Sviluppo agenti AI: come creare agenti AI per la tua azienda

Un'automazione più intelligente parte da obiettivi chiari, non solo dal codice. Lo sviluppo di agenti AI riguarda la progettazione di sistemi intelligenti in grado di prendere decisioni, agire e migliorare nel tempo. Che si tratti di ottimizzare l'assistenza, generare informazioni approfondite o aumentare la produttività, gli agenti AI ti aiutano a fare di più, più velocemente.

Vediamo insieme come sviluppare un agente che funzioni davvero per la tua azienda.

Pensa a un agente AI come a un collaboratore digitale (che è anche un tipo di intelligenza artificiale). Percepisce ciò che accade, decide come agire e passa all'azione, spesso senza bisogno dell'intervento umano. A differenza dei tradizionali sistemi basati su regole, gli agenti AI sanno adattarsi al contesto imparando dai dati del mondo reale.

La loro forza sta nella capacità di combinare l'intelligenza generale dei modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT con i dati specifici della tua azienda. Vengono creati tramite un agent builder e le loro risposte sono ancorate a tutto il contesto, dai database strutturati alle e-mail e ai documenti non strutturati.

Ma qual è la differenza tra agenti AI e chatbot? Un chatbot può rispondere a una domanda, ma un agente AI va oltre: è in grado di interpretare le intenzioni, analizzare una situazione e prendere decisioni per raggiungere un obiettivo definito. Sa anche gestire più attività contemporaneamente e migliora con l'esperienza.

La maggior parte degli agenti AI funziona secondo un'architettura goal-loop, un processo ciclico che consente loro di percepire e rispondere continuamente a ciò che accade intorno a loro.

1. Percezione e raccolta dei dati: l'agente raccoglie dati da un messaggio dell'utente, un database o persino da input di sensori. È come ascoltare prima di rispondere.
2. Processo decisionale: analizza i dati ricevuti tramite modelli di machine learning o logica predefinita per scegliere la mossa migliore.
3. Esecuzione dell'azione: in base alla decisione presa, agisce, ad esempio inviando un messaggio, avviando un workflow o formulando un suggerimento.
4. Apprendimento e adattamento: nel tempo, l'agente migliora grazie ai feedback, aggiornando la sua knowledge base per adattarsi a nuovi schemi e comportamenti.

Questo ciclo si ripete finché il compito non è completato, o finché gli obiettivi non cambiano. Gli agenti possono essere reattivi (rispondono a eventi esterni), proattivi (prendono l'iniziativa) o collaborativi (lavorano insieme agli utenti o ad altri agenti).

Non tutti gli agenti sono uguali. Ecco sei tipologie principali, ciascuna con un diverso livello di sofisticazione:

1. Agenti reattivi semplici: sono la tipologia più basilare di agenti AI. Funzionano secondo un principio condizione-azione, ovvero rispondono a determinati input con output predefiniti basati su regole fisse. Non hanno alcuna consapevolezza di eventi passati o del contesto più ampio. Un esempio è un bot del servizio clienti che risponde con un messaggio standard quando rileva determinate parole chiave: si tratta di un agente reattivo semplice. Non si adatta, ma è veloce e affidabile per attività ripetitive.
2. Agenti reattivi basati su modello: questi agenti reagiscono agli input, ma mantengono anche una memoria interna di base, che li aiuta a gestire situazioni più complesse. Un esempio è un'app di streaming che consiglia contenuti in base a ciò che hai visto di recente: utilizza un approccio basato su modello, tenendo conto sia della richiesta attuale sia di una cronologia limitata delle tue preferenze.
3. Agenti basati su obiettivi: questi agenti prendono decisioni valutando quali azioni li aiuteranno a raggiungere un obiettivo definito. Sono in grado di ragionamenti più complessi, come pianificare una serie di passi. Pensa a un'app di navigazione che ricalcola il percorso in base al traffico per farti arrivare a destinazione più velocemente: è un agente basato su obiettivo in azione.
4. Agenti basati sull'utilità: questi agenti valutano il valore o l'utilità dei diversi risultati possibili e scelgono quello ottimale. Un bot per il trading finanziario che seleziona gli investimenti in base ai rendimenti attesi, o un'auto a guida autonoma che bilancia velocità e sicurezza, sono esempi concreti. Si basano su funzioni di ricompensa per ottimizzare ogni decisione.
5. Agenti ad apprendimento: questi agenti migliorano il proprio comportamento nel tempo grazie all'apprendimento per rinforzo. Partono da un framework di base, ma diventano sempre più precisi ed efficienti attraverso il training e l'esperienza. Un assistente AI che personalizza i suggerimenti in base a come gli utenti reagiscono alle raccomandazioni passate è un agente ad apprendimento: più interagisce, più migliora.
6. Agenti gerarchici: questi agenti operano su più livelli. Un agente di alto livello definisce l'obiettivo generale e lo suddivide in attività più piccole, che vengono assegnate agli agenti di livello inferiore. Questa struttura li rende ideali per gestire processi articolati come l'orchestrazione dei workflow aziendali o il coordinamento di team di agenti virtuali nelle piattaforme di assistenza clienti.

Lo sviluppo di agenti AI è la disciplina che si occupa di progettare, addestrare e distribuire agenti intelligenti in grado di prendere decisioni in modo autonomo. Integra diversi ambiti:

• Architettura software (per input, API, logica decisionale e integrazioni)
• Machine learning (per la percezione, il linguaggio e l'adattamento)
• Elaborazione del linguaggio naturale (per il ragionamento e l'interpretazione dei compiti)
• Automazione (per eseguire concretamente le azioni sui vari sistemi)

Gli agenti non sono strumenti statici. Si evolvono, adattandosi a nuovi dati, regole di business in continuo cambiamento e feedback degli utenti.

Dall'esperienza del cliente all'efficienza operativa, ecco perché sempre più organizzazioni investono nello sviluppo di agenti AI.

• Riduci i costi e aumenta l'efficienza: gli agenti AI possono automatizzare le attività ripetitive o dispendiose in termini di tempo, riducendo la necessità di intervento manuale e liberando il personale per attività ad alto impatto. Un'azienda di logistica potrebbe usare agenti AI per tracciare automaticamente le spedizioni e aggiornare i loro stati, risparmiando ore di elaborazione manuale ogni settimana.
• Incrementa le vendite e il coinvolgimento: analizzando il comportamento dei clienti in tempo reale, gli agenti AI possono offrire raccomandazioni altamente personalizzate o risposte di assistenza che aumentano le conversioni. Un negozio di e-commerce potrebbe usare un agente AI per consigliare prodotti in base alle abitudini di navigazione dei clienti, aumentando il valore del carrello e migliorando la fidelizzazione.
• Rafforza la sicurezza e la conformità: gli agenti AI possono monitorare continuamente l'attività, segnalare anomalie e applicare policy per contribuire a prevenire le frodi e restare conformi alle normative del settore. Un istituto finanziario potrebbe usare agenti AI per rilevare transazioni sospette e attivare automaticamente i workflow per la conformità.

Sviluppare un agente AI affidabile non significa solo scegliere l'algoritmo giusto. Significa avere una strategia di sviluppo chiara e completa. Ecco un framework pratico per passare dall'idea alla distribuzione.

Inizia con una comprensione chiara del problema che il tuo agente AI dovrà risolvere. Si occuperà di fare triage e smistare i ticket IT? Di automatizzare gli aggiornamenti dei record nel CRM? Di generare lead in entrata per il team di vendita? Una volta definito il problema, potrai decidere quale tipo di agente si adatta meglio al tuo caso d'uso. Un obiettivo ben definito ti aiuta a focalizzare lo sviluppo e a misurare i risultati.

Un agente AI è efficace solo quanto i dati su cui si basa. Identifica chi interagirà con l'agente e che tipo di input dovrà elaborare: testo, audio, comportamenti o eventi di sistema. Poi raccogli, pulisci ed etichetta dataset di alta qualità e metadati che rispecchino condizioni reali. Questo passaggio crea le basi per un addestramento efficace dei modelli.

Seleziona un'architettura di modello in linea con gli obiettivi del tuo agente. Una rete neurale potrebbe essere la scelta migliore per il riconoscimento di immagini o voci, mentre l'apprendimento per rinforzo può funzionare bene per gli agenti che devono prendere decisioni sequenziali.

Valuta l'utilizzo di modelli pre-addestrati come GPT o BERT per ridurre i tempi di addestramento e migliorare le prestazioni.

È il momento di costruire il cervello del sistema. Inizia progettando l'architettura, concentrandoti su come l'agente riceverà gli input, prenderà decisioni e genererà risposte. Addestra i modelli utilizzando tecniche di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, in base alle tue esigenze.

Puoi semplificare questo passaggio con strumenti come il software per l'ambiente di distribuzione e Code Builder di Salesforce, oppure sfruttare le funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per l'AI conversazionale.

Una volta che il tuo agente AI è stato addestrato e testato, è pronto per andare in produzione. Verifica le sue prestazioni in un ambiente controllato per assicurarti che si comporti come previsto. Utilizza dashboard e log per monitorare l'utilizzo, segnalare anomalie e ottimizzare continuamente le prestazioni.

Hai due strade principali per lo sviluppo di agenti AI: costruirli da zero oppure usare una piattaforma già pronta. Ognuna ha i suoi pro e i suoi contro.

Costruire il proprio agente AI offre un controllo totale. Puoi personalizzare ogni componente (elaborazione dei dati, logica decisionale, generazione delle risposte) in base alle tue esigenze specifiche. Questo approccio richiede però tempo e competenze tecniche. Per le grandi aziende o i casi d'uso altamente specializzati, l'investimento può valere la pena.

Per contro, acquistare o ottenere in licenza una soluzione preconfigurata ti permette di muoverti più velocemente. Piattaforme come Einstein Bots ti consentono di creare esperienze di AI conversazionale senza scrivere codice. Ottieni funzionalità avanzate, come il riconoscimento degli intenti e i workflow automatizzati, senza la complessità di costruire tutto da zero.

Per la maggior parte delle aziende, la soluzione migliore si trova a metà strada: costruisci dove conta di più e acquista dove accelera il valore. Piattaforme come Agentforce offrono una base flessibile per entrambe le strade, supportando i team che vogliono muoversi rapidamente con template di agenti preconfigurati o affinare gli agenti per processi aziendali specifici.

Le piattaforme low-code rendono lo sviluppo degli agenti accessibile a tutti, permettendo ai team non tecnici di progettare e testare gli agenti tramite interfacce visive.

Strumenti di sviluppo per agenti AI come Einstein lo rendono possibile, automatizzando i workflow e potenziando i chatbot con la comprensione del linguaggio naturale. Che tu stia creando un assistente per il servizio clienti o un agente per la produttività interna, gli strumenti low-code riducono i tempi di sviluppo e ti aiutano a iterare più velocemente.

Agentforce semplifica ulteriormente il tutto grazie a logiche e connessioni dati preconfigurate, così puoi concentrarti sulla progettazione del comportamento degli agenti invece di costruire l'infrastruttura da zero. Scopri la migliore piattaforma di sviluppo low-code per iniziare con l'automazione intelligente.

Per costruire e scalare agenti AI servono gli strumenti giusti. Salesforce Platform riunisce tutto ciò di cui hai bisogno per progettare, sviluppare, distribuire e gestire agenti intelligenti su larga scala. Ecco alcuni potenti strumenti di sviluppo per agenti AI da esplorare:

• Salesforce Platform: una piattaforma di sviluppo di applicazioni completa che supporta tutto, dallo sviluppo di applicazioni SaaS allo sviluppo di app enterprise. Crea e scala app basate sull'AI in modo sicuro nel cloud.
• Agentforce: un framework nativo progettato appositamente per la creazione di AI agentica. Agentforce ti aiuta a creare agenti intelligenti e orientati agli obiettivi, ancorati a dati aziendali reali.
• dEinstein: potenzia il tuo sviluppo di app AI con l'AI generativa che automatizza i flussi di lavoro, risponde alle domande e offre esperienze cliente di livello superiore tramite il linguaggio naturale.
• Einstein Bots : una soluzione no-code con funzionalità drag-and-drop per creare agenti AI conversazionali che automatizzano le attività di assistenza di routine e scalano il servizio senza aumentare il personale.
• Agentforce Assistant: un assistente basato sull'AI che aiuta i team di vendita, assistenza e funzioni operative a lavorare in modo più intelligente grazie a informazioni approfondite predittive e suggerimenti sulle azioni successive.
• Strumenti DevOps: distribuisci più rapidamente con strumenti che supportano il controllo delle versioni, l'integrazione continua e la distribuzione continua (CI/CD) e la collaborazione agile. Gestisci facilmente gli ambienti di distribuzione e integra software per ambienti di test, per garantire che i tuoi agenti funzionino in modo affidabile in tutti i casi d'uso.

Lo sviluppo di agenti AI sta diventando rapidamente una strategia fondamentale per le aziende che vogliono muoversi più velocemente e servire meglio i propri clienti. Questi agenti sono progettati per percepire il proprio ambiente e migliorarsi continuamente sulla base di nuovi dati. Dai semplici bot reattivi agli agenti ad apprendimento avanzato, esistono in molte forme, ognuna pensata per rispondere a specifiche esigenze aziendali.

Che tu stia costruendo da zero o partendo da una piattaforma preconfigurata, Salesforce Platform ti offre tutto il necessario per progettare, lanciare e far crescere agenti in grado di generare risultati concreti.