La guida completa agli agenti assistenti AI

Aumento della produttività

Gestendo le attività amministrative ripetitive, come la programmazione e l'inserimento dei dati, gli assistenti agenti AI liberano tempo per lavori più strategici. 

Ad esempio, un project manager può affidarsi a un assistente per:

• Tenere traccia delle scadenze e delle tappe del progetto
• Inviare promemoria automatici
• Assegnare i compiti in base alla disponibilità del team

Migliorare il processo decisionale

Questi assistenti analizzano grandi volumi di dati in tempo reale per fornire informazioni utili. Un team di vendita potrebbe utilizzarne uno per dare priorità ai lead in base alla cronologia dei contatti, mentre un team operativo potrebbe sfruttare le previsioni guidate dall'intelligenza artificiale per ottimizzare la logistica della catena di approvvigionamento.

Aumento delle vendite e dei ricavi

Gli assistenti agenti AI contribuiscono a incrementare le vendite automatizzando la qualificazione dei lead e offrendo raccomandazioni personalizzate sui prodotti. 

Una delle maggiori sfide dell'e-commerce è l'abbandono del carrello. Circa il 70% dei carrelli online viene abbandonato a livello globale, con 260 miliardi di dollari di vendite potenziali recuperabili attraverso una migliore ottimizzazione del checkout. Gli assistenti di intelligenza artificiale aiutano a riattivare gli acquirenti esitanti, seguendoli con promemoria o con offerte esclusive personalizzate in base al loro comportamento di navigazione. 

Possono rispondere alle preoccupazioni più comuni, come i costi di spedizione o le politiche di reso, per ridurre l'esitazione e incoraggiare l'acquisto.

Gli assistenti AI supportano anche i team di vendita analizzando le interazioni con i clienti e identificando i lead ad alto potenziale. Automatizzando i follow-up, consentono ai team di vendita di concentrarsi sulle opportunità più promettenti, aumentando le conversioni e i ricavi.

Maggiore precisione

Gli assistenti agenti AI operano con grande precisione, riducendo al minimo gli errori in attività come l'inserimento dei dati. Questa affidabilità garantisce flussi di lavoro più fluidi e previene errori costosi, soprattutto in aree sensibili ai dati come quella finanziaria.

L'errore umano è costoso in finanza e gli assistenti AI lo evitano del tutto. L'inserimento manuale dei dati ha un tasso di errore dell'1-5%, che costa miliardi in tutto il mondo ogni anno. 

Gli agenti automatizzati sono in grado di eseguire sempre con precisione, a differenza di un analista finanziario stanco.

Automazione dell'assistenza clienti

Gli assistenti agenti AI semplificano l'assistenza ai clienti automatizzando le richieste ripetitive e fornendo risposte immediate e precise. 

Questi assistenti, spesso impiegati come chatbot del servizio clienti, utilizzano l'NLU per comprendere le domande dei clienti e rispondere con precisione in tempo reale.

Ad esempio, una società di telecomunicazioni utilizza un assistente AI per gestire domande frequenti come "Quali sono i vostri piani tariffari?" o "Come faccio a reimpostare la mia password?". 

L'assistente recupera autonomamente le risposte da una base di conoscenze e fornisce risposte immediate, funzionando sia come chatbot per le domande frequenti sia come assistente agente AI grazie alla sua capacità di operare in modo intelligente e indipendente.

Programmazione degli appuntamenti

Sono finiti i giorni di interminabili tira e molla per organizzare le riunioni. Gli assistenti agenti AI semplificano e automatizzano il processo, coordinandosi in base alla disponibilità e apportando modifiche quando necessario.

Ad esempio, una società di consulenza utilizza un assistente AI per coordinare le riunioni dei clienti. Quando un consulente chiede di "programmare una riunione con il cliente A la prossima settimana", l'assistente analizza il calendario del consulente e, in base alla disponibilità del cliente, prenota un orario conveniente per entrambe le parti. Inoltre, invia inviti e promemoria automatici sul calendario a entrambe le parti.

Assistenza per l'e-commerce

L'assistente agente AI semplifica il viaggio di acquisto attraverso:

• Personalizzazione dei consigli sui prodotti.
• Rispondere alle richieste dei clienti.
• Funzionano come chatbot per l'e-commerce su piattaforme come siti web e social media.

Ad esempio, un assistente agente AI analizza la cronologia di navigazione di un cliente per consigliare prodotti pertinenti. Se un cliente acquista spesso articoli per il fitness, l'assistente potrebbe suggerire nuove attrezzature o abbigliamento durante una conversazione.

Automazione del processo di reclutamento

Il processo di assunzione può essere semplificato con l'utilizzo di assistenti di intelligenza artificiale, che snelliscono compiti come lo screening dei curriculum e la programmazione dei colloqui. 

Ad esempio, un'agenzia di reclutamento utilizza un assistente agente AI per analizzare i curriculum alla ricerca di qualifiche specifiche e classificare i candidati in base alla loro idoneità. Un altro assistente agente AI può quindi programmare i colloqui coordinando i candidati e i responsabili delle assunzioni.

Gestione della logistica e dell'inventario

Gli assistenti agenti AI possono tracciare le spedizioni e gestire l'inventario. 

Un magazzino, ad esempio, può utilizzare un assistente agente AI per monitorare le scorte in tempo reale. Quando le scorte scendono al di sotto di una soglia predefinita, l'assistente inserisce automaticamente gli ordini di rifornimento per evitare gli stock.

Abilitazione alle vendite

Gli assistenti di IA, compresi i chatbot di vendita, aiutano i team di vendita automatizzando la gestione dei lead, programmando i follow-up e fornendo informazioni utili.

Ad esempio, un assistente agente AI qualifica i lead analizzando il comportamento dei clienti e i dati di engagement, dando priorità alle migliori opportunità per il team di vendita.

Collaborazione interna al team

Nei luoghi di lavoro, gli assistenti AI semplificano la collaborazione tra i team gestendo orari e flussi di lavoro. 

Un project manager può utilizzare un assistente AI per assegnare compiti e monitorare i progressi dei vari team. L'assistente invia promemoria automatici per mantenere tutti in orario.

Assistenza sanitaria

Gli assistenti AI, come i chatbot sanitari, supportano gli operatori sanitari automatizzando le attività amministrative e fornendo un'assistenza personalizzata ai pazienti.

Ad esempio, l'assistente AI di un medico può trascrivere le note del paziente durante le consultazioni e aggiornare automaticamente le cartelle cliniche elettroniche, risparmiando tempo.

1. Ricezione in ingresso

Il processo inizia quando l'assistente agente AI riceve un input da un utente o da un sistema integrato. Questo input può presentarsi in varie forme, tra cui:

• Richieste basate sul testo - Messaggi inviati tramite piattaforme di chat come Slack, Microsoft Teams o WhatsApp.
• Comandi vocali - Istruzioni vocali elaborate attraverso gli assistenti virtuali.
• Email e invii di moduli - L'assistente può estrarre i dettagli chiave dai dati strutturati, come le richieste di riunione o le domande dei clienti.
• Trigger API ed eventi di sistema: gli assistenti AI possono agire automaticamente in base agli aggiornamenti del sistema, come la creazione di un ticket in una piattaforma di help desk IT.

2. NLU

Una volta ricevuto l'input, l'assistente agente AI lo elabora utilizzando l'NLU per comprendere il significato e il contesto. Analizza la richiesta e identifica elementi chiave quali:

• Intento: Lo scopo della richiesta (ad esempio, la programmazione di una riunione).
• Partecipanti: Le persone coinvolte (John, Sarah, Alex).
• Arco di tempo: Il periodo specificato (la prossima settimana).

Nella richiesta "Organizza una riunione con John, Sarah e Alex per la prossima settimana", l'assistente può interpretare questi dettagli per eseguire il compito in modo efficace.

3. Comprensione del contesto

L'assistente agente AI utilizza il contesto e i dati storici per personalizzare le risposte e garantire la soluzione più pertinente.

• Disponibilità del calendario - Controlla gli orari di John, Sarah e Alex per trovare le fasce orarie libere.
• Modelli ricorrenti - Se Sarah preferisce le riunioni mattutine, l'assistente dà la priorità alle fasce orarie iniziali durante la programmazione.
• Preferenze definite dall'utente - Se Alex evita le riunioni di lunedì, l'assistente esclude automaticamente quel giorno.
• Bilanciamento del carico di lavoro - Considera se un utente ha già un'agenda fitta di impegni quel giorno ed evita le riunioni in successione.
• Consapevolezza della posizione - Se i membri del team si trovano in fusi orari diversi, suggerisce orari che vanno bene per tutti.

4. Esecuzione del compito

L'assistente agente AI svolge autonomamente il compito richiesto, gestendo tutti gli intricati dettagli. Durante questa fase, esso:

• Fissa la riunione all'ora più adatta (ad esempio, martedì alle 10).
• Prenota la sala conferenze per assicurarsi la disponibilità.
• Invia gli inviti di calendario ai partecipanti, compreso un segnaposto per l'ordine del giorno.

5. Generazione di output

L'assistente agente AI genera una risposta utilizzando la generazione di linguaggio naturale (NLG) e condivide il risultato con il capo dell'azienda.

L'assistente invia un messaggio Slack : 'La riunione con John, Sarah e Alex è stata fissata per martedì alle 10 nella sala conferenze'.

6. Apprendimento e miglioramento

L'assistente agente AI impara e si adatta continuamente osservando i comportamenti degli utenti. Nel corso del tempo, affina il suo processo decisionale in base ai modelli di utilizzo e ai feedback.

Ad esempio, se Sarah riprogramma spesso le riunioni fissate per il lunedì mattina, l'assistente modificherà la programmazione futura per evitare quell'orario. Rileva anche tendenze più ampie, come la durata preferita delle riunioni o i conflitti più comuni, consentendo di formulare raccomandazioni migliori.

7. Escalation

Se il compito supera le capacità dell'assistente, il problema viene affidato a un umano con un contesto adeguato.

Ad esempio, se la settimana prossima non sono disponibili orari adatti, l'assistente avvisa il responsabile dell'azienda: 'Non sono riuscito a trovare un orario che vada bene per tutti i partecipanti la prossima settimana. Vuole che suggerisca settimane alternative o che contatti direttamente i partecipanti per conoscere le loro preferenze?".

Automazione dei compiti

Un assistente AI capace può gestire autonomamente attività ripetitive come la programmazione di appuntamenti o l'invio di promemoria.

Integrazione multicanale

Per fornire un'assistenza coerente, un assistente agente AI deve funzionare su più piattaforme, come e-mail, chat, social media, applicazioni mobili e assistenti vocali. 

Gli assistenti agenti AI si adattano al comportamento dell'utente analizzando le interazioni e le preferenze passate.

Possono suggerire prodotti pertinenti in base alla cronologia di navigazione o agli acquisti precedenti.

Scalabilità

Un assistente agente AI deve essere in grado di crescere con la vostra azienda, gestendo carichi di lavoro maggiori senza sacrificare l'efficienza o la precisione. 

Durante una svendita natalizia, ad esempio, deve gestire migliaia di richieste di clienti contemporaneamente.

Elaborazione dei dati in tempo reale

La capacità di analizzare ed elaborare istantaneamente le informazioni è fondamentale per un assistente agente AI. Questa caratteristica consente di prendere decisioni rapide e di dare risposte precise. 

Ad esempio, l'assistente può fornire aggiornamenti in tempo reale sulla tracciabilità delle spedizioni, in modo che i clienti abbiano sempre accesso a informazioni in tempo reale.

Integrazione con gli strumenti esistenti

Cercate strumenti che si integrino perfettamente con i CRM e altri sistemi aziendali. 

Questo include:

• Sincronizzazione con Google Calendar.
• Integrazione con Salesforce.
• Collegamento con Slack.

Autoapprendimento e adattabilità

Un assistente agente AI efficace si evolve nel tempo, utilizzando l'apprendimento automatico per adattarsi e migliorare le proprie prestazioni. È in grado di:

• Imparate a gestire nuovi tipi di richieste dei clienti, come le FAQ aggiornate o l'evoluzione delle loro esigenze.
• Adattarsi alle tendenze stagionali, ad esempio dando priorità alle query specifiche per le festività.
• Perfezionare l'esecuzione dei compiti in base al feedback dell'utente.

Sicurezza e privacy robuste

Gli assistenti agenti AI devono aderire alle best practice di sicurezza per i chatbot per proteggere i dati sensibili e mantenere la fiducia degli utenti. Ciò include l'implementazione della crittografia e la garanzia di conformità alle normative di settore come il GDPR o l'HIPAA, a seconda del caso d'uso.

Ad esempio, un assistente AI che gestisce le transazioni dei clienti dovrebbe elaborare in modo sicuro le informazioni di pagamento, impedendo l'accesso non autorizzato e riducendo i rischi di frode.

Capacità di escalation

Gli assistenti agenti AI dovrebbero essere dotati di capacità di escalation per garantire che le attività complesse o sensibili siano gestite in modo appropriato, mantenendo un alto tasso di contenimento per le situazioni più semplici.

Se un cliente solleva un problema tecnico, l'assistente può trasferirlo a un rappresentante dell'assistenza, includendo un riepilogo dell'interazione per un passaggio agevole.

1. Identificare le principali esigenze aziendali

Prima di implementare un assistente agente AI, è necessario identificare le aree della vostra azienda in cui questi strumenti possono fornire il massimo valore. Iniziate a concentrarvi sulle attività ripetitive e che richiedono tempo, che non richiedono un processo decisionale complesso.

Se l'obiettivo è l'automazione con una codifica minima, Botpress offre un costruttore visuale e nodi autonomi che consentono agli assistenti di IA di decidere quando seguire un flusso strutturato e quando utilizzare LLMs.

2. Scegliere una piattaforma

La scelta della migliore piattaforma di chatbot AI per il vostro assistente agente AI è un passo fondamentale per garantire che sia in linea con le vostre esigenze e obiettivi aziendali. 

Iniziate a identificare le caratteristiche più importanti per il vostro caso d'uso, come l'automazione delle attività, il supporto multicanale, le capacità di integrazione e la scalabilità. Valutate le piattaforme che si rivolgono specificamente al vostro settore o alle sfide che state cercando di risolvere.

Confrontate le opzioni in base a fattori quali il costo e la personalizzazione. La prova di versioni di prova e la raccolta di feedback da parte dei principali stakeholder possono aiutarvi a decidere.

3. Formare l'assistente

Fornire all'assistente i dati, i flussi di lavoro e le basi di conoscenza pertinenti utilizzando la retrieval-augmented generation (RAG ) per garantire un funzionamento accurato. 

Ad esempio, addestratelo a gestire le domande frequenti, a capire le preferenze di programmazione o a elaborare le voci finanziarie. Aggiornate continuamente la formazione in base ai nuovi scenari, per garantire che sia sempre efficace e pertinente alle vostre esigenze aziendali.

4. Iniziare con un programma pilota

Distribuite il vostro assistente agente AI su piccola scala prima di un rollout completo.

• Testatelo in un reparto specifico (ad esempio, l'assistenza clienti o la programmazione degli appuntamenti).
• Raccogliere il feedback degli utenti per perfezionare le interazioni e risolvere i punti dolenti.
• Monitorare le prestazioni del mondo reale per garantire l'accuratezza e la reattività.

In questo modo è possibile apportare i necessari aggiustamenti prima di procedere alla scalata in tutta l'azienda.

5. Configurare flussi di lavoro e integrazioni

Un assistente agente AI deve connettersi con i sistemi esistenti per funzionare efficacemente.

• Sincronizzatelo con i CRM e gli strumenti di pianificazione.
• Utilizzate l 'orchestrazione dell'intelligenza artificiale per automatizzare i flussi di lavoro in più fasi (ad esempio, l'estrazione della disponibilità del calendario e la sincronizzazione delle preferenze dei clienti).
• Assicurarsi che sia in grado di recuperare e aggiornare le informazioni in tempo reale su tutte le piattaforme.

6. Ottimizzare e perfezionare attraverso l'uso reale.

Gli assistenti AI si evolvono attraverso l'interazione. Migliorare continuamente le prestazioni analizzando le analisi dei chatbot e perfezionando i flussi di lavoro.

I KPI da monitorare includono:

• Tasso di contenimento.
• Velocità di risposta.
• Frequenza degli errori o delle escalation.
• Soddisfazione dell'utente.

7. Scalare ed espandere

Una volta che la fase pilota si è rivelata un successo, espandere le capacità dell'assistente.

• Introdurre casi d'uso aggiuntivi, come la qualificazione dei lead o il monitoraggio degli ordini.
• Distribuirlo in più reparti o canali di contatto con i clienti.
• Adattare le sue funzioni in base all'evoluzione delle esigenze aziendali.

8. Garantire la conformità della sicurezza

Poiché gli assistenti AI gestiscono dati sensibili, è necessario adottare solide misure di sicurezza.

• Implementare la crittografia, i controlli di accesso e l'anonimizzazione dei dati.
• Garantire la conformità a normative quali GDPR, HIPAA o PCI DSS.
• Verificare regolarmente le politiche di sicurezza per mantenere l'integrità dei dati e la privacy.

9. Educare e coinvolgere il team

Per un'adozione di successo, i dipendenti devono capire come utilizzare l'assistente in modo efficace.

• Formare i team sulle sue funzionalità principali e sulle migliori pratiche.
• Fornite esempi reali di come semplifica i flussi di lavoro.
• Incoraggiate il feedback per affinare le risposte e migliorare l'esperienza dell'utente.

10. Evolvere e ottimizzare continuamente

Gli assistenti di IA migliorano con l'apprendimento continuo. Aggiornatelo regolarmente con nuovi dati, modificate i flussi di lavoro in base a ciò che funziona (o meno) e ascoltate il feedback degli utenti per apportare miglioramenti. 

Rimanete aggiornati sui nuovi progressi dell'intelligenza artificiale, in modo da poterne aggiornare le capacità e mantenerla uno strumento prezioso per la crescita e l'evoluzione della vostra azienda.

1. In che cosa si differenziano gli assistenti agenti AI dai chatbot tradizionali o dagli assistenti virtuali come Siri o Alexa?

Gli assistenti AI sono molto più autonomi. Non si limitano a rispondere ai comandi, ma sono in grado di fare cose al posto vostro, come riprogrammare le riunioni o gestire le attività end-to-end senza bisogno di continui input.

2. Quali sono i limiti degli assistenti agenti AI oggi?

Sono super intelligenti, ma non perfetti. I ragionamenti complessi, la comprensione delle sfumature delle emozioni umane e la gestione di situazioni inaspettate li fanno ancora inciampare a volte.

3. Gli assistenti dell'intelligenza artificiale necessitano di una connessione a Internet per funzionare?

La maggior parte lo fa, poiché si basa su modelli basati sul cloud e sull'accesso ai dati in tempo reale, ma alcune funzioni di base possono funzionare offline se sono impostate in questo modo.

4. Come si addestra un assistente AI senza avere accesso a grandi set di dati proprietari?

Non sono necessari set di dati enormi. Basta iniziare con le FAQ e i documenti dell'azienda e utilizzare strumenti come la retrieval-augmented generation (RAG) per inserire informazioni pertinenti quando necessario.

5. Qual è la differenza tra un assistente AI basato su regole e uno LLM?

Gli assistenti basati su regole seguono copioni rigidi come "se questo, allora quello", mentre quelli LLM sono più flessibili e colloquiali, capiscono il contesto e possono rispondere in modo dinamico anche in situazioni disordinate e senza copione.