{"id":4503,"date":"2025-06-23T09:00:00","date_gmt":"2025-06-23T16:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=4503"},"modified":"2025-12-18T15:09:26","modified_gmt":"2025-12-18T13:09:26","slug":"command-center","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/it\/blog\/command-center\/","title":{"rendered":"Una soluzione di osservabilit\u00e0 completa per fronteggiare l’aumento dell’utilizzo degli agenti AI"},"content":{"rendered":"\n

Aggiornamento: <\/strong>la soluzione Agentforce Observability inclusa in Agentforce Studio si \u00e8 evoluta dalla pubblicazione di questo articolo del blog. Trovi gli aggiornamenti nel nostro comunicato stampa di novembre 2025<\/a> e su questa pagina della funzione Observability<\/a>. <\/em><\/p>\n\n\n\n


La nostra <\/em>dichiarazione previsionale<\/em><\/a> si applica a questo blog.<\/em><\/p>\n\n\n\n

A marzo, abbiamo posto una domanda semplice: come si fa a sapere se un agente \u00e8 pronto per la produzione?<\/a> Il post ha acceso la curiosit\u00e0 della nostra community di Agentblazer, tanto da spingere i professionisti a cercare di apportare una maggiore prevedibilit\u00e0 alle risposte degli agenti e di comprenderne meglio i comportamenti. Oggi, a meno di tre mesi da quella pubblicazione, poniamo una domanda di respiro decisamente pi\u00f9 ampio: come si gestisce una crescente forza lavoro digitale su vasta scala?<\/p>\n\n\n\n

Se la differenza tra queste due conversazioni ti ha un po’ destabilizzato, probabilmente non \u00e8 capitato solo a te. \u00c8 difficile esagerare quando si parla della rapidit\u00e0 con cui gli agenti si sono evoluti. In parole povere, gli agenti AI non sono pi\u00f9 strumenti sperimentali. Secondo una nuova ricerca di Slack, negli ultimi sei mesi il loro utilizzo \u00e8 salito del 233% e il 96% dei collaboratori dichiara che li usa per completare attivit\u00e0 che prima non riusciva a completare. Tuttavia, mentre inizia a emergere una nuova forza lavoro ibrida, la maggior parte delle piattaforme agentiche \u00e8 ancora priva degli strumenti, della governance e dell’osservabilit\u00e0 necessarie per andare oltre la sperimentazione.<\/p>\n\n\n\n

Dopo migliaia di implementazioni di Agentforce, da Goodyear<\/a> a Finnair<\/a>, \u00e8 chiaro che i clienti abbiano bisogno di maggiore visibilit\u00e0, metriche pi\u00f9 dettagliate e consigli pratici per migliorare l’accuratezza, la qualit\u00e0, i costi e la latenza dei loro agenti. Per dotarli degli strumenti necessari per affrontare questa sfida, abbiamo introdotto in Agentforce Studio<\/a> una funzione di osservabilit\u00e0 profonda.
La soluzione Agentforce<\/strong> Observability<\/strong><\/a>, prima nota con il nome “Command Center”, \u00e8 uno strumento, primo nel suo genere, progettato per misurare l’attivit\u00e0 degli agenti AI, gestire la collaborazione tra umani e agenti e promuovere un miglioramento continuo.<\/p>\n\n\n\n

Procedere alla cieca<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Molte start-up oggi offrono agenti che sono s\u00ec semplici da attivare, ma difficili da ottimizzare e scalare. Come stiamo imparando insieme ai nostri clienti, servono tempo e iterazioni per creare un agente di qualit\u00e0 in grado di offrire risultati affidabili ed efficaci con un tasso di accuratezza del 95%. Tuttavia, iterare pu\u00f2 essere complicato se non si sa da dove iniziare. Molti clienti sanno che i loro agenti devono essere migliorati, ma faticano a capire dove concentrare i propri sforzi. In altre parole, procedono alla cieca. “Il mio agente non d\u00e0 i risultati sperati a causa di un errore di configurazione o perch\u00e9 i dati con cui lo alimento non sono quelli giusti?” <\/p>\n\n\n\n

Agentforce offre una gamma di strumenti per gestire questa situazione. I clienti possono risolvere i problemi di singole enunciazioni e osservare come l’agente identifica argomenti ed esegue azioni utilizzando il Modello di dati per il tracciamento delle sessioni<\/a>. Possono testare le risposte dell’agente con il Testing Center<\/a>. Si tratta di strumenti che forniscono informazioni preziose ma, se si vuole che le organizzazioni passino dall’essere in grado di rendere operativi gli agenti al gestire un’intera forza lavoro agentica che lavora fianco a fianco con le persone, la necessit\u00e0 di una soluzione di osservabilit\u00e0 che copra l’intera forza lavoro ibrida diventa sempre pi\u00f9 urgente.       <\/p>\n\n\n\n

Gestione della forza lavoro ibrida<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Agentforce Observability rappresenta l’unica fonte di informazioni per la forza lavoro digitale, poich\u00e9 offre visibilit\u00e0 completa su tutti gli agenti AI in produzione. Riunisce in un’unica dashboard tutta l’attivit\u00e0, le metriche e la telemetria degli agenti, fornendo un nuovo livello di osservabilit\u00e0 per il monitoraggio delle condizioni degli stessi, misurandone i risultati e ottimizzando la collaborazione tra AI e persone.<\/p>\n\n\n\n

Andando oltre le metriche di base come il numero totale di sessioni, l’osservabilit\u00e0 offre dati approfonditi sulle prestazioni degli agenti, con analisi dettagliate dei tassi di errore, della frequenza delle escalation, della latenza e molto altro. Gli utenti possono personalizzare la loro vista in base al caso d’uso specifico, visualizzando solo le metriche pi\u00f9 utili e pertinenti. <\/p>\n\n\n\n

Agentforce Observability \u00e8 stata progettata per rispondere alle domande pi\u00f9 importanti su Agentforce, tra cui:<\/p>\n\n\n\n