L’intelligenza artificiale ha trasformato il nostro modo di effettuare ricerche, lavorare e persino consumare. Le novità si susseguono, gli strumenti evolvono rapidamente e diventano sempre più "intelligenti". Le promesse sono molte: risparmio di tempo, aumento della produttività, riduzione dei costi… ma tra promesse, entusiasmo a volte eccessivo e realtà sul campo, non è sempre facile orientarsi. Vi proponiamo qui una definizione chiara sugli agenti autonomi, per aiutarvi a capire cosa sono, cosa possono fare e formarvi una vostra opinione.
L’intelligenza artificiale ha trasformato il nostro modo di effettuare ricerche, lavorare e persino consumare. Le novità si susseguono, gli strumenti evolvono rapidamente e diventano sempre più "intelligenti". Le promesse sono molte: risparmio di tempo, aumento della produttività, riduzione dei costi… ma tra promesse, entusiasmo a volte eccessivo e realtà sul campo, non è sempre facile orientarsi. Vi proponiamo qui una definizione chiara sugli agenti autonomi, per aiutarvi a capire cosa sono, cosa possono fare e formarvi una vostra opinione.
Un agente autonomo è un software che utilizza l’intelligenza artificiale per interagire con il proprio ambiente, prendere decisioni e agire in modo autonomo, secondo obiettivi definiti in anticipo. Lo scopo di un agente autonomo è funzionare senza intervento umano, agendo nell’interesse del suo proprietario.
Chiamati anche agenti IA, questi sistemi possono spaziare da semplici programmi guidati da regole fisse a soluzioni molto più avanzate, capaci di adattamento e ragionamento. Questi agenti possono quindi essere visti come semplici assistenti per svolgere compiti ripetitivi, o come vere soluzioni in grado di imitare i comportamenti umani, persino di svolgere compiti che un essere umano non potrebbe gestire da solo, per mancanza di tempo, dati o capacità di elaborazione.
Ciò che distingue gli agenti autonomi da altri software più classici è la loro capacità di prendere decisioni razionali, in funzione del loro ambiente, per raggiungere un obiettivo preciso. Questo ambiente può includere basi di conoscenze interne (documenti, dati aziendali, strumenti connessi), ma anche fonti pubbliche come pagine web, FAQ o documentazione accessibile online.
In concreto, l’agente interagisce con il suo ambiente, valuta tutti gli scenari possibili per raggiungere il suo obiettivo e li analizza, poi crea una sequenza di compiti per raggiungerlo. Definisce quindi le fasi da seguire e le esegue adattandosi se alcune non funzionano come previsto.
Ciò che lo rende completamente autonomo è il fatto che non ha bisogno di un piano d’azione definito da un essere umano per svolgere questi compiti. L’agente può gestire da solo l’imprevisto, senza dover prevedere tutte le condizioni possibili fin dall’inizio.
Forse ne avete già utilizzato uno senza accorgervene. Infatti, su strumenti come ChatGpt, Perplexity o Gemini, alcune ricerche approfondite sono gestite da agenti autonomi. Questi scompongono la vostra domanda, ne analizzano il senso, esplorano diverse fonti, poi sintetizzano una risposta il più precisa possibile. È proprio questo che spiega perché alcune risposte impiegano un po’ più di tempo ad arrivare.
Questi agenti superano alcuni limiti dei software tradizionali, che seguono scenari fissi e prevedibili, senza capacità di adattamento in tempo reale.
| Software tradizionale | Agente autonomo | |
|---|---|---|
| Configurazione | Compiti definiti in anticipo in un workflow fisso, secondo una logica “se A, allora B”. Impossibile discostarsene. | È sufficiente una configurazione iniziale: l’agente riceve informazioni sul suo ambiente e il suo obiettivo, poi costruisce da solo gli scenari. |
| Funzionamento | 1. Riceve un’informazione (es: “Dov’è il mio ordine?”) 2. Valuta le condizioni (es: “Il numero d’ordine è fornito?”) 3. Esegue uno scenario predefinito passo dopo passo. | 1. Analizza il suo ambiente 2. Immagina gli scenari possibili 3. Sceglie lo scenario con la maggiore probabilità di raggiungere l’obiettivo prefissato 4. Costruisce una strategia d’azioni con le fasi sottostanti 5. Esegue queste azioni 6. Adatta la sua strategia se necessario |
| Accesso agli strumenti | Accesso limitato a un insieme di applicazioni connesse tramite API. | Accesso ampliato: può interagire con diversi strumenti, effettuare ricerche sul web o agire in un browser. |
| Comprensione | Nessuna capacità di comprensione, semplice esecuzione dei compiti. | La comprensione è parte integrante del suo funzionamento: ragiona per definire e adattare le sue azioni. |
Un agente autonomo può anche collaborare con altri agenti autonomi per raggiungere un obiettivo comune. Ogni agente ha un ruolo specifico e un dominio di competenza per portare a termine la propria missione. Si forma così una vera organizzazione di intelligenza artificiale all’interno dell’azienda. In fAibrik, abbiamo implementato un sistema di questo tipo per uno dei nostri clienti, combinando due agenti. Il primo genera contenuti, mentre il secondo li corregge e li ottimizza. I due agenti interagiscono fino a quando tutti i criteri definiti dal cliente non sono validati.
Il servizio clienti è diventato un pilastro essenziale per le aziende, e l’intelligenza artificiale vi trova naturalmente il suo posto. Permette già di analizzare, prioritizzare e assegnare le richieste, riducendo considerevolmente i tempi di risposta. Tuttavia, se mal configurata, può mancare di sfumature, empatia o efficacia nella risoluzione dei ticket. Le aspettative dei clienti, sempre più elevate ed esigenti, obbligano le aziende ad adattarsi ai nuovi standard. Secondo l’ultimo studio di Accenture sul servizio clienti, il 35% degli intervistati ha dichiarato di temere che l’IA possa peggiorare la qualità del servizio clienti nei prossimi anni.
È in questo contesto che gli agenti autonomi suscitano interesse. Il loro funzionamento si avvicina a quello di un essere umano: analizzano, riflettono e intraprendono le azioni adeguate. Ad esempio, in una conversazione legata a un problema di assistenza post-vendita, l’agente può comprendere la richiesta, agire per soddisfare il cliente e adattarsi a casi imprevisti, mantenendo un tono coerente ed empatico.
Questi agenti possono intervenire sia in fase di pre-vendita che di post-vendita. In pre-vendita, possono prendere iniziative per suggerire prodotti in base alle preferenze del cliente o proporre miglioramenti del servizio. Per quanto riguarda la post-vendita, sono in grado di identificare il problema di un cliente e proporgli soluzioni adeguate per garantirne la soddisfazione.
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Uno dei primi benefici degli agenti autonomi è il risparmio di tempo, sia per i clienti che per i team di supporto. Disponibili 24h/24 e 7j/7, questi agenti permettono a un’azienda di rimanere raggiungibile in modo continuo, senza interruzioni. Il trattamento è rapido, poiché l’agente comprende velocemente il contesto, prende una decisione in tempo reale e formula una risposta chiara, senza ritardi di analisi o validazione umana. I vostri clienti beneficiano quindi di un’assistenza quasi immediata, a qualsiasi ora.
In fAibrik, abbiamo creato un agente autonomo per l’ente sociale Haute Savoie Habitat. Risponde direttamente alle domande dei suoi inquilini in modo autonomo. Le richieste dei clienti possono essere generali o casi specifici che richiedono dati legati a una pratica di locazione. L’agente analizza la richiesta, identifica il livello di informazione necessario, poi cerca le risposte negli strumenti interni o in fonti pubbliche.
Questo caso illustra bene l’interesse di un agente autonomo in un contesto in cui le richieste sono varie e difficilmente prevedibili. Dove uno script o un albero decisionale avrebbero raggiunto i loro limiti, l’agente autonomo, invece, è in grado di adattarsi alla situazione analizzando il suo ambiente e mobilitando gli strumenti a sua disposizione, senza dipendere da uno scenario predefinito.
La loro capacità di analisi, di ragionamento e di previsione li rende capaci di adattarsi ad ambienti complessi, dinamici e a volte imprevedibili. Possono gestire un volume elevato di informazioni mantenendo una qualità costante di esecuzione.
Dove l’essere umano può essere limitato dalla stanchezza, dal sovraccarico di informazioni o dalla complessità degli scenari, l’agente autonomo rimane performante. Può elaborare dati multipli, estrarne gli elementi pertinenti, incrociare le fonti, anticipare le possibili evoluzioni e agire di conseguenza. Ciò permette alle aziende di crescere senza appesantire i loro processi né compromettere la qualità del servizio offerto.
Accedendo agli strumenti interni dell’azienda, l’agente autonomo può recuperare le informazioni utili sul cliente e adattare il suo messaggio di conseguenza. Tiene conto della cronologia degli scambi, del profilo del cliente o ancora del tono di comunicazione proprio dell’azienda. Le risposte sono quindi coerenti, personalizzate e allineate con l’immagine del marchio.
L’agente è anche in grado di adottare un linguaggio naturale, vicino a quello di un essere umano. Può riformulare, modulare, esprimere empatia e persino adattare il suo livello di linguaggio in base all’interlocutore. Per il cliente, lo scambio rimane fluido, naturale, senza dare l’impressione di parlare con una macchina.
Gli agenti IA prendono le loro decisioni basandosi su analisi statistiche. Il loro approccio è logico, razionale e ottimizzato per raggiungere un obiettivo preciso. Ma questa modalità di funzionamento lascia poco spazio all’intuizione, all’esperienza professionale o al buon senso umano.
Dove un consulente cliente si basa sulla sua esperienza, sulla conoscenza del campo e su casi simili, l’agente autonomo segue un approccio puramente algoritmico. Può quindi prendere decisioni efficaci statisticamente, ma che trascurano alcune sfumature. Il rischio è perdere la ricchezza delle interazioni umane: l’empatia, la finezza di analisi o ancora la capacità di uscire dagli schemi per risolvere un problema in modo creativo.
Il costo di creazione e gestione degli agenti autonomi da parte dei fornitori di modelli IA come OpenAI, Mistral AI o Anthropic è significativo. È quindi un criterio da considerare attentamente prima di lanciarsi.
Infatti, i compiti ripetitivi del servizio clienti come il tracciamento degli ordini, le risposte alle domande frequenti, la risposta automatica alle recensioni dei clienti o l’invio di una fattura possono essere facilmente gestiti da software tradizionali, meno costosi e altrettanto efficaci.
Inoltre, anche se un agente autonomo dispone di una forma di memoria, rianalizza sistematicamente il suo ambiente a ogni nuova interazione. Ciò significa che il suo processo completo di riflessione e azione viene riavviato ogni volta, il che richiede più risorse… e può incidere sul budget.
Affidare compiti a un agente autonomo significa anche dargli accesso ai vostri strumenti e quindi ai dati dei vostri clienti. Se utilizzate modelli forniti da aziende terze, questa apertura può rappresentare un rischio in termini di sicurezza e riservatezza.
Per limitare questi rischi, è essenziale definire chiaramente cosa l’agente può o non può fare. Ciò passa attraverso una configurazione rigorosa del suo ambiente, ma anche attraverso una solida conoscenza delle regole di protezione dei dati, in particolare quelle del GDPR. Un’IA potente, mal gestita, può diventare rapidamente un punto di vulnerabilità.
Può essere tentante utilizzare un agente autonomo per automatizzare alcuni compiti semplici. Tuttavia, quando si tratta di un processo deterministico, cioè una sequenza di azioni sempre identiche, un software tradizionale classico è spesso più adatto. Affidare questo tipo di compito a un agente IA, che si basa su probabilità, presenta due rischi: innanzitutto, quello di discostarsi dal processo definito, anche se ben addestrato; in secondo luogo, quello di consumare inutilmente risorse informatiche ed energetiche. L’agente autonomo deve quindi rimanere una scelta giustificata dalla complessità del caso d’uso, per evitare di fare una scelta tecnologica sbagliata.
Per comprendere bene come funziona un agente autonomo, è essenziale conoscere tre componenti fondamentali: l’NLP, gli LLM e il deep learning. L’NLP (elaborazione del linguaggio naturale) permette all’agente di comprendere ciò che dice un cliente: individua l’intenzione, le informazioni chiave e il tono del messaggio. Gli LLM (grandi modelli linguistici) vanno oltre, generando risposte adeguate e naturali. Questi modelli si basano sul deep learning, una tecnologia che consente loro di apprendere da miliardi di testi e adattarsi a diversi contesti. È ciò che rende un agente capace non solo di rispondere, ma anche di decidere, migliorare e gestire situazioni varie con un linguaggio vicino a quello umano.
Per essere davvero utile, un agente autonomo non può funzionare "messaggio per messaggio". Ha bisogno di memoria contestuale: è ciò che gli permette di seguire il filo di una conversazione, ricordare ciò che ha detto un cliente qualche messaggio prima o tenere a mente elementi importanti come un numero d’ordine o una richiesta specifica. Parallelamente, l’agente può anche appoggiarsi a una base di conoscenze, un insieme strutturato di articoli, regole o documenti, per cercare risposte precise o verificare un’informazione prima di rispondere. È questa combinazione tra comprensione del contesto e accesso alle informazioni giuste che permette all’agente di offrire una risposta coerente, affidabile e realmente personalizzata.
Prima di lanciarvi, è essenziale determinare l’ampiezza dei vostri bisogni. Se i vostri processi sono chiari, ripetitivi, facili da modellare in un albero decisionale e tutto funziona tramite strumenti connessi via API, allora un software tradizionale programmato può essere più che sufficiente.
Se invece dovete gestire situazioni imprevedibili, ambienti complessi, richieste in linguaggio naturale o azioni che esulano dal quadro abituale, gli agenti autonomi sono un’opzione da considerare seriamente.
E se siete indecisi tra le due soluzioni, potete contare su fAibrik. La nostra piattaforma IA per il servizio clienti si adatta ai vostri usi, che si tratti di semplici automatizzazioni o di agenti più avanzati. Vi aiutiamo a fare la scelta giusta, in funzione dei vostri bisogni, dei vostri strumenti e delle vostre ambizioni.
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