Gli agenti autonomi sono una forma avanzata di intelligenza artificiale in grado di eseguire in modo indipendente una serie di attività e di apprendere nel processo. Ecco cosa significa per la tua azienda.
Le aziende iniziano ora a rendersi conto del potere dell'intelligenza artificiale (AI) utilizzando agenti AI che le aiutano a diventare più efficienti e a migliorare le interazioni con i clienti. Ma gli agenti autonomi si spingono oltre. Gli agenti AI autonomi sono in grado di migliorare continuamente le proprie prestazioni attraverso l'autoapprendimento e senza la necessità di intervento umano.
Tutto questo cosa comporta per la tua attività? Utilizzando l'intelligenza artificiale autonoma, la tua azienda può disporre di una flotta di agenti dotati di superpoteri su misura per le esigenze di ogni reparto. Gli agenti AI autonomi possono attingere istantaneamente ai dati affidabili dei tuoi clienti, fornendo le informazioni più aggiornate e accurate ai tuoi collaboratori e clienti.
Ecco un'analisi completa di cosa sono gli agenti AI autonomi, come funzionano e in che modo possono aiutare diversi settori e team a sfruttare al meglio l'intelligenza artificiale.
Un agente autonomo è una forma avanzata di intelligenza artificiale in grado di comprendere e rispondere alle richieste e in seguito di agire senza l'intervento umano. Quando gli viene assegnato un obiettivo, può generare attività in autonomia, completare le attività assegnate e lavorare su quella successiva, fino al raggiungimento dell'obiettivo.
A differenza dei programmi software tradizionali che seguono regole predefinite, gli agenti autonomi possono operare in ambienti dinamici, il che li rende ideali per attività complesse nel servizio clienti, marketing, e-commerce, vendite e molti altri ambiti.
Sebbene gli agenti AI autonomi non abbiano bisogno dell'aiuto umano per completare il proprio compito, necessitano comunque che forniamo loro dei prompt volti a stabilire gli obiettivi e il traguardo principale da raggiungere.
Percezione e raccolta dei dati. Gli agenti autonomi iniziano raccogliendo dati da varie fonti, come le interazioni con i clienti, la cronologia delle transazioni e database esterni. Tale raccolta di dati è fondamentale per comprendere il contesto di ogni attività e prendere decisioni informate.
Processo decisionale. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, gli agenti autonomi analizzano i dati raccolti per identificare i pattern e prevedere i risultati. Utilizzano queste informazioni per prendere decisioni in linea con i loro obiettivi. Ad esempio, un agente autonomo nel servizio clienti può analizzare le interazioni passate per determinare il modo migliore per rispondere alla domanda di un cliente.
Esecuzione dell'azione. Dopo aver preso una decisione, l'agente esegue le azioni necessarie per raggiungere il risultato desiderato. Ciò può significare rispondere alle domande di un cliente, elaborare una richiesta o inoltrare un problema complesso a un agente fisico. Il processo di esecuzione è progettato per essere efficiente e lineare, garantendo un'esperienza fluida del cliente.
Apprendimento e adattamento. Una delle funzioni chiave degli agenti autonomi è la loro capacità di imparare da ogni interazione. Aggiornano continuamente la loro knowledge base e affinano i loro algoritmi decisionali per migliorare le prestazioni nel tempo. Perfezionano le loro capacità decisionali utilizzando l'apprendimento per rinforzo, che migliora le prestazioni nel tempo. Questa adattabilità permette loro di gestire una gamma sempre più ampia di attività e scenari.
Qual è la differenza tra agenti autonomi e agenti AI?
Sebbene tutti gli agenti autonomi siano tecnicamente degli agenti AI, non tutti gli agenti AI sono autonomi. Gli agenti AI includono agenti AI assistivi, come i copiloti, che utilizzano l'intervento umano per completare numerose attività. Mentre sia gli agenti AI assistivi che quelli autonomi sono in grado di apprendere e prendere decisioni sulla base di nuove informazioni, solo gli agenti autonomi possono completare diverse attività in sequenza. Gli agenti AI sono più una sorta di strumento essenziale per aiutare i lavoratori umani a concentrarsi su ciò che conta di più, mentre gli agenti autonomi possono eseguire attività e flussi di lavoro in modo indipendente.
Gli agenti AI sono progettati per lavorare con un essere umano coinvolto, mentre gli agenti autonomi sono creati per essere autosufficienti con un intervento umano minimo o nullo.
Con questa tecnologia, le banche possono utilizzare Agentforce per gestire autonomamente controversie relative alle transazioni attraverso vari canali come l'app della banca, gli SMS, il sito web o il telefono. Agentforce per il settore bancario utilizza flussi di assistenza predefiniti da Financial Services Cloud per presentare il reclamo nel rispetto dei requisiti normativi di notifica, verificare la cronologia delle transazioni e i modelli di spesa dei clienti, avvisare il commerciante e persino emettere un credito provvisorio o una nuova carta.
Questi agenti autonomi si rivolgono a un agente umano esclusivamente per la revisione e la concessione delle autorizzazioni appropriate, lasciandogli più tempo per concentrarsi su interazioni più complesse con i clienti.
Gli agenti autonomi nel settore assicurativo possono aggiornare la copertura ed estendere prezzi migliori o una migliore copertura agli assicurati qualificati, aggiornare i beneficiari, pianificare e implementare i liquidatori dei sinistri, persino emettere controlli delle attestazioni o rinnovi delle polizze, il tutto senza intervento umano.
I consulenti patrimoniali hanno riferito che il 67% del loro lavoro quotidiano
è costituito da attività amministrative senza valore aggiunto. Agentforce può ridurre il tempo dedicato dai collaboratori a questo tipo di attività, in modo che possano concentrarsi su questioni più importanti. Agentforce può pianificare, programmare e riassumere gli incontri con i clienti e redigere di conseguenza comunicazioni ai clienti per gli incontri di follow-up.
Gli agenti autonomi di Agentforce ricercano i punti di discussione, ad esempio la performance delle obbligazioni, esaminano l'esposizione a società internazionali o controllano persino le credenziali del conto per lo stato di procura per garantire un'idonea conformità. Possono anche indirizzare eventuali comunicazioni ai supervisori autorizzati appropriati per garantire piena conformità e supervisione.
Gli agenti autonomi nel settore sanitario
Utilizzando gli agenti autonomi nel settore sanitario, è possibile migliorare l'esperienza del paziente. Un agente AI autonomo può interagire con pazienti, fornitori ed enti paganti per risolvere richieste, fornire riepiloghi e svolgere azioni. Ad esempio, un agente dell'assistenza ai pazienti può rispondere a semplici domande e aiutare a fissare appuntamenti con il medico migliore per le loro esigenze. L'agente autonomo può esaminare le prestazioni di copertura, generare riepiloghi dell'anamnesi e approvare le richieste di assistenza.
Gli agenti autonomi nella vendita al dettaglio
Per le aziende di vendita al dettaglio, gli agenti autonomi possono fare molto senza l'intervento umano. Possono condividere informazioni dettagliate sulle campagne, gestire in modo proattivo il coinvolgimento dei clienti e risolvere casi.
Un agente autonomo personal shopper è come un concierge digitale per gli acquirenti online, che utilizza l'intelligenza artificiale generativa per aiutare i clienti su siti di e-commerce, chat o app di messaggistica come WhatsApp. Mentre i chatbot base sono in grado di risolvere solo domande predefinite, gli agenti autonomi di intelligenza artificiale possono imparare dal comportamento e dalle preferenze degli acquirenti. Ciò consente agli utenti di utilizzare il linguaggio naturale durante la ricerca, ottenere risposte conversazionali e aggiungere rapidamente articoli al carrello per il checkout istantaneo.
Gli agenti autonomi nelle comunicazioni
Un agente autonomo per la comunicazione fornisce un'assistenza clienti più rapida per le richieste di fatturazione. Ad esempio, se un cliente presenta un reclamo relativo a un addebito sul proprio account, l'agente autonomo analizza le fatture mensili passate, identifica il problema e convalida la richiesta di contestazione. Questo aiuta i clienti a ottenere rapidamente l'assistenza che desiderano, sgravando gli agenti umani che possono così concentrarsi su casi con priorità più elevata.
Non tutti gli agenti autonomi sono uguali. Esistono molti tipi di agenti AI autonomi e tutti funzionano in modo diverso per raggiungere i propri obiettivi. Ecco alcuni dei più comuni tipi di agenti autonomi tra cui scegliere.
Agenti autonomi reattivi: questi agenti AI autonomi rappresentano il tipo più semplice. Prendono decisioni in base ai loro input specifici e ad azioni predefinite, reagendo immediatamente ai nuovi dati, ma senza conservarli o imparare dalle interazioni passate.
Agenti autonomi deliberativi: conosciuti anche come agenti cognitivi o di ragionamento, gli agenti autonomi deliberativi prendono decisioni intelligenti analizzando l'ambiente e allineandosi con gli obiettivi dell'utente. Riflettono il mondo, soppesano diverse azioni e selezionano il percorso migliore per raggiungere gli obiettivi.
Agenti autonomi ibridi: gli agenti autonomi ibridi combinano elementi degli agenti reattivi e degli agenti deliberativi. Questi aiutanti dinamici sono in grado di reagire rapidamente a cambiamenti immediati nel loro ambiente, rimanendo concentrati sull'obiettivo a lungo termine.
Agenti autonomi basati su modelli: questi agenti autonomi possono essere programmati in modo esperto o alimentati dal machine learning non solo per prendere decisioni, ma anche per imparare man mano che procedono. Di fronte a un set di dati incompleto, completano le lacune con previsioni intelligenti basate sulle loro esperienze passate.
Agenti autonomi basati sugli obiettivi: gli agenti basati sugli obiettivi prendono decisioni intelligenti valutando la probabilità che un'azione specifica contribuisca a raggiungere i tuoi obiettivi. Sono adattabili e possono apportare modifiche interne durante il processo, rispondendo ai cambiamenti dell'ambiente o a variazioni nei tuoi obiettivi.
Agenti autonomi basati su utilità: questi agenti valutano le azioni utilizzando una funzione di utilità intelligente che classifica i risultati in base all'idoneità per raggiungere gli obiettivi. In tempo reale, gli agenti autonomi basati su utilità possono ottimizzare rapidamente le proprie prestazioni in base ai criteri da te impostati.
Esempi di come gli agenti autonomi possono supportare i tuoi team
Gli agenti autonomi possono fare molto e la loro utilità non si limita a un singolo team o reparto. Vediamo come gli agenti AI autonomi possono dare una spinta in ogni reparto della tua azienda.
Agenti autonomi per l'assistenza
Anche se stiamo appena iniziando a comprendere l'enorme potenziale degli agenti autonomi nel servizio clienti, ecco alcune applicazioni degne di nota:
Interazioni personalizzate: la nostra ricerca mostra che il 65% dei clienti si aspetta che le aziende si adattino alle loro esigenze e preferenze in continua evoluzione. Analizzando i dati dei clienti, gli agenti autonomi possono offrire raccomandazioni e soluzioni personalizzate per migliorare la customer experience. Ad esempio, possono suggerire prodotti in base agli acquisti precedenti o fornire consigli su misura basati sulle preferenze di ciascun cliente.
Assistenza proattiva: gli agenti autonomi possono anticipare le esigenze dei clienti e fornire un'assistenza proattiva, ad esempio inviando promemoria per i prossimi appuntamenti o avvisando i clienti di potenziali problemi prima che si presentino. Questo approccio proattivo aiuta a prevenire i problemi e ad aumentare la fedeltà dei clienti.
Assistenza multicanale: gli agenti autonomi possono gestire le interazioni con i clienti attraverso canali multipli, tra cui e-mail, chat, social media e telefono. Ciò garantisce un servizio coerente ed efficiente, indipendentemente dal modo in cui i clienti scelgono di contattare l'azienda.
Agenti autonomi per le vendite
Gli agenti autonomi possono aiutare il tuo team di vendita a ottenere lead e a farli avanzare lungo la pipeline, 24 ore su 24. Gli agenti responsabili dello sviluppo delle vendite, come quelli di Agentforce, rispondono autonomamente alle domande sui prodotti dei clienti, gestiscono le obiezioni e prenotano incontri per i tuoi venditori.
Attingendo ai dati affidabili dei tuoi clienti, gli agenti autonomi rispondono alle richieste e agiscono con precisione. Puoi decidere con quale frequenza, su quali canali e quando i tuoi agenti AI autonomi interagiranno prima di inoltrare il caso ai tuoi agenti umani per chiudere la transazione. Gli agenti autonomi possono raggiungere i lead sui loro canali preferiti, ad esempio tramite SMS o WhatsApp, in qualsiasi lingua.
Agenti autonomi per l'e-commerce
Non è necessario disporre di uno staff di personal shopper che guidi i clienti verso il prodotto giusto: ci pensano gli agenti autonomi. Con gli agenti AI autonomi, offri agli acquirenti un assistente personale, indipendentemente dall'ora o dal luogo in cui si trovano.
Gli agenti autonomi possono attingere alla cronologia degli acquisti e alle preferenze dei clienti per formulare consigli su misura sui prodotti, aiutando gli acquirenti a effettuare più velocemente i propri acquisti. Con Agentforce, gli agenti autonomi possono anche rispondere agli utenti tramite il tuo sito di e-commerce o sul canale che preferiscono, ad esempio WhatsApp.
Quando il tuo team di marketing utilizza agenti autonomi, può creare, gestire e ottimizzare le campagne dall'inizio alla fine con facilità. Questa tecnologia aiuta gli esperti di marketing a risparmiare tempo, generando automaticamente il briefing della campagna, il segmento di pubblico target e i contenuti. Un agente autonomo può persino costruire un customer journey in Flow, lo strumento di automazione di Salesforce.
Gli agenti autonomi possono analizzare la performance delle campagne rispetto agli indicatori chiave da te impostati, consigliando miglioramenti su base continua e in modo proattivo.
Come integrare gli agenti autonomi nella tua strategia
L'attivazione di agenti autonomi richiede un'attenta pianificazione ed esecuzione. Ecco alcune best practice per garantire un'implementazione di successo:
Definisci obiettivi chiari: inizia stabilendo cosa desideri ottenere con gli agenti autonomi. Che si tratti di ottimizzare i tempi di risposta, migliorare la soddisfazione dei clienti o ridurre i costi operativi, stabilire obiettivi chiari ti aiuta a orientare il processo di implementazione e a misurare il successo.
Valuta la tua infrastruttura di dati: gli agenti autonomi fanno affidamento su dati di alta qualità per funzionare in modo efficace. Assicurati di disporre di solidi sistemi di raccolta e gestione dei dati. Questo include i dati relativi alle interazioni con i clienti, la cronologia delle transazioni e altre informazioni rilevanti. Dati chiari e strutturati permettono ai tuoi agenti di fornire risposte accurate e pertinenti.
Seleziona la tecnologia giusta: scegli tecnologie di agenti autonomi in linea con le esigenze e gli obiettivi della tua azienda. Considera fattori come la scalabilità, le capacità di integrazione e la facilità d'uso. Valuta diversi fornitori e soluzioni per trovare ciò che più si adatta alla tua organizzazione.
Integra gli agenti con i sistemi esistenti: assicurati che i tuoi agenti autonomi siano perfettamente integrati con il tuo software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) esistente e altri strumenti. Questa integrazione garantisce un flusso di dati regolare e migliora le capacità degli agenti, consentendo loro di accedere ai dati rilevanti e di fornire un'assistenza più efficace.
Concentrati sull'esperienza utente: progetta i tuoi agenti autonomi in funzione dell'utente finale. Assicurati che le interazioni siano intuitive e che le risposte siano tempestive e accurate, garantendo un'esperienza del cliente positiva. Testa accuratamente i tuoi agenti per individuare e risolvere ogni potenziale problema prima della distribuzione, assicurandoti che soddisfino le aspettative dei clienti.
Monitora e ottimizza: monitora regolarmente le prestazioni dei tuoi agenti autonomi e raccogli i feedback degli utenti. Utilizza queste informazioni per migliorare continuamente gli agenti, garantendone l'efficacia e la pertinenza. Questa ottimizzazione continua ti aiuta ad adattarti alle mutevoli esigenze dei clienti e a migliorare le prestazioni complessive dei tuoi agenti.
Prevedi la supervisione di un umano: sebbene gli agenti autonomi siano in grado di gestire molte attività in modo autonomo, è importante avere un piano per l'intervento umano quando necessario. Crea linee guida chiare su quando e come gli agenti umani devono intervenire per fornire assistenza, prevedendo una rete di sicurezza per le interazioni più complesse o delicate.
Garantisci la privacy e la sicurezza dei dati. Implementa solide misure di privacy e sicurezza dei dati per proteggere le informazioni sui clienti gestite dai tuoi agenti autonomi. Questo include il rispetto delle normative sulla protezione dei dati e regolari controlli di sicurezza per salvaguardare i dati sensibili e preservare la fiducia dei clienti. (Torna all'inizio) Questo include il rispetto delle normative sulla protezione dei dati e regolari controlli di sicurezza per salvaguardare i dati sensibili e preservare la fiducia dei clienti.
Ecco come gli agenti autonomi possono aiutare la tua azienda
Se stai cercando di integrare gli agenti autonomi nella tua attività, Agentforce può aiutarti. Ecco come:
Agenti AI intelligenti: coinvolgi i clienti attraverso più canali 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con interazioni simili a quelle umane e risolvi i casi in modo rapido basando ogni risposta su dati affidabili.
Piattaforma integrata con Data 360: Agentforce fornisce una piattaforma integrata che combina AI,CRM e software di automazione del cliente. Questa integrazione garantisce che i tuoi agenti autonomi abbiano accesso a dati completi e aggiornati sui clienti, in modo da poter fornire un'assistenza più accurata e personalizzata. L'inclusione di Data 360 consente un'integrazione e una gestione dei dati fluida e offre una visione unificata dei dati dei clienti su tutti i canali.
Scalabilità: Agentforce porta l'affidabilità, la sicurezza e la scalabilità di Salesforce a tutti i tuoi team. Questa piattaforma ti permette di scalare le tue soluzioni AI, gestendo volumi crescenti di operazioni senza compromettere le prestazioni.
Personalizzazione con strumenti avanzati: Agentforce offre ampie opzioni di personalizzazione per adattare i tuoi agenti autonomi alle esigenze specifiche della tua azienda. Strumenti come Prompt Builder e Copilot Studio ti aiutano a creare workflow e risposte su misura, in modo che gli agenti autonomi siano allineati al tuo brand e agli obiettivi di assistenza clienti. Grazie alla flessibilità di Apex Code
e alle capacità di integrazione di MuleSoft, puoi connettere Agentforce ad altri sistemi ed estenderne le funzionalità per soddisfare le tue esigenze.
Integrazione fluida e interoperabilità: Agentforce si integra facilmente con sistemi e piattaforme esterne, permettendoti di creare app e workflow basati su tutti i dati della tua azienda, indipendentemente dalla fonte o dal tipo di dati. Che tu abbia bisogno di integrarti con sistemi CRM esistenti o applicazioni di terze parti, Agentforce offre la flessibilità e l'interoperabilità necessarie per garantire un'esperienza cliente senza interruzioni.
Indipendentemente dal team o dal settore, gli agenti autonomi possono aiutare la tua azienda a diventare più efficiente. Delegando attività noiose che consumano molto tempo ad agenti AI autonomi, i tuoi collaboratori possono concentrarsi su ciò che conta di più: i tuoi clienti.
L'agente autonomo è una tipologia più avanzata di agente AI, dotata di un maggiore livello di indipendenza. I "comuni agenti AI" possono eseguire attività e prendere decisioni, ma spesso richiedono un maggiore intervento umano diretto o operano entro confini più definiti. Gli agenti autonomi, invece, sono in grado di pianificare, stabilire priorità e prendere decisioni articolate in più fasi in modo autonomo per raggiungere obiettivi complessi. Si adattano e apprendono in modo continuo, con una supervisione umana minima o assente una volta ricevuta la loro missione principale.
Gli agenti autonomi sono progettati per operare in modo indipendente, senza aver bisogno di istruzioni umane costanti. Sono in grado di definire i propri "sotto-obiettivi" e prendere decisioni per raggiungere un traguardo più ampio. Questi agenti imparano dalle proprie esperienze e adattano il proprio comportamento al cambiare delle situazioni. Possiedono inoltre la capacità di "percezione", ovvero sono in grado di raccogliere e interpretare informazioni dall'ambiente circostante, che si tratti di dati digitali o input del mondo reale.
Gli agenti autonomi seguono tipicamente un ciclo: prima percepiscono le informazioni dall'ambiente circostante utilizzando dati o sensori. Poi ragionano su queste informazioni, prendendo decisioni e pianificando i passi successivi necessari per raggiungere il loro obiettivo. Dopo la pianificazione, agiscono eseguendo attività o inviando comandi ad altri sistemi. Infine, ricevono feedback dalle proprie azioni, apprendono dai risultati e adeguano il comportamento futuro.
Gli agenti autonomi sono già presenti in molti ambiti. Le auto a guida autonoma ne sono un esempio perfetto: percepiscono l'ambiente circostante, prendono decisioni di guida e si muovono in modo indipendente. Nelle fabbriche, i robot autonomi possono gestire gli inventari e spostare i prodotti senza intervento umano. In ambito finanziario, alcuni sistemi di AI monitorano i mercati ed eseguono operazioni in autonomia. Anche alcuni chatbot avanzati sono in grado di risolvere problemi complessi dei clienti senza bisogno di assistenza umana.
Gli agenti AI basati su regole seguono un insieme rigido di istruzioni "se-allora" preimpostate. Fanno esattamente ciò che viene loro indicato e non possono andare oltre le regole codificate. Gli agenti autonomi, al contrario, sono molto più flessibili e adattabili. Invece di limitarsi a seguire delle regole, sono in grado di ragionare, imparare dall'esperienza e prendere decisioni dinamiche per risolvere i problemi anche in situazioni impreviste. Un agente autonomo riesce a trovare nuovi modi per raggiungere i propri obiettivi, mentre un agente basato su regole si attiene a uno schema predefinito.
Scopri di più sugli agenti AI e su come possono aiutare la tua azienda.
Guide
La guida di Agentforce relativa a ragionamento, argomenti, istruzioni e azioni.