Per anni le aziende hanno inseguito la promessa dell'automazione: sistemi ad azione autonoma in grado di gestire compiti complessi ed eliminare gli errori umani. I primi sforzi hanno prodotto risultati contrastanti. Gli script basati su regole e i bot tradizionali hanno funzionato bene per i workflow prevedibili, ma hanno faticato a gestire complessità e variabili inaspettate. Anche se l'intelligenza artificiale (AI) è diventata realtà, la maggior parte degli strumenti di automazione è rimasta reattiva, richiedendo una guida umana significativa per adattarsi a nuove situazioni.
Questo scenario ha iniziato a cambiare. Oggi esistono agenti autonomi che combinano l'AI dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con capacità di memoria e di processo decisionale per gestire in modo indipendente i processi multifase. A differenza dell'automazione tradizionale, questi sistemi non si limitano a seguire le istruzioni: si adattano e migliorano nel tempo, interagendo con il loro ambiente e con altri sistemi per completare intere sequenze di azioni. Tutto questo si ottiene con un'interazione umana limitata o completamente autonoma.
L'automazione non è una novità, ma molti strumenti tradizionali di questa tecnologia faticano a gestire l'imprevedibilità, richiedendo una supervisione umana quasi costante per rimanere efficace. Gli agenti autonomi, ovvero tipi specializzati di agenti AI, risolvono questo problema incorporando processi decisionali basati sull'AI con la possibilità di apprendere e adattarsi man mano che si procede, rendendo possibile l'automazione di interi workflow. Pertanto, il loro impatto va ben oltre l'esecuzione di compiti di base.
Più nello specifico, le organizzazioni che distribuiscono le giuste soluzioni con agenti AI spesso osservano i seguenti vantaggi:
A differenza dell'automazione tradizionale, che spesso richiede una riprogrammazione estesa per gestire nuove sfide, gli agenti autonomi possono ampliare la loro azione in diversi casi d'uso con alcune ottimizzazioni. E, man mano che le esigenze aziendali mutano, si adattano anche senza una guida umana dettagliata.
Coordinando i propri sforzi, più agenti autonomi possono risolvere problemi complessi in modo più efficiente rispetto a un unico sistema. Ispirato ai comportamenti naturali degli animali sociali (come colonie di insetti o uccelli rapaci), questo approccio consente agli agenti di distribuire i carichi di lavoro e migliorare il processo decisionale attraverso l'intelligence collettiva. Le aziende possono utilizzare questo modello per ottimizzare la logistica, la sicurezza della rete, la pianificazione operativa su larga scala e altri processi a uso intensivo di risorse.
Gli agenti autonomi hanno compiuto notevoli progressi negli ultimi anni. Tuttavia, nonostante le loro funzionalità in aumento, si trovano comunque davanti ad alcune limitazioni. Se non vengono tenute sotto controllo, queste limitazioni possono causare inefficienze, guasti e altri problemi. Di seguito sono riportati alcuni dei vincoli spesso associati agli agenti autonomi:
- Cicli di processo ricorrenti
Senza misure di sicurezza adeguate, gli agenti autonomi possono rafforzare conclusioni non corrette agendo ripetutamente sui propri risultati. Ciò può portare a un mix di errori nel tempo, che richiedono un intervento diretto per l'interruzione e la correzione. - Dipendenze multi-agente
Quando più agenti lavorano insieme, i guasti in un unico sistema possono interrompere l'intera rete. Se le dipendenze non vengono gestite con attenzione, un agente malfunzionante o un guasto nella comunicazione tra più agenti può avere conseguenze diffuse. - Requisiti di elaborazione elevati
L'esecuzione di agenti avanzati richiede in genere una notevole potenza di elaborazione. Le aziende devono valutare i vantaggi dell'automazione rispetto ai costi dell'infrastruttura e dell'energia, nonché il potenziale impatto ambientale negativo. - Mancanza di intelligenza emotiva
Gli agenti autonomi possono elaborare il linguaggio e rispondere all'input umano. Tuttavia, sono solo macchine, il che significa che non hanno una reale consapevolezza emotiva. Questo limite ha il potenziale di influire sulla loro capacità di gestire interazioni interpersonali complesse, in particolare in aree come il servizio clienti e la risoluzione dei conflitti. - Capacità limitata di innovarsi
Gli agenti autonomi eccellono nel riconoscimento e nell'ottimizzazione degli schemi, ma tendono a non gestire a dovere l'innovazione. Non possono generare idee completamente innovative o pensare al di fuori di parametri predefiniti, fattore che ne limita l'utilità in alcune aree che richiedono una risoluzione dei problemi creativa. - Attenzione specializzata
La maggior parte degli agenti autonomi è progettata per funzioni specifiche e non può passare facilmente a compiti non correlati. La loro efficacia può essere limitata a casi d'uso ben definiti all'interno del dominio programmato. - Comprensione limitata
Se da un lato i modelli di intelligenza artificiale possono analizzare grandi quantità di dati, dall'altro, possono avere difficoltà a comprendere a fondo o a ragionare in modo più sfumato. Decisioni che contano sull'uso di un contesto possono trarre vantaggio dal giudizio umano per garantire accuratezza e adeguatezza. - Affidamento sulla qualità dei dati
Gli agenti autonomi si affidano a dati di alta qualità e imparziali per funzionare correttamente. Se i dati che trattano sono incompleti, obsoleti o non obiettivi, le loro decisioni e raccomandazioni potrebbero essere influenzate. - Rischi etici e di sicurezza
Senza un'attenta supervisione, gli agenti autonomi possono violare involontariamente le linee guida etiche o introdurre vulnerabilità della sicurezza. Le aziende devono mettere in pratica una governance rigorosa per evitare queste o altre conseguenze indesiderate.
Gli agenti autonomi variano in termini di complessità e funzionalità, con alcune categorie che si sovrappongono in termini di processi impiegati. La scelta del tipo corretto dipende dal caso d'uso, in quanto ogni categoria offre vantaggi e limitazioni distinti. Di seguito sono riportati alcuni dei tipi più comuni di agenti autonomi e la loro funzione:
- Agenti autonomi reattivi
Gli agenti reattivi operano esclusivamente sulla base di input immediati provenienti dal proprio ambiente. Non memorizzano esperienze passate né imparano da interazioni precedenti. Pur limitando l'adattabilità, offrono risposte eccellenti in tempo reale in scenari prevedibili. - Agenti autonomi deliberativi
Noti anche come agenti cognitivi o ragionanti, questi agenti analizzano il loro ambiente, valutano diverse modalità d'azione e selezionano il miglior percorso disponibile per raggiungere un obiettivo. Utilizzano modelli interni per simulare i risultati prima di prendere decisioni. - Agenti ibridi autonomi
Gli agenti ibridi combinano approcci reattivi e deliberativi, che consentono loro di rispondere ai cambiamenti immediati, pianificando al contempo obiettivi a lungo termine. - Agenti autonomi basati su modelli
Questi agenti mantengono una rappresentazione interna dell'ambiente in cui operano, fornendo loro dati sugli stati futuri e consentendogli di creare previsioni accurate per informare le loro capacità decisionali. Possono essere programmati con regole o utilizzare il machine learning per perfezionare i propri modelli in autonomia. - Agenti autonomi basati sugli obiettivi
Invece di reagire agli stimoli in autonomia, gli agenti basati sugli obiettivi valutano le azioni in base al loro contributo al raggiungimento di obiettivi specifici. Se le condizioni cambiano, questi agenti possono modificare dinamicamente le loro strategie. - Agenti autonomi basati su utilità Gli agenti basati su utilità assegnano un valore a diverse azioni potenziali e danno priorità a quelle che ottimizzano il risultato desiderato. Questa caratteristica li rende efficaci in situazioni che richiedono l'ottimizzazione dei compromessi, come l'allocazione delle risorse o la pianificazione dei percorsi.
- Agenti che apprendono
Questi agenti migliorano le loro prestazioni nel tempo imparando da nuovi dati ed esperienze passate. Si adattano ai cambiamenti del proprio ambiente, perfezionando il processo decisionale senza la necessità di una riprogrammazione costante. - Agenti gerarchici
Gli agenti gerarchici suddividono i compiti complessi in compiti secondari più piccoli e gestibili, distribuendoli tra i vari livelli operativi.
Anche se i singoli agenti possono essere potenti da soli, molte organizzazioni utilizzano sistemi multi-agente come strategia più ampia per coordinare più agenti autonomi tra gli obiettivi condivisi. Questo approccio consente agli agenti di comunicare, dividere le responsabilità e distribuire i compiti, capacità che lo rendono particolarmente adatto per la risoluzione dei problemi distribuiti e per le operazioni di vasta scala.
In linea con la promessa di sistemi intelligenti più autonomi, gli agenti autonomi stanno ridefinendo i processi praticamente in ogni settore. In molti modi, la potenziale applicazione di questa tecnologia è limitata solo dai dati forniti a questi sistemi e dai framework che guidano il processo decisionale. Tuttavia, gli agenti autonomi hanno dimostrato una particolare attitudine quando vengono applicati ai seguenti casi d'uso:
- IT
I team IT (Information technology) utilizzano agenti autonomi per monitorare i sistemi, gestire i ticket di supporto e automatizzare le procedure standard di risoluzione dei problemi. Questi agenti sono in grado di rilevare tempestivamente i problemi e intraprendere azioni correttive, aiutando i team a ridurre i tempi di inattività e migliorare la qualità del servizio. - Sviluppo di applicazioni
Gli agenti autonomi dedicati allo sviluppo di applicazioni supportano lo sviluppo delle applicazioni automatizzando i test del codice, gestendo i workflow di distribuzione e identificando i problemi di prestazioni negli ambienti di staging. In questo modo si riduce il sovraccarico manuale e si aiutano i team a mantenere una maggiore velocità senza sacrificare l'affidabilità. - Sicurezza digitale
I team dedicati alla sicurezza IT distribuiscono agenti autonomi per analizzare gli avvisi, rilevare comportamenti insoliti e attivare misure di contenimento quando necessario. Questi agenti agiscono rapidamente sulla base di regole stabilite e dati in tempo reale, limitando l'impatto di potenziali violazioni. - Gestione dei rischi
Nella gestione del rischio, gli agenti autonomi analizzano i dati operativi e transazionali per individuare anomalie ed evidenziare potenziali minacce. In questo modo i team possono passare dall'attenuazione reattiva alla rilevazione precoce e prendere decisioni più informate. - Servizi finanziari
Grazie all'analisi dei dati finanziari in tempo reale, gli agenti autonomi possono assistere nella rilevazione delle frodi, nella negoziazione algoritmica, nella valutazione del rischio e molto altro ancora. I clienti finanziari possono trarre vantaggio da questi agenti attraverso la consulenza finanziaria basata sull'intelligenza artificiale. Le aziende sono note per l'impiego di agenti autonomi per semplificare la gestione del portfolio. - Sanità
Gli agenti autonomi del settore sanitario supportano i professionisti sanitari attraverso la gestione dei workflow amministrativi e il monitoraggio costante della salute dei pazienti. Gli agenti possono anche aiutare nella diagnosi dei pazienti, fornendo dati e informazioni aggiuntivi per aiutare a identificare le condizioni in anticipo e raccomandare opzioni di trattamento ottimali. - Vendita al dettaglio/E-commerce
I rivenditori al dettaglio utilizzano agenti autonomi per ottimizzare l'inventario prevedendo la domanda. Questi sistemi inoltre regolano dinamicamente i prezzi e forniscono consigli personalizzati ai clienti in base ai dati degli acquisti passati. - Marketing
I team del marketing si avvalgono di agenti autonomi per generare contenuti ottimizzati per le campagne e per gestire la pubblicità digitale. Questi agenti analizzano le prestazioni delle campagne e forniscono raccomandazioni volte a promuovere un maggiore coinvolgimento. - Comunicazioni
Le aziende utilizzano agenti autonomi per automatizzare le risposte alle e-mail e ai messaggi dei clienti. Questi agenti possono anche tradurre le conversazioni proprio nel momento in cui si verificano, eliminando molti degli ostacoli alla comunicazione che potrebbero altrimenti bloccare la collaborazione internazionale o interculturale. - Robotica
Gli agenti autonomi alimentano i robot industriali utilizzati nel manifatturiero, nella logistica e nella sanità. Questi robot gestiscono compiti quali l'automazione del magazzino e l'assemblaggio di precisione, migliorando la produttività e rimuovendo gran parte dell'elemento umano dagli ambienti ad alto rischio. - Trasporto
I mezzi di trasporto autonomi rendono possibile la guida autonoma dei veicoli. Svolgono inoltre un ruolo centrale nell'ottimizzazione del traffico, nella gestione della flotta, nella navigazione con i droni e nei sistemi di trasporto pubblico, analizzando i dati in entrata e prendendo decisioni adattive. - Risorse umane
Gli agenti autonomi possono essere indirizzati a gestire i compiti delle Risorse umane di routine, come l'approvazione delle richieste di ferie e la registrazione dei record del personale. Inoltre, supportano il processo di onboarding fornendo account utente, assegnando moduli di formazione e coordinando la distribuzione dei dispositivi per il nuovo personale assunto. - Servizio clienti e assistenza
Gli agenti autonomi possono inoltre essere posizionati in modo da interagire direttamente con i clienti, gestire le richieste di informazioni, risolvere problemi comuni e fornire supporto personalizzato su più canali. In termini di supporto clienti, sono in grado di automatizzare l'instradamento dei ticket, analizzare la percezione dei clienti e assistere gli agenti umani individuando rapidamente le informazioni rilevanti. - Manifatturiero
Nel settore manifatturiero, gli agenti autonomi ottimizzano le programmazioni di produzione, prevedono i guasti delle apparecchiature e migliorano il controllo qualità. Lavorano insieme agli operatori umani per migliorare l'efficienza e mantenere una qualità costante dei prodotti. - Sicurezza e difesa
Gli agenti autonomi sono particolarmente importanti per la sicurezza e la difesa. Analizzano le riprese di videosorveglianza per rilevare le minacce in tempo reale e monitorano attentamente le reti per rilevare attacchi informatici o accessi non autorizzati. Le forze dell'ordine e le operazioni militari possono utilizzare questi agenti per supportare le loro iniziative di ricognizione e valutazione delle minacce. - Settore legale
Negli ambienti legali, le società di diritto si avvalgono di agenti autonomi per esaminare i contratti per eventuali incoerenze e altre problematiche. Questi sistemi sono anche noti per fornire assistenza nella ricerca dei casi.
Non tutti gli agenti autonomi operano allo stesso livello. Come affermato in precedenza, gli agenti più avanzati vanno oltre la semplice automazione, rispondendo attivamente alle nuove informazioni, adattandosi all'ambiente circostante e sfruttando le risorse esterne per migliorarne ulteriormente l'efficacia. Di seguito sono riportate le caratteristiche principali che distinguono queste soluzioni di alto livello.
- Autonomia
La caratteristica distintiva di un agente autonomo è la sua capacità di funzionare in modo indipendente. Gli agenti avanzati richiedono poca o nessuna assistenza umana per completare processi multifase e adeguare il loro approccio in base alle condizioni che incontrano. - Apprendimento e adattamento
Agenti sofisticati perfezionano automaticamente il processo decisionale analizzando le interazioni passate, incorporando il feedback e adattandosi agli ambienti mutevoli. - Accesso a strumenti integrati
Per un funzionamento efficace, un agente autonomo deve essere in grado di interagire con l'ecosistema tecnologico più ampio all'interno di un'organizzazione, inclusi dati interni rilevanti, automazioni e sistemi esistenti. Ciò consente loro di eseguire compiti specializzati come la gestione dei workflow o l'ottimizzazione dei processi aziendali. - Elaborazione dei dati multimodale
L'elaborazione di diversi input, come testo, audio, immagini e video, amplia la capacità di un agente di comprendere e interagire con l'ambiente circostante. Gli agenti in grado di analizzare più tipi di dati possono eseguire azioni più complesse. - Memoria e richiamo
La memorizzazione e il recupero delle informazioni migliorano l'efficacia dell'agente. I sistemi con annessa memoria possono apprendere dalle azioni passate, tenere traccia del contesto nel tempo e migliorare le interazioni in base ai dati storici (anziché iniziare da capo ogni nuova richiesta). - Pianificazione ed esecuzione dei compiti
Gli agenti avanzati reagiscono ai suggerimenti, ma possono anche definire strategie. Valutando le risorse e i potenziali ostacoli, creano piani d'azione strutturati che li guidano verso i loro obiettivi senza superare i parametri predefiniti. - Acquisizione dinamica delle conoscenze
Per rimanere pertinente, un agente autonomo deve continuamente ampliare la propria comprensione. Alcuni agenti possono esplorare fonti di informazioni esterne e modificare le loro risposte in base ai dati più recenti disponibili. - Processo decisionale basato sul contesto
L'efficacia di un agente dipende da come interpreta e risponde ai fattori situazionali. Gli agenti con una forte consapevolezza contestuale valutano le condizioni prima di agire, migliorando l'accuratezza e riducendo il rischio di errori causati da un'esecuzione rigida basata su regole.
L'intelligenza artificiale dispone di applicazioni estremamente ampie che comprendono varie tecnologie. Gli agenti autonomi sono univoci in quanto possono agire in modo indipendente e adattarsi alle condizioni mutevoli man mano che lavorano per raggiungere i loro obiettivi. Detto questo, gli agenti autonomi a volte sono confusi o raggruppati insieme ad altri tipi di sistemi gestiti dall'AI. Sebbene queste tecnologie condividano molti degli stessi principi di base, i loro ruoli, le loro funzionalità e i livelli di autonomia possono variare in modo significativo:
La raccolta e l'applicazione dei dati per facilitare il processo decisionale è un aspetto che gli esseri umani eseguono in modo naturale. Per replicare questo processo in termini digitali, gli agenti autonomi si affidano a diverse tecnologie avanzate, tra cui l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il machine learning (ML), il deep learning (DL), l'automazione robotica dei processi (RPA) e le integrazioni API.
Queste e altre funzionalità operano insieme in un processo che in genere ha un aspetto simile al seguente:
La scelta della tecnologia giusta e la comprensione dei processi coinvolti costituiscono una buona parte della distribuzione di agenti autonomi, ma non è l'unico fattore. Le organizzazioni devono inoltre garantire che la propria infrastruttura, la forza lavoro e la cultura aziendale siano adeguatamente preparate. Prendere in considerazione i seguenti suggerimenti per stabilire la fase di una transizione di successo:
- Chiara definizione degli obiettivi
Prima di distribuire agenti autonomi, le organizzazioni devono stabilire obiettivi specifici. Obiettivi ben definiti aiutano a guidare il processo decisionale e a definire più facilmente i parametri per misurare il successo. - Valutazione e preparazione dell'architettura dei dati
Gli agenti autonomi hanno la stessa efficacia dei dati a cui hanno accesso. Le aziende devono valutare la propria infrastruttura di dati per garantire informazioni pulite, strutturate e accessibili. Tale valutazione può includere la configurazione di API bidirezionali che consentono agli agenti di recuperare ed eseguire azioni basate sui dati aziendali. - Volontà di sperimentare
Poiché la tecnologia degli agenti autonomi si sta evolvendo rapidamente, le aziende devono monitorare gli sviluppi ed essere pronte a testare le soluzioni emergenti. La sperimentazione con le distribuzioni nelle fasi iniziali può aiutare a identificare opportunità in cui l'automazione può avere il maggiore impatto positivo. - Integrazione ove possibile
L'integrazione con gli strumenti attuali, come le piattaforme CRM/CSM e i sistemi di Pianificazione delle risorse aziendali (ERP), aiuterà a eliminare il rischio di isolamento in silo dei dati e a garantire che gli agenti autonomi possano accedere e agire sulle informazioni pertinenti quando ne hanno bisogno. - Priorità dell'utente finale
L'efficacia degli agenti autonomi dipende da quanto bene interagiscono con i dipendenti e i clienti. Le aziende devono progettare esperienze intuitive e condurre test accurati per identificare e risolvere potenziali punti di attrito prima della distribuzione. - Monitoraggio e ottimizzazione
Una volta distribuiti gli agenti, il monitoraggio continuo delle prestazioni è fondamentale. Le aziende devono raccogliere il feedback degli utenti, tenere traccia dei parametri chiave e perfezionare i comportamenti degli agenti in modo che i sistemi vengano sempre migliorati. - Valutazione dell'impatto della forza lavoro
Gli agenti autonomi cambieranno le dinamiche della forza lavoro, automatizzando alcuni compiti e creando al contempo la domanda di nuove competenze. Le aziende devono rivalutare le priorità di assunzione e investire in programmi di formazione che preparano il personale a lavorare insieme a questi e altri sistemi di intelligenza artificiale. - Integrazione della protezione dei dati nel sistema
Poiché gli agenti autonomi elaborano informazioni sensibili, le aziende devono applicare misure efficaci per la sicurezza informatica e la privacy dei dati. La conformità alle normative di settore e criteri di governance chiari contribuiranno a proteggere le informazioni sensibili. - Definizione di linee guida etiche
L'automazione gestita dall'AI solleva questioni etiche e normative. Le organizzazioni devono assumersi la responsabilità di istituire misure di protezione interne per promuovere l'uso responsabile dell'intelligenza artificiale, interagendo anche con i responsabili dei criteri e i leader del settore per contribuire a definire le normative future.
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