Agenti AI: cosa sono, come funzionano e perché stanno trasformando le aziende
- Autore
- Agenti AI: cosa sono, come funzionano e perché stanno trasformando le aziende
- Pubblicato
Introduzione
Gli Agenti AI sono sistemi software basati sull’Intelligenza Artificiale capaci di ricevere un obiettivo, pianificare le azioni necessarie e utilizzare strumenti digitali per completare un’attività.
La differenza rispetto a un chatbot tradizionale è importante: un chatbot risponde principalmente a domande, mentre un agente può agire all’interno di un processo, interrogando database, utilizzando API, analizzando documenti o aggiornando applicazioni aziendali.
Gli AI agent utilizzano capacità di reasoning, pianificazione e memoria per perseguire obiettivi ed eseguire attività per conto degli utenti.
Il loro potenziale per le aziende nasce quindi dall’integrazione tra AI generativa, dati, strumenti e automazione dei processi.
Cosa sono gli Agenti AI
Un Agente AI non è semplicemente un chatbot più sofisticato.
È un sistema composto generalmente da alcuni elementi fondamentali:
- un obiettivo da raggiungere;
- un modello AI capace di interpretare il contesto e ragionare sui passaggi necessari;
- strumenti che permettono di interagire con
- applicazioni e dati;
- uno stato o una memoria utile a mantenere il contesto;
- regole che definiscono cosa l’agente può e non può fare;
- un ciclo di verifica che permette di valutare il risultato e decidere il passo successivo.
Un agente può quindi ricevere un obiettivo come:
“Controlla tutte le pratiche ricevute oggi e segnala quelle incomplete.”
Per svolgere il compito può autonomamente:
- accedere alle pratiche;
- analizzare i documenti;
- verificare quali informazioni sono richieste;
- individuare quelle mancanti;
- aggiornare lo stato della pratica;
- preparare un report;
- eventualmente richiedere l’intervento di un operatore.
La differenza rispetto a una normale automazione è che non tutti i passaggi devono essere stabiliti in anticipo in modo rigido.
Come funziona un Agente AI
Il funzionamento di un agente può essere sintetizzato in un ciclo:
percepisce → ragiona → pianifica → agisce → verifica.
Percepisce
L’agente riceve informazioni dall’utente, da un sistema, da un documento o da un evento.
Ragiona
Il modello AI interpreta il contesto e comprende ciò che deve essere ottenuto.
Pianifica
L’obiettivo viene scomposto in passaggi più semplici.
Agisce
L’agente utilizza gli strumenti a disposizione: può interrogare un database, chiamare un’API, leggere un documento o aggiornare un sistema.
Verifica
Il risultato viene analizzato per capire se il compito è concluso o se è necessario eseguire un’altra azione.
Questo ciclo può ripetersi più volte senza che una persona debba impartire una nuova istruzione a ogni passaggio.
È qui che nasce il concetto di Agentic AI: sistemi AI progettati non soltanto per generare output, ma per portare avanti un’attività verso un obiettivo.
Agenti AI e chatbot: qual è la differenza
La differenza principale è il livello di agency, cioè la capacità di agire.
Un chatbot normalmente:
richiesta → risposta
Un agente può invece seguire un processo:
obiettivo → piano → strumenti → azioni → verifica → risultato
Immaginiamo una richiesta come:
“Verifica lo stato della pratica del cliente e prepara una risposta.”
Un chatbot potrebbe spiegare all’utente come effettuare la verifica.
Un agente potrebbe invece:
- identificare il cliente;
- interrogare il CRM;
- verificare lo stato della pratica;
- cercare eventuali documenti mancanti;
- consultare le procedure aziendali;
- preparare la risposta per l’operatore.
La conversazione diventa quindi soltanto l’interfaccia di accesso a un processo più ampio.
Quali strumenti può utilizzare un Agente AI
La capacità di agire dipende dagli strumenti messi a disposizione dell’agente.
Può essere autorizzato a utilizzare:
- CRM;
- ERP;
- database;
- sistemi documentali;
- motori di ricerca interni;
- API;
- email;
- software di ticketing;
- strumenti di Process Automation.
Un agente utilizzato nel customer service potrebbe, per esempio, leggere una richiesta, recuperare i dati dal CRM e verificare lo stato di una pratica.
Un agente documentale potrebbe invece analizzare un contratto, estrarre alcune informazioni e aggiornare automaticamente il sistema aziendale.
È proprio l’accesso ai tool che trasforma un modello AI da sistema che produce contenuti a sistema che può intervenire nel workflow.
Agenti AI nelle aziende: i principali casi d'uso
Gli Agenti AI sono particolarmente interessanti nei processi composti da più attività consecutive.
Customer Operations
Un agente può classificare una richiesta, recuperare informazioni sul cliente, consultare lo storico e predisporre l’attività successiva.
Gestione Documentale
Può leggere documenti, estrarre dati, verificare informazioni mancanti e aggiornare una pratica.
Reporting e analisi
Può raccogliere dati da diverse fonti, elaborarli e produrre una sintesi senza richiedere all’utente di interrogare manualmente ogni sistema.
Back Office
Può controllare lo stato delle pratiche, applicare regole, individuare anomalie e assegnare le eccezioni agli operatori.
Supporto agli Operatori
Può consultare procedure, documentazione e knowledge base per fornire rapidamente le informazioni necessarie durante la gestione di un caso.
Il valore maggiore emerge quando l’agente viene collegato a processi e sistemi reali, anziché utilizzato come semplice interfaccia conversazionale.
Cosa sono i sistemi multi-agente
Un singolo agente non deve necessariamente svolgere tutto il processo.
Nei sistemi multi-agente, più agenti specializzati collaborano per raggiungere un obiettivo comune.
Per esempio:
- un agente acquisisce i documenti;
- un secondo verifica le informazioni;
- un terzo consulta i sistemi aziendali;
- un quarto prepara l’output finale.
Un agente orchestratore può coordinare il lavoro e stabilire quando trasferire l’attività da un agente all’altro.
Il vantaggio è poter suddividere processi complessi in ruoli specializzati, in modo simile a quanto avviene all’interno di un team.
Sicurezza degli Agenti AI: perché è diversa da quella di un chatbot
Quando un agente può utilizzare strumenti e compiere azioni, aumenta anche il livello di attenzione necessario.
Un’azienda deve quindi stabilire con precisione:
- a quali dati l’agente può accedere;
- quali applicazioni può utilizzare;
- quali azioni può eseguire;
- con quali credenziali;
- quali operazioni richiedono approvazione;
- come vengono registrate le attività.
Un errore di un chatbot può produrre una risposta sbagliata.
Un errore di un agente può produrre anche un’azione sbagliata.
Per questo identità, autorizzazioni, logging e supervisione diventano componenti essenziali dell’architettura.
FAQ: Domande Frequenti
1.Cosa sono gli Agenti AI?
Gli Agenti AI sono sistemi software che utilizzano l’Intelligenza Artificiale per perseguire un obiettivo, pianificare i passaggi necessari e compiere azioni utilizzando dati, applicazioni e strumenti esterni.
2.Qual è la differenza tra AI generativa e Agenti AI?
L’AI generativa produce principalmente contenuti in risposta a un input. Un Agente AI può utilizzare un modello generativo per ragionare, ma dispone anche di strumenti e capacità di azione per portare avanti un processo.
3.Gli Agenti AI lavorano senza supervisione umana?
Possono avere diversi livelli di autonomia. Nei processi sensibili è possibile prevedere un modello human-in-the-loop, in cui determinate azioni richiedono l’approvazione di una persona.