Un agente IA è un programma intelligente in grado di interagire in modo autonomo con il proprio ambiente per raccogliere dati, prendere decisioni ed eseguire attività. Gli agenti IA possono determinare la migliore linea d'azione per raggiungere gli obiettivi assegnati e possono incorporare nuovi dati per migliorare le prestazioni nel tempo.
L'intelligenza artificiale, inizialmente limitata all'automazione delle attività di base, ha ora raggiunto un livello tale da poter svolgere ruoli decisionali e di pianificazione strategica con risultati degni di nota. In tal senso, le organizzazioni sfruttano sempre più l'intelligenza artificiale per ottimizzare le operazioni, prevedere le tendenze di mercato, migliorare l'esperienza dei clienti e automatizzare attività e processi come non sarebbe stato possibile solo pochi anni fa. La capacità dell'intelligenza artificiale di elaborare grandi quantità di dati e fornire informazioni che promuovono decisioni aziendali più intelligenti e veloci l'ha resa forse l'unico componente essenziale dell'innovazione digitale oggi.
Gli agenti IA sono alla guida di questa trasformazione digitale. Gli agenti IA moderni non si limitano a eseguire semplici azioni di base: interagiscono con il loro ambiente, raccogliendo informazioni in tempo reale e adattandosi a nuove sfide in modi intelligenti. Gli agenti IA sono in grado di prendere decisioni autonome, risolvere problemi complessi e migliorare continuamente le proprie prestazioni.
La tecnologia pilastro dell'agente IA è il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM). Una potente classe di sistemi di machine learning (ML) progettati per elaborare e generare un linguaggio naturale, gli LLM sono il motore che alimenta la capacità di un agente IA di comprendere gli obiettivi, suddividerli in attività e comunicare soluzioni in modo efficace. Tuttavia, un sistema LLM da solo non è sufficiente per consentire agli agenti IA di eseguire attività complesse e multifase dall'inizio alla fine. È qui che entra in gioco la funzione di "invocazione degli strumenti". Gli agenti IA possono estendere le proprie funzionalità utilizzando strumenti esterni, come API, database o altri modelli di intelligenza artificiale, per raccogliere informazioni in tempo reale, analizzare i dati e adattare i flussi di lavoro.
Gli agenti IA si evolvono continuamente attraverso cicli di feedback e perfezionamento iterativo, imparando dalle proprie azioni e adattandosi in base ai risultati e all'input umano, ove necessario. Questa adattabilità consente agli agenti IA di migliorare il processo decisionale e ottimizzare le prestazioni nel tempo. A tale scopo, questi agenti seguono una sequenza specifica di passaggi:
- Definizione degli obiettivi e pianificazione delle attività
Il processo inizia con l'utente che fornisce all'agente IA un obiettivo specifico. Una volta impostato l'obiettivo, l'agente IA avvia la pianificazione suddividendo l'obiettivo in attività più piccole e attuabili. Per obiettivi più complessi, l'agente IA mappa un'intera sequenza di attività minori, creando una roadmap completa come guida per le azioni da compiere nei passaggi successivi. - Raccolta dati e acquisizione delle conoscenze
Per svolgere le attività principali e le attività minori identificate nella fase precedente, gli agenti IA devono avere accesso alle informazioni pertinenti raccogliendo dati da varie fonti (Internet, database interni, strumenti esterni, ecc.). Qualora l'agente IA non disponga di conoscenze specifiche, può avvalersi di API o connettersi ad altri sistemi per colmare le lacune. - Processo decisionale ed esecuzione
Una volta in possesso dei dati necessari, l'agente IA utilizza modelli di machine learning per prendere decisioni. Valuta le informazioni, determina una possibile linea d'azione e inizia a eseguire le attività. - Monitoraggio e integrazione di feedback
Man mano che l'agente IA procede attraverso le attività, monitora costantemente i risultati delle sue azioni, raccogliendo feedback sia dal proprio ambiente che dall'utente. Questo feedback è essenziale per l'autovalutazione e la governance, poiché consente all'agente IA di modificare il proprio approccio, se necessario. L'agente IA è in grado di creare nuove attività secondari sulla base del feedback ottenuto, assicurandosi così di mantenere allineato il proprio operato con gli obiettivi finali dell'utente. - Apprendimento e miglioramento
Dopo aver completato un'attività, l'agente IA memorizza i dati e le lezioni apprese nella propria knowledge base. Ciò consente di perfezionare le proprie strategie per interazioni future. Nel tempo, questo processo consente all'agente IA di diventare più preciso ed efficiente.
Un sistema di memoria efficiente è fondamentale per le prestazioni degli agenti IA, consentendo loro di archiviare, recuperare e aggiornare le informazioni in tempo reale. La memoria consente agli agenti IA di "ricordare" le interazioni passate, le decisioni, le soluzioni e i dati appresi, promuovendo la coerenza e la rilevanza durante l'esecuzione delle attività. Senza un'infrastruttura di memoria completa, gli agenti IA potrebbero avere difficoltà a mantenere la coerenza, ripetere gli errori passati o semplicemente perdere traccia delle preferenze degli utenti.
Molti sistemi di intelligenza artificiale oggi si affidano a una combinazione di database in memoria, relazionali e vettoriali per gestire diversi tipi di dati. Tuttavia, questo approccio frammentato può creare inefficienze, soprattutto in configurazioni più complesse con più agenti. Un sistema di memoria ben integrato aiuta gli agenti IA a gestire vari formati di dati, tra cui documenti, codice, tabelle e concetti più astratti, fornendo loro le risorse di cui hanno bisogno per rispondere in modo efficace a un'ampia gamma di attività.
Per supportare più agenti IA che lavorano in modo collaborativo, i sistemi di memoria devono anche consentire l'accesso condiviso alle informazioni mantenendo al contempo l'identità indipendente di ciascun agente. Grazie a questa tecnologia, gli agenti IA sono in grado di coordinare e risolvere problemi complessi, preservando al contempo le proprie abilità e comportamenti unici appresi nel corso del tempo. Un sistema di memoria ben progettato massimizza in ultima analisi la capacità di un agente IA di eseguire attività e migliorare autonomamente.
Gli agenti IA sono sistemi complessi costituiti da vari componenti, alcuni sono intrinseci a tutti gli agenti IA, mentre altri sono specifici per le attività che solo alcuni agenti sono progettati per svolgere.
I componenti universali rendono possibili le funzioni principali che consentono all'agente di raccogliere dati, prendere decisioni ed eseguire attività. Tutti gli agenti IA sono dotati dei seguenti componenti, indipendentemente da dove e come operano:
- Architettura di un agente IA
L'architettura è la base di un agente IA. Può trattarsi di una struttura fisica, come un robot con motori e sensori, o di una piattaforma basata su software che si avvale di API e database per fornire un supporto essenziale. L'architettura è progettata per contenere tutte le risorse, gli strumenti e i sistemi necessari all'agente IA per operare in modo autonomo. - Funzione di un agente IA
La funzione di un agente IA determina come le informazioni raccolte dall'agente sono processate, elaborate e trasformate in azioni. È progettato per mappare i dati in entrata a una serie di risposte o azioni in base ai propri obiettivi. - Programma di un agente ID
Il programma di un agente IA integra l'architettura e la funzione dell'agente in un sistema operativo di implementazione. Ciò include tutto, dalla codifica della logica alla base del processo decisionale dell'agente IA alla sua implementazione nell'ambiente richiesto. Il programma dell'agente IA ne allinea gli obiettivi con i requisiti tecnici necessari per operare senza problemi.
A seconda delle attività assegnate agli agenti IA e della posizione in cui sono progettati per funzionare, potrebbero essere necessari componenti aggiuntivi per abilitare funzionalità più specializzate. I componenti condizionali sono presenti esclusivamente nei seguenti tipi di agenti IA:
- Sensori
I sensori consentono all'agente IA di raccogliere dati dal proprio ambiente. Per gli agenti fisici, ciò può fare riferimento a videocamere, microfoni, radar, ecc., mentre gli agenti basati su software possono utilizzare strumenti come crawler web o lettori di file. - Processori
Il processore fa parte del "cervello" dell'agente IA, responsabile della gestione dei dati provenienti dai sensori e della loro conversione in dati attuabili. I processori eseguono i complessi calcoli necessari per analizzare le informazioni e decidere la linea d'azione migliore. - Attuatori
Gli attuatori fisici includono bracci robotici o ruote per il movimento (consentendo all'agente IA di muoversi all'interno del mondo fisico), mentre gli agenti IA digitali possono avvalersi di strumenti per creare file o inviare comandi all'interno dei sistemi software. I singoli componenti di questo sistema sono progettati per eseguire le azioni specifiche che derivano dall'intero processo decisionale dell'agente IA. - Sistemi di controllo
I sistemi di controllo sono responsabili della gestione del processo attraverso il quale un agente IA elabora i dati e prende decisioni sulle azioni da intraprendere. Coordinano sensori, processori e attuatori al fine di garantire il corretto funzionamento dell'agente IA secondo le specifiche. Nei sistemi di intelligenza artificiale più avanzati, i sistemi di controllo consentono all'agente IA di adattarsi e correggersi autonomamente in base ai feedback.
Come affermato in precedenza, gli agenti IA possono assumere forme diverse a seconda della complessità dei loro obiettivi e degli ambienti in cui operano. Dalle regole di base all'apprendimento avanzato, le funzionalità degli agenti IA spaziano da funzioni semplici e reattive a processi decisionali altamente autonomi. Ecco le principali categorie di agenti IA che vengono comunemente utilizzati in diversi settori:
- Agenti IA con riflessi semplici
Questi agenti IA operano sulla base di regole predefinite e rispondono a stimoli specifici. Si tratta del tipo di agente IA più basilare, che funziona senza memoria o processi decisionali più complessi. Gli agenti IA con riflessi semplici sono adatti per attività semplici che non richiedono contesto o apprendimento, come un sistema di irrigazione intelligente che attiva l'acqua quando i livelli di umidità del suolo scendono al di sotto di una soglia impostata. - Agenti con riflessi IA basati su modelli
Gli agenti con riflessi IA basati su modelli sono più avanzati delle loro controparti con riflessi semplici. Mantengono un modello interno dell'ambiente, così da poter prendere decisioni più informate. Questi agenti IA utilizzano sia i dati attuali che la memoria delle interazioni passate per regolare il proprio comportamento. Un esempio comune è quello di un aspirapolvere robotico in grado di memorizzare i punti già puliti ed evitare di ripassarci. - Agenti IA basati su obiettivi
Gli agenti IA basati su obiettivi sono progettati per raggiungere obiettivi specifici generando ed eseguendo piani di azione. Questi agenti IA prendono in considerazione molteplici azioni potenziali e determinano il percorso più efficace per raggiungere il loro obiettivo. Un agente IA ospedaliero che monitora i parametri vitali del paziente e invia avvisi se le condizioni del paziente peggiorano è un esempio di agente IA basato su obiettivi. Genera una serie di azioni, come la riassegnazione ai medici o l'adeguamento dei farmaci, con l'obiettivo di stabilizzare il paziente. - Agenti IA basati sull'utilità
Gli agenti IA basati su utilità compiono un ulteriore passo avanti nel processo decisionale valutando diverse azioni possibili in base a una funzione di utilità. Questa funzione misura il potenziale successo di ciascuna azione in base a criteri quali efficienza, costi o velocità. Questi agenti IA sono ideali per le attività in cui sono possibili più risultati, come ad esempio l'ottimizzazione di un percorso di consegna in base all'efficienza del carburante e alle condizioni del traffico. - Agenti IA di apprendimento
Gli agenti IA di apprendimento si adattano nel tempo imparando dall'ambiente e dalle proprie esperienze. Possono migliorare le proprie prestazioni memorizzando azioni e feedback precedenti, da utilizzare per perfezionare le decisioni future. Questi agenti IA sono comunemente utilizzati nei sistemi che richiedono personalizzazione, come i bot di supporto clienti guidati dall'IA che apprendono da ogni interazione per migliorare le risposte fornite. - Agenti IA gerarchici
Gli agenti IA gerarchici operano come un gruppo coordinato, con gli agenti di livello superiore incaricati di suddividere le attività complesse in attività minori gestibili. Queste attività più piccole sono delegate ad agenti di livello inferiore, che operano in modo indipendente ma riportano i loro progressi all'agente di livello superiore. Questa struttura è utile per grandi progetti multifase in cui agenti diversi gestiscono attività minori specializzate. - Copiloti
I copiloti sono progettati per assistere gli esseri umani fornendo consigli o completando attività in base agli input degli utenti. Anche se non completamente autonomi, i copiloti offrono supporto in tempo reale, contribuendo al processo decisionale umano con suggerimenti basati sull'intelligenza artificiale. Esempi includono assistenti per la scrittura basati sull'intelligenza artificiale o sistemi che aiutano con le attività di programmazione suggerendo miglioramenti o correzioni. - Agenti IA autonomi
Gli agenti IA autonomi sono sistemi completamente autosufficienti in grado di eseguire attività complesse senza alcun intervento umano. A differenza dei copiloti, questi agenti IA sono in grado di prendere decisioni autonomamente, raccogliere informazioni e agire in base a quanto appreso senza alcun intervento da parte dell'uomo. Vengono spesso utilizzati in ambienti in cui è necessario prendere decisioni continue e in tempo reale, come veicoli autonomi o sistemi robotici avanzati.
Quale che sia il tipo di agenti IA, i vantaggi che offrono rimangono abbastanza coerenti. Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi più significativi che le aziende possono aspettarsi durante l'implementazione di agenti IA:
In sostanza, gli agenti IA sono fondamentalmente sistemi autonomi in grado di automatizzare i flussi di lavoro senza la necessità di una supervisione estesa. Ciò consente agli agenti IA di occuparsi di attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo, consentendo ai dipendenti umani di concentrarsi sul lavoro di maggior valore. Grazie alla gestione delle azioni di routine come la registrazione dei dati, la programmazione, l'assistenza clienti o altre attività essenziali (ma che richiedono molto tempo), questi agenti IA aumentano il potenziale di produttività dei dipendenti.
Gli agenti umani possono concentrarsi solo su una manciata di problemi in un determinato momento; gli agenti IA non sono soggetti a tali limitazioni. Gli agenti IA possono gestire più attività o interazioni contemporaneamente, elaborando e agendo su enormi quantità di dati in pochissimo tempo. Questa capacità di velocità e multitasking permette alle aziende di gestire volumi elevati di lavoro senza sacrificare la qualità, soprattutto nelle operazioni del Servizio clienti.
In termini di qualità, gli agenti IA hanno dimostrato di fornire risposte sempre più accurate, complete e personalizzate rispetto ai sistemi automatizzati tradizionali. Possono integrare le conoscenze provenienti da varie fonti, collaborare con altri agenti e apprendere dalle loro interazioni per migliorare continuamente i risultati raggiunti.
Inefficienze di processo, attività manuali ripetitive, errori umani, tempi di risposta lenti: tutti questi problemi comportano un aumento delle spese per le organizzazioni. Gli agenti IA fanno in modo di aggirare queste problematiche; automatizzando le attività e riducendo la necessità di lavoro manuale, gli agenti IA portano al minimo gli errori che possono derivare dall'input umano, riducono i tempi di elaborazione e semplificano i flussi di lavoro. Questa riduzione delle inefficienze consente di risparmiare tempo e di ridurre i costi generali.
Gli agenti IA utilizzano il machine learning e l'analisi dei dati per elaborare i dati in tempo reale, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni più rapide basate su dati affidabili. Sono in grado di prevedere le tendenze, identificare i modelli e creare soluzioni supportate dai dati da utilizzare nei vari reparti.
Gli agenti IA forniscono risultati coerenti e accurati, eliminando la variabilità dovuta al coinvolgimento umano. Indipendentemente dalle attività assegnate, garantiscono che i processi vengano eseguiti in modo uniforme, riducendo gli errori e mantenendo standard elevati. Ciò è particolarmente vero per le attività in cui la coerenza è fondamentale, ad esempio nel fornire assistenza tecnica o per l'elaborazione delle transazioni.
Man mano che le aziende crescono, aumentano anche le loro necessità operative. Gli agenti IA potenziano la scalabilità adattandosi a carichi di lavoro più elevati senza sacrificare le prestazioni o richiedere maggiori spese. Gli agenti IA possono essere facilmente adattati per soddisfare la domanda, consentendo alle aziende di dimensionare le proprie capacità senza rivedere in maniera proporzionale personale e risorse.
Gli agenti IA migliorano l'esperienza del cliente offrendo un servizio personalizzato, rapido e affidabile. Disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7, possono interagire con i clienti in qualsiasi momento, fornendo risposte e supporto immediati. La loro capacità di apprendere dalle interazioni precedenti e di utilizzare tali dati per personalizzare le risposte e anticipare le esigenze dei clienti li rende particolarmente adatti per stabilire relazioni positive tra acquirenti e venditori nel lungo periodo. Questo impegno continuo migliora la soddisfazione del cliente e promuove la fidelizzazione.
Anche se gli agenti IA offrono vantaggi innegabili, possono presentare alcune sfide. Di seguito sono riportati alcuni dei principali ostacoli che le organizzazioni potrebbero dover affrontare durante l'implementazione di agenti IA:
Gli agenti IA si avvalgono di grandi volumi di dati per operare efficacemente, trattando frequentemente informazioni sensibile dei clienti o delle aziende. Ciò comporta notevoli problemi di privacy e sicurezza dei dati, in quanto una eventuale errata gestione di tali dati potrebbe causarne l'accesso non autorizzato e compromettere la riservatezza dell'identità dei clienti. Inoltre, la mancata conformità alle normative sulla privacy dei dati, come il GDPR o il CCPA, può mettere l'azienda a rischio di gravi sanzioni legali e danni irreparabili in termini di reputazione.
Le aziende devono implementare solide policy di governance dei dati, tra cui crittografia, anonimizzazione e controlli regolari per salvaguardare i dati e garantire la piena conformità alle leggi sulla privacy. Il monitoraggio continuo dell'attività degli agenti IA assicura che qualsiasi comportamento pericoloso venga rilevato e risolto rapidamente.
Gli agenti IA, in particolare quelli che si avvalgono dei modelli di machine learning, possono talvolta produrre risultati falsati o scorretti a causa dei difetti nei dati di addestramento. Ciò può portare a decisioni o raccomandazioni involontariamente discriminanti in base a fattori quali razza, sesso, stato socio-economico o altre caratteristiche protette.
Tali pregiudizi possono danneggiare gli utenti e la reputazione delle aziende che si affidano agli agenti IA, rendendo essenziale risolvere questi problemi in fase di sviluppo e implementazione. Incorporando i controlli di equità, gli audit su base regolare e altre forme di sorveglianza umana nel processo di sviluppo dell'intelligenza artificiale, si possono contrastare efficacemente questi problemi. Allo stesso modo, l'aggiornamento e la diversificazione regolari dei dati di addestramento riduce la probabilità che l'agente produca risultati alterati.
La creazione, l'addestramento e l'implementazione di agenti IA sono un processo complesso e che richiede un uso intensivo di risorse. Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale richiede competenze specializzate in molteplici campi altamente tecnici. Inoltre, i modelli di addestramento con dati aziendali specifici possono essere costosi dal punto di vista computazionale e richiedono risorse di elaborazione immense. Allo stesso modo, estendere questi sistemi e assicurarsi che funzionino bene in diversi casi d'uso possono presentare una serie di problemi specifici.
Per affrontare queste sfide tecniche, le organizzazioni possono sfruttare le piattaforme di intelligenza artificiale predefinite o collaborare con fornitori esperti che offrono soluzioni di IA personalizzate in base alle specifiche esigenze aziendali. Queste piattaforme di terze parti possono ridurre significativamente i tempi e i costi di sviluppo, offrendo al contempo scalabilità. Inoltre, l'investimento in infrastrutture basate su cloud può contribuire a semplificare il processo, offrendo potenza di calcolo e strumenti flessibili per l'addestramento e l'implementazione di agenti IA senza la necessità di un'infrastruttura interna estesa.
L'implementazione efficace degli agenti IA richiede un'attenta pianificazione, obiettivi chiari e un'ottimizzazione continua. Per superare le sfide già affrontate e garantire il miglior risultato possibile per la transizione digitale, si consiglia di seguire questi passaggi:
La base di qualsiasi implementazione di un agente IA inizia con obiettivi ben definiti; le organizzazioni devono specificare gli obiettivi da raggiungere. La definizione di questi obiettivi fin dall'inizio crea un framework per la valutazione del successo, garantendo al contempo che tutte le soluzioni di intelligenza artificiale siano personalizzate per soddisfare le esigenze aziendali. Gli obiettivi devono essere misurabili, specifici e allineati con le priorità strategiche a lungo termine.
I dati sono la colonna portante degli agenti IA e la qualità dei dati ne definisce le prestazioni. Prima di implementare sistemi di intelligenza artificiale, le organizzazioni devono verificare le fonti di dati esistenti per garantire completezza, pertinenza e accuratezza. Questo include ripulire i dati da incongruenze, ridondanze e imprecisioni che potrebbero portare a risultati errati. Inoltre, la configurazione di framework di gestione dei dati efficienti garantisce agli agenti IA la possibilità di accedere alle informazioni ed elaborarle in modo agevole. La standardizzazione dei dati tra piattaforme e sistemi assicura inoltre un'integrazione più fluida nei flussi di lavoro dell'intelligenza artificiale.
Non tutti gli agenti sono adatti a ogni caso d'uso; l'idoneità dell'agente IA dipende dalla complessità delle attività che dovrà svolgere. Ad esempio, un agente con riflesso semplice può essere sufficiente per automatizzare le operazioni di routine come la programmazione, mentre per il servizio clienti o l'ottimizzazione della filiera saranno probabilmente necessari agenti di apprendimento più avanzati. È necessario prendere in considerazione fattori quali autonomia decisionale, adattabilità e capacità di apprendimento e scegliere un agente IA in grado di gestire le sfide specifiche dell'ambiente operativo.
Gli agenti IA non devono funzionare in maniera isolata: funzionano meglio se sono completamente integrati con l'infrastruttura esistente (inclusi strumenti e applicazioni). Una corretta integrazione assicura che gli agenti IA abbiano accesso ai dati in tempo reale, così da poter operare in modo efficace e in coordinamento con altri processi aziendali. È importante collaborare con i team IT per garantire che l'integrazione sia sicura e scalabile.
Gli agenti IA non devono funzionare in maniera isolata: funzionano meglio se sono completamente integrati con l'infrastruttura esistente (inclusi strumenti e applicazioni). Una corretta integrazione assicura che gli agenti IA abbiano accesso ai dati in tempo reale, così da poter operare in modo efficace e in coordinamento con altri processi aziendali. È importante collaborare con i team IT per garantire che l'integrazione sia sicura e scalabile.
Una volta implementati, gli agenti IA sono in grado di adattarsi alle mutevoli esigenze e di mantenere prestazioni elevate grazie al monitoraggio e all'ottimizzazione continui. Monitorando gli indicatori chiave di prestazione (KPI), le organizzazioni possono valutare l'efficacia dei propri sistemi di intelligenza artificiale e identificare eventuali aree che potrebbero necessitare di miglioramenti. Aggiornamenti regolari, basati su feedback e dati sulle prestazioni, aiuteranno gli agenti IA a rimanere pertinenti mentre apprendono da ambiente e interazioni.
Gli agenti IA eccellono nell'automazione, ma non sono infallibili. Vi sono situazioni, specialmente in casi complessi o delicati, in cui l'intervento umano risulta necessario per garantire un controllo adeguato di quanto accade. L'implementazione di protocolli chiari per i casi in cui è necessario l'intervento umano aiuta i sistemi di intelligenza artificiale a operare in modo efficiente ed etico senza compromettere la qualità. Come ulteriore vantaggio, questo approccio umano collaborativo assicura che l'intelligenza artificiale migliori il processo decisionale, anziché sostituirlo.
Dare priorità alla conformità alle normative sulla protezione dei dati pertinenti. Eseguire regolarmente controlli di sicurezza per prevenire violazioni. Implementare misure di sicurezza complete, come crittografia avanzata, controlli dettagliati degli accessi e controlli regolari. Salvaguardando i dati, gli agenti IA possono operare senza rischiare violazioni o non conformità, garantendo che le informazioni dell'organizzazione e dei clienti rimangano al sicuro e intatte.
Gli agenti IA stanno trasformando il modo in cui le aziende ottengono produttività su vasta scala e ServiceNow AI Platform fornisce le risorse per massimizzare il loro potenziale. Con gli agenti IA ServiceNow, le aziende possono sbloccare la produttività 24 ore su 24, 7 giorni su 7 per centinaia di casi d'uso, tra cui IT, servizio clienti, risorse umane, procurement e persino le attività di sviluppo software. Gli utenti possono creare facilmente agenti IA e competenze personalizzati in base alle esigenze specifiche, consentendo agli agenti di apprendere e adattarsi insieme agli altri strumenti aziendali essenziali. Analogamente, gli agenti IA ServiceNow sono dotati di funzioni integrate di governance e analisi, che garantiscono il funzionamento entro parametri aziendali stabiliti e contribuiscono in modo efficace al raggiungimento degli obiettivi organizzativi.
Le solide funzionalità di integrazione di ServiceNow AI Platform consentono alle aziende di sfruttare i dati essenziali, i flussi di lavoro e i sistemi già in uso. Inoltre, con una particolare attenzione alla tecnologia text-to-action, gli utenti possono avviare flussi di lavoro della piattaforma semplicemente inviando comandi di linguaggio naturale, automatizzando le attività da semplici richieste a processi aziendali complessi.
Guarda la demo di ServiceNow oggi stesso e lascia che potenti agenti IA automatizzino il tuo percorso verso il successo.