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Avete sentito parlare di agenti di IA, ma cos'è esattamente l' IA agenziale?
Anche se non la conoscete, l'IA agenziale fa già parte della vostra vita quotidiana. Nel sondaggio Blueprism Global Enterprise AI Survey for 2025, il 29% delle aziende ha dichiarato di utilizzare già l'IA agenziale e il 44% prevede di implementarla entro l'anno.
La sua popolarità è comprensibile. "Il sistema di intelligenza artificiale agenziale comprende l'obiettivo o la visione dell'utente e il contesto del problema che sta cercando di risolvere", spiega l'esperto di intelligenza artificiale Enver Cetin.
I sistemi agenziali stanno cambiando il nostro modo di lavorare.
Ogni giorno aiutiamo le aziende a implementare l'IA agenziale: ecco le cose più importanti da sapere al riguardo.
Che cos'è l'IA agenziale?
L'IA agenziale si riferisce a software in grado di prendere decisioni autonome, spesso progettati per raggiungere obiettivi specifici con un intervento umano minimo.
Questi sistemi prendono decisioni in risposta a condizioni mutevoli utilizzando la consapevolezza del contesto, il ragionamento e l'apprendimento.
L'IA agenziale è comunemente vista negli assistenti virtuali, nell'automazione aziendale e nei veicoli autonomi.
IA agenziale vs Agenti di IA
L'IA agenziale e gli agenti di IA sono strettamente correlati: l'IA agenziale descrive la capacità, mentre gli agenti di IA sono un'implementazione specifica di tale capacità.
Quindi, mentre l'IA agenziale è un concetto più ampio di autonomia e azione, gli agenti di IA sono programmi software che incarnano questo concetto.
Tuttavia, l'IA agenziale può esistere in formati che vanno oltre gli agenti di IA, come sistemi integrati, framework o persino piattaforme su larga scala.
IA agenziale vs. IA gen
Pur essendo capacità di IA distinte, l'IA agenziale e l'IA generativa (IA che genera testo, immagini, musica, codice, ecc.) lavorano spesso insieme.
L'IA agenziale si riferisce a un programma con un processo decisionale autonomo, e alcune di queste decisioni potrebbero includere la generazione. Ad esempio, i sistemi di IA agenziale potrebbero utilizzare l'IA genetica per:
- Creare messaggi di marketing personalizzati
- Condividere raccomandazioni dinamiche sui prodotti attraverso l'intelligenza artificiale conversazionale
Come funziona l'IA agenziale?
L'intelligenza artificiale agenziale combina percezione, ragionamento e azione per operare in modo indipendente.
Inizia raccogliendo informazioni dall'ambiente circostante, come testo, immagini o input dell'utente. Utilizzando strumenti come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o il riconoscimento dei modelli, interpreta questi dati per comprendere il contesto e identificare il compito da svolgere.
Quindi, applica il ragionamento per valutare le opzioni, pianificare il miglior corso d'azione ed eseguire i compiti, che possono essere rispondere agli utenti, gestire i sistemi o risolvere i problemi.
In seguito, monitora i risultati e impara dai feedback, migliorando le proprie prestazioni nel tempo.
Questo ciclo di percezione, pianificazione, azione e apprendimento consente alle IA agenziali di gestire compiti complessi e di adattarsi a nuove sfide con una minima supervisione umana.
Casi d'uso dell'intelligenza artificiale agenziale
L'intelligenza artificiale agenziale è incredibilmente versatile. Se abbinata a una piattaforma flessibile, il suo potenziale è limitato solo dalla creatività.
Non solo è in grado di generare output, ma anche di condurre analisi e suggerire percorsi futuri.
Gli esperti ritengono che entro il 2028 il 15% delle decisioni quotidiane saranno prese con l'AI agenziale. Se avete mai chiesto a ChatGPT un consiglio su come realizzare qualcosa, ci siete già arrivati.
Ecco alcuni dei modi più comuni in cui le aziende stanno potenziando i loro chatbot aziendali con l'intelligenza artificiale:
Automazione dell'assistenza clienti
Probabilmente conoscete i chatbot per l'assistenza clienti della vecchia scuola, ma l'intelligenza artificiale agenziale può anche dare impulso a sistemi complessi per i clienti.
Gartner prevede che entro il 2029 l'IA agenziale gestirà autonomamente l'80% dei problemi del servizio clienti (senza l'intervento umano).
E onestamente? Io ci credo. Ho visto alcuni dei nostri clienti automatizzare il 98% delle richieste del servizio clienti utilizzando agenti AI. Se utilizzati correttamente, possono essere molto efficaci.
A differenza dei bot tradizionali che si basano su script rigidi, l'intelligenza artificiale agenziale si adatta dinamicamente alle esigenze degli utenti. Comprendendo il contesto e le intenzioni, offre soluzioni personalizzate, semplificando le interazioni con i clienti e migliorandone la soddisfazione.
Spesso vengono utilizzati per:
- Risolvere i problemi in modo autonomo
- Passare problemi complessi ad agenti umani (con contesto)
- Analizzare le interazioni con i clienti per identificare le tendenze
Marketing personalizzato
Agentic AI è progettata per migliorare l'efficienza in tutto il funnel di vendita, compresa la generazione di lead AI, la qualificazione dei lead, i follow-up e la prenotazione di demo.
Può anche svolgere un ruolo chiave nella sfera emergente del chatbot marketing, portando la semplice IA conversazionale a un livello superiore: analizza le interazioni dei clienti per affinare le strategie di targeting e ottimizzare gli sforzi di coinvolgimento, il tutto senza l'intervento umano.
Gestione dei lead di vendita
Ci sono molti modi per utilizzare l'IA nelle vendite. L'IA agenziale può combinare il meglio di essi.
Può migliorare le pipeline di vendita qualificando, dando priorità e coltivando i lead in modo autonomo. I sistemi agenziali possono analizzare i dati di coinvolgimento per identificare i potenziali clienti di alto valore e garantire un follow-up tempestivo, collegandosi all'imbuto di marketing personalizzato.
L'IA agenziale può essere utilizzata per:
- Attribuire un punteggio ai contatti in base all'impegno e al valore potenziale
- Inviare follow-up personalizzati via e-mail o chat
- Notificare ai team di vendita le opportunità ad alta priorità
Assistenza sanitaria
Nel settore sanitario, l'intelligenza artificiale agenziale può semplificare i processi amministrativi e clinici. È in grado di programmare gli appuntamenti, di assegnare i pazienti al triage in base ai sintomi e persino di assistere nella codifica medica.
Finanza e gestione del rischio
I migliori chatbot per la finanza sono ora agenziali.
L'IA agenziale aiuta ad automatizzare compiti semplici e a fornire informazioni più approfondite per aiutare i dipendenti a prendere decisioni basate sui dati. Può anche:
- Segnalare le transazioni sospette per la revisione
- Analizzare i dati del mercato o dei clienti per formulare raccomandazioni
- Automatizzare i controlli di conformità e la rendicontazione delle spese
- Fornire approfondimenti sulle tendenze per migliorare il processo decisionale
Moderazione dei contenuti
La scansione dei canali dei social media, l'identificazione di contenuti mirati e l'adozione di misure (per eliminare, rispondere o tenere traccia del sentiment degli utenti) rientrano nelle capacità dei sistemi di intelligenza artificiale agici. Lasciate che siano i dipendenti a gestire le interazioni complesse, mentre un sistema agenziale si occupa del resto.
Assistenti alla codifica
Nel 2023, il 10% degli ingegneri del software utilizzava assistenti di codifica. Ma Gartner prevede che il 75% degli sviluppatori di software utilizzerà l'intelligenza artificiale agenziale per svolgere le proprie attività quotidiane.
Questi assistenti possono generare codice, ma anche fungere da editor e revisori, ricontrollando il lavoro per individuare eventuali problemi. Lasciatemi dire che i miei colleghi ingegneri softwrae lavorano molto più velocemente rispetto a qualche anno fa.
Automazione delle risorse umane
L'utilizzo di un chatbot per le risorse umane è un modo semplice per consentire ai rappresentanti delle risorse umane di concentrarsi su attività di alto livello.
Agentic AI semplifica le operazioni HR automatizzando compiti ripetitivi come lo screening dei curriculum, la pianificazione dei colloqui e la guida dei nuovi assunti attraverso l'onboarding.
Possono anche gestire l'approvazione e la prenotazione dei giorni di ferie o la creazione degli orari dei dipendenti.
Tipi di IA agenziale
Ci sono molti modi per applicare l'IA agenziale. Ecco 5 dei tipi più comuni di IA agenziale, comprese le applicazioni reali degli agenti di IA e dei sistemi che essi alimentano.
1. IA agenziale reattiva
Definizione: Sistemi che rispondono a stimoli o situazioni specifiche senza memoria a lungo termine o capacità di apprendimento.
Esempi: Chatbot che gestiscono domande predefinite, sistemi di raccomandazione.
L'intelligenza artificiale reattiva eccelle nell'esecuzione di compiti semplici con velocità e precisione. Questi sistemi sono ideali per le applicazioni che richiedono risposte immediate basate su condizioni note, come rispondere alle domande frequenti o suggerire prodotti.
2. IA agenziale deliberativa
Definizione: Sistemi che utilizzano il ragionamento e la pianificazione per prendere decisioni, spesso considerando i risultati a lungo termine.
Esempi: Veicoli autonomi che navigano nel traffico, IA che gestisce le catene di approvvigionamento.
L'intelligenza artificiale deliberativa impiega la logica e le previsioni per gestire attività complesse, garantendo l'allineamento delle decisioni con obiettivi più ampi. Questi sistemi sono essenziali per le applicazioni che richiedono pianificazione strategica e adattabilità.
3. IA agenziale interattiva
Definizione: IA progettata per interagire con gli esseri umani o con altri sistemi, spesso in ambienti dinamici.
Esempi: Assistenti virtuali, robot collaborativi (cobot) in ambito industriale.
L'IA agenziale interattiva si concentra sulla creazione di interazioni senza soluzione di continuità tra esseri umani e macchine. Questi sistemi sono fondamentali in ambienti in cui la comprensione e la risposta alle esigenze degli utenti sono fondamentali per il successo.
4. IA agenziale adattiva
Definizione: Sistemi che imparano e migliorano nel tempo grazie a feedback e dati, adattando il loro comportamento di conseguenza.
Esempi: Agenti AI per piattaforme di apprendimento personalizzato, sistemi di prezzi dinamici nell'e-commerce.
L'IA adattiva sfrutta i dati per affinare continuamente il proprio processo decisionale e il proprio comportamento. Questo tipo di IA prospera in scenari in cui la flessibilità e il miglioramento nel tempo sono fondamentali per ottenere risultati ottimali.
5. Sistemi multi-agente (MAS)
Definizione: Reti di IA agenziali che lavorano in modo collaborativo o competitivo per raggiungere obiettivi condivisi o individuali.
Esempi: Robotica a sciame, sistemi di intelligenza artificiale distribuita per le reti intelligenti.
I sistemi multi-agente coinvolgono più entità AI che interagiscono per risolvere problemi complessi e su larga scala. Sono molto efficaci in ambienti distribuiti, dove i compiti possono beneficiare di diverse prospettive o strategie collaborative.
Vantaggi dell'IA agenziale
Processo decisionale autonomo
L'Intelligenza Artificiale Agenzialeprende le redini delle attività ripetitive o complesse, in modo che il vostro team non debba intervenire ogni volta.
Maggiore efficienza
Analizzandorapidamente i dati, prendendo decisioni e agendo di conseguenza, l'IA agenziale aiuta le aziende a risparmiare tempo e risorse.
Scalabilità
Chesi tratti di gestire 10 processi o 10.000, l'intelligenza artificiale agenziale tiene il passo senza sforzo, adattandosi alle crescenti esigenze senza sudare.
Adattabilità
L'Intelligenza Artificiale Agenzialenon si limita a seguire un copione, ma si adatta alle nuove informazioni e alle mutevoli condizioni, assicurandosi di rimanere pertinente e accurata.
Miglioramento della risoluzione dei problemi
Graziealla capacità di ragionare e apprendere, l'IA agenziale può affrontare anche le sfide più difficili e proporre soluzioni intelligenti e creative.
Costo-efficacia
Automatizzandole attività che richiedono molto tempo, l'intelligenza artificiale agenziale aiuta a ridurre i costi e a sfruttare al meglio le risorse.
Esperienza utente migliorata
Dall'assistenza clienti al marketing, l'intelligenza artificiale agenziale offre interazioni personalizzate e reattive che mantengono gli utenti impegnati.
Disponibilità 24/7
A differenzadi un team umano, l'intelligenza artificiale agenziale non si ferma mai, offrendo un servizio e una produttività 24 ore su 24.
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