interazioni passate per prendere decisioni più intelligenti.

Ad esempio, un agente AI per il supporto clienti potrebbe ricordare i tentativi di risoluzione precedenti con un utente ed evitare di ripetere soluzioni inefficaci. Un agente AI per le vendite potrebbe ricordare le interazioni precedenti con un lead e adattare di conseguenza i suoi messaggi.

Gli agenti AI si basano su due principali tipi di memoria:

1. Memoria a breve termine – Contesto temporaneo di una conversazione o attività in corso, come la preferenza linguistica dell’utente.
2. Memoria a lungo termine – Conoscenze persistenti a cui l’agente può accedere nel tempo, come ricordare i volumi degli ordini o le preferenze dei fornitori.

Oltre alla memoria, gli agenti AI accedono a fonti di conoscenza strutturate e non strutturate come database e API, knowledge base aziendali o altra documentazione rilevante.

5. Canali

I canali sono il modo in cui un agente AI interagisce con gli utenti. Può utilizzare testo, immagini, video o voce, a seconda del caso d’uso. Può raggiungerli tramite un widget sul sito, un’interfaccia webchat,

Gli agenti AI possono essere distribuiti su widget webchat, app di messaggistica (WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, ecc.) o persino integrati nei flussi di lavoro email.

Per le interazioni vocali, gli agenti vocali possono integrarsi con sistemi telefonici o assistenti smart, mentre gli agenti testuali possono operare in live chat, SMS o strumenti aziendali interni.

‍

6. Governance

Le normative sull'AI stanno evolvendo a livello globale e costruire un agente AI senza considerare la conformità è uno sforzo sprecato.

La governance garantisce che il tuo agente AI operi in modo etico, trasparente e conforme alle normative.

Un agente AI ben gestito segue:

• Rispetto delle policy – Si allinea alle linee guida del brand, al tono e alle regole aziendali.
• Reportistica e monitoraggio KPI – Monitora performance, bias e accuratezza delle decisioni.
• Approvazioni & Human-in-the-Loop (HITL) – Richiede una validazione umana per azioni critiche.
• Meccanismi di feedback – Migliora continuamente grazie agli input degli utenti e alla supervisione.‍
• Conformità e tracciabilità – Registra decisioni e azioni per rispettare i requisiti normativi.

Quali sono alcune applicazioni degli agenti AI?

Diciamolo chiaramente: puoi usare un agente AI per qualsiasi cosa.

Grazie alla loro flessibilità, un agente AI può aiutare a ottimizzare qualsiasi processo end-to-end.

Esistono innumerevoli esempi di agenti IA nel mondo reale.

Anche nei settori più rigidi – per quanto complesso sia il flusso di lavoro, c’è sempre un aspetto in cui un agente AI può essere d’aiuto.

Un agente AI per le criptovalute può monitorare le tendenze di mercato, eseguire operazioni o fornire analisi di portafoglio in tempo reale. Un agente AI per il digital marketing può ottimizzare la spesa pubblicitaria e analizzare i dati di engagement.

Da anni implementiamo agenti AI in ogni settore immaginabile.

Che tu abbia bisogno di un bot aziendale o di un agente AI per una piccola impresa, ecco alcune delle applicazioni più comuni degli agenti AI.

Servizio clienti

Una delle applicazioni più comuni degli agenti AI è il semplice bot di assistenza clienti.

Questi agenti virtuali possono indirizzare i clienti verso specifiche policy, fornire suggerimenti personalizzati sui prodotti o persino gestire attività come il reset della password.

Oggi è normale che le aziende offrano chatbot per il servizio clienti – ma i chatbot basati su regole del passato spesso danneggiavano l’immagine del brand. Oggi sono gli agenti dinamici basati su LLM a servire gli utenti delle organizzazioni.

Stiamo entrando nell'era della fine dei chatbot AI e dell'ascesa degli agenti AI. Anche (o soprattutto) i bot di supporto clienti devono fare un salto di qualità.

Generazione di lead

La maggior parte degli agenti IA distribuiti su Botpress – almeno al momento della scrittura – sono agenti per la generazione di lead.

Gli agenti di lead generation sono una sottocategoria degli agenti di vendita AI.

Spesso forniscono informazioni essenziali agli utenti e raccolgono lead qualificati lungo il percorso, indirizzandoli ai team di vendita senza intervento manuale.

Waiver Group, società di consulenza sanitaria, è riuscita a aumentare i lead del 25% dopo aver sostituito i moduli ‘contattaci’ con un bot.

Waiverlyn conversava con i visitatori del sito, qualificava i lead e prenotava eventi su Google Calendar – tutto senza intervento umano.

Gestione della conoscenza

Un caso d'uso che i bot gestiscono meglio degli umani: la gestione della conoscenza può spaziare dalla documentazione interna ai sistemi di self-service per i clienti.

I dipendenti possono perdere ore a cercare informazioni importanti nascoste in wiki, PDF, email o ticket di supporto. Un agente IA può rispondere a una richiesta in linguaggio naturale con informazioni rilevanti sull’account, policy o passaggi di risoluzione dei problemi.

Dal lato cliente, questo potrebbe essere un bot assicurativo che aiuta gli utenti a trovare i moduli e le linee guida pertinenti.

Orchestrazione di flussi di lavoro e attività

Gli agenti AI per l’orchestrazione di flussi di lavoro e attività non eseguono solo singole azioni: coordinano più passaggi su diversi sistemi. (Questo viene talvolta chiamato orchestrazione AI.)

• Un agente AI per gli acquisti potrebbe generare automaticamente richieste di acquisto, confrontarle con i budget e inviarle per l'approvazione del responsabile prima di effettuare un ordine.
• In ambito HR, un agente AI per l’onboarding potrebbe programmare la formazione, fornire accesso ai software e impostare il payroll per i nuovi assunti senza intervento umano.
• Gli agenti AI nell’IT possono smistare ticket di supporto, controllare i log di sistema e inoltrare i problemi irrisolti agli ingegneri.

Invece di integrare diversi strumenti di automazione per ogni processo, gli agenti AI agiscono come orchestratori centralizzati — gestendo interi workflow in modo dinamico, prendendo decisioni in tempo reale e adattandosi ai cambiamenti.

Questo tipo di automazione dei flussi di lavoro AI è uno degli utilizzi più comuni degli agenti AI.

L'intelligenza artificiale si applica facilmente alle piccole attività quotidiane che sottraggono tempo ai lavoratori della conoscenza.

Co-Pilot per sviluppatori

Gli agenti AI stanno diventando essenziali per gli sviluppatori, velocizzando la scrittura del codice, il debug e la documentazione.

Un co-pilota AI può completare automaticamente il codice, segnalare errori e suggerire ottimizzazioni in tempo reale.

Oltre alla programmazione, questi agenti aiutano con la revisione delle pull request, i controlli di sicurezza e il monitoraggio delle dipendenze.

Per i team di ingegneria, i co-piloti IA significano cicli di sviluppo più rapidi, meno bug e meno tempo speso su attività ripetitive.

Assistenti virtuali

A volte basta solo un piccolo aiuto in più.

Qualcuno che faccia ricerche, analizzi metriche o raccolga informazioni. Magari ti serve un assistente personale che invii promemoria sui compiti in arrivo, o un assistente che possa scrivere email e riassumere report.

Queste lacune possono essere colmate da assistenti agenti IA, programmi software che eseguono compiti per conto tuo.

Il concetto di assistente AI ci è già familiare – come Siri e Alexa (i più famosi assistenti vocali in circolazione).

Gli agenti AI permettono il passo successivo nella pianificazione profondamente personalizzata.

Se stai pianificando una vacanza, un assistente AI travel agent può non solo suggerire nuove destinazioni e individuare hotel, ma anche scegliere il volo e l’hotel migliori – e poi prenotarli per te.

Quali sono i vantaggi degli agenti AI?

1. Estendibile e flessibile

Gli agenti IA non sono vincolati a workflow rigidi. Selezionano dinamicamente strumenti, API e modelli in base al contesto, risultando molto più adattabili.

2. Decisioni autonome

Invece di predefinire ogni flusso, gli agenti AI prendono decisioni in tempo reale e gestiscono compiti end-to-end. Sono più rapidi da costruire e molto più efficienti una volta attivi.

3. Scalabile su diversi casi d’uso

Un agente AI creato per il supporto clienti può essere esteso per gestire vendite, flussi di lavoro interni o automazione HR senza dover essere ricostruito da zero.

4. Disponibilità 24/7

Gli agenti AI operano in modo continuo, gestendo compiti, rispondendo agli utenti ed eseguendo flussi di lavoro senza interruzioni.

5. Efficienza dei costi su larga scala

Gli agenti IA riducono la necessità di grandi team manuali in assistenza clienti, vendite e operazioni interne, mantenendo un servizio di alta qualità.

6. Automazione end-to-end

Gli agenti AI non si limitano a rispondere alle domande; eseguono flussi di lavoro, attivano azioni nei CRM, gestiscono approvazioni e prendono decisioni reali, riducendo i colli di bottiglia operativi.

7. Integrazione fluida con i sistemi

Gli agenti AI si collegano a strumenti come Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack e sistemi proprietari, garantendo un ecosistema tecnologico unificato.

8. Time-to-value (TTV) più rapido

A differenza dei progetti di automazione tradizionali, gli agenti AI apprendono dalle interazioni e migliorano continuamente, accelerando il deployment e il ritorno sull’investimento.

9. Maggiore precisione e conformità

Gli agenti IA possono seguire linee guida di brand, normative legali e logiche decisionali, assicurando il rispetto delle policy aziendali.

Tipi di agenti AI

‍Esistono diversi tipi di agenti AI: quello giusto per te dipende dal compito da svolgere.

Sistemi Multi-Agente

I sistemi multi-agente (MAS) sono composti da più agenti AI che interagiscono per raggiungere obiettivi comuni.

Questi sistemi sono generalmente progettati per gestire compiti troppo grandi, complessi o decentralizzati per essere gestiti da un singolo agente AI. Un corretto instradamento degli agenti AI garantisce che il compito giusto sia assegnato all’agente giusto.

Ogni agente in un sistema multi-agente può agire in modo indipendente, percependo e interpretando l’ambiente, prendendo decisioni e agendo per raggiungere il proprio obiettivo.

L’efficacia di un MAS viene valutata tramite sistemi di valutazione degli agenti AI, che possono includere sia dati quantitativi che qualitativi.

Ad esempio, una società di ricerche di mercato potrebbe usare un MAS dove un agente raccoglie report di settore, un altro estrae i principali insight, un terzo sintetizza i risultati in briefing pronti per i clienti e un quarto monitora l’accuratezza dei dati e affina gli output nel tempo.

Agenti a riflesso semplice

Gli agenti riflessi semplici operano in base a un insieme di regole condizione-azione predefinite. Reagiscono alla percezione attuale e non tengono conto della storia delle percezioni precedenti.

Sono adatti a compiti di complessità limitata e con un raggio d’azione ristretto. Un esempio di agente riflesso semplice è un termostato intelligente.

‍

Agenti riflessi basati su modello

Gli agenti basati su modelli mantengono un modello interno del loro ambiente e prendono decisioni sulla base della comprensione fornita da tale modello.

Questo consente loro di gestire compiti più complessi.

Vengono utilizzati nello sviluppo della tecnologia delle auto a guida autonoma, poiché possono raccogliere dati come la velocità dell'auto, la distanza dal veicolo davanti e la presenza di uno stop in avvicinamento. L'agente può prendere decisioni informate su quando frenare in base alla velocità e alle capacità di frenata dell'auto.

Agenti basati sull’utilità

Gli agenti basati sull'utilità prendono decisioni considerando l'utilità attesa di ogni possibile azione.

Vengono spesso utilizzati quando è fondamentale valutare diverse opzioni e scegliere quella con la massima utilità attesa.

Se vuoi che un agente consigli qualcosa – come una linea d’azione o diversi tipi di computer per un certo compito – un agente basato sull’utilità può aiutare.

Agenti di apprendimento

Gli agenti di apprendimento sono progettati per operare in ambienti sconosciuti. Imparano dalle proprie esperienze e adattano le azioni nel tempo.

Il deep learning e le reti neurali sono spesso utilizzati nello sviluppo di agenti di apprendimento.

Sono spesso utilizzati nell’e-commerce e nelle piattaforme di streaming per alimentare sistemi di raccomandazione personalizzati, poiché imparano nel tempo le preferenze degli utenti.

Agenti Belief-Desire-Intention

Gli agenti Belief-Desire-Intention modellano un comportamento simile a quello umano mantenendo credenze sull’ambiente, desideri e intenzioni. Possono ragionare e pianificare le proprie azioni, risultando adatti a sistemi complessi.

Agenti basati sulla logica

Gli agenti basati sulla logica usano il ragionamento deduttivo per prendere decisioni, tipicamente seguendo regole logiche. Sono adatti a compiti che richiedono ragionamenti logici complessi.

Agenti basati su obiettivi

Gli agenti basati su obiettivi agiscono per raggiungere i propri scopi e possono adattare le azioni di conseguenza. Hanno un approccio più flessibile alle decisioni, basato sulle conseguenze future delle azioni attuali.

Un’applicazione comune per agenti basati su obiettivi è la robotica – come un agente che si muove in un magazzino. Potrebbe analizzare i percorsi possibili e scegliere quello più efficiente per raggiungere la destinazione.

Come implementare agenti AI in 5 passaggi

A seconda delle tue esigenze, hai due opzioni: puoi acquistare un agente AI oppure costruirne uno.

Se vuoi acquistare, dovresti rivolgerti ad agenzie e freelance certificati che possono sviluppare un agente AI su misura.

Ma se vuoi sfruttare le risorse che hai, non è così difficile costruire un agente AI come potresti pensare. Esistono molti framework per agenti AI e framework per agenti LLM adatti a ogni livello di esperienza.

Passo 1: Identifica un caso d’uso pilota

“Prendiamo un agente AI!” Se il tuo capo te lo dice dopo aver letto i titoli sull’‘anno degli agenti AI’, sta a te identificare quale tipo di agente AI dovresti testare.

È facile lasciarsi trasportare dall'entusiasmo, ma il modo migliore è partire da un caso d'uso chiaro e ad alto impatto.

Valuta dove un agente può ridurre il carico di lavoro, migliorare la precisione o facilitare le decisioni, ad esempio nella qualificazione dei lead, nel supporto clienti o nel recupero di conoscenze interne.

Un caso d’uso pilota efficace deve essere abbastanza specifico da essere implementato rapidamente ma abbastanza prezioso da mostrare un impatto concreto.

La scelta giusta renderà più facile ottenere il consenso, dimostrare il ROI e gettare le basi per un’adozione più ampia dell’AI.

Passaggio 2: Trova la piattaforma giusta

Gli strumenti giusti dipendono interamente dalla tua situazione: quanta esperienza di sviluppo interna hai? Quanto tempo a disposizione? Cosa deve fare il tuo agente (non solo per il caso pilota, ma anche a lungo termine)?

Nella maggior parte dei casi, ha senso utilizzare una piattaforma AI invece di partire da zero.

La scelta ottimale sarà spesso una piattaforma verticale e flessibile: un software di costruzione che ti permette di creare qualsiasi caso d’uso e collegarti a qualsiasi strumento esterno.

Puoi consultare la nostra lista dei migliori strumenti per creare agenti AI, le migliori piattaforme chatbot o anche le migliori piattaforme open source. Ma sarò sincero: sono piuttosto di parte verso la nostra.

Botpress è utilizzato dal 35% delle aziende Fortune 500 e da oltre 500.000 sviluppatori.

Abbiamo implementato agenti AI per anni, e iniziare è gratuito, quindi non hai nulla da perdere.

Passaggio 3: integra gli strumenti

Se il tuo agente AI dovrà creare lead su Hubspot, inizia integrando la tua piattaforma AI con Hubspot.

Anche se una buona piattaforma offre integrazioni predefinite, casi d’uso di nicchia richiederanno ulteriore lavoro per personalizzare i connettori dell’agente.

Se il tuo team integra più sistemi – sia strumenti interni che software di terze parti – il tuo agente può agire come orchestratore IA, garantendo una sincronizzazione fluida tra le piattaforme.

Fase 4: Testa e perfeziona

Il quarto passaggio è testare accuratamente il tuo agente utilizzando gli strumenti di test integrati della piattaforma.

Regola parametri, prompt e flussi di lavoro in base ai risultati dei test per assicurarti che l’agente funzioni bene in situazioni reali.

Passaggio 5: Pubblica e monitora

Anche se le fasi di sviluppo e distribuzione sono spesso al centro, non sottovalutare l’importanza del monitoraggio a lungo termine con le analisi del bot.

La tua piattaforma dovrebbe essere dotata di strumenti di monitoraggio per tracciare le interazioni e le prestazioni dell’agente dopo il rilascio.

Raccogli informazioni e perfeziona la configurazione secondo necessità, sfruttando i meccanismi di feedback offerti dalla piattaforma.

Ricorda: i migliori agenti AI richiedono aggiornamenti. Alcuni degli agenti AI più performanti sul mercato sono stati aggiornati centinaia di volte dalla loro prima versione.

Il tuo ROI aumenterà man mano che ottimizzi il tuo agente.

Best practice per l’implementazione

Il nostro team Customer Success ha anni di esperienza nel deployment di chatbot e agenti IA. Hanno visto molti errori comuni nel lancio di agenti IA, dal budget insufficiente alle promesse eccessive.

Inizia in piccolo, poi espandi

Stiamo entrando nell’era delle organizzazioni potenziate dall’IA – ma nessuno farà il salto tutto in una volta. Inizia con un caso d’uso pilota forte che possa portare un risultato rapido prima di espandere il tuo agente AI.

Chiamiamo questo approccio metodo Crawl-Walk-Run. Puoi approfondire nel nostro Blueprint per l’implementazione di agenti AI.

Assicurati di avere fonti dati di alta qualità

Come si dice: se i dati sono scadenti, anche i risultati lo saranno. Se il tuo agente AI non attinge da database ben mantenuti, il suo impatto sarà limitato.

Se il tuo agente utilizza Hubspot per monitorare i cicli di vendita e analizzare i fattori di successo o insuccesso, i tuoi commerciali dovranno essere attenti nel tracciare le chiamate e i dati dei potenziali clienti.

Definisci KPI e metriche di successo chiare

È difficile sapere quanto sia efficace il tuo agente IA se non puoi misurarne correttamente l’impatto.

Definisci gli indicatori chiave di prestazione in anticipo — che sia accuratezza delle risposte, tempo risparmiato, tassi di conversione o riduzione dei costi. Questi parametri aiuteranno a guidare i miglioramenti e a dimostrare il ROI.

Usa RAG

Utilizzare la generazione aumentata dal recupero permette all’agente AI di basare le sue risposte su dati aggiornati, come la knowledge base aziendale, il CRM o la documentazione.

Questo riduce il rischio di allucinazioni e garantisce risposte accurate e pertinenti al contesto.

Quali sono i rischi degli agenti IA?

Rischi di conformità

Gli agenti AI devono rispettare regolamenti come GDPR, HIPAA, SOC 2 e normative specifiche di settore.

I rischi di conformità sono uno dei principali motivi per cui chi costruisce agenti AI sceglie di utilizzare piattaforme invece di partire da zero.

Se il tuo lavoro non riguarda la compliance AI, è meglio affidarsi a professionisti del settore.

Gestire male i dati degli utenti, non registrare le decisioni o generare risposte non conformi può comportare conseguenze legali e finanziarie.

Allucinazioni

Le allucinazioni si verificano quando i sistemi di conversazione AI generano informazioni errate o fuorvianti.

Questi errori sono stati al centro di scandali come il caso del chatbot di Air Canada o del bot che ha venduto una Chevy Tahoe a 1 dollaro.

Gli agenti AI progettati con attenzione raramente generano allucinazioni. È possibile garantire la qualità delle risposte con retrieval-augmented generation, validazione umana o livelli di verifica. Esistono infatti diversi modi per mantenere gli agenti AI privi di allucinazioni.

Mancanza di spiegabilità

Se un agente AI prende decisioni, il tuo team dovrebbe poter capire come e perché.

Un sistema black-box che fornisce risultati senza trasparenza può minare la fiducia, rendendo difficile individuare errori, garantire la conformità o migliorare le prestazioni.

La spiegabilità è particolarmente importante nei settori regolamentati, dove le decisioni devono essere verificabili.

Tecniche come la registrazione del ragionamento dell’agente, la visualizzazione delle fonti e l’integrazione della validazione umana possono aiutare a mantenere trasparenti e responsabili le decisioni guidate dall’IA.

Se la spiegabilità non è integrata, il tuo team passerà più tempo a giustificare le azioni dell’agente che a beneficiarne.

Risorse continuative

Gli agenti AI non sono una risorsa da impostare e dimenticare.

Sono veri e propri progetti software che richiedono monitoraggio e miglioramenti continui. La manutenzione è necessaria e, se trascurata, comprometterà il successo di un agente.

La buona notizia è che questo è uno svantaggio solo se il tuo team non lo prevede. Se sei pronto a investire nell'AI, le risorse necessarie per un agente AI possono essere facilmente giustificate dai ritorni.

3 caratteristiche degli agenti AI

1. Autonomia

Gli agenti AI possono operare senza intervento umano, prendendo decisioni e agendo in autonomia.

La loro autonomia permette agli agenti AI di gestire compiti complessi e prendere decisioni in tempo reale su come completare al meglio un processo, senza che un umano debba programmare ogni singolo passaggio.

Anche se l’idea di un agente autonomo può far pensare a HAL 9000, il computer parlante di 2001: Odissea nello spazio, gli agenti AI si basano comunque su istruzioni umane.

Un utente o sviluppatore dovrà dedicare tempo a spiegare all’agente cosa fare – ma sarà l’agente a trovare il modo migliore per completare il compito.

2. Apprendimento continuo

Il feedback è fondamentale per il miglioramento dell'agente AI nel tempo.

Questo feedback può provenire da due fonti: un critico o l’ambiente stesso.

Il critico può essere un operatore umano o un altro sistema AI che valuta le prestazioni dell’agente. L’ambiente dell’agente AI può fornire feedback sotto forma di risultati derivanti dalle azioni dell’agente.

Questo ciclo di feedback permette all’agente di adattarsi, imparare dalle esperienze e prendere decisioni migliori in futuro.

Imparerà a ottenere risultati migliori man mano che affronta nuovi compiti. Grazie alla loro capacità di apprendere e migliorare, gli agenti AI possono adattarsi rapidamente a contesti in evoluzione.

3. Reattivo e proattivo

Gli agenti AI sono sia reattivi che proattivi nei loro ambienti.

Poiché ricevono input sensoriali, sono in grado di modificare le azioni in base ai cambiamenti dell’ambiente.

Ad esempio, un termostato intelligente può rilevare che la temperatura della stanza si sta abbassando mentre inizia un temporale improvviso. Di conseguenza, ridurrà l’intensità dell’aria condizionata.

Ma è anche proattivo: se il sole entra in una stanza più o meno alla stessa ora ogni giorno, aumenterà in modo proattivo l’aria condizionata in coincidenza con l’arrivo del calore del sole.

Distribuisci un agente AI il prossimo mese

Gli agenti AI semplificano compiti complessi in qualsiasi flusso di lavoro: se non li usi per eliminare inefficienze, stai certo che i tuoi concorrenti lo stanno già facendo.

Botpress è una piattaforma per agenti AI estremamente flessibile, utilizzata sia da sviluppatori che da aziende. Offre una libreria di integrazioni predefinite, una community Discord di oltre 30.000 builder e anni di esperienza in casi d’uso reali.

Inizia a costruire oggi. È gratis.

Domande frequenti

Quali sono gli errori più comuni che le aziende commettono quando implementano il loro primo agente AI?

Un errore comune delle aziende che lanciano il primo agente AI è farlo senza un caso d’uso chiaro o criteri di successo misurabili, il che porta spesso a poco coinvolgimento e impatto limitato. Molti inoltre trattano l’agente AI come una soluzione una tantum invece che come un sistema che richiede aggiornamenti e miglioramenti regolari per restare efficace nel tempo.

Quanto tempo e budget dovrei prevedere per un progetto pilota con agenti AI?

Un progetto pilota mirato può essere avviato in genere in 2-6 settimane, con un budget tra 300 e 700 dollari, soprattutto con piattaforme no-code o low-code.

Che tipo di log o tracciamenti dovrei implementare?

Dovresti registrare ogni input dell'utente, le decisioni dell'agente, le azioni intraprese e tutte le chiamate API, inclusi timestamp e identificativi utente per garantire la tracciabilità. Per maggiore trasparenza e diagnostica, è utile includere anche i passaggi di ragionamento o i punteggi di confidenza quando disponibili.

Come si presenta, nella pratica, il human-in-the-loop (HITL)?

Nella pratica, HITL significa che l’agente AI si ferma per un intervento umano su decisioni specifiche, come approvazioni, escalation o casi ambigui, prima di procedere. Questo crea una salvaguardia, assicurando che le azioni incerte siano supervisionate da una persona quando necessario.

Un singolo agente AI può supportare più reparti (ad esempio, HR e Vendite)?

Sì, un singolo agente AI può servire più reparti, a patto che sia progettato con una chiara separazione dei contesti, istruzioni precise per i comportamenti basati sul ruolo e un instradamento intelligente delle richieste. Molte organizzazioni iniziano con un reparto e ampliano gradualmente le capacità dell’agente per evitare sovrapposizioni o confusione.