Che cos'è un agente AI?

Fase 1: percezione

In primo luogo, un agente di intelligenza artificiale riceve input da varie fonti. A seconda del suo scopo, queste possono includere:

• Interazioni con gli utenti
• API per l'estrazione di dati da sistemi esterni
• Sensori o log di applicazioni collegate
• Basi di conoscenza memorizzate, come fogli di inventario, politiche del personale, ecc.

Fase 2: elaborazione

Una volta in possesso dei dati, l'agente AI deve comprenderli.

L'agente potrebbe utilizzare la PNL, i dati strutturati o i segnali in tempo reale per elaborare qualsiasi input sia stato costruito per utilizzare.

Se ha bisogno di recuperare le conoscenze rilevanti da un database, può utilizzare la retrieval-augmented generation (RAG ) per recuperarle.

Fase 3: processo decisionale

Il processo decisionale dipenderà da come il costruttore strutturerà l'agente AI.

Potrebbe utilizzare una logica aziendale personalizzata, come ad esempio decidere se un lead è qualificato in base a una formula ideata dal team di vendita. 

Potrebbe anche utilizzare le previsioni dell'apprendimento automatico o l'apprendimento per rinforzo, ad esempio segnalando una transazione come fraudolenta in base ai casi di frode precedenti.

I migliori strumenti per agenti di IA terranno conto della spiegabilità dell'IA: quanto un agente di IA è in grado di chiarire il ragionamento alla base delle sue decisioni.

Fase 4: agire

Dopo aver percepito, elaborato e deciso, un agente AI è pronto ad agire.

Non c'è limite alle azioni che un agente AI può intraprendere. Potrebbe seguire un semplice testo di risposta, come "Questi 3 account mostrano segni di potenziale abbandono".

Potrebbe attivare una chiamata API, come l'acquisizione di dati di inventario in tempo reale da un sistema di magazzino o l'avvio di una richiesta di reimpostazione della password.

Altri agenti di intelligenza artificiale svolgono azioni operative dirette, come la regolazione dei prezzi in un negozio di e-commerce, la programmazione di una telefonata di vendita, l'instradamento di una spedizione logistica o la modifica delle impostazioni di sistema in base ai criteri di sicurezza.

Alcuni agenti AI interagiscono anche con applicazioni esterne, come l'automazione dei flussi di lavoro nei sistemi CRM, l'aggiornamento dei record dei clienti o l'emissione di rimborsi in base a regole aziendali predefinite.

Questi agenti possono eseguire interi flussi di lavoro di intelligenza artificiale da un capo all'altro.

Indipendentemente dall'azione, l'agente AI garantisce che la sua risposta sia in linea con il processo decisionale e, in molti casi, impara dai risultati per migliorare le azioni future.

1. Instradamento LLM

Innanzitutto, dovrete affidare la cognizione del vostro agente AI ad un LLM. In effetti, a volte si sente parlare di "agenteLLM ", un sottoinsieme di agenti AI. 

Un buon agente dovrebbe essere in grado di utilizzare LLMs diversi per compiti diversi.

Non esiste un unico LLM superiore, soprattutto con il rapido ritmo di sviluppo. Potrebbe essere vantaggioso per l'agente AI utilizzare un modello quando genera testo lungo e un altro modello quando analizza l'input dell'utente.

Tutti gli agenti AI sono agenti LLM ? Quasi, ma non del tutto.

Gli agenti di IA che non utilizzano gli LLMs includono i bot per l'automazione dei processi robotici, i sistemi multi-agente come i sistemi di controllo del traffico o l'intelligenza a sciame e gli agenti di apprendimento per rinforzo (come nella robotica).

2. Identità e istruzioni

Ogni agente di intelligenza artificiale ha bisogno di un'identità, di una missione e di obiettivi. Perché esiste? Cosa vuole realizzare e come lo farà?

Prendiamo un esempio: la prima linea di difesa di un team di assistenza clienti di un'azienda di supporto IT. L'obiettivo di questo agente di intelligenza artificiale potrebbe essere quello di risolvere correttamente il maggior numero possibile di problemi dei clienti, affidando i casi complessi ad agenti umani. 

Le istruzioni devono definire non solo il suo ruolo, ma anche la sua soglia decisionale (ad esempio, quando è necessario intervenire o indirizzare un utente altrove?) e i suoi KPI.

3. Strumenti

Gli strumenti sono il modo in cui un agente AI raccoglie i dati e agisce. 

Grazie alla sua natura autonoma, un agente di intelligenza artificiale è in grado di scegliere quali strumenti utilizzare per svolgere le proprie attività. 

Ad esempio, un agente AI di lead generation potrebbe avere il compito di creare lead qualificati in Hubspot.

In base all'interazione con l'utente, l'agente potrebbe scegliere di controllare il CRM per verificare la presenza di duplicati, suggerire contenuti specifici per l'utente o porre ulteriori domande fino a quando non sarà in grado di assegnare un punteggio al lead.

L'arsenale di strumenti di un agente AI potrebbe includere:

• Sistemi esterni, come HubSpot, Linear o Zendesk
• Esecuzione di codice, per creare strumenti ad hoc
• Funzionalità integrate
• Altri agenti AI
• Umani (ad esempio, un agente AI ha bisogno dell'approvazione umana prima di eseguire un compito)

4. Memoria e conoscenza

La memoria e la conoscenza di un agente AI definiscono ciò che sa e come conserva le informazioni nel tempo.

A differenza dei software tradizionali che si limitano a recuperare informazioni su richiesta, gli agenti di intelligenza artificiale possono memorizzare, ricordare e basarsi sulle interazioni passate per prendere decisioni più intelligenti.

Ad esempio, un agente di assistenza clienti potrebbe ricordare i precedenti tentativi di risoluzione dei problemi con un utente ed evitare di ripetere soluzioni inefficaci. Un agente di vendita AI potrebbe ricordare le interazioni precedenti con un lead e adattare la sua messaggistica di conseguenza.

Gli agenti di intelligenza artificiale si basano su due tipi principali di memoria:

1. Memoria a breve termine - Contesto temporaneo di una conversazione o di un'attività in corso, come la preferenza linguistica di un utente.
2. Memoria a lungo termine - Conoscenze persistenti a cui l'agente può accedere nel tempo, come ricordare i volumi degli ordini o le preferenze dei fornitori.

Oltre alla memoria, gli agenti di intelligenza artificiale accedono a fonti di conoscenza strutturate e non strutturate, come database e API, basi di conoscenza aziendali o altra documentazione pertinente.

5. Canali

I canali sono il modo in cui un agente AI interagisce con gli utenti. Può utilizzare testo, immagini, video o voce, a seconda del caso d'uso. Può raggiungere gli utenti tramite un widget del sito web o un'interfaccia webchat , 

Gli agenti di intelligenza artificiale possono essere distribuiti su widget webchat , app di messaggisticaWhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, ecc.) o persino incorporati nei flussi di lavoro delle e-mail.

Per le interazioni vocali, gli agenti vocali possono integrarsi con i sistemi telefonici o gli assistenti intelligenti, mentre gli agenti testuali possono operare in live chat, SMS o strumenti aziendali interni.

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6. La governance 

Le leggi sull'IA sono in continua evoluzione in tutto il mondo e costruire un agente di IA senza considerare la conformità è uno sforzo sprecato.

La governance assicura che il vostro agente di IA operi in modo etico, trasparente ed entro i limiti legali.

Segue un agente AI ben governato:

• Aderenza alle politiche - Allineamento alle linee guida del marchio, al tono e alle regole aziendali.
• Reporting e tracciamento dei KPI - Monitoraggio delle prestazioni, delle distorsioni e dell'accuratezza delle decisioni.
• Approvazioni e Human-in-the-Loop (HITL) - Richiede la convalida umana per le azioni critiche.
• Meccanismi di feedback - Migliora continuamente in base ai suggerimenti e alla supervisione degli utenti.‍
• Conformità e audit trail - Registra le decisioni e le azioni per soddisfare i requisiti normativi.

Servizio clienti

Una delle applicazioni più comuni degli agenti AI è l'umile bot di assistenza clienti.

Questi agenti virtuali possono indirizzare i clienti verso politiche specifiche, fornire suggerimenti personalizzati sui prodotti o persino gestire attività relative all'account come la reimpostazione della password.

È diventato normale per le aziende offrire chatbot per il servizio clienti, ma i chatbot basati su regole di un tempo spesso si riflettono negativamente su un marchio. Oggi sono gli agenti LLM dinamici a servire gli utenti di un'organizzazione.

Stiamo entrando nella morte dei chatbot AI e nell'ascesa degli agenti AI. Anche (o soprattutto) i bot dell'assistenza clienti devono salire di livello.

Generazione di lead

La maggior parte degli agenti AI distribuiti su Botpress - almeno al momento in cui scriviamo - è costituita da agenti di lead generation.

Gli agenti di lead gen sono un sottoinsieme degli agenti di vendita AI.

Spesso forniscono informazioni critiche agli utenti e raccolgono lead qualificati lungo il percorso, indirizzandoli ai team di vendita senza alcun intervento manuale. 

Waiver Group, una società di consulenza sanitaria, è riuscita ad aumentare i propri contatti del 25% dopo aver utilizzato un bot per sostituire i propri moduli "contattaci".

Waiverlyn dialogava con i visitatori del sito web, qualificava i contatti e prenotava gli eventi di Google Calendar , il tutto senza alcun intervento umano.

Gestione della conoscenza

Un caso d'uso che è gestito meglio dai bot che dagli esseri umani, la gestione della conoscenza può spaziare dalla documentazione interna ai sistemi self-service rivolti ai clienti.

I dipendenti possono perdere ore a cercare informazioni critiche sepolte in wiki, PDF, e-mail o ticket di assistenza. Un agente di intelligenza artificiale può rispondere a una query in linguaggio naturale con informazioni pertinenti sull'account, sulle politiche o sui passaggi per la risoluzione dei problemi. 

Per quanto riguarda il cliente, questo potrebbe essere un bot assicurativo che aiuta gli utenti a trovare i moduli e le linee guida pertinenti.

Orchestrazione di flussi di lavoro e attività

Flusso di lavoro e orchestrazione delle attività Gli agenti di intelligenza artificiale non si limitano a eseguire singole azioni, ma coordinano più fasi tra diversi sistemi. (Questo è talvolta noto come orchestrazione dell'IA).

• Un agente di intelligenza artificiale per gli approvvigionamenti potrebbe generare automaticamente le richieste di acquisto, confrontarle con i budget e inviarle all'approvazione del manager prima di effettuare un ordine. 
• Nel settore delle risorse umane, un agente AI di onboarding potrebbe programmare la formazione, fornire l'accesso al software e impostare le buste paga per i nuovi assunti senza che nessuno debba muovere un dito. 
• Gli agenti di intelligenza artificiale nell'IT possono gestire i ticket di assistenza, controllare i registri di sistema e segnalare i problemi irrisolti agli ingegneri.

Invece di mettere insieme strumenti di automazione diversi per ogni processo, gli agenti di intelligenza artificiale agiscono come orchestratori centralizzati, gestendo interi flussi di lavoro in modo dinamico, prendendo decisioni in tempo reale e adattandosi al variare delle condizioni.

Questo tipo di automazione del flusso di lavoro è uno dei casi d'uso più comuni per gli agenti AI.

L'intelligenza artificiale si applica facilmente alle piccole attività quotidiane che sottraggono tempo ai lavoratori della conoscenza.

Co-piloti sviluppatori

Gli agenti di intelligenza artificiale stanno diventando essenziali per gli sviluppatori, accelerando la codifica, il debug e la documentazione.

L'intelligenza artificiale del copilota può completare automaticamente il codice, segnalare errori e suggerire ottimizzazioni in tempo reale.

Oltre alla codifica, questi agenti aiutano nella revisione delle richieste di pull, nei controlli di sicurezza e nel monitoraggio delle dipendenze.

Per i team di ingegneri, i copiloti dell'intelligenza artificiale significano cicli di sviluppo più rapidi, meno bug e meno tempo dedicato a compiti ripetitivi.

Assistenti virtuali

A volte basta un po' di aiuto in più.

Qualcuno che conduca ricerche, analizzi le metriche o consolidi le informazioni. Forse avete bisogno di un pianificatore personale che vi invii promemoria sulle attività da svolgere, o di un assistente in grado di redigere e-mail e riassumere rapporti.

Queste lacune possono essere colmate dagli assistenti AI, programmi software che eseguono compiti per conto dell'utente.

Il concetto di assistente AI ci è già familiare, come Siri e Alexa (i più famosi assistenti vocali in circolazione).

Gli agenti di intelligenza artificiale consentono il passo successivo di una pianificazione profondamente personalizzata.

Se state pianificando una vacanza, un assistente di viaggio AI può non solo suggerire i luoghi di una nuova destinazione e identificare gli hotel, ma anche selezionare il volo e l'hotel ottimali, e quindi prenotarli per conto vostro.

1. Estensibile e flessibile

Gli agenti di intelligenza artificiale non sono limitati a flussi di lavoro rigidi. Selezionano dinamicamente strumenti, API e modelli in base al contesto, rendendoli molto più adattabili.

2. Processo decisionale autonomo 

Invece di predefinire ogni flusso, gli agenti di intelligenza artificiale prendono decisioni in tempo reale e svolgono attività end-to-end. Sono più veloci da costruire e molto più efficienti una volta implementati.

3. Scalabile tra i vari casi d'uso 

Un agente AI costruito per l'assistenza clienti può essere esteso per gestire le vendite, i flussi di lavoro interni o l'automazione delle risorse umane senza una ricostruzione completa.

4. Disponibilità 24 ore su 24

Gli agenti di intelligenza artificiale operano continuamente, gestendo le attività, rispondendo agli utenti ed eseguendo i flussi di lavoro senza tempi morti.

5. Efficienza dei costi su scala

Gli agenti AI riducono la necessità di grandi team manuali nell'assistenza clienti, nelle vendite e nelle operazioni interne, mantenendo un servizio di alta qualità.

6. Automazione end-to-end

Gli agenti AI non si limitano a rispondere alle domande, ma eseguono flussi di lavoro, attivano azioni nei CRM, gestiscono le approvazioni e prendono decisioni reali, riducendo i colli di bottiglia operativi.

7. Integrazione perfetta del sistema

Gli agenti AI si collegano a strumenti come Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack e sistemi proprietari, garantendo uno stack tecnologico unificato.

8. Tempo di raggiungimento del valore più rapido (TTV)

A differenza dei progetti di automazione tradizionali, gli agenti di intelligenza artificiale imparano dalle interazioni e migliorano continuamente, accelerando l'implementazione e il ROI.

9. Miglioramento dell'accuratezza e della conformità 

Gli agenti di intelligenza artificiale possono seguire le linee guida del marchio, i quadri giuridici e la logica decisionale, assicurando di operare nel rispetto delle politiche aziendali.

Sistemi multi-agente

I sistemi multi-agente (MAS) sono costituiti da più agenti AI che interagiscono per raggiungere obiettivi generali. 

Questi sistemi sono tipicamente progettati per affrontare compiti troppo grandi, complessi o decentralizzati per essere gestiti da un singolo agente AI. Un corretto instradamento degli agenti di intelligenza artificiale assicura che il compito giusto sia assegnato all'agente giusto.

Ogni agente di un sistema multiagente può agire in modo indipendente, percependo e interpretando l'ambiente, prendendo decisioni e agendo per raggiungere il proprio obiettivo.

L'efficienza di un MAS viene valutata tramite sistemi di valutazione degli agenti di intelligenza artificiale, che possono includere approfondimenti sia quantitativi che qualitativi.

Ad esempio, una società di ricerche di mercato potrebbe utilizzare un MAS in cui un agente raccoglie i rapporti di settore, un altro estrae le intuizioni chiave, un terzo riassume i risultati in brief pronti per il cliente e un quarto controlla l'accuratezza dei dati e perfeziona i risultati nel tempo.

Agenti riflessi semplici

Gli agenti riflessivi semplici operano sulla base di un insieme di regole predefinite di condizione-azione. Essi reagiscono alla percezione corrente e non considerano la storia delle percezioni precedenti.

Sono adatti a compiti di complessità limitata e con una gamma ristretta di capacità. Un esempio di agente riflesso semplice è un termostato intelligente.

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Agenti riflessi basati su modelli

Gli agenti basati su modelli mantengono un modello interno del loro ambiente e prendono decisioni basate sulla comprensione del loro modello.

Questo permette loro di gestire compiti più complessi. 

Sono utilizzati nello sviluppo della tecnologia delle auto a guida autonoma, in quanto possono raccogliere dati come la velocità dell'auto, la distanza tra le auto che la precedono e un segnale di stop in avvicinamento. L'agente può prendere decisioni informate su quando frenare in base alla velocità e alle capacità di frenata dell'auto.

Agenti basati sull'utilità

Gli agenti basati sull'utilità prendono decisioni considerando l'utilità attesa di ogni possibile azione.

Vengono spesso impiegati in situazioni in cui è essenziale soppesare diverse opzioni e selezionare quella con l'utilità attesa più elevata.

Se si desidera che un agente consigli qualcosa, come una linea d'azione o diversi tipi di computer per un determinato compito, un agente basato sull'utilità può essere utile.

Agenti di apprendimento

Gli agenti di apprendimento sono progettati per operare in ambienti sconosciuti. Imparano dalle loro esperienze e adattano le loro azioni nel tempo.

L'apprendimento profondo e le reti neurali sono spesso utilizzati nello sviluppo di agenti di apprendimento.

Sono spesso utilizzati nell'e-commerce e nella tecnologia delle piattaforme di streaming per alimentare i sistemi di raccomandazione personalizzati, poiché imparano a conoscere le preferenze degli utenti nel corso del tempo. 

Agenti di convinzione-desiderio-intenzione

Gli agenti Belief-Desire-Intention modellano un comportamento simile a quello umano, mantenendo credenze sull'ambiente, desideri e intenzioni. Possono ragionare e pianificare le loro azioni di conseguenza, rendendoli adatti a sistemi complessi.

Agenti basati sulla logica

Gli agenti basati sulla logica utilizzano il ragionamento deduttivo per prendere decisioni, in genere sulla base di regole logiche. Sono adatti a compiti che richiedono un ragionamento logico complesso.

Agenti basati su obiettivi

Gli agenti Goal-based agiscono per raggiungere i loro obiettivi e possono adattare le loro azioni di conseguenza. Hanno un approccio più flessibile al processo decisionale, basato sulle conseguenze future delle loro azioni attuali.

Un'applicazione comune per gli agenti goal-based è la robotica, come un agente che naviga in un magazzino. Potrebbe analizzare i percorsi potenziali e selezionare il percorso più efficiente per raggiungere la destinazione.

Passo 1: identificare un caso d'uso pilota

"Prendiamo un agente AI!". Se il vostro capo vi dice questo dopo aver letto gli ultimi titoli di giornale su "l'anno degli agenti AI", allora sta a voi identificare che tipo di agente AI dovreste pilotare.

È facile perdersi nel clamore, ma l'approccio migliore è iniziare con un caso d'uso chiaro e di grande impatto.

Considerate i casi in cui un agente potrebbe ridurre il carico di lavoro, migliorare l'accuratezza o migliorare il processo decisionale, come ad esempio la qualificazione dei lead, l'assistenza ai clienti o il reperimento di conoscenze interne.

Un caso d'uso pilota forte dovrebbe essere abbastanza limitato da poter essere implementato rapidamente, ma abbastanza valido da dimostrare l'impatto.

La scelta giusta renderà più facile assicurarsi l'adesione, dimostrare il ROI e gettare le basi per una più ampia adozione dell'IA.

Fase 2: trovare la piattaforma giusta

Gli strumenti giusti dipendono interamente dalle circostanze: quante competenze di sviluppo interne avete? Quanto tempo avete a disposizione? Che cosa avete bisogno che il vostro agente realizzi (non solo per il vostro caso d'uso pilota, ma anche a lungo termine)?

Nella maggior parte dei casi, ha senso utilizzare una piattaforma di IA invece di partire da zero.

La scelta ottimale sarà spesso una piattaforma verticale e flessibile: un software di costruzione che consente di realizzare qualsiasi caso d'uso e di collegarsi a qualsiasi strumento esterno. 

Potete consultare il nostro elenco dei migliori strumenti per la creazione di agenti AI, delle migliori piattaforme per chatbot o anche delle migliori piattaforme open source. Ma sarò sincero: sono piuttosto prevenuto nei confronti della nostra.

Botpress è utilizzato dal 35% delle aziende Fortune 500 e da oltre 500.000 costruttori.

Abbiamo impiegato agenti AI per anni e il loro utilizzo è gratuito, quindi non avete nulla da perdere.

Fase 3: Integrare gli strumenti

Se il vostro agente AI creerà lead per Hubspot, dovrete iniziare ad integrare la vostra piattaforma AI con Hubspot. 

Sebbene una buona piattaforma sia dotata di integrazioni precostituite, i casi d'uso di nicchia richiedono un ulteriore lavoro di personalizzazione dei connettori dell'agente.

Se il vostro team integra più sistemi, sia strumenti interni che software di terze parti, il vostro agente può agire come orchestratore di IA, assicurando una sincronizzazione fluida tra le piattaforme.

Fase 4: Test e perfezionamento

Il quarto passo consiste nel testare a fondo l'agente utilizzando gli strumenti di test integrati nella piattaforma.

Regolare i parametri, la formulazione dei messaggi e i flussi di lavoro in base ai risultati dei test per garantire che l'agente funzioni bene negli scenari reali.

Passo 5: Distribuzione e monitoraggio

Sebbene le fasi di creazione e implementazione siano spesso al centro dell'attenzione, non sottovalutate l'importanza del monitoraggio a lungo termine con l'analisi dei bot. 

La piattaforma dovrebbe essere dotata di strumenti di monitoraggio per seguire le interazioni e le prestazioni dell'agente dopo la distribuzione.

Raccogliere informazioni e perfezionare l'impostazione in base alle esigenze, sfruttando i meccanismi di feedback forniti dalla piattaforma. 

E ricordate: i migliori agenti AI richiedono aggiornamenti. Alcuni degli agenti AI più performanti sul campo sono stati aggiornati centinaia di volte dal loro rilascio iniziale.

Il vostro ROI aumenterà solo quanto più modificherete il vostro agente.

Iniziare in piccolo, poi espandersi

Stiamo entrando nell'era delle organizzazioni potenziate dall'intelligenza artificiale, ma nessuno farà il salto tutto in una volta. Iniziate con un caso d'uso pilota forte, in grado di ottenere una rapida vittoria, prima di espandere il vostro agente di IA.

Ci riferiamo a questo metodo come al metodo Crawl-Walk-Run. Per saperne di più, consultare il nostro Blueprint per l'implementazione di un agente AI.

Garantire fonti di dati di alta qualità

Come dice il vecchio proverbio: "Garbage in, garbage out". Se il vostro agente di intelligenza artificiale non attinge informazioni da database ben curati, il suo impatto sarà limitato.

Se il vostro agente utilizza Hubspot per tracciare i cicli di trattativa e analizzare i predittori di chiusura e di perdita, i vostri rappresentanti di vendita devono essere vigili nel tracciare le chiamate e i dati dei loro prospect.

Stabilire KPI e metriche di successo chiare

È difficile sapere quanto sia efficace il vostro agente AI se non riuscite a misurarne correttamente l'impatto.

Definite in anticipo i KPI - che si tratti dell'accuratezza delle risposte, del tempo risparmiato, dei tassi di conversione o della riduzione dei costi. Questi parametri di riferimento aiuteranno a guidare i miglioramenti e a dimostrare il ROI.

Utilizzare RAG

L'utilizzo della generazione aumentata dal recupero consente all'agente AI di basare le proprie risposte su dati aggiornati, come la base di conoscenza dell'azienda, il CRM o la documentazione.

In questo modo si riduce la possibilità di allucinazioni e si garantisce che le risposte siano accurate e pertinenti al contesto.

Rischi di conformità

Gli agenti di intelligenza artificiale devono attenersi a normative quali GDPR, HIPAA, SOC 2 e politiche specifiche del settore. 

I rischi di conformità sono uno dei motivi principali per cui i costruttori scelgono di creare agenti di intelligenza artificiale su piattaforme, piuttosto che costruire da zero.

Se il vostro lavoro non è la conformità all'IA, è meglio che le vostre risorse siano spese per lasciarle ai professionisti.

La gestione errata dei dati degli utenti, la mancata registrazione delle decisioni o la generazione di risposte non conformi possono comportare conseguenze legali e finanziarie.

Allucinazioni

Le allucinazioni si verificano quando i sistemi di intelligenza artificiale conversazionale generano informazioni errate o fuorvianti.

Questi errori sono stati al centro di scandali come il fiasco del chatbot di Air Canada o il bot che ha venduto una Chevy Tahoe per un dollaro.

Gli agenti di intelligenza artificiale realizzati con cautela raramente hanno delle allucinazioni. È possibile proteggere la qualità delle sue risposte con una generazione aumentata dal recupero, con la convalida umana o con livelli di verifica. In realtà, esistono diversi modi per mantenere gli agenti di IA liberi da allucinazioni.

Mancanza di spiegazioni

Se un agente di intelligenza artificiale prende decisioni, il team deve essere in grado di capire come e perché.

Un sistema black-box che fornisce risultati senza trasparenza può erodere la fiducia, rendendo difficile diagnosticare gli errori, garantire la conformità o perfezionare le prestazioni.

La spiegabilità è particolarmente importante per i settori regolamentati, dove le decisioni devono essere verificabili.

Tecniche come la registrazione dei ragionamenti degli agenti, l'evidenziazione delle fonti e l'incorporazione della convalida umana nel ciclo possono aiutare a mantenere chiare e responsabili le decisioni guidate dall'IA. 

Se la spiegabilità non è integrata, il team passerà più tempo a giustificare le azioni dell'agente che a trarne vantaggio.

Risorse in corso

Gli agenti di intelligenza artificiale non sono una risorsa "imposta e dimentica".

Si tratta di un vero e proprio progetto software che richiede un monitoraggio continuo e miglioramenti nel tempo. La manutenzione è una necessità che, se trascurata, compromette il successo di un agente.

La buona notizia è che questo è un aspetto negativo solo se il team non lo pianifica. Se si è disposti a investire nell'IA, le risorse necessarie per un agente IA possono essere facilmente considerate come un ritorno.

1. L'autonomia

Gli agenti di intelligenza artificiale possono operare senza l'intervento umano, prendendo decisioni e agendo in modo indipendente.

La loro autonomia consente agli agenti AI di gestire compiti complessi e di prendere decisioni in tempo reale su come completare al meglio un processo, ma senza che un umano codifichi i passaggi specifici per un determinato compito.

Sebbene l'idea di un agente autonomo possa evocare le immagini di HAL 9000, il computer parlante di 2001: Odissea nello spazio, gli agenti AI si basano ancora su istruzioni umane.

Un utente o uno sviluppatore dovrà dedicare del tempo a dire all'agente cosa fare, ma sarà l'agente a risolvere il problema di come completare al meglio il compito.

2. Apprendimento continuo

Il feedback è essenziale per il miglioramento dell'agente AI nel tempo.

Questo feedback può provenire da due fonti: un critico o l'ambiente stesso.

Il critico può essere un operatore umano o un altro sistema di intelligenza artificiale che valuta le prestazioni dell'agente. L'ambiente dell'agente di intelligenza artificiale può fornire un feedback sotto forma di risultati derivanti dalle azioni dell'agente.

Questo ciclo di feedback permette all'agente di adattarsi, imparare dalle sue esperienze e prendere decisioni migliori in futuro.

Imparerà a creare risultati migliori man mano che svolgerà altre attività. Grazie alla loro capacità di apprendere e migliorare, gli agenti di IA possono adattarsi ad ambienti in rapida evoluzione.‍

3. Reattivo e proattivo

Gli agenti di intelligenza artificiale sono sia reattivi che proattivi nei loro ambienti.

Poiché recepiscono gli input sensoriali, sono in grado di modificare il corso dell'azione in base ai cambiamenti dell'ambiente.

Ad esempio, un termostato intelligente può percepire la temperatura della stanza che diventa più fredda quando inizia un temporale inaspettato. Di conseguenza, diminuirà l'intensità dell'aria condizionata. 

Ma è anche proattivo: se il sole splende in una stanza all'incirca alla stessa ora ogni giorno, aumenterà proattivamente l'aria condizionata in modo che coincida con l'emergere del calore del sole.

Quali sono gli errori comuni che le aziende commettono quando implementano il loro primo agente AI?

Un errore comune che le aziende commettono quando implementano il loro primo agente di intelligenza artificiale è quello di lanciarlo senza un caso d'uso chiaramente definito o criteri di successo misurabili, il che spesso si traduce in un basso coinvolgimento e in un impatto limitato. Inoltre, molte aziende trattano l'agente di intelligenza artificiale come un'implementazione unica, anziché come un sistema che richiede aggiornamenti e perfezionamenti regolari per rimanere efficace nel tempo.

Quanto tempo e quanto budget devo prevedere per il pilota di un agente AI?

Un progetto pilota mirato può essere lanciato in genere in 2-6 settimane, con un investimento da 300 a 700 dollari, soprattutto con piattaforme no-code o low-code.

Quali tipi di log o audit trail devo implementare?

È necessario registrare ogni input dell'utente, le decisioni dell'agente, le azioni intraprese e tutte le chiamate API, compresi i timestamp e gli identificatori dell'utente per consentire la tracciabilità. Per una maggiore trasparenza e diagnostica, è utile includere anche le fasi di ragionamento o i punteggi di confidenza, se disponibili.

Come si presenta in pratica l'human-in-the-loop (HITL)?

In pratica, HITL significa che l'agente AI si ferma per ricevere un input umano su decisioni specifiche, come approvazioni, escalation o casi ambigui, prima di procedere. In questo modo si crea una salvaguardia, garantendo che le azioni incerte siano supervisionate da una persona quando necessario.

Un singolo agente AI può supportare più dipartimenti (ad esempio, Risorse Umane e Vendite)?

Sì, un singolo agente di intelligenza artificiale può servire più dipartimenti, a condizione che sia progettato con un'adeguata separazione del contesto, istruzioni chiare per un comportamento basato sui ruoli e un instradamento intelligente delle query. Molte organizzazioni iniziano con un solo reparto ed espandono le capacità dell'agente in modo graduale per evitare sovrapposizioni o confusione.