Che cosa sono gli agenti AI?

Di Magulan Duraipandian, Sr. AI Solutions Technical Evangelist presso Salesforce

Gli agenti AI trasformano le modalità con cui le aziende operano e interagiscono con i clienti. Questi sistemi intelligenti sono progettati per automatizzare attività complesse, offrire esperienze personalizzate e lasciare i collaboratori umani liberi di affrontare sfide più impegnative.

Un agente AI è un sistema software intelligente capace di operare in autonomia per raggiungere obiettivi specifici. A differenza dei chatbot tradizionali, non si limita a rispondere a comandi, ma percepisce l'ambiente, ragiona, pianifica azioni e utilizza strumenti esterni per completare flussi di lavoro complessi senza la supervisione costante dell'uomo.

Inoltre, gli agenti AI sono in grado di migliorare su base continua le proprie prestazioni grazie all'autoapprendimento. Si tratta di un approccio diverso dall'AI tradizionale, che richiede l'input umano per attività specifiche.

Gli agenti AI sono basati sull'intelligenza artificiale (AI), sul machine learning e sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e vengono creati utilizzando un generatore di agenti.

• Gli agenti AI sono più avanzati e autonomi dei chatbot e sono in grado di apprendere e gestire una gamma più ampia di attività complesse.
• Offrono vantaggi aziendali significativi, tra cui una maggiore efficienza, risparmi sui costi e una migliore soddisfazione dei clienti.
• Gli agenti AI hanno applicazioni versatili e sono costruiti per funzioni specializzate in vari settori, come vendite, marketing e finanza.

Gli agenti AI operano attraverso un processo che rispecchia il pensiero umano, consentendo loro di interagire e risolvere i problemi in modo autonomo. 

Innanzitutto, devi configurare un Agente. Per cui serve:

1. Un ambiente di lavoro, ovvero una piattaforma apposita (Agent Builder).
2. Un "prompt" di sistema (il ruolo), ovvero le istruzioni che intendi dare all'agente. Esempio: "Sei un assistente logistico. Il tuo obiettivo è tracciare gli ordini e risolvere ritardi usando i dati del CRM"
3. Le "skills" (le azioni): colleghi a questo punto l'agente ai programmi necessari a fornirgli tutti i dati e le informazioni imprescindibili per iniziare a lavorare (ad esempio un database di prodotti).

Qui più dettagli su come creare un Agente AI.

A questo punto l'agente inizia a raccogliere i dati, quindi elabora tali informazioni per prendere una decisione, sulla quale poi agisce. L'intero ciclo viene continuamente perfezionato attraverso l'apprendimento e l'adattamento.

• Percezione e raccolta dei dati: i sistemi agentici iniziano raccogliendo dati da una varietà di fonti, tra cui le interazioni con i clienti, la cronologia delle transazioni e i social media. Questi dati sono fondamentali per comprendere il contesto e le peculiarità delle richieste dei clienti. L'AI agentica avanzata integrare ed elaborare i dati in tempo reale, fornendo ai clienti le informazioni più aggiornate per gestire le richieste in modo efficace.
• Processo decisionale: utilizzando sofisticati modelli di apprendimento automatico, gli agenti AI analizzano i dati raccolti per individuare pattern e prendere decisioni. Ad esempio, possono determinare la risposta più appropriata a una richiesta del cliente in base alle interazioni passate e al contesto attuale. Questo processo decisionale è favorito dalla capacità dell'agente di apprendere dalle esperienze precedenti e di affinare le proprie risposte nel tempo.
• Esecuzione dell'azione: una volta presa una decisione, gli assistenti digitali possono eseguire l'azione richiesta. Ciò può significare rispondere alle domande di un cliente, elaborare una richiesta o inoltrare un problema complesso a un collaboratore fisico. L'esecuzione è stata progettata per essere fluida ed efficiente, assicurando ai clienti risposte tempestive e accurate.
• Apprendimento e adattamento: Gli agenti apprendono continuamente da ogni interazione, affinando gli algoritmi per migliorare l'accuratezza e l'efficacia. Aggiornano la propria knowledge base e utilizzano i feedback per migliorare le interazioni future. Questa capacità di apprendimento costante permette loro di garantire efficacia e competenza, anche quando le aspettative dei clienti e gli ambienti aziendali cambiano.

Combinando queste funzionalità, i sistemi intelligenti possono gestire un'ampia gamma di attività in modo autonomo, come la formulazione di consigli sui prodotti, la risoluzione dei problemi e l'impegno in interazioni di follow-up. In questo modo, gli esseri umani possono concentrarsi su attività complesse che aggiungono valore.

Per comprendere il funzionamento interno degli agenti AI è necessario esaminarne gli elementi fondamentali. Questi componenti consentono agli agenti di percepire, ragionare e agire in modo efficace:

• Modello sottostante (LLM): I Large Language Model (LLM) costituiscono il cervello di molti agenti AI moderni, fornendo le capacità fondamentali di comprensione e generazione del linguaggio naturale.
• Memoria: Gli agenti AI richiedono varie forme di memoria per mantenere il contesto e apprendere nel tempo. Ciò può includere:
  • Memoria a breve termine: per un contesto conversazionale immediato.
  • Memoria a lungo termine: per conservare le conoscenze e imparare dalle esperienze passate.
  • Memoria episodica: per ricordare interazioni o eventi specifici.
  • Memoria di consenso: per la conoscenza condivisa nei sistemi multi-agente.
  • Per gestire e recuperare le informazioni in modo efficiente dalla memoria si utilizzano spesso meccanismi come il "chunking" e il "chaining".
• Persona: questo componente aiuta l'agente AI a mantenere un carattere, un tono e uno stile coerenti nel corso delle interazioni, contribuendo a un'esperienza utente più naturale e prevedibile.
• Strumenti: per eseguire azioni nel mondo reale, gli agenti AI devono accedere a vari strumenti, API e programmi esterni. Questi strumenti consentono agli agenti di recuperare informazioni, eseguire comandi o interagire con altri sistemi.
• Azione agente: meccanismo tramite il quale l'agente AI esegue attività e interagisce con il proprio ambiente. Le azioni possono comprendere il richiamo di funzioni esterne, l'invocazione di API o il controllo di attuatori fisici.
• Architettura: si riferisce alla progettazione strutturale complessiva dell'agente AI, che comprende la sua base fisica o software. Definisce il modo in cui i diversi componenti interagiscono e il modo in cui i dati fluiscono all'interno del sistema.

Oltre al ciclo operativo generale, gli agenti AI impiegano paradigmi di ragionamento specifici per gestire problemi complessi e a più fasi:

• ReAct (Reasoning and Action, ragionamento e azione): questo paradigma consente a un agente di alternare il ragionamento (ad esempio, il monologo interno o la pianificazione) con le azioni (ad esempio, l'uso di strumenti o l'interrogazione di database). Ciò consente una risoluzione dei problemi più dinamica e adattabile.
• ReWOO (Reasoning WithOut Observation, ragionamento senza osservazione): In questo approccio, l'agente esegue il proprio processo di ragionamento senza osservare costantemente l'ambiente dopo ogni passaggio, il che può essere più efficiente per alcune attività.

Questi approcci architettonici distinti consentono agli agenti di gestire scenari complessi e ricchi di sfumature in modo più efficace rispetto ai sistemi più semplici.

Sebbene gli agenti AI possano offrire supporto a una vasta gamma di settori, non sono tutti uguali. Ecco una panoramica di alcuni tipi differenti che puoi utilizzare per supportare la tua attività.

1. Agenti Sales Development Representative (SDR): Questi agenti automatizzano parti del processo di vendita per aiutare a qualificare i lead, ad allenare i team di vendita e a identificare le opportunità di upselling. Agiscono come un membro del team digitale, lavorando 24 ore su 24 e 7 giorni su 7 per coltivare i contatti e fissare le riunioni, liberando i rappresentanti umani per concentrarsi sulla costruzione di relazioni e sulla chiusura delle trattative.
2. Agenti dell'assistenza clienti: Questi assistenti AI aiutano a rispondere alle domande dei clienti e a risolvere i problemi con un intervento umano minimo. Sono in grado di gestire un elevato volume di richieste su vari canali e di aiutare gli agenti umani riassumendo le interazioni passate e suggerendo risposte.
3. Agenti per campagne di marketing: Questi agenti sono utilizzati per supportare i team di marketing nella creazione di campagne end-to-end. Possono generare briefing per le campagne, progettare percorsi del cliente e creare contenuti per aiutare gli esperti di marketing a risparmiare tempo e fatica.
4. Agenti di e-commerce: Questi agenti assistono in varie attività legate alle vendite online per migliorare l'esperienza dell'utente e aumentare l'efficienza operativa. Possono fornire consigli personalizzati sui prodotti e guidare i clienti nel processo di acquisto.
5. Agenti di collaborazione: Questi agenti sono sistemi AI specializzati che lavorano insieme per rendere i team più efficaci. Possono contribuire ad abbattere i silos condividendo dati e approfondimenti tra i diversi reparti, creando un workflow più unificato.

Gli agenti AI possono dare una spinta necessaria alla tua azienda, in diversi settori e dipartimenti, offrendo livelli più profondi di automazione, personalizzazione e approfondimento. Ecco come questa tecnologia può aiutare i tuoi team a ottenere di più:

• Assistenza clienti personalizzata: Fornire il tipo di assistenza personalizzata che i clienti del settore finanziario si aspettano può essere impegnativo, ma gli agenti AI facilitano il compito. Attingendo ai dati unificati dei clienti, l'AI agentica può far emergere approfondimenti rilevanti per il personale umano, personalizzando le raccomandazioni finanziarie in base alle esigenze e agli obiettivi unici di ciascun cliente. Ad esempio, un agente potrebbe analizzare le abitudini di spesa, il portafoglio di investimenti e la tolleranza al rischio di un cliente per suggerire piani di risparmio o prodotti di investimento specifici.
• Migliore preparazione delle riunioni: riassumere accuratamente le interazioni del supporto ai clienti richiede una revisione dettagliata ed è passibile di errori umani. Un agente AI aiuta in questo processo condensando automaticamente i casi in corso, gli ordini aperti, le fatture e le azioni recenti, con conseguente risparmio di tempo e denaro per il team. In questo modo i consulenti finanziari possono arrivare alle riunioni ben preparati, con una panoramica completa del cliente.

• Manutenzione predittiva e ottimizzazione della produzione: I sistemi intelligenti possono monitorare i macchinari per prevedere esigenze di manutenzione e ottimizzare i processi produttivi. Ciò aumenta la produttività e contribuisce a prevenire costosi tempi di inattività. Un agente AI potrebbe analizzare i dati dei sensori delle macchine per identificare pattern anomali che indicano un potenziale guasto, quindi pianificare automaticamente la manutenzione o ordinare parti di ricambio.
• Analisi degli accordi di vendita: Gli agenti AI possono aiutare il team di vendita a far avanzare le trattative lungo la pipeline. Con l'AI, puoi riepilogare gli accordi di vendita per evidenziare eventuali scostamenti nelle quantità e nelle entrate pianificate rispetto a quelle effettive, aiutando a prendere decisioni migliori e più informate sui cicli di produzione o sull'inventario.

• Gestione inventario ottimizzata: l'AI è in grado di evidenziare l'inventario previsto rispetto a quello effettivo verificato alla fine di ogni tour. Si può contestualizzare queste valutazioni con dettagli aggiuntivi, ad esempio se i prodotti sono stati conteggiati o meno sul camion o se figurano su una parte del documento di carico originale. Ciò consente una gestione più precisa delle scorte e riduce gli sprechi.
• Generazione automatizzata di contenuti promozionali: gli agenti AI semplificano la gestione delle campagne di marketing, generando contenuti promozionali su misura per informare le persone sui nuovi prodotti o sulle offerte stagionali. Un agente potrebbe analizzare la cronologia degli acquisti e le preferenze dei clienti per creare campagne e-mail o testi pubblicitari personalizzati.

• Monitoraggio delle prestazioni del veicolo e manutenzione proattiva: le aziende del settore automotive possono utilizzare gli agenti AI per ottenere una visione completa delle prestazioni dei veicoli o della flotta. Possono far emergere gli avvisi più critici o urgenti in base ai dati telemetrici del veicolo. L'AI consente di risolvere i problemi in modo proattivo, con una rapida visibilità delle esigenze di manutenzione, e di scegliere tra le azioni suggerite, come l'invio di un'unità di assistenza mobile o l'avviso all'autista per la pianificazione di un appuntamento.
• E-commerce e promozioni della concessionaria: i concessionari e le officine di riparazione possono utilizzare l'AI agentica per il commercio, creando in modo rapido e semplice promozioni che si rivolgono al loro mercato di riferimento. Un agente potrebbe analizzare le tendenze del mercato locale e i dati demografici dei clienti per suggerire strategie di prezzo ottimali o offerte speciali per specifici modelli di veicoli.

• Servizi personalizzati per i pazienti: i sistemi intelligenti possono offrire ai clienti esperienze di livello superiore nel settore sanitario. Un agente dell'assistenza ai pazienti non solo risponde alle domande, ma aiuta i pazienti a scegliere il medico più adatto alle loro esigenze, esaminando i benefici della copertura, generando riepiloghi dell'anamnesi e approvando le richieste di assistenza.
• Corrispondenza degli studi clinici e ottimizzazione della rete di fornitori: Gli agenti AI sono in grado di creare piani terapeutici personalizzati per i pazienti e assistere nella gestione dei record. Inoltre, sono in grado di abbinare i candidati idonei agli studi clinici pertinenti utilizzando i dettagli dei pazienti e i criteri dello studio, semplificando l'analisi. È inoltre possibile utilizzare i sistemi agentici per ottenere una visione completa della rete di fornitori, così da rivedere rapidamente le informazioni sul fornitore e le prestazioni passate, aumentando l'efficienza e riducendo i tempi di attesa dei pazienti.

Assistenza clienti autonoma 24 ore su 24, 7 giorni su 7: con gli agenti AI, un team di assistenza clienti può idealmente risolvere le richieste dei clienti letteralmente mentre dormono. L'AI risponde infatti alle domande dei tuoi clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, inoltrando i casi prioritari agli agenti umani e allegando tutto il contesto necessario.

Ad esempio, un agente potrebbe gestire la reimpostazione della password, aggiornare le informazioni di spedizione o fornire passaggi di base per la risoluzione dei problemi, lasciando il personale umano libero di occuparsi di questioni più complesse.

In Italia, questa trasformazione è già in atto. Telepass ha integrato Agentforce nella propria piattaforma self-service, gestendo 40.000 conversazioni a settimana con un tasso di risoluzione autonoma dell'87% e tempi di gestione delle chiamate ridotti del 50%. Engie Italia, inoltre, ha adottato Agentforce e Data Cloud per ottimizzare il contatto con i clienti, raggiungendo un tasso di apertura delle email del 66% (il 10% in più rispetto alla media) e un tasso di clic sui link contenuti nelle mail triplicato rispetto agli standard di settore, grazie alla capacità dell'AI di inviare messaggi personalizzati nel momento esatto in cui il cliente ne ha bisogno.

Sviluppo vendita e organizzazione di riunioni in autonomia: proprio come un team di assistenza può utilizzare l'AI e rispondere alle richieste 24 ore su 24, il team di vendita può rispondere autonomamente alle domande sui prodotti a tutte le ore e prenotare riunioni per i venditori. Gli agenti AI sono i grado di rispondere immediatamente e in modo accurato, utilizzando risposte basate sui dati. Un agente può classificare i contatti, rispondere alle domande più frequenti sui prodotti e persino programmare chiamate di follow-up.

Esperienze di acquisto personalizzate: la forza lavoro digitale può essere di grande aiuto al tuo team di e-commerce. Gli agenti AI erogano consigli personalizzati sui prodotti e offrono agli acquirenti persino un assistente personale, attingendo ai dati affidabili dei tuoi clienti. Con sistemi come Agentforce, l'AI può rispondere ai clienti direttamente sul tuo sito di e-commerce o su app di messaggistica come WhatsApp. L'AI può aiutare gli utenti a effettuare acquisti più velocemente guidando le query di ricerca e personalizzando i consigli sui prodotti per l'acquirente in base alla sua cronologia di navigazione, agli acquisti passati e persino all'intento in tempo reale.

In Italia, dove l'e-commerce B2C supererà i 66,6 miliardi di euro nel 2026 con oltre 35 milioni di acquirenti online, questa capacità è sempre più strategica. Euronics Italia ha introdotto un personal shopper AI, l'agente "Ronics", basato su Agentforce e Data 360, ottenendo un aumento del 53% nel tasso di conversione delle interazioni con l'agente e un click-through rate del 7% sui suggerimenti, con un deployment completato in soli 15 settimane.

Creazione e ottimizzazione automatizzate delle campagne: gli agenti AI possono aiutare i team di marketing a creare campagne migliori, più velocemente. Gli agenti autonomi generano un brief della campagna e un segmento di pubblico target, quindi creano contenuti pertinenti che si rivolgono a tale pubblico. Inoltre, gli agenti di AI analizzano continuamente le prestazioni delle campagne rispetto ai KPI e consigliano proattivamente miglioramenti, come ad esempio l'A/B test di titoli diversi o l'adeguamento della spesa pubblicitaria in base ai dati di coinvolgimento in tempo reale.

Il contesto è chiaro: secondo l'IDC Infobrief sponsorizzato da Salesforce (luglio 2025), il 46% dei CIO dell'area EMEA intende effettuare forti investimenti nelle competenze e nella formazione della forza lavoro in preparazione agli agenti AI, con il servizio clienti, le risorse umane e il marketing identificati come le principali aree di implementazione.

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Gli agenti AI offrono molti vantaggi interessanti per le aziende di qualsiasi settore.

1. Maggiore efficienza: questa tecnologia può gestire più interazioni con i clienti contemporaneamente, riducendo significativamente i tempi di risposta e aumentando l'efficienza delle operazioni del servizio clienti. Sono anche in grado di identificare se devono passare l'attività a un essere umano, quindi selezionare il venditore con le migliori competenze per rispondere alla richiesta. In questo modo le aziende possono gestire volumi più elevati di richieste senza compromettere la qualità dell'assistenza.
2. Maggiore soddisfazione del cliente: gli agenti autonomi forniscono risposte rapide e accurate, con conseguenti punteggi di soddisfazione dei clienti più elevati. Gli agenti AI possono utilizzare i dati per personalizzare le interazioni, migliorando l'esperienza complessiva del cliente. Inoltre, poiché imparano nel tempo, sono orientati al miglioramento continuo.
3. Miglioramento del processo decisionale: la capacità di analizzare vasti set di dati consente a questi sistemi autonomi di distinguere le sottili differenze tra i modelli e tendenze emergenti, fornendo approfondimenti preziosi che aiutano le organizzazioni a prendere decisioni più accurate e tempestive.
4. Disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7: questi sistemi sono disponibili 24 ore su 24, assicurando una risposta tempestiva alle richieste dei clienti, indipendentemente dal fuso orario o dagli orari di lavoro. Questa disponibilità costante aiuta le aziende a soddisfare le aspettative dei clienti in termini di self-service e a incrementarne la fidelizzazione.
5. Scalabilità e adattabilità: l'AI può facilmente crescere per gestire un volume maggiore di interazioni con i clienti, il che la rende ideale per le aziende in crescita senza compromettere la qualità dell'assistenza. Quando il volume dei casi aumenta, gli agenti AI si adattano facilmente a gestire il carico aggiuntivo, garantendo un'assistenza costante e affidabile.
6. Insight basati sui dati: l'AI genera dati preziosi sulle interazioni, le preferenze e i comportamenti dei clienti. Le aziende possono utilizzare questi dati per acquisire informazioni approfondite e trend dei clienti, consentendo loro di prendere decisioni informate e di migliorare l'offerta di assistenza.
7. Accuratezza e coerenza: l'AI agentica fornisce risposte coerenti e accurate alle richieste dei clienti, riducendo il rischio di errori e garantendo ai clienti informazioni affidabili. Può migliorare l'accuratezza delle risposte attraverso cicli agentici e un processo di ragionamento simile a quello umano. Questa coerenza contribuisce a creare fiducia nel brand e a far sì che i clienti ricevano l'esperienza che si aspettano. Sebbene gli agenti AI svolgano attività di routine con notevole coerenza, la supervisione e la convalida umana sono fondamentali per garantire l'affidabilità di applicazioni critiche e ambienti dinamici.
8. Risparmio sui costi: l'automazione delle attività di routine con la forza lavoro digitale genera significativi risparmi sui costi dal momento che gestisce il carico operativo, consentendo così ai collaboratori umani di dedicare il proprio tempo e le proprie competenze a iniziative strategiche e di risoluzione di problemi più complessi. Questo spostamento dell'attenzione aumenta in ultima analisi la produttività e la redditività.

Gli agenti AI offrono numerosi vantaggi, tra cui una maggiore produttività, minori costi, un migliore processo decisionale e un'esperienza del cliente ottimale. Come ha rilevato la società di consulenza McKinsey , "oltre il 72% delle aziende intervistate sta già implementando soluzioni di AI, con un crescente interesse per l'AI generativa. Data questa attività, non sarebbe sorprendente vedere le aziende iniziare a integrare tecnologie di frontiera come gli agenti nelle loro procedure di pianificazione e nelle future roadmap dell'AI". Utilizzando queste soluzioni AI avanzate, le aziende dimostrano di essere all'avanguardia e di promuovere l'innovazione nel coinvolgimento clienti.

Sfruttando queste soluzioni AI avanzate, le aziende dimostrano di essere all'avanguardia e di promuovere l'innovazione nel coinvolgimento clienti.

Se hai deciso di introdurre degli agenti di AI generativa, ecco alcune best practice da tenere a mente:

1. Definisci obiettivi chiari. Inizia stabilendo ciò che desideri ottenere con gli agenti AI. Misura il successo
2. Valuta e prepara i tuoi dati. Gli agenti AI si affidano a dati di alta qualità per poter operare in modo efficace. Assicurati di disporre di solidi sistemi di raccolta e gestione dei dati.
3. Scegli il giusto tipo di agente AI. Seleziona la tipologia più adatta alle tue esigenze.
4. Integra questa tecnologia con i sistemi esistenti. Assicurati che i tuoi sistemi di intelligenza artificiale siano perfettamente integrati con il tuo attuale CRM, lo strumento di comunicazione e collaborazione e altri strumenti di assistenza clienti esistenti.
5. Concentrati sull'esperienza utente. Progetta la tua forza lavoro digitale pensando all'utente finale. Assicurati che le interazioni siano intuitive e che le risposte siano tempestive e accurate, garantendo un'esperienza del cliente positiva.
6. Monitora e ottimizza. Monitora regolarmente le prestazioni delle tue soluzioni di AI e raccogli i feedback degli utenti. Utilizza queste informazioni per migliorare continuamente gli agenti AI, garantendone l'efficacia e la pertinenza.
7. Pianifica la supervisione umana. Sebbene gli agenti AI siano in grado di gestire molte attività in modo autonomo, è importante avere un piano per l'intervento umano quando necessario.
8. Garantisci la privacy e la sicurezza dei dati. Implementa solide misure di privacy e sicurezza dei dati per proteggere le informazioni sui clienti.