Che cos'è l'orchestrazione degli agenti AI?

L'orchestrazione è la gestione coordinata di molteplici agenti AI che lavorano insieme per completare attività in più fasi all'interno dei sistemi aziendali. Invece di affidare a un unico agente un'intera richiesta dall'inizio alla fine, il lavoro viene assegnato all'agente più adatto per ciascuna fase. L'aspetto fondamentale è che il contesto condiviso viene trasmesso a ciascun agente, così il lavoro non riparte da zero ad ogni passaggio di consegne.

Puoi immaginarla come un sistema di controllo del traffico per sistemi intelligenti: un agente analizza una richiesta, un altro interviene all'interno di un record CRM, mentre un terzo genera un avviso in caso di anomalia. L'orchestrazione definisce il modo in cui avvengono questi passaggi e chi possiede l'autorità in determinate fasi. In pratica, stabilisce come gli agenti comunicano, quando possono intervenire e quali limiti di azione devono applicare.

Le piattaforme di orchestrazione degli agenti AI forniscono la struttura necessaria per coordinare queste attività e regolano il modo in cui gli agenti accedono ai dati, come vengono registrate le decisioni e quando è necessario l'intervento umano. Senza tale struttura, l'automazione può deviare dal comportamento previsto o generare attività duplicate. Con una corretta orchestrazione, i sistemi multi-agente operano con precisione e responsabilità all'interno degli ambienti aziendali.

Nelle organizzazioni di grandi dimensioni, l'adozione dell'AI raramente parte da un piano generale. Di solito nasce da esigenze specifiche: un responsabile del servizio clienti desidera velocizzare la procedura di valutazione dei casi o il reparto vendite vuole informazioni più accurate sullo stato della pipeline. Oppure, il reparto operativo desidera ridurre le revisioni manuali. All'inizio, l'implementazione degli agenti AI avviene rapidamente perché si avverte quasi subito un alleggerimento del carico di lavoro.

Dopo sei mesi, però, gli agenti in produzione si sono moltiplicati e non hai idea di come organizzarli o farli comunicare tra loro.

A questo punto emergono nuove domande: chi decide quale agente ha l'autorità su un record del cliente? Cosa succede se due sistemi generano azioni in conflitto? Come fare per risalire all'origine di una decisione durante una verifica di conformità?

L'orchestrazione degli agenti AI risponde a queste esigenze: stabilisce il modo in cui gli agenti interagiscono tra loro, quali azioni richiedono l'approvazione e come vengono registrate le attività. Nei piccoli progetti pilota, un tale livello di coordinamento potrebbe non sembrare prioritario. A livello aziendale, tuttavia, diventa fondamentale per gestire i rischi e misurare le prestazioni.

Oggi parlare di "AI" nei contesti lavorativi può significare pressoché qualsiasi cosa; tuttavia, le organizzazioni solitamente non implementano un unico sistema universale, ma introducono agenti progettati per attività specifiche. Questo approccio è più efficiente per i singoli compiti, ma è anche il motivo per cui serve l'orchestrazione.

Sempre più aziende assegnano agli agenti AI ruoli specifici, ad esempio:

• Agenti di vendita: monitorano le attività degli account, identificano i segnali di acquisto e aggiornano i dati della pipeline.
• Agenti dell'assistenza: smistano le richieste in entrata e assegnano i casi in base all'urgenza o alla cronologia.
• Agenti di approvvigionamento: esaminano le richieste di acquisto e le confrontano con i termini contrattuali.
• Agenti per le analisi: valutano le tendenze delle prestazioni e forniscono approfondimenti alla leadership.
• Agenti di conformità: monitorano le attività per individuare violazioni delle policy o comportamenti insoliti.

Ogni agente si concentra su una responsabilità specifica e l'orchestrazione di più agenti consente di mantenere questa specializzazione coordinando al tempo stesso il lavoro complessivo. Questo include:

• Logica di assegnazione delle attività: il modo in cui il lavoro viene indirizzato all'agente più adatto in base al contesto, al ruolo o alle condizioni dei dati.
• Gestione delle priorità: le azioni che vengono eseguite per prime quando più agenti rispondono allo stesso evento.
• Risoluzione dei conflitti: cosa succede quando gli agenti generano aggiornamenti o suggerimenti contrastanti.
• Percorsi di escalation: quando l'automazione si interrompe e viene coinvolto un operatore umano per verificare o revocare una decisione.

Prendiamo ad esempio il rinnovo di un contratto all'interno di un CRM. Un agente di vendita rileva un calo nell'utilizzo e redige una comunicazione di sensibilizzazione. Prima dell'invio del messaggio, un agente addetto alla conformità segnala che sull'account manca della documentazione. L'orchestrazione blocca la comunicazione, inoltra la questione a un responsabile della conformità e registra la sequenza di azioni associate all'account. Una volta approvata la documentazione, il flusso di lavoro di vendita riprende.

Anche un'operazione apparentemente semplice, come l'onboarding di un nuovo cliente, coinvolge spesso più sistemi e checkpoint. È qui che la scomposizione delle attività diventa parte dell'orchestrazione.

L'orchestrazione degli agenti AI inizia scomponendo obiettivi più ampi in azioni definite. Invece di chiedere a un singolo agente di "gestire l'onboarding", il flusso di lavoro viene suddiviso in attività più piccole che possono essere assegnate in modo mirato.

Ad esempio, l'onboarding potrebbe includere la verifica dei dati dell'account nel CRM, la generazione di un contratto tramite un sistema di gestione dei documenti e la configurazione degli accessi in un'applicazione di back-end. Ciascuna di queste fasi può essere affidata a un agente diverso, con un ambito di competenza chiaro.

L'orchestrazione gestisce il collegamento tra questi passaggi. Alcune azioni devono avvenire in sequenza, mentre altre possono essere eseguite contemporaneamente. Il sistema monitora l'avanzamento, assicurandosi che i passaggi a valle vengano attivati solo dopo che sono stati soddisfatti determinati prerequisiti. Questa tipo di gestione dello stato mantiene operativo il flusso di lavoro senza saltare le approvazioni necessarie o duplicare le attività.

Gli agenti AI raramente operano all'interno di una singola applicazione. Nella maggior parte dei casi, il lavoro aziendale coinvolge più piattaforme e l'orchestrazione gestisce anche il passaggio degli agenti tra questi ambienti.

• Sistemi CRM: un agente aggiorna i dati relativi alle opportunità, registra le attività o avvia azioni di follow-up in base al comportamento dei clienti.
• Piattaforme ERP: un agente di approvvigionamento convalida gli ordini di acquisto o verifica gli stanziamenti di budget prima di procedere con le approvazioni.
• Strumenti di collaborazione: le notifiche vengono visualizzate negli spazi di lavoro condivisi, così i titolari o i responsabili degli account possono esaminare le modifiche nel contesto corretto.
• Sistemi di knowledge: gli agenti consultano policy interne o documentazione aziendale prima di generare suggerimenti.

Ecco come l'orchestrazione collega tutti questi elementi.

Immagina un'importante trattativa in fase di chiusura: un agente di vendita aggiorna lo stato dell'opportunità nel CRM. Questa modifica attiva automaticamente una verifica da parte del team procurement nell'ERP per verificare che le soglie di prezzo siano rispettate. Se lo sconto supera i limiti previsti dalla policy, una regola di conformità blocca l'avanzamento della trattativa e invia una notifica al responsabile finanziario in uno spazio di lavoro condiviso. Una volta ottenuta l'approvazione, il record CRM viene nuovamente aggiornato e si procede alla generazione del contratto.

L'orchestrazione determina il momento in cui si verificano queste azioni trasversali ai sistemi e quali sono i checkpoint da superare prima che inizi la fase successiva. Senza questo livello di coordinamento, gli agenti potrebbero agire all'interno dei propri confini applicativi, ma perdere visibilità quando il lavoro passa a un altro sistema.

Quando più agenti lavorano su flussi di lavoro condivisi, le organizzazioni devono decidere come strutturare il coordinamento. Non esiste un unico modello adatto a ogni ambiente: l'approccio corretto dipende dai requisiti di governance, dalla complessità dei sistemi e dal grado di autonomia concesso agli agenti.

In un modello centralizzato, un livello di controllo primario gestisce l'assegnazione delle attività e il flusso decisionale. I singoli agenti eseguono azioni definite, ma la logica di instradamento e le regole di approvazione sono gestite in un unico punto.

Questa struttura offre ai team aziendali una visibilità completa sull'avanzamento dei flussi di lavoro; l'applicazione delle policy è più semplice perché i percorsi di esecuzione sono predefiniti, ed è spesso la soluzione preferita in ambienti regolamentati dove i log di audit e la gestione dei cambiamenti sono sottoposti a controlli rigorosi.

In un modello distribuito, gli agenti comunicano tra loro in modo più diretto. Invece di sottoporre ogni decisione a un controller centrale, gli agenti negoziano l'assegnazione delle attività in base al contesto e alle proprie capacità.

Questo approccio consente una maggiore flessibilità in ambienti dinamici, ma al contempo introduce ulteriore complessità, poiché la logica di coordinamento è distribuita tra più sistemi anziché risiedere in un unico livello di governance.

Molte aziende adottano un approccio ibrido: le regole di governance fondamentali sono definite centralmente, mentre alcune decisioni operative vengono gestite a livello di agente.

Ad esempio, un'organizzazione può centralizzare le soglie di approvazione e le regole di conformità, ma consentire agli agenti di vendita o di assistenza di gestire l'assegnazione delle attività di routine entro tali limiti. Questo modello bilancia supervisione e velocità operativa.

Con l'ingresso di un numero crescente di fornitori nel settore, i termini "piattaforma", "strumento" e "framework" vengono spesso utilizzati come sinonimi. Tuttavia, soprattutto negli ambienti aziendali, non indicano la stessa cosa.

In genere, uno strumento di orchestrazione degli agenti AI risolve un problema specifico, ad esempio fornendo un generatore di flussi di lavoro, una dashboard di monitoraggio o un connettore tra due sistemi. Questi strumenti sono utili, ma operano in un ambito più ristretto.

Una piattaforma di orchestrazione degli agenti AI fornisce invece l'infrastruttura sottostante che regola le modalità di registrazione, distribuzione e monitoraggio degli agenti all'interno dell'organizzazione. Inoltre, gestisce identità, autorizzazioni, regole di esecuzione e aggiornamenti del ciclo di vita. Anziché coordinare strumenti e servizi eterogenei, la piattaforma rappresenta il modello operativo complessivo.

I framework di orchestrazione degli agenti AI si collocano a un livello inferiore, e definiscono il modo in cui gli agenti comunicano, le modalità di trasmissione del contesto e come viene preservato lo stato durante i flussi di lavoro in più fasi. I framework influenzano la logica alla base dell'orchestrazione, mentre le piattaforme la rendono operativa.

Queste funzionalità trasformano l'orchestrazione da automazione sperimentale a infrastruttura aziendale gestita:

• Registro degli agenti e gestione del ciclo di vita: tiene traccia degli agenti attivi, dei rispettivi proprietari e degli aggiornamenti.
• Governance dell'accesso ai dati: definisce le informazioni che ogni agente può consultare o modificare.
• Osservabilità e monitoraggio: registra le attività affinché i team possano verificare come sono state prese le decisioni.
• Controlli di sicurezza: applicano la gestione delle identità e le policy di accesso in tutti gli ambienti.
• Applicazione delle policy: applica le regole aziendali in modo coerente in tutti i flussi di lavoro.

Quando un'organizzazione decide di adottare l'orchestrazione degli agenti AI, le principali domande riguardano il modo in cui implementarla. È qui che entrano in gioco framework e strumenti di supporto.

I framework definiscono la logica alla base del coordinamento multi-agente e determinano il modo in cui gli agenti interpretano e trasmettono le informazioni per garantire continuità in ogni fase. I componenti principali spesso includono:

• Logica di instradamento delle attività: stabilisce quale agente gestisce una richiesta in base a condizioni predefinite.
• Meccanismi di condivisione del contesto: conservano le informazioni rilevanti mentre il lavoro passa da un agente all'altro.
• Coordinamento delle API: consente una comunicazione strutturata tra agenti e sistemi aziendali.
• Persistenza dello stato: monitora l'avanzamento del flusso di lavoro in modo che le azioni riprendano correttamente dopo le interruzioni.

Questi framework non gestiscono autonomamente la governance, ma forniscono la logica strutturale su cui le piattaforme di orchestrazione si basano per operare in modo coerente.

Gli strumenti di supporto rendono l'orchestrazione visibile e gestibile per i team aziendali.

• Dashboard di monitoraggio: mostrano l'attività degli agenti e lo stato del flusso di lavoro.
• Generatori di flussi di lavoro: consentono ai team di configurare regole di coordinamento senza riscrivere i sistemi principali.
• Controlli di identità e accessi: collegano le autorizzazioni degli agenti alle policy aziendali.
• Sistemi human-in-the-loop: introducono checkpoint di verifica quando l'automazione raggiunge soglie predefinite.

Insieme, framework e strumenti trasformano l'orchestrazione da concetto architetturale a pratica operativa.

Quando viene implementata correttamente, l'orchestrazione produce benefici concreti nelle operazioni quotidiane.

Il coordinamento degli agenti riduce notevolmente la necessità di rilavorazioni e controlli manuali. Quando le responsabilità sono chiaramente definite, un agente non annulla inconsapevolmente l'azione di un altro. Il lavoro procede secondo un ordine strutturato e le approvazioni avvengono in corrispondenza di checkpoint prevedibili.

I team dedicano meno tempo alla risoluzione dei conflitti tra sistemi e si concentrano su decisioni di maggior valore. E quando si verifica un problema, non serve perdere tempo a capire perché un flusso di lavoro si è bloccato: sai esattamente dove si è interrotto e perché.

Man mano che gli agenti AI acquisiscono la capacità di aggiornare record o di attivare azioni, la governance diventa una delle principali preoccupazioni della leadership.

L'orchestrazione rappresenta un supporto, poiché centralizza l'applicazione delle regole, definisce quali azioni richiedono l'approvazione e garantisce che tali decisioni vengano registrate. Durante gli audit o le verifiche di conformità, le organizzazioni possono ricostruire lo svolgimento di un flusso di lavoro e individuare quale sistema ha avviato ogni fase.

Molti progetti pilota di AI funzionano bene anche in modo isolato. Le difficoltà emergono quando vengono introdotti ulteriori agenti in diversi reparti.

L'orchestrazione crea un modello ripetibile per aggiungere nuovi agenti senza dover riscrivere ogni volta la logica di coordinamento. I team possono registrare un nuovo agente, assegnarne l'ambito di attività e integrarlo nei flussi di lavoro esistenti secondo regole di governance consolidate.

L'AI conversazionale spesso rappresenta la porta di accesso ai sistemi aziendali: i clienti interagiscono con agenti conversazionali, mentre i dipendenti utilizzano assistenti interni per recuperare informazioni o avviare richieste. Dietro le quinte, una singola interazione può attivare più agenti.

Un cliente che chiede informazioni su una discrepanza nella fatturazione potrebbe attivare un agente dell'assistenza per esaminare la cronologia del caso, un agente per i servizi finanziari per controllare lo stato del pagamento e un agente delle policy per verificare l'idoneità al rimborso. Senza l'orchestrazione, ciascun sistema potrebbe rispondere in modo indipendente, creando aggiornamenti frammentati o azioni duplicate.

Con l'orchestrazione, l'AI conversazionale diventa il punto di ingresso in un flusso di lavoro coordinato. L'agente conversazionale raccoglie il contesto, lo trasmette agli agenti di back-end appropriati e attende i checkpoint definiti prima di fornire una risposta. Se si verifica un'eccezione, il flusso di lavoro indirizza automaticamente la richiesta a un supervisore umano anziché restituire informazioni incomplete.

Chiunque abbia lavorato nel settore dell'assistenza clienti conosce bene il momento in cui un caso si complica. Il problema del cliente non rientra chiaramente in una sola categoria e la risoluzione dipende da informazioni distribuite tra diversi sistemi.

Grazie all'orchestrazione, tale complessità viene gestita in background: un'interazione iniziale può attivare una revisione interna senza che il cliente debba essere trasferito da un team all'altro. Gli specialisti più adatti vengono avvisati automaticamente e il caso procede secondo regole definite, anziché dipendere dalla persona che lo prende in carico per primo.

I ritardi negli approvvigionamenti spesso derivano da situazioni poco chiare, ad esempio quando una richiesta rimane in coda o quando la documentazione è incompleta.

Con l'orchestrazione, tali dipendenze vengono gestite prima che la richiesta possa avanzare. I controlli avvengono in background e le richieste conformi alla policy procedono senza necessità di solleciti manuali. Se qualche elemento non soddisfa i requisiti, viene segnalato tempestivamente anziché emergere solo nella fase finale del processo.

L'osservabilità inizia dal monitoraggio del comportamento degli agenti. I team possono verificare quale agente ha eseguito un'azione, su quali input si è basato e come si è evoluto il flusso di lavoro. Quando un processo si blocca o produce un risultato imprevisto, è disponibile una traccia verificabile degli eventi anziché un sistema opaco e impenetrabile.

A partire da questi dati, l'analisi delle prestazioni aiuta i team a comprendere i pattern nel tempo. Alcuni flussi di lavoro stanno rallentando? Le approvazioni si concentrano in una determinata fase? Gli agenti stanno generando più eccezioni del previsto?

L'orchestrazione supporta inoltre il rilevamento di rischi e anomalie. Se un agente inizia ad agire al di fuori dei parametri definiti o genera output insoliti, il sistema può segnalare quel comportamento prima che si ripercuota su altri flussi di lavoro.

La supervisione umana dovrebbe essere prevista proprio in questi momenti. Ad esempio, se un agente applica uno sconto superiore al limite approvato, il flusso di lavoro dovrebbe interrompersi automaticamente. Anziché consentire il completamento dell'azione, il sistema la indirizza al supervisore designato, che può confermare o correggere la decisione prima che il processo prosegua.

L'orchestrazione funziona su scala aziendale solo quando il coordinamento è integrato direttamente nella piattaforma. Salesforce considera l'orchestrazione degli agenti AI come parte dell'infrastruttura, non come un componente aggiuntivo. Con Agentforce, l'orchestrazione è supportata da:

• Base dati unificata: gli agenti operano all'interno dello stesso modello di dati CRM, per cui gli aggiornamenti, le approvazioni e i segnali fanno riferimento a un'unica fonte di informazioni condivise.
• Controlli di governance integrati: le autorizzazioni di accesso, le regole delle policy e la logica di approvazione vengono applicate in modo coerente in tutti i flussi di lavoro.
• Monitoraggio centralizzato: i responsabili possono verificare l'operato degli agenti in tutti i reparti senza dover aggregare report provenienti da strumenti separati.
• Architettura di coordinamento multi-agente: gli agenti vengono registrati, suddivisi per ambito e distribuiti all'interno di un modello operativo strutturato, anziché collegati tramite integrazioni ad hoc.

Salesforce fornisce la base per gestire il coordinamento degli agenti su larga scala, all'interno dei sistemi aziendali esistenti.

Per prima cosa, mappa il processo attuale. Dove avviene il passaggio di consegne? In che fase gli agenti operano già in modo indipendente? Successivamente:

• Definisci chiaramente le responsabilità degli agenti: ogni agente dovrebbe avere un ambito operativo limitato e un'autorità ben definita.
• Scegli un modello di coordinamento: decidi quale tra controllo centralizzato, distribuito o ibrido si adatta meglio ai tuoi requisiti di governance.
• Definisci fin dall'inizio le regole di intervento: stabilisci quando i flussi di lavoro devono interrompersi e chi verifica le eccezioni.
• Monitora prima di espandere: analizza comportamento e prestazioni prima di aggiungere ulteriori agenti al sistema.

L'orchestrazione è più semplice da scalare quando nasce da una struttura ben definita, anziché introdurre controlli a posteriori dopo che l'automazione si è già diffusa.

Quanto prima il coordinamento viene integrato nella tua strategia di AI, tanto più semplice sarà adattarla senza creare ostacoli tra team e sistemi. Se la tua organizzazione è in fase di transizione da agenti isolati all'automazione a livello aziendale, è il momento di definire in modo strutturato come questi sistemi collaborano tra loro e come viene applicata la supervisione.

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