L'ascesa dei sistemi agentici: dai bot agli agenti

Quando l'Intelligenza Artificiale generativa è emersa per la prima volta, le persone la utilizzavano per attività semplici, come la creazione di ricette o la pianificazione di viaggi. Tuttavia, man mano che acquisivano familiarità con le sue funzioni, sono diventate più curiosi di conoscere le sue potenzialità nella gestione di attività lavorative comuni come la stesura di e-mail, il riepilogo di appunti di riunioni e la composizione di documenti.

Ora tutte le aziende vogliono essere aziende AI. In effetti, la necessità dei dirigenti di utilizzare la tecnologia è aumentata di sette volte negli ultimi sei mesi ed è ora una delle principali preoccupazioni, al di sopra dell'inflazione o dell'economia in generale. Inoltre, il 77% dei leader aziendali teme di perdere la rivoluzione dell'AI se non la implementa al più presto.

"Ora tutte le aziende vogliono essere aziende AI". – Jayesh Govindarajan, EVP di Salesforce AI Platform

Hanno assolutamente ragione. Le aziende che non hanno ancora implementato l'AI rischiano di perdere terreno rispetto alla concorrenza e questo potrebbe accadere più rapidamente di quanto pensino, dato che stiamo passando dai chatbot ai copiloti, agli agenti AI autonomi, o “sistemi agentici”.

Molto prima che gli emergenti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l'intelligenza artificiale generativa suscitassero un serio interesse da parte delle aziende e dei consumatori nei confronti dell'intelligenza artificiale, molti di noi stavano già interagendo con rudimentali chatbot AI senza nemmeno saperlo. Questi bot ci circondano da tempo, gestendo attività semplici e predefinite come rispondere alle domande più comuni o consigliare prodotti in base alla cronologia di acquisto. Le aziende li hanno utilizzati attivamente per offrire un'esperienza del cliente migliore in modo più efficiente ed economico. I Einstein Bots Salesforce, ad esempio, sono utilizzati da più di 3.000 clienti e gestiscono circa 65 milioni di sessioni al mese.

L'aeroporto di Heathrow ha utilizzato i chatbot Einstein per offrire assistenza 24 ore su 24, rispondendo a 4.000 domande al mese e contribuendo a ridurre il volume delle chiamate del 27%. Heathrow ha registrato un aumento del 450% nell'utilizzo della live chat da quando è stata lanciata nel maggio 2023, lasciando più tempo agli agenti e migliorando l'efficienza. Oggi, Heathrow sta registrando interazioni più rapide di 40-60 secondi per contatto nei call center grazie ai chatbot Einstein.

I bot, tuttavia, si limitano in genere a script specifici e a volte possono sembrare robotici perché mancano di linguaggio naturale e di capacità di ragionamento. Inoltre, a volte mancano di sfumature, contesto e personalizzazione quando non sono radicati nel contesto dei dati e dei metadati aziendali che coinvolgono i clienti.

I Copilot hanno iniziato a cambiare questa situazione aggiungendo l'intelligenza artificiale generativa, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e, per i casi d'uso aziendali, il CRM per semplificare le attività di routine e fornire suggerimenti più dinamici e meno artigianali nel flusso di lavoro. Il sistema Einstein Copilot di Salesforce, ad esempio, consente alle aziende di utilizzare i propri dati e metadati unici attraverso Data Cloud, basato su Agentforce, per produrre potenti insight e consigli per i clienti, utilizzando al contempo Einstein Trust Layer per garantire la privacy e la governance dei dati. A differenza di altri assistenti AI o copiloti che non dispongono di dati aziendali adeguati per generare risposte utili, Einstein Copilot è un copilota di classe enterprise che consente ai clienti di generare risposte utilizzando i propri dati privati e affidabili.

Bombardier, un'azienda leader nella progettazione, costruzione e manutenzione di aerei ad alte prestazioni per privati, aziende e governi di tutto il mondo, utilizza Einstein Copilot per consolidare le informazioni necessarie sui potenziali clienti prima degli incontri e per fornire consigli sul modo migliore di coinvolgerli. Einstein Copilot consente al team di vendita di risparmiare tempo da dedicare all'incontro con nuovi clienti potenziali e all'assistenza ai clienti esistenti, trascrivendo le note vocali degli incontri e delle interazioni con essi.

"Einstein Copilot consente al team di vendita di risparmiare tempo da dedicare all'incontro con nuovi clienti potenziali e all'assistenza ai clienti esistenti, trascrivendo le note vocali degli incontri e delle interazioni con essi". – Jayesh Govindarajan, ​​EVP di Salesforce AI Platform

Tuttavia, i copiloti non sono completamente autonomi. Nei casi d'uso aziendali, sono estremamente utili per assistere in attività come la programmazione di riunioni, l'aggiornamento dei record CRM, la stesura di e-mail e la conduzione di ricerche preliminari. In linea di massima, sono in grado di orchestrare azioni complesse per conto dell'utente, ma richiedono la configurazione di queste competenze e un certo grado di assistenza per funzionare al meglio. Sono quasi come degli stagisti o dei neoassunti che sono super intelligenti e bravi nel lavoro semplice, ma hanno bisogno di una guida e di una supervisione per fare molto di più.

Ecco dunque perché hai bisogno di sistemi agentici, che si possono considerare come colleghi digitali fidati piuttosto che come assistenti digitali.

Si tratta di una forma avanzata di AI, in grado di eseguire pianificazioni, ragionamenti e orchestrazioni di ordine superiore senza bisogno di un aiuto umano. A differenza dei programmi software tradizionali che seguono regole predefinite, gli agenti AI autonomi non solo migliorano la produttività, ma aumentano le competenze e le capacità dei collaboratori, creando relazioni più profonde con i clienti che coprono ogni interazione e garantendo margini più elevati grazie alla completa automazione delle attività di routine. Inoltre, interagiscono con colleghi e clienti umani in modo simile a quello umano.

Ad esempio, Salesforce ha recentemente annunciato due nuovi agenti di vendita completamente autonomi per aiutare ad espandere e formare i team di vendita. Basato su Agentforce, l'agente Agentforce SDR interagisce autonomamente con i lead utilizzando il linguaggio naturale per rispondere alle domande, gestire le obiezioni e prenotare riunioni per conto degli addetti alle vendite reali. L'agente sales coach Agentforce svolge invece autonomamente giochi di ruolo con i venditori, simulando un acquirente durante le chiamate di scoperta, presentazione o negoziazione.

Questo annuncio segue il lancio a luglio del primo agente AI completamente autonomo di Salesforce, Agentforce Service Agent che offre un'assistenza fidata ai clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per un'ampia gamma di problemi di assistenza senza scenari predefiniti. Nello stesso mese, Salesforce ha anche annunciato una partnership con Workday per offrire un nuovo assistente AI per i servizi ai dipendenti, come l'onboarding, i sussidi sanitari e l'avanzamento di carriera. Nei prossimi mesi Salesforce rilascerà altri agenti AI per automatizzare le funzioni lavorative di professioni specifiche. Alcuni di questi agenti saranno pronti all'uso fin da subito, mentre altri saranno eventualmente personalizzabili per soddisfare le esigenze specifiche di un'azienda.

All'inizio, molti di questi agenti lavoreranno in modo indipendente, ovvero non interagiranno con altri agenti impegnati in attività diverse. Le cose tuttavia sono destinate a cambiare perché, proprio come un rappresentante di vendita deve interagire con gli agenti dell'assistenza clienti e con gli addetti al marketing, o un responsabile delle risorse umane deve consultare regolarmente gli avvocati interni o i responsabili delle assunzioni, gli agenti AI autonomi avranno bisogno di collaborare con altri agenti.

Naturalmente tutto questo può diventare piuttosto complicato, ed è per questo che sarà necessaria una piattaforma unificata di agenti come Agentforce per la creazione, la formazione e la supervisione di agenti AI autonomi e personalizzati che lavorino in modo indipendente o congiunto. Come qualsiasi azienda fisica, anche il mondo agentico avrà bisogno di sistemi come questo per supervisionare e monitorare gli agenti, distribuirli rapidamente quando e dove sono necessari e verificarne le prestazioni, ritenendoli responsabili del raggiungimento degli obiettivi.

C'è ancora molto da studiare e capire sui sistemi agentici. Questo percorso è simile all'evoluzione della guida autonoma, una tecnologia iniziata con auto che offrivano funzioni specifiche che i conducenti potevano attivare, come l'avviso di deviazione dalla corsia, il parcheggio automatico e la frenata d'emergenza, per poi ‌progredire fino allo sviluppo di taxi senza conducente, in grado di trasportare i passeggeri su strade urbane molto trafficate.

Di fatto, con qualsiasi dispositivo autonomo, avrai a disposizione uno spettro di opzioni che funzionano in modo indipendente o combinato. Non si tratterà solo di chatbot, copiloti o agenti al servizio delle esigenze aziendali, ma di tutti i sistemi che opereranno come un'unica entità per plasmare il futuro dell'IT aziendale.

"Non si tratterà solo di chatbot, copiloti o agenti al servizio delle esigenze aziendali, ma di tutti i sistemi che opereranno come un'unica entità per plasmare il futuro dell'IT aziendale". – Jayesh Govindarajan, ​​EVP di Salesforce AI Platform

Molti dirigenti aziendali guardano con cautela agli agenti AI completamente autonomi, poiché la loro fiducia nella tecnologia è ancora limitata. Sanno bene che dati non aggiornati possono causare errori che potrebbero compromettere l'efficienza di tali sistemi.

Tuttavia, utilizzando costantemente i dati dell'azienda piuttosto che addestrando i modelli su informazioni disponibili pubblicamente a intervalli di pochi anni, come fanno alcuni LLM, è possibile superare i problemi di accuratezza e pertinenza. Inoltre, facendo passare le richieste dell'AI attraverso sistemi come Einstein Trust Layer, che svolgono funzioni come il mascheramento dei dati personali e la definizione di parametri chiari e di barriere da seguire per gli agenti AI, i problemi di fiducia possono essere affrontati in modo simile.

È essenziale che gli agenti AI conoscano e mettano in pratica le loro ampie capacità, ma è altrettanto importante, se non di più, che riconoscano i propri limiti e capiscano quando è necessario un intervento umano. I nostri agenti sono addestrati a fare marcia indietro, a capire quando non sanno qualcosa e quindi, con le dovute protezioni, a passare il testimone all'uomo.

Durante l'intero processo di implementazione dell'AI, lavoriamo con i nostri clienti e offriamo soluzioni su misura, favorendo un senso di semplicità e fiducia nel momento in cui incontrano le diverse capacità autonome dell'AI presenti oggi sul mercato. È giunto il momento di spostare la nostra attenzione da ciò che è realizzabile a ciò che è inevitabile.

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