Cosa sono i workflow IA agentici?

L’AI agentica gestisce dati in tempo reale, prendendo decisioni autonome con un intervento umano minimo. Ecco tutto ciò che devi sapere sui flussi di lavoro agentici.

Cosa sono i flussi di lavoro agentici AI?

I workflow agentici sono processi alimentati da agenti IA autonomi che possono svolgere compiti, prendere decisioni e adattarsi a condizioni variabili all’interno di regole o obiettivi definiti.

Ad esempio, un flusso di lavoro della supply chain basato su AI può prevedere la domanda, ottimizzare i percorsi e automatizzare il riassortimento, mentre un sistema di prenotazione sanitaria può assegnare efficacemente gli appuntamenti in base alla disponibilità dei medici, alle preferenze dei pazienti e alle risorse della clinica.

Come funzionano i workflow AI agentici

I flussi di lavoro agentici AI sono progettati per gestire compiti in modo proattivo analizzando dati, prendendo decisioni e agendo con il minimo intervento umano.

Vediamo come funzionano questi flussi di lavoro, usando come esempio un sistema di prenotazione appuntamenti in ambito sanitario.

1. Comprendere obiettivi e contesto

Un flusso di lavoro AI agentico è progettato con obiettivi e parametri chiari che ne guidano il funzionamento.

In questo caso, l’obiettivo è pianificare gli appuntamenti dei pazienti in modo efficiente considerando fattori come la disponibilità dei medici, le preferenze dei pazienti e le risorse della clinica.

L’agente AI è programmato per comprendere le regole e il contesto specifici in cui opera, inclusi orari della clinica, specializzazioni dei medici e storia dei pazienti.

2. Analizza i dati in tempo reale

L’agente AI analizza continuamente i dati in tempo reale, inclusi aggiornamenti su quali medici si sono assentati o quali appuntamenti sono stati riprogrammati.

Ad esempio, se un medico si libera per una cancellazione, l’agente AI elabora questa informazione per individuare i pazienti che potrebbero beneficiare della nuova disponibilità.

3. Prendere decisioni autonome

Sulla base dei dati analizzati, l’agente AI valuta le opzioni e decide autonomamente la soluzione migliore.

Ad esempio, se un paziente annulla il giorno stesso dell’appuntamento, l’agente AI valuterà autonomamente quali pazienti hanno più probabilità di accettare un appuntamento all’ultimo minuto. Potrebbe iniziare chiamando i pazienti con urgenze sanitarie finché non trova qualcuno disponibile.

4. Esegui compiti in modo proattivo

L’agente AI quindi notifica i pazienti più idonei, aggiorna le informazioni nell’agenda del medico e conferma l’appuntamento, tutto senza intervento umano.

Casi d’uso dei workflow agentici AI

I flussi di lavoro agentici AI hanno ampie applicazioni in vari settori, consentendo risultati trasformativi. Ecco alcuni esempi:

Vendite

Dalla semplice implementazione di un chatbot di vendita come strumento di coinvolgimento clienti fino all’automazione completa dei processi di vendita, i workflow agentici IA stanno trasformando il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti.

I chatbot AI possono fornire risposte immediate alle domande dei clienti, consigliare prodotti in base alla cronologia di navigazione e guidare gli utenti nel processo di acquisto. Promemoria su carrelli abbandonati o offerte a tempo possono assicurare che nessuna opportunità di vendita venga persa.

Marketing

I workflow agentici IA, come il marketing tramite chatbot, trasformano il marketing offrendo promozioni personalizzate, analizzando dati in tempo reale e ottimizzando le campagne.

I chatbot coinvolgono i clienti con interazioni personalizzate, consigliano prodotti e inviano promemoria per i carrelli abbandonati.

Durante i periodi di picco come le vendite natalizie, regolano dinamicamente le promozioni per massimizzare i ricavi tramite:

• Raccomandazioni di prodotto
• Sconti personalizzati
• Regolazione delle promozioni in tempo reale

Sanità

I flussi di lavoro agentici AI facilitano la prenotazione degli appuntamenti ottimizzando la disponibilità dei medici e migliorando la soddisfazione dei pazienti.

Questi workflow inviano promemoria in modo proattivo, riprogrammano appuntamenti quando necessario e danno priorità ai pazienti in base all’urgenza e alle esigenze specifiche.

Gestione della supply chain

La previsione della domanda in tempo reale e la gestione dinamica dell’inventario sono due modi chiave in cui i flussi di lavoro agentici AI stanno trasformando la gestione della supply chain. Questi flussi sfruttano dati live per ridurre ritardi, abbattere i costi e ottimizzare l’efficienza in ogni fase della catena di fornitura.

Ad esempio, un agente AI può prevedere picchi di domanda e regolare automaticamente i livelli di inventario per soddisfare questi cambiamenti. Durante eventi come il Black Friday, quando la domanda è tipicamente più alta, gli agenti AI possono anticipare e aumentare proattivamente le scorte.

Tipi di workflow agentici AI

I workflow AI agentici sono disponibili in diverse tipologie, ciascuna pensata per rispondere a specifiche esigenze aziendali e processi operativi.

Flussi di lavoro di AI conversazionale

I flussi di lavoro di AI conversazionale, come quelli usati negli assistenti AI, guidano gli utenti attraverso interazioni multi-step basate su contesto, intento e dati storici.

Questi flussi di lavoro sono progettati per offrire un’esperienza personalizzata ed efficiente anticipando le esigenze dell’utente e adattando autonomamente le risposte.

Ad esempio, un flusso di supporto clienti basato su IA può gestire richieste di routine, come il tracciamento ordini o la risoluzione di problemi dell’account, guidando l’utente attraverso una serie di domande contestuali.

Può inoltrare i casi più complessi ad agenti umani fornendo la cronologia dettagliata della conversazione. Alti tassi di contenimento del chatbot, che misurano la percentuale di interazioni risolte senza intervento umano, evidenziano il successo di questi flussi di lavoro nel ridurre i costi e migliorare i tempi di risposta.

Sistemi multi-agente (MAS)

Nei sistemi multi-agente (MAS), più agenti AI operano insieme nello stesso ambiente per risolvere problemi complessi e distribuiti.

I MAS sfruttano i flussi di lavoro agentici AI per consentire agli agenti di scambiarsi dati, coordinare azioni e prendere decisioni congiunte in tempo reale, facilitando la suddivisione dei compiti e il raggiungimento di obiettivi comuni.

Ad esempio, un’azienda retail potrebbe implementare un MAS per gestire una flotta autonoma di consegna, dove più droni o veicoli a guida autonoma collaborano per ottimizzare tempi e percorsi di consegna.

Questi sistemi permettono ai veicoli di comunicare e adattarsi alle condizioni in tempo reale, come chiusure stradali o cambiamenti meteorologici, garantendo consegne efficienti e puntuali.

Agenti di apprendimento per rinforzo (RL)

Gli agenti di apprendimento per rinforzo (RL) imparano tramite tentativi ed errori, adattando le proprie decisioni in base alle ricompense o penalità ricevute dalle loro azioni.

Ad esempio, nella robotica di magazzino, un agente RL può ottimizzare i movimenti di un braccio robotico per prelevare e imballare gli articoli in modo più efficiente. All’inizio, l’agente può commettere errori, come valutare male la posizione di un oggetto, ma col tempo impara i percorsi e le azioni più efficienti massimizzando il segnale di ricompensa per i compiti completati con successo.

Flussi di lavoro agentici etici per l’IA

La crescente autonomia dei flussi di lavoro agentici AI richiede un'attenta considerazione etica, soprattutto quando si introduce la tecnologia in settori ad alto rischio, come i chatbot per la sanità o gli agenti AI nel settore finanziario.

Sistemi non regolamentati, come quelli che automatizzano il rifiuto delle richieste sanitarie, possono danneggiare le persone e minare la fiducia pubblica dando priorità all'efficienza rispetto al benessere umano.

I workflow etici devono enfatizzare trasparenza, responsabilità ed equità, con decisioni spiegabili e una supervisione solida per allinearsi ai valori della società.

Ad esempio, in un MAS che gestisce una flotta di consegna autonoma, le linee guida etiche dovrebbero garantire che l’efficienza non comprometta la sicurezza o l’accessibilità.

Sebbene i flussi di lavoro agentici AI offrano un grande potenziale, devono essere progettati con un approccio centrato sulla persona.

Inizia con i workflow IA agentici

I workflow AI agentici stanno trasformando le operazioni aziendali sfruttando i dati per prendere ed eseguire decisioni in modo proattivo.

I flussi di lavoro basati su Botpress hanno aiutato aziende come Waiver Group a ottenere un aumento del 25% dei lead in sole tre settimane e hanno permesso a hostifAI di gestire il 75% delle conversazioni con i clienti senza intervento umano.

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Domande frequenti

1. Tutti gli agenti IA sono intrinsecamente agentici?

No, non tutti gli agenti AI sono agentici. Un agente AI diventa “agentico” solo se può prendere decisioni autonome, adattarsi a contesti variabili e perseguire obiettivi in modo indipendente. Molti agenti di base seguono solo regole o flussi fissi senza autonomia.

2. I flussi di lavoro AI agentici possono operare in ambienti non strutturati o imprevedibili?

Sì, i workflow AI agentici sono progettati per operare in ambienti imprevedibili utilizzando dati in tempo reale e decisioni adattive. Tuttavia, la loro efficacia dipende dai dati di addestramento e dai cicli di feedback utilizzati.

3. Quali sono i requisiti tecnici per costruire un flusso di lavoro IA agentico?

Per costruire un flusso di lavoro AI agentico, serve un modello AI adeguato (come un LLM o un agente di reinforcement learning), accesso a dati in tempo reale, un framework per definire obiettivi e vincoli e un livello di integrazione (tipicamente API o piattaforme low-code) per collegarlo ai sistemi rilevanti.

4. Come posso capire se il mio processo aziendale è adatto all’automazione agentica?

Il tuo processo aziendale è adatto all’automazione agentica se richiede adattamento a input variabili o comporta attività ripetitive che non necessitano di giudizio umano costante. Processi come la gestione delle richieste o l’instradamento dei lead sono ottimi candidati.

5. Come si misura la performance di un workflow AI agentico?

Le prestazioni di un workflow AI agentico si misurano tramite tasso di successo dei task, tempo di risposta, riduzione dei costi, frequenza di intervento umano e punteggi di soddisfazione degli utenti.