Che cos'è l'Agentic Enterprise?

Negli ultimi anni, la maggior parte delle aziende ha sperimentato l'AI. Le aziende hanno realizzato progetti pilota, organizzato dimostrazioni e ottenuto risultati promettenti. Purtroppo, dopo tutto quel duro lavoro, molte hanno visto quei risultati arenarsi prima ancora di generare un ritorno sull'investimento significativo. Questo perché il vero successo non dipende dal modello di AI, ma dalla capacità della piattaforma sottostante di integrare tale modello nel contesto, nelle regole e nei processi su cui l'azienda già opera.

Le organizzazioni che stanno guadagnando terreno stanno diventando vere e proprie imprese agentiche. Si tratta di aziende in cui gli agenti IA vanno ben oltre la semplice risposta alle domande: prendono decisioni, gestiscono i flussi di lavoro e affidano le decisioni più importanti agli esseri umani proprio al momento giusto. Questo articolo spiega perché l'impresa agentica rappresenta il cambiamento architetturale più importante di questa generazione e come crearne una che funzioni.

Un'impresa agentica è un'organizzazione in cui esseri umani, agenti IA e piattaforme collaborano all'interno di sistemi aziendali regolamentati, operando in un contesto condiviso, con responsabilità esplicite e con la fiducia integrata fin dalle fondamenta. In pratica, ciò significa che tutti e tutto operano sulla base delle stesse informazioni, entro limiti prestabiliti su chi può fare cosa, e con una registrazione di ogni decisione.

Tale definizione si articola in tre parti, tutte e tre importanti. In un'impresa agentica:

1. Gli esseri umani apportano capacità di giudizio, relazioni e creatività.
2. Gli agenti offrono velocità, scalabilità e la capacità di operare in modo continuo all'interno di flussi di lavoro complessi.
3. Le piattaforme forniscono i dati interconnessi, i principi di governance e il livello di integrazione che consentono alle persone e agli agenti di lavorare insieme senza agire alla cieca.

L'impresa agentica offre vantaggi su due fronti contemporaneamente: risultati migliori per i clienti e maggiori opportunità per i dipendenti. Si consideri una richiesta di assistenza clienti che arriva fuori dall'orario di lavoro. Un operatore valuta la richiesta, recupera la cronologia dell'account pertinente e risolve ciò che è possibile risolvere. Se i criteri di sicurezza prestabiliti indicano la necessità dell'intervento di una persona, l'agente inoltra il resto alla persona giusta, fornendole il contesto completo e pronto all'uso. Il cliente riceve una risposta più rapida. L'addetto all'assistenza si presenta alla conversazione ben preparato, senza andare alla cieca.

È proprio quell'effetto moltiplicatore che l'impresa agentica è chiamata a generare: quando i dipendenti dedicano meno tempo ad attività ripetitive e ad alto volume, hanno più risorse da dedicare al lavoro che richiede creatività, empatia e pensiero strategico.

Dietro ogni impresa agentica si cela un'architettura a più livelli che rende possibile un'azione autonoma e responsabile. Comprendere come questi livelli si integrino tra loro (e le caratteristiche che li definiscono) è ciò che distingue le organizzazioni che implementano l'AI in modo responsabile da quelle che si limitano ancora alla fase sperimentale.

• Agenti individuali: l'unità fondamentale. Ogni agente percepisce l'ambiente circostante, ragiona su un compito, recupera il contesto pertinente e agisce per raggiungere un obiettivo definito, inviando un messaggio, aggiornando un record, avviando un processo a valle, senza attendere istruzioni dettagliate.
• Team multi-agente: quando gli obiettivi sono complessi, agenti specializzati collaborano tra loro: uno si occupa della ricerca, un altro redige una risposta, un altro ancora gestisce le approvazioni. Questa è l'orchestrazione multi-agente. Ogni agente apporta il proprio contributo nel campo in cui eccelle, ottenendo risultati che nessun agente riuscirebbe a raggiungere da solo. Ciò include anche il livello di orchestrazione: un superagente che indirizza le attività, gestisce i passaggi di consegne tra agenti e persone, monitora lo stato di avanzamento e garantisce che, quando una situazione esula dalla soglia di affidabilità di un agente, una persona venga coinvolta in modo ordinato.
• Dati affidabili e struttura di integrazione: il fondamento su cui si basa tutto. Gli agenti si collegano ai sistemi aziendali reali: CRM (gestione delle relazioni con i clienti), database, calendari, piattaforme di comunicazione. Questo livello garantisce la governance dei dati, in modo che ogni azione si basi su informazioni affidabili e aggiornate, e non su un'istantanea obsoleta o su un'ipotesi infondata.
• Controllo human-in-the-loop: Sono le persone a dover rispondere delle decisioni di grande importanza. In un'impresa agentica, i dipendenti diventano capi di se stessi: valutano i risultati, stabiliscono i limiti e prendono le decisioni più importanti.

Quando gli agenti IA operano all'interno di sistemi regolamentati, caratterizzati da un ragionamento trasparente, da log di audit chiari e da confini ben definiti, le aziende possono implementare l'intelligenza artificiale affidabile con fiducia. È questa la differenza tra i progetti pilota di AI che funzionano bene in fase di dimostrazione e l'AI che opera in modo affidabile in ambiente di produzione.

In pratica, gli agenti gestiscono flussi di lavoro specifici e di grande volume, in modo che i colleghi possano operare al meglio. Ad esempio, nella gestione dei lead, gli agenti valutano i lead in entrata, stabiliscono le priorità nelle code di contatto e mettono in evidenza il contesto più rilevante per i rappresentanti commerciali prima di ogni conversazione. E poiché ogni raccomandazione è visibile e può essere ignorata, i rappresentanti mantengono il controllo sulla propria pipeline. Nella gestione delle escalation, gli agenti monitorano i casi aperti, individuano i segnali che indicano quando una situazione richiede l'intervento umano e inoltrano gli escalation corredandoli di tutte le informazioni di contesto, in modo che chiunque se ne occupi sia già preparato e nulla sfugga al controllo umano. E nell'assistenza basata sulla conoscenza, gli agenti forniscono le informazioni giuste al momento giusto, redigendo risposte, recuperando dettagli sulle politiche aziendali, riassumendo la cronologia dei casi, indicando chiaramente le fonti, in modo che i dipendenti possano verificare su cosa stanno agendo anziché basarsi semplicemente sulle loro parole.

Diventare un'impresa agentica è un percorso articolato in diverse fasi. I passaggi riportati di seguito costituiscono un percorso collaudato che vi condurrà dalla vostra situazione attuale a quella che desiderate raggiungere.

Bisogna iniziare dai risultati aziendali che si desidera realmente ottenere. Individuare i flussi di lavoro in cui gli agenti potrebbero avere il maggiore impatto e allineare la strategia relativa agli agenti a tali obiettivi. Probabilmente si tratta di attività caratterizzate da volumi elevati, tempistiche strette e forte dipendenza dal contesto.

Le organizzazioni che ottengono risultati positivi non si chiedono cosa può fare l'AI. Si chiedono cosa dovrebbe cambiare nel modo in cui si svolge il lavoro, e se un agente renderebbe possibile tale cambiamento. Questa domanda fornisce una linea guida. L'altra domanda porta a un progetto pilota che non porta da nessuna parte.

La variabile più importante in qualsiasi implementazione di agenti automatizzati è il modo in cui le persone reagiscono. È fondamentale essere trasparenti su ciò che gli agenti faranno, su ciò che non faranno e su come cambieranno i ruoli dei dipendenti. L'obiettivo è fornire alle persone un quadro accurato di ciò che otterranno, anziché cercare di gestire la resistenza. Quando i dipendenti comprendono che gli agenti gestiscono il lavoro di routine ad alto volume e che loro stessi diventano i responsabili delle decisioni, i formatori e i controllori della qualità, la maggior parte di loro lo vede come un'espansione del proprio ruolo, non come una minaccia.

Non bisogna cercare di trasformare tutto in una volta. Bisogna scegliere un flusso di lavoro in cui il volume, la complessità e il valore aziendale siano elevati. Un flusso di lavoro relativo alle assunzioni è un ottimo esempio: la selezione delle candidature, la pianificazione dei colloqui, l'invio di aggiornamenti sullo stato delle pratiche e la sintesi dei profili dei candidati sono tutte attività che gli agenti gestiscono bene. Le persone coinvolte in quel processo, dai reclutatori ai responsabili delle assunzioni, possono concentrarsi sulle conversazioni e sulle decisioni che richiedono effettivamente il loro giudizio. Inizia da lì. Occorre acquisire sicurezza, poi espandere l'ambito di applicazione.

I processi aziendali tradizionali si basano su schemi prestabiliti: se succede questo, fai quello. I processi agentici si basano sui risultati: ecco l'obiettivo, ecco ciò che sai, individua il percorso migliore. Questo cambiamento richiede una riprogettazione dei flussi di lavoro, affinché gli agenti dispongano del contesto, degli strumenti e della libertà decisionale necessari per adattarsi. I processi che resistono meglio nel tempo in un'impresa agentica sono quelli progettati per essere flessibili fin dall'inizio.

La maggior parte del lavoro in qualsiasi implementazione di AI riguarda i dati e la governance. Gli agenti devono poter accedere a informazioni accurate, aggiornate e ben strutturate, e devono sapere quali fonti sono attendibili. Una fonte unica di verità non è un semplice optional: è il fondamento che rende affidabile ogni interazione degli agenti. Senza di essa, gli agenti prendono decisioni che sembrano sicure ma si basano su informazioni obsolete o incomplete. Così, diventano partner davvero affidabili per l'azienda.

Le migliori imprese agentiche progettano i propri agenti in modo che sappiano in cosa eccellono e riconoscano quando una situazione richiede l'intervento di un essere umano. Ciò richiede l'integrazione dell'intelligenza emotiva: la capacità di cogliere il tono di voce, individuare la frustrazione e indirizzare le conversazioni delicate alla persona giusta senza che il cliente si senta trascurato. Gli agenti che lo fanno bene non si limitano a risolvere i problemi più rapidamente. Fanno sentire i clienti seguiti con attenzione, il che rappresenta un tipo di valore diverso e più duraturo.

Man mano che gli agenti acquisiscono autonomia, le organizzazioni che avranno successo saranno quelle che considerano la governance un requisito di progettazione. Costruire la fiducia fin dalle fondamenta, prima che gli agenti entrino in produzione, non dopo che qualcosa è andato storto, è ciò che distingue le implementazioni durature dai costosi rollback. Ecco a cosa prestare attenzione e come anticipare i problemi.

Salesforce è il CRM numero uno per gli agenti, e le nostre attività hanno generato 3,8 miliardi di Agentic Work Units (AWU), un indicatore del lavoro significativo svolto da un agente. Basti pensare a un caso risolto, un compito portato a termine, un flusso di lavoro completato. Ad oggi, abbiamo risolto 4 milioni di casi di assistenza con Agentforce, ottenendo un risparmio annualizzato sui costi di assistenza pari a 100 milioni di dollari.

Esistono cinque sistemi che operano in sinergia per fornire agli agenti i dati, l'accesso e l'ambiente regolamentato di cui hanno bisogno per operare in modo affidabile su larga scala:

Il Sistema di coinvolgimento: Slack è la piattaforma di lavoro basata sull'AI in cui persone, agenti e piattaforme collaborano per portare a termine il lavoro, collegando persone, dati, app e agenti in un unico luogo, affinché gli investimenti nell'IA producano risultati concreti. È qui che i dipendenti guidano gli agenti, ne valutano i risultati, concordano le decisioni e intraprendono azioni concrete, il tutto senza dover passare da un sistema all'altro.

Il Sistema di approfondimento: Tableau combina ragionamento, analisi e analisi basata sull'AI per trasformare il ricco contesto presente sulla piattaforma Salesforce in informazioni utilizzabili. Questo va ben oltre i semplici numeri su uno schermo e comprende decisioni, raccomandazioni e azioni successive che emergono proprio nel momento in cui sono necessarie, proprio nel luogo in cui si svolge il lavoro.

Il Sistema di agenzia: Agentforce consente alle organizzazioni di progettare, implementare e gestire agenti IA su diversi canali e in diversi contesti di utilizzo. Combina il ragionamento probabilistico (che consente agli agenti di gestire la complessità e prendere decisioni discrezionali) con un'esecuzione deterministica che garantisce coerenza, conformità alle politiche e verificabilità.

Il Sistema di lavoro: Customer 360 rappresenta la spina dorsale operativa dell'impresa agentica, con 27 anni di logica aziendale accumulata e codificata in applicazioni che coprono i settori delle vendite, dell'assistenza, del marketing, del commercio e altro ancora, con soluzioni specifiche per settori quali i servizi finanziari, la sanità e l'industria manifatturiera. E, a differenza della documentazione statica o del codice legacy, si tratta di un'infrastruttura dinamica che i team possono aggiornare in modo collaborativo man mano che il loro business si evolve.

Il Sistema di contesto: Data 360 riunisce dati strutturati e non strutturati provenienti da tutti i sistemi aziendali, indipendentemente dalla loro origine, per creare una comprensione condivisa e duratura sia per gli esseri umani che per gli agenti. Basato su un'architettura zero-copy, accede ai dati direttamente nella loro posizione originale anziché duplicarli nei vari silos, garantendo così il rispetto dei principi di governance ed eliminando la frammentazione alla fonte.

Questi cinque sistemi non esistono in modo isolato. Sono collegati e resi operativi da Headless 360, il livello di accesso API-first di Salesforce che consente agli agenti, alle persone e ai sistemi esterni di accedere all'intera piattaforma Salesforce (dati, automazione e logica di business) in modo programmatico, senza essere vincolati a un'unica interfaccia.

Gli utenti di Salesforce in tutti i settori stanno passando dalla fase di sperimentazione dell'AI a risultati concreti in produzione:

• Gli agenti dell'aeroporto di Heathrow hanno risolto il 90% delle chat relative al servizio clienti con il 50% di messaggi in meno, grazie all'AI che gestisce le richieste di routine, consentendo così agli operatori umani di concentrarsi sulle esigenze più complesse dei passeggeri
• PenFed recupera 30.000 minuti di lavoro al giorno
• Pandoraha risolto il 60% dei casi di assistenza di routine con gli agenti che hanno aumentato l'NPS del 10% e hanno liberato il loro team per le interazioni con i clienti di maggior valore
• E Salesforce stessa è stata implementata Slackbot come porta d'ingresso alla propria impresa agentica, con gli utenti più dedicati che risparmiano fino a 20 ore a settimana e un punteggio di soddisfazione degli utenti del 96%, il più alto tra qualsiasi implementazione interna dei prodotti nella storia dell'azienda

Gli agenti si occupano delle attività di routine, così che le persone possano dare il meglio di sé. Questa è l'impresa agentica. Ed è già disponibile.

Le organizzazioni che segneranno il prossimo decennio si stanno reinventando come imprese agentiche. Ciò significa fondare i propri agenti IA su dati affidabili, integrare la governance fin dalle fondamenta e fornire alle persone la chiarezza e gli strumenti necessari per guidare il cambiamento al loro fianco.

Se è tutto pronto per mappare il percorso, il playbook Diventa un'impresa agentica è il miglior punto di partenza. Si basa sui principi fondamentali che abbiamo illustrato sopra ed è pensato per aiutarti a passare dalla comprensione dell'impresa agentica alla sua effettiva realizzazione.