Gli AI agent sono tra le innovazioni più promettenti dell’intelligenza artificiale. Non si limitano a rispondere alle domande, ma agiscono, apprendono e si adattano all’ambiente per offrire supporto proattivo e personalizzato. In questo articolo scoprirai cosa sono, come funzionano e quali vantaggi e rischi comportano, con uno sguardo alle best practice per adottarli in modo efficace.
Cosa sono gli ai agenti?
Secondo Gartner, entro il 2026, il 15% degli investimenti in AI riguarderà i sistemi di generative multiagent, evidenziando il crescente interesse verso questa innovativa tecnologia.
Un AI agent è un sistema intelligente progettato per agire in autonomia, prendere decisioni e imparare dalle interazioni. A differenza dei classici assistenti virtuali gli Ai agent sono proattivi e capaci di ragionamento autonomo, gestendo attività complesse grazie all’integrazione con LLM (Large Language Models), tecnologie di computer vision, sentiment analysis, reinforcement learning e altro ancora.
Come funzionano gli agenti di IA
Alla base degli AI agent ci sono:
- Modelli linguistici avanzati (LLM) che comprendono e generano linguaggio naturale.
- Componenti specializzate come Emotion AI, Semantic AI, Audio Signal Processing e Computer Vision.
- Integrazione multiagente, che consente a più agenti di collaborare tra loro per offrire risposte precise in base al contesto.
- Capacità di adattamento: gli agenti modificano il proprio comportamento in base al contesto ambientale o alle esigenze dell’utente.
Come si creano gli AI Agent?
Anche se gli AI agent sono autonomi nel prendere decisioni, il loro comportamento è inizialmente guidato da tre fattori chiave:
- Il team di sviluppatori, che progetta e addestra il sistema.
- Il team di deployment, che integra l’agente nei canali e ambienti di utilizzo.
- L’azienda, che fornisce obiettivi specifici
Dopo aver ricevuto un obiettivo, l’agente effettua una scomposizione del compito (task decomposition), pianificando una serie di attività e sotto-attività per raggiungerlo in modo efficiente.
Ragionamento degli AI Agent
Gli AI agent operano in base alle informazioni a loro disposizione, ma spesso non hanno tutte le conoscenze necessarie per portare a termine compiti complessi. Per superare questo limite, utilizzano strumenti esterni come dataset, API, motori di ricerca o altri agenti AI. In questo modo aggiornano la loro base di conoscenza e possono effettuare ragionamenti agentici, rivalutando i piani d’azione e correggendosi lungo il percorso.
Ad esempio, implementato nei processi interni aziendali, se un collaboratore chiede quante volte è sttao riparato il macchinario XY, l’AI agent estrapola tutte le informazioni contenute nei database, le aggrega per dare una risposta con lo storico delle riparazioni e i dettagli, inoltre è in grado di darti una tabella excel con tutte le informazioni richieste. Questo tipo di collaborazione tra strumenti e agenti è ciò che rende gli AI agent più versatili rispetto ai modelli AI tradizionali.
Apprendimento
Gli AI agent imparano dai feedback, sia umani che di altri agenti. Questo processo è noto come iterative refinement: l’agente memorizza i dati acquisiti, valuta le proprie risposte e si corregge, migliorando progressivamente le sue performance.
Riprendendo l’esempio, l’agente può conservare il feedback dell’utente e delle fonti consultate per ottimizzare le future risposte.
Cosa fanno gli Ai agent?
La capacità di apprendere dai propri processi rende gli AI agent strumenti potenti, capaci di adattarsi e migliorare nel tempo, riducendo la necessità di intervento umano e aumentando la precisione delle risposte.
- Generazione di report, gestione di e-mail e altre attività ripetitive, liberando tempo per i dipendenti.
- Analisi avanzate: Elaborano grandi quantità di dati per identificare modelli, tendenze e anomalie, fornendo supporto decisionale basato su insight.
- Comunicazione intelligente: Interagiscono con gli utenti in omnicanalità
- Integrazione di strumenti e dati: Possono collegare diverse applicazioni aziendali, aggregando informazioni da più fonti per migliorare la collaborazione e la coerenza dei dati.
- Supporto decisionale: Aiutano i manager a prendere decisioni più informate attraverso analisi predittive e raccomandazioni.
Esempi di applicazione
- Assistenza clienti: automatizza risposte, gestisce richieste su vari canali, personalizza interazioni e migliora la soddisfazione, offrendo supporto rapido ed efficiente.
- Vendite e marketing: aiuta a generare lead, analizzare il comportamento dei clienti, personalizzare campagne, automatizza attività ripetitive e offre consigli per ottimizzare strategie e vendite
- Gestione delle risorse umane: automatizza alcune fasi del recruiting, gestisce richieste dei dipendenti, organizza formazione, monitora performance e fornisce analisi per migliorare la gestione del personale.
- Finanza: automatizza analisi dei dati, prevede tendenze, ottimizza investimenti e offre consigli personalizzati per migliorare decisioni finanziarie e monitoraggio delle frodi.
- Produzione e logistica: Ottimizzazione delle catene di approvvigionamento e manutenzione predittiva delle macchine, ottimizza la pianificazione, monitora i processi, prevede la domanda, gestisce inventari e migliora l’efficienza delle operazioni.
- Produzione Manufatturiera: ottimizza la produzione, monitora la qualità, gestisce la manutenzione predittiva e migliora l’efficienza operativa, riducendo costi e sprechi
- Azienda sanitaria: supporta la gestione dei pazienti, automatizza processi amministrativi, analizza dati clinici, personalizza le cure e migliora l’efficienza operativa.
AI agent ALGHO
Il sistema AI agent algho è un sistema complesso che combina LLM, RAG, strumenti, API, e logiche personalizzate per svolgere compiti specifici in autonomia.
Un agente AI esegue azioni, prende decisioni e interagisce con sistemi esterni, integrando automazione e analisi avanzata. È versatile per applicazioni aziendali complesse.
- Utilizza tool per leggere dati ed eseguire azioni su di essi attraverso gli LLM
- Può ricevere in input un task da eseguire in background o una serie di task pianificati
- Potrebbe usare altri agenti in un’architettura multi-agent per eseguire diversi compiti.
Come funzionano gli AI agent Algho?
L’AI Agent riceve una richiesta, capisce cosa fare, usa gli strumenti a disposizione o collabora con altri agenti così da restituisce il risultato. Il tutto in modo automatico, ma con la possibilità di coinvolgere personale addetto per controllo e revesione del lavoro.
Facciamo un esempio
Immagina che tu sia una manager e dica al tuo assistente AI:
“Fammi un riepilogo delle vendite del mese da questo file Excel e confrontale con i dati dell’anno scorso.”
L’AI Agent riceve la tua richiesta. Guarda lo storico delle conversazioni e capisce che ti riferisci a vendite mensili nel settore moda e che il confronto è con dati simili che ha già trattato in passato.
Prende il file Excel che gli hai fornito, lo apre e lo legge. Consulta anche un secondo file con i dati dell’anno precedente, presente nel database. Analizza i numeri e calcola le differenze, le tendenze e gli eventuali problemi o miglioramenti.
Se qualcosa non gli torna, può chiedere a un altro AI agent esperto in analisi finanziaria, oppure chiedere a te un chiarimento.Una volta pronto, ti consegna una risposta del tipo:
“Le vendite di marzo sono aumentate del 12% rispetto al 2024. Le categorie più in crescita sono scarpe e accessori. L’e-commerce ha superato i punti vendita fisici.”
Tutto questo succede in pochi secondi o minuti, senza che tu debba fare nulla, se non leggere il risultato finale.
Gli AI agent collaborativi
I Multi-agent systems (MAS) rappresentano un’ulteriore evoluzione nel campo dell’intelligenza artificiale. Si tratta di sistemi intelligenti composti da diversi “agenti” specializzati che possono essere software o, come nel caso di alcune implementazioni avanzate, Digital Human.
Caratteristiche Principali dei MAS:
- Autonomia: Ogni agente possiede una conoscenza specifica e può operare indipendentemente
- Interazione: Gli AI agent comunicano tra loro, identificando automaticamente quando è necessario passare la “parola” all’esperto più adatto
- Problem Solving: La specializzazione degli AI agent permette di risolvere problematiche specifiche in modo rapido e personalizzato
Questo approccio consente di creare veri e propri team virtuali, dove ogni avatar ha una specializzazione distintiva, replicando il modello organizzativo delle aziende moderne.
(immagini di diversi agent e link https://www.alghoncloud.com/artificial-human/ )
Vantaggi degli AI agent
L’adozione degli AI agent rappresenta un vantaggio competitivo per le aziende e organizzazioni che vogliono migliorare l’efficienza, la personalizzazione e la scalabilità dei propri servizi digitali.
Task Automation
Gli AI agent ottimizzano i flussi di lavoro creando un’automazione intelligente delle attività, consentendo di raggiungere obiettivi in tempi rapidi, a costi contenuti e su larga scala.
Migliori Performance
I sistemi multiagent tendono a superare le prestazioni degli agenti singoli, grazie alla collaborazione e all’integrazione di conoscenze provenienti da agenti specializzati in aree complementari.
Data-Driven AI
Gli AI agent offrono risposte più complete, accurate e personalizzate rispetto ai modelli AI tradizionali, grazie allo scambio di informazioni con altri agenti, all’integrazione con sistemi terzi e all’apprendimento continuo.
Rischi e limiti degli AI agent
Nonostante i numerosi benefici, l’adozione di un AI agent presenta alcune criticità da considerare attentamente per evitare rischi operativi, etici o legali.
1. Bias nei dati e nei modelli
Gli AI agent possono ereditare pregiudizi (bias) dai dati di addestramento o da fonti esterne, cercare di creare dei database quanto più neutri possibile può mitigare il problema
2. Problemi di privacy e sicurezza
L’uso intensivo di dati personali da parte degli AI agent rende cruciale l’adozione di protocolli di sicurezza avanzati. Algho è una soluzione pienamente conforme a GDPR e privacy by design
3. Complessità nella progettazione e manutenzione
Progettare, addestrare e mantenere un AI agent avanzato richiede competenze specialistiche, risorse economiche e infrastrutture tecnologiche evolute. Per questo in QuestIT abbiamo deciso di implemetare un sistema ai agent interno che amplia il nostro portafogli di offerte
Best practice per implementare un AI agent con successo
Per ottenere il massimo dagli AI agent, è essenziale seguire alcune best practice che ne garantiscano l’efficacia, la sicurezza e l’allineamento con gli obiettivi di business.
1. Definisci obiettivi chiari e misurabili
Stabilisci fin da subito goal ben definiti per ogni AI agent. Questo permette di costruire flussi conversazionali efficaci e monitorare il ROI dell’investimento.
2. Progetta con approccio user-centric
L’interazione con l’AI agent deve essere naturale, accessibile e coerente con i bisogni dell’utente. L’UX conversazionale è un elemento chiave per l’engagement.
3. Addestra l’agente su dataset specifici
Utilizza dati personalizzati e rilevanti per il tuo settore, in modo da garantire che l’AI agent sia davvero esperto nel dominio in cui opera (es. sanità, finance, retail).
4. Implementa feedback loop continui
Prevedi meccanismi di apprendimento continuo grazie al feedback umano o di altri agenti. Il miglioramento iterativo è essenziale per evitare errori ripetuti e affinare le risposte.
5. Integra l’AI agent nei tuoi sistemi
Assicurati che l’agente possa comunicare con CRM, CMS, strumenti di analytics e altre piattaforme aziendali, così da offrire un’esperienza unificata e raccogliere dati utili.
6. Garantisci la supervisione umana
Mantieni sempre un human-in-the-loop, soprattutto per task critici o eticamente sensibili. L’obiettivo è creare una collaborazione virtuosa tra uomo e AI agent.
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