L'automazione rappresenta tradizionalmente un compromesso tra efficienza e flessibilità. L'automazione del workflow ai suoi inizi si è affidata a sistemi rigidi basati su regole che eseguivano bene compiti predefiniti, ma si è trovata in difficoltà nel produrre risultati adattabili e contestualizzati. La verità era che, nonostante l'ampia programmazione su cui si basavano questi sistemi (o a causa di ciò), non potevano semplicemente adeguarsi a nuove informazioni o a condizioni mutevoli.
La tecnologia continua a progredire. Nel tempo, i modelli di machine learning (ML) più avanzati hanno migliorato l'automazione consentendo ai workflow di elaborare le informazioni e riconoscere gli schemi in dati strutturati e non. Infine, l'emergere di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ha reso possibili soluzioni di intelligenza artificiale (AI) in grado di interpretare il contesto, prendere decisioni e persino perfezionare i propri processi. Oggi, questo cambiamento in corso ha portato allo sviluppo di workflow agentici, in cui gli agenti AI coordinano i compiti in modo dinamico, collaborando con gli esseri umani e altri programmi intelligenti per ottimizzare i processi in tempo reale.
I workflow operano in base a diversi livelli di autonomia, a seconda delle esigenze aziendali e delle funzionalità tecnologiche. Alcuni workflow richiedono ancora la supervisione umana, mentre altri possono funzionare in modo indipendente:
- Livello 0: operazioni manuali
Ogni aspetto del workflow viene eseguito manualmente da operatori umani. Non esiste automazione e le decisioni dipendono interamente dall'input umano. - Livello 1: automazione basata su regole
I compiti sono automatizzati in base a regole e condizioni predefinite. Il sistema esegue azioni quando si verificano eventi di attivazione specifici, ma non può adattarsi oltre la logica programmata. - Livello 2: logica condizionale
I workflow ottengono funzionalità decisionali limitate, consentendo loro di rispondere alle condizioni e agli scenari di base. Tuttavia, funzionano ancora entro limiti rigidi e predefiniti. - Livello 3: adattamento contestuale
I sistemi di intelligenza artificiale incorporano dati contestuali per modificarne il comportamento in modo dinamico. Possono regolare le risposte in base a cambiamenti ambientali o variazioni nei dati di input. - Livello 4: decisioni basate sul machine learning
I workflow sfruttano modelli di machine learning per analizzare schemi, prevedere i risultati e ottimizzare i processi. Questi workflow prendono decisioni basate sui dati senza richiedere una programmazione esplicita per ogni possibile scenario. - Livello 5: operazioni completamente autonome
I workflow gestiti dall'AI eseguono i compiti in modo indipendente, con un intervento umano minimo o del tutto assente. Imparano continuamente dalle interazioni, perfezionano i processi e gestiscono compiti complessi e imprevedibili con elevata efficienza.
Gli agenti AI forniscono adattabilità e intelligence ai workflow agentici, consentendo un'automazione che risponde in modo intelligente, in grado di regolare il loro comportamento in base a nuovi dati per rispondere meglio alle nuove sfide. L'efficacia di questi agenti dipende dalla sofisticazione dei modelli sottostanti, che determina la loro capacità di elaborare con precisione le informazioni. Negli ambienti aziendali, gli agenti AI possono collaborare con altri agenti AI e gli esseri umani per fornire assistenza automatizzando le richieste di routine ed eseguendo workflow complessi, il tutto con una supervisione minima.
I workflow agentici non funzionano in modo isolato, ma si basano su una combinazione di tecnologie che interagiscono l'una con l'altra. Queste forniscono la struttura e l'intelligenza necessarie per un funzionamento efficace dell'automazione dell'intelligenza artificiale:
- RPA
L'automazione robotica dei processi (RPA) consente ai bot software di gestire compiti ripetitivi che seguono regole predefinite, come l'immissione dei dati e l'elaborazione delle transazioni. All'interno di un workflow agentico, gli agenti AI si affidano alla RPA per interagire con le applicazioni ed eseguire operazioni strutturate in modo rapido e coerente. - Elaborazione del linguaggio naturale
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente agli agenti AI di interpretare e generare il linguaggio umano, rendendo le interazioni più intuitive. Consente di elaborare l'input degli utenti, estrarre il significato e rispondere all'interno del contesto pertinente. - Agenti AI
Come accennato in precedenza, gli agenti AI sono sistemi autonomi progettati per raccogliere dati, prendere decisioni ed eseguire compiti per raggiungere obiettivi predefiniti. Si adattano a nuove informazioni, imparano nel tempo e possono gestire un'ampia varietà di compiti, da azioni semplici e ripetitive a processi di risoluzione di problemi complessi. - Orchestrazione dei workflow
L'orchestrazione dei workflow coordina i vari componenti di un workflow agentico in modo che i compiti vengano eseguiti nella sequenza corretta e le dipendenze siano gestite correttamente. Ciò consente alle organizzazioni di progettare e monitorare workflow che integrano dati provenienti da più tecnologie e sistemi. - Progettazione tempestiva
La progettazione immediata influenza il modo in cui gli agenti AI strutturano e completano i compiti. Tecniche come la pianificazione e la riflessione automatica aiutano gli agenti a risolvere problemi complessi, determinare la linea d'azione migliore, perfezionare i risultati e molto altro ancora. - Reti di AI generativa
Le reti di AI generativa (GAIN) consentono a più agenti AI di coordinare le loro azioni per affrontare compiti complessi. Ogni agente è specializzato in una funzione specifica: uno può generare contenuti, l'altro può criticare l'output e un terzo potrebbe perfezionare la struttura complessiva. Questo approccio collettivo aiuta a produrre risultati di qualità superiore.
I workflow agentici si basano su schemi di progettazione specifici, che rappresentano approcci ripetibili che definiscono il funzionamento e l'interazione degli agenti AI. Di seguito sono riportati alcuni degli schemi di progettazione più comunemente utilizzati nei workflow agentici:
- Riflessione
Gli agenti AI migliorano le proprie prestazioni rivedendo i risultati che producono e identificando le aree di miglioramento. Questo modello consente agli agenti di perfezionare le risposte attraverso un numero maggiore di iterazioni, ottenendo risultati più accurati. Viene comunemente utilizzato in compiti di programmazione, scrittura, risoluzione dei problemi e altre attività che traggono vantaggio dall'ottimizzazione continua. - Utilizzo di dati e strumenti
Gli agenti AI ampliano le loro funzionalità integrando strumenti esterni, come API, motori di ricerca e database. Questo schema consente agli agenti di recuperare informazioni e utilizzare dati rilevanti, eseguendo comandi interagendo con i sistemi digitali anziché affidarsi esclusivamente ai propri modelli interni. - Pianificazione
Pianificare significa rendere gli agenti AI più intelligenti: formarli a ragionare e strategizzare in modo più efficace e sviluppare la loro capacità di "scomporre" i compiti difficili. Invece di generare semplicemente risposte, determinano la sequenza di semplici azioni necessarie per completare un compito e quindi adeguano il loro approccio secondo necessità. Questo schema consente agli agenti di coordinare workflow multifase. - Collaborazione tra più agenti
Diversi agenti AI lavorano insieme, ciascuno specializzato in un ruolo specifico per gestire compiti più complessi come team. Distribuendo le responsabilità, i sistemi multi-agente migliorano la risoluzione dei problemi e garantiscono risultati di qualità superiore.
Gli agenti AI sono definiti in base a ciò che possono realizzare. Le seguenti funzionalità sono fondamentali per il funzionamento dei workflow agentici:
- Percezione
Gli agenti AI raccolgono e interpretano informazioni provenienti da varie fonti, tra cui dati strutturati, testo non strutturato e input in tempo reale. Questa capacità consente di valutare le situazioni in modo accurato e di adeguarne le risposte in base a informazioni aggiuntive. - Autonomia
Gli agenti AI operano in modo indipendente, selezionando strategie e gestendo le risorse senza un costante intervento umano. Stabiliscono la migliore linea d'azione per un determinato compito e adeguano il loro approccio al variare delle condizioni. - Capacità di apprendimento
I workflow agentici supportano gli agenti AI nel migliorare le loro prestazioni attraverso l'esperienza. Sfruttando le tecniche di machine learning, gli agenti perfezionano i processi decisionali, riconoscono gli schemi e migliorano le risposte future. - Ragionamento
Gli agenti AI analizzano il loro ambiente, valutano i dati disponibili e applicano framework logici alla risoluzione dei problemi. In questo modo sono in grado di sviluppare soluzioni in linea con obiettivi specifici, tenendo conto dei vincoli e delle risorse disponibili. - Processo decisionale etico
Gli agenti AI all'interno di workflow agentici sono progettati per riconoscere e ridurre i pregiudizi nei dati e nel processo decisionale. Forniscono trasparenza spiegando le loro azioni, garantendo che l'automazione sia in linea con gli standard etici e normativi.
- Processo decisionale
Gli agenti AI che prendono decisioni, devono essere in grado di valutare i dati, analizzare le potenziali azioni e selezionare l'approccio più efficace per ogni compito. Applicano algoritmi decisionali per elaborare le informazioni e adattare le strategie alle loro condizioni. - Scomposizione dei compiti
La suddivisione di compiti complessi consente agli agenti AI di eseguire i workflow in modo più efficace. Mappando le dipendenze tra i compiti secondari, gli agenti possono determinare l'ordine di esecuzione ottimale e, di conseguenza, assegnare le priorità alle azioni. - Integrazione con i sistemi esistenti
L'integrazione senza intaccare software, database e infrastruttura assicura che gli agenti AI possano accedere alle informazioni su cui fanno affidamento. - Interattività umana
Tralasciando l'autonomia, gli agenti AI possono richiedere input, feedback o supervisione da parte degli operatori umani. Gli utenti possono fornire indicazioni tramite messaggi di testo, comandi vocali o regolazioni manuali, mantenendo i workflow sempre in linea con gli obiettivi aziendali. - Completamento dei compiti e follow-up
Dopo l'esecuzione di un compito, gli agenti AI valutano il risultato, tengono traccia dei parametri delle prestazioni e perfezionano il loro approccio per le iterazioni future. La documentazione dei risultati e l'identificazione delle aree di miglioramento contribuiscono a mantenere la precisione e l'affidabilità nel tempo.
I workflow agentici hanno il potenziale di trasformare il modo in cui le aziende operano. Integrando l'automazione intelligente, le aziende possono semplificare le operazioni, rispondere in modo più efficace alle sfide e mantenere la coerenza anche nei workflow più complessi. Applicati correttamente, questi vantaggi portano a resilienza e reattività maggiori, consentendo ai team di ottenere di più utilizzando meno risorse.
Più nello specifico, i vantaggi dei workflow agentici includono quelli descritti di seguito:
- Maggiore efficienza
Grazie all'automazione di compiti complessi in più fasi e workflow agevoli che riducono i tempi e gli sforzi necessari per completare i processi di routine. Gli agenti AI possono gestire volumi elevati di lavoro senza fatica, garantendo che i compiti vengano eseguiti più velocemente e offrendo al contempo al personale una maggiore larghezza di banda per concentrarsi su altri compiti essenziali. - Processi decisionali avanzati
Gli agenti AI analizzano grandi set di dati in tempo reale, identificando schemi e generando dati che supportano processi decisionali migliori. Per le opzioni operative di routine, gli agenti possono agire in modo autonomo, mentre per le decisioni più complesse, forniscono agli stakeholder informazioni basate sui dati e consigli intelligenti. - Maggiore precisione
Gli errori nei workflow manuali possono comportare costosi errori. Gli agenti AI riducono al minimo questi rischi eseguendo con precisione i compiti, verificando i dati per individuare eventuali discrepanze e contrassegnando le anomalie prima che siano ingestibili. - Maggiore agilità
A differenza dei sistemi di automazione rigidi, workflow agili possono adeguare le proprie azioni in base a nuovi input, tra cui priorità in evoluzione o interruzioni impreviste. Questa adattabilità consente alle aziende di rispondere rapidamente a cambiamenti del mercato o delle normative e alle sfide operative ecc. - Scalabilità
I workflow agentici si espandono senza problemi per gestire l'aumento dei carichi di lavoro senza sacrificare le prestazioni. Che la domanda stia crescendo o diminuendo, questi agenti distribuiscono i compiti per garantire che i livelli del servizio rimangano costantemente elevati. - Risparmi sui costi
Diminuzione della dipendenza dalla manodopera manuale, ottimizzazione dell'allocazione delle risorse, riduzione al minimo di costosi errori: non è difficile vedere in che modo i workflow agentici contribuiscono ad abbassare i costi. Le aziende possono quindi reinvestire questi risparmi in altre iniziative di alto valore. - Funzionalità operativa 24/7 ore su 24, 7 giorni su 7
Gli agenti AI lavorano continuamente, mantenendo le operazioni aziendali attive 24 ore su 24. A differenza dei team composti da operatori umani che richiedono tempi di inattività, i workflow agentici assicurano che i compiti critici (come il supporto clienti, l'elaborazione delle transazioni e il monitoraggio del sistema) siano sempre disponibili, senza interruzioni. - Produttività su larga scala
I workflow agentici accelerano i risultati aziendali delegando il lavoro agli agenti AI che operano in modo indipendente ma efficace. Questa forza lavoro digitale scalabile consente di ottenere output ottimizzati, offrendo al personale il supporto necessario per essere più efficiente e di grande impatto.
Sebbene i workflow agentici offrano vantaggi significativi, la loro distribuzione comporta alcune sfide. Presta attenzione ai seguenti limiti, in quanto possono diventare ostacoli a una distribuzione agentica corretta.
- Richieste elevate di infrastruttura
I workflow agentici richiedono il supporto di uno stack tecnologico in grado di gestire l'elaborazione di dati su larga scala e complessi calcoli. Le organizzazioni devono investire in risorse cloud scalabili o in potente hardware on premise per facilitare il lavoro svolto dagli agenti AI. La manutenzione interna di questa infrastruttura può aggiungere costi e complessità continui. - Problemi di accessibilità e affidabilità dei dati
I dati ben strutturati e di alta qualità sono la linfa vitale dell'agente AI. Set di dati in silo o incompleti possono rallentare i tempi di elaborazione e ridurre la precisione. Inoltre, i pregiudizi nei dati di addestramento possono portare a un processo decisionale non efficace, limitando l'efficacia dei processi automatizzati. - Sfide legate alla compatibilità dei sistemi precedenti
Molte aziende operano su sistemi meno recenti che non erano stati realizzati per supportare l'automazione dell'AI. L'infrastruttura precedente potrebbe non disporre della connettività API o della capacità di elaborare dati in tempo reale e l'aggiornamento o l'adattamento di questi sistemi potrebbe essere un prerequisito per la distribuzione di workflow agentici.
I workflow agentici possono essere applicati a ogni funzione aziendale, reparto e settore, ovunque un'organizzazione possa trarre vantaggio da un sistema automatizzato intelligente e basato sui dati. Naturalmente, alcune aree sono più adatte a sfruttare questa tecnologia rispetto ad altre. Tra queste forniamo i seguenti esempi:
I team delle Risorse umane gestiscono una serie di responsabilità amministrative e strategiche, che vanno dal reclutamento al coinvolgimento del personale. I workflow agentici ottimizzano molte attività di gestione delle Risorse umane, come l'elaborazione delle richieste di time-off e l'automazione della documentazione relativa alla conformità. Ad esempio, gli agenti AI possono rivedere le programmazioni del personale e i carichi di lavoro dei reparti per approvare o suggerire alternative per le richieste di ferie, riducendo i colli di bottiglia per i reparti delle Risorse umane.
Per rispettare le scadenze dei progetti spesso è necessario supervisionare e coordinare in modo continuo i vari team. I workflow agentici possono automatizzare molte responsabilità associate alla gestione dei progetti, come il rilevamento dello stato, la regolazione delle assegnazioni dei compiti in base alla distribuzione dei carichi di lavoro e l'invio di avvisi in caso di scadenze prossime. Se prendi in considerazione un progetto di sviluppo software, l'agente AI può identificare e contrassegnare potenziali ritardi e riassegnare le risorse per mantenere il momentum senza richiedere l'intervento diretto dei project manager.
Gestire in modo efficiente le richieste dei clienti è essenziale per mantenere la soddisfazione e ispirare la fedeltà. I workflow agentici migliorano le operazioni di assistenza risolvendo automaticamente le questioni di routine e inoltrando quelle complesse supportati dal contesto pertinente. Gli agenti AI possono migliorare il supporto clienti elaborando le richieste di rimborso e fornendo le procedure di risoluzione dei problemi, il tutto richiedendo l'approvazione umana quando necessario.
I reparti IT si occupano spesso di compiti ripetitivi, come il ripristino delle password, il provisioning del software, il monitoraggio del sistema e molto altro, lasciando poco tempo a loro disposizione per svolgere un ruolo più diretto nella strategia di IT. I workflow agentici automatizzano questi processi, consentendo al personale IT di applicare le proprie competenze altrove.
I team finanziari si affidano all'accuratezza, alla velocità e alla conformità per gestire le questioni finanziarie. I workflow agentici aiutano a convalidare i dati finanziari, a semplificare l'elaborazione delle fatture e a rilevare eventuali anomalie nelle transazioni finanziarie che potrebbero indicare errori o attività fraudolente. Durante l'elaborazione delle richieste di finanziamento, gli agenti AI possono esaminare la cronologia dei crediti, verificare la documentazione dei redditi e generare raccomandazioni di approvazione, riducendo i tempi di elaborazione e garantendo coerenza nel processo decisionale.
I workflow agentici migliorano la sicurezza informatica rilevando anomalie, analizzando i rischi informatici e automatizzando le misure di risposta. Se un sistema identifica un'attività di rete insolita, l'agente AI può isolare immediatamente l'endpoint interessato e avvisare i team di sicurezza, interrompendo potenziali violazioni anche quando si verificano.
La gestione della filiera comporta un flusso costante di dati. I workflow agentici aiutano monitorando i livelli delle scorte, ottimizzando i percorsi di spedizione e rispondendo alle interruzioni della filiera, fornendo ai responsabili delle decisioni le informazioni dettagliate di cui hanno bisogno. Ad esempio, quando un prodotto è in attesa di ordini, un agente AI può identificare l'inventario alternativo, comunicare le opzioni ai clienti e aggiornare i sistemi di evasione degli ordini per ridurre al minimo i ritardi.
I workflow agentici sono in grado di analizzare il comportamento dei clienti per prevedere le preferenze e adattare la messaggistica di marketing ai singoli destinatari. Gli agenti AI possono analogamente segmentare i destinatari, generare campagne e-mail e consigliare strategie di contenuti basate sulla cronologia degli acquisti, garantendo una maggiore efficacia di divulgazione con il minimo sforzo manuale.
I workflow agentici hanno il potenziale di rivoluzionare sostanzialmente ogni reparto all'interno di un'azienda, ma solo se coloro che distribuiscono questi processi lo fanno correttamente. Quando si considera una soluzione di intelligenza artificiale agentica, tieni conto dei seguenti suggerimenti:
La definizione chiara degli obiettivi assicura che ogni agente AI nel workflow sia allineato a un risultato comune. Che l'obiettivo sia ridurre i tempi di risposta nel servizio clienti o migliorare l'efficienza della filiera (o qualsiasi altra importante motivazione), avere chiarezza su ciò che deve essere fatto aiuterà a guidare la progettazione del workflow e a fornire un elemento di confronto per misurarne il successo. Un obiettivo ben definito previene anche le inefficienze, mantenendo gli operatori concentrati sui compiti di maggiore impatto.
Le organizzazioni devono applicare criteri di governance dei dati per tenere traccia dell'utilizzo dei dati, gestire le autorizzazioni di accesso e mantenere audit trail completi. L'applicazione dei metadati ai punti dati chiave migliora la trasparenza, garantendo la conformità dei workflow alle normative sulla sicurezza e sulla privacy dei dati.
È vero che uno degli aspetti più interessanti dei workflow agevoli è la loro capacità di operare in modo autonomo. Nonostante ciò, gli agenti AI più avanzati beneficiano comunque di una certa supervisione umana. Mantenere il coinvolgimento delle persone consente alle organizzazioni di convalidare le decisioni generate dall'AI e perfezionare i processi in base a feedback reali. Nei workflow che gestiscono informazioni sensibili o sono coinvolti in decisioni di alto livello, la revisione umana fornisce un ulteriore livello di responsabilità e fiducia.
Diversi agenti AI eccellono in diversi compiti e la progettazione di workflow per ottenere il massimo da queste specializzazioni comporta un miglioramento delle prestazioni. L'assegnazione di compiti in base alle funzionalità di ciascun agente mantiene efficiente l'esecuzione dei workflow.
I workflow complessi richiedono spesso la collaborazione di più agenti AI per completare compiti interdipendenti. La progettazione di workflow che consentono agli agenti di comunicare e coordinare meglio le proprie azioni può portare a un'automazione più adattiva e resiliente. Nella gestione della filiera, ad esempio, un agente AI può monitorare l'inventario mentre un altro coordina le comunicazioni con i fornitori, consentendo al sistema di adeguarsi dinamicamente alle fluttuazioni delle scorte.
I workflow agentici migliorano man mano che vengono eseguiti, quindi è naturale che desideri renderli operativi il più velocemente possibile. Detto questo, una distribuzione più rapida senza la giusta base può portare a problematiche quali inefficienze, adozione limitata o riduzione dell'efficacia della sicurezza. Seguendo un approccio strutturato, le organizzazioni possono garantire che il loro approccio all'automazione dell'intelligenza artificiale sia destinato a fornire risultati significativi.
Per iniziare, procedi come segue:
- Valuta la preparazione organizzativa
Prima di distribuire workflow agentici, valuta se l'organizzazione dispone dell'infrastruttura e delle risorse necessarie. Valuta se i sistemi esistenti supportano processi intelligenti o, se non sono in grado, determinare quali aggiornamenti potrebbero essere necessari. Inoltre, promuovi l'adozione assicurandoti che personale e stakeholder comprendano i vantaggi e le implicazioni dell'automazione agentica. - Identifica i processi corretti
Non tutti i workflow traggono ugualmente vantaggi dall'automazione dell'intelligenza artificiale. Concentrati su processi ripetitivi, a uso intensivo di dati o soggetti a errori umani. I compiti che richiedono un processo decisionale in tempo reale o un'elaborazione delle informazioni su larga scala, come la rilevazione di frodi o il rilevamento dell'inventario, sono candidati ideali per workflow agentici. - Scegli le tecnologie di AI giuste
La scelta degli strumenti di intelligenza artificiale appropriati dipende in larga misura dai workflow da automatizzare. Alcuni potrebbero richiedere l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) avanzata per le interazioni con i clienti, mentre altri potrebbero avere bisogno di modelli di machine learning per l'analisi predittiva. La valutazione delle opzioni tecnologiche in relazione a esigenze specifiche contribuirà a stabilire solide basi per la distribuzione. - Esegui progetti pilota prima di ampliare le soluzioni
La pazienza è una vera virtù, invece di distribuire immediatamente workflow agentici in un'intera organizzazione, inizia con un progetto pilota controllato. In questo modo, i team possono testare le prestazioni degli agenti AI, perfezionare i processi e risolvere eventuali problemi prima di ampliare la soluzione. Una volta che un progetto pilota ha avuto successo, espandine gradualmente l'adozione a ulteriori workflow e reparti.
ServiceNow fornisce una potente base per la creazione e la gestione di workflow agentici, unificando agenti, dati e workflow AI sulla piattaforma di ServiceNow®. Le aziende possono coordinare workflow intelligenti che connettono i reparti, eliminando gli errori manuali e aumentando l'efficienza del processo a livello aziendale. L'automazione basata sull'intelligenza artificiale assicura che i processi si adattino in modo dinamico e agevole alle mutevoli esigenze, offrendo ai team il tipo di supporto su cui possono fare affidamento. Semplificazione delle approvazioni, automazione delle richieste di servizi IT, ottimizzazione della logistica e molto altro ancora.
Gli agenti AI di ServiceNow intraprendono azioni autonome per risolvere problemi, eseguire decisioni e interagire con i sistemi aziendali, mantenendo al contempo governance e supervisione. Questi agenti AI operano in tutta l'organizzazione, riducendo i carichi di lavoro manuali e accelerando i risultati aziendali. Puoi sfruttare gli agenti AI preconfigurati o creare agenti personalizzati utilizzando il linguaggio naturale anziché il codice.
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