Dove Iniziare con l’AI Agente: Un Framework per i Leader Aziendali

Nell’ultimo decennio, due percorsi paralleli sono emersi e hanno plasmato la trasformazione aziendale in tandem: il percorso dei processi e il percorso dei dati.

Il percorso dei processi, o come il lavoro viene svolto, è evoluto dal Lean Sigma Six per abbracciare l’automazione dei processi robotici (RPA) e i flussi di lavoro digitali, tutti alla ricerca di efficienza, struttura e scala. D’altra parte, il percorso dei dati, o come le decisioni vengono prese, è evoluto dall’intelligenza aziendale tradizionale all’intelligenza predittiva alimentata dal machine learning e ora, all’intelligenza generativa (gen AI). Entrambe le strade sono potenti, ma il vero punto di svolta si verifica quando convergono. Benvenuti, AI agente.

L’AI agente è il punto di inflessione in cui gli agenti non solo comprendono i dati, ma anche sanno come agire all’interno dei sistemi e dei flussi di lavoro per una maggiore automazione guidata dai dati. La ricerca mostra che il 96% dei leader IT aziendali prevede di aumentare l’uso di agenti nei prossimi 12 mesi. Tuttavia, poiché le organizzazioni cercano di ampliare le iniziative di AI agente, spesso lottano per identificare dove e come iniziare.

Per i leader tecnici che cercano di sfruttare l’AI agente, devono pensare ai flussi di lavoro agente come la fusione di decisione ed esecuzione, incorporando l’intelligenza analitica direttamente nei flussi di lavoro per una maggiore efficienza. Solo quando si raggiunge quell’ampio strato di intelligenza a livello aziendale, gli agenti autonomi saranno in grado di chiudere il cerchio tra conoscenza e azione.

Definire l’AI agente: cosa significa essere un’azienda agente

Molte organizzazioni iniziano il loro viaggio di AI agente prima di capire cosa sia AI agente. Pensate a un’azienda agente come a un aeroporto internazionale affollato. Gli aerei sono gli agenti AI, ognuno assegnato a un compito. Sanno qual è il loro obiettivo e agiscono in modo indipendente, decollando e volando verso la loro destinazione prevista – tutto mentre l’aeroporto rimane completamente funzionale. Ma è l’obiettivo di alto livello dell’aeroporto, piuttosto che il movimento individuale degli aerei, che lo rende agente. I controllori del traffico aereo sono gli orchestratori che fanno funzionare le operazioni aeroportuali in modo fluido – scegliendo quali aerei schierare quando e dove, dirigendo il controllo del suolo per la manutenzione e il rifornimento di carburante, e concertando tutto nel modo più efficace per l’intero sistema. Ogni aereo esiste per conto proprio, ma è la coordinazione di tutti i decolli e gli atterraggi che rende l’aeroporto di successo in termini di sicurezza ed efficienza.

Un’azienda agente non è un’azienda che implementa semplici agenti di riflesso, o bot di base che sono stati potenziati per eseguire un compito. Piuttosto, un’azienda agente orchestra una rete di agenti intelligenti progettati per gestire compiti complessi e multi-step in modo indipendente. Vanno ben oltre le regole predefinite per raggiungere il punto in cui gli agenti possono prendere decisioni che si allineano con gli obiettivi strategici e adattarsi e migliorare nel tempo, portando l’apprendimento aziendale al livello successivo.

Questo è anche ciò che separa l’AI agente dall’AI generativa. L’AI generativa risponde ai prompt, mentre l’AI agente esegue azioni autonome per raggiungere obiettivi, imparando e adattandosi man mano che procede. Questi sistemi multi-agente si connettono con varie applicazioni aziendali e operano con preveggenza strategica per aiutare a guidare la presa di decisioni, automatizzare i processi e fornire valore in tutta l’organizzazione.

È importante ricordare che questo è un viaggio. Ogni agente avrà la sua maturità e complessità che può gestire. Diventare un’azienda agente richiede la progettazione olistica, la coordinazione e l’evoluzione continua di un ecosistema di agenti, con obiettivi chiari, anelli di feedback intelligenti ed esperti umani incorporati dove e come ha senso per il risultato target.

Identificare i casi d’uso dell’AI agente: perché guidare il valore è importante

Troppo spesso, i casi d’uso dell’AI agente falliscono a causa di una cattiva selezione dei casi d’uso. In effetti, Gartner prevede oltre il 40% dei progetti di AI agente saranno cancellati entro la fine del 2027. Questi non saranno a causa del fallimento della tecnologia, ma piuttosto delle aziende che non scelgono i casi d’uso appropriati per schierare gli agenti.

Per evitare un tale destino, le organizzazioni devono identificare dove l’AI agente può avere il maggior impatto valutando sia l’aumento di valore che la velocità di raggiungimento del risultato.

Sul lato del valore, le aziende dovrebbero prima chiedersi quali domini presentano i maggiori punti di dolore dei clienti – interni ed esterni – e di conseguenza, hanno il maggior potenziale di impatto. Quindi, devono considerare cosa sembra il campo di applicazione del processo e la domanda. Un suggerimento? L’AI agente fornisce benefici più tangibili per le aree che hanno processi altamente complessi, grandi flussi di lavoro e necessità di decisioni strategiche e dinamiche. Non è da sottovalutare che l’AI agente dovrebbe essere implementato in aree che presentano un alto potenziale di crescita, considerando la sua scalabilità e adattabilità alla domanda e al volume in evoluzione nel tempo.

È altrettanto importante valutare la velocità di raggiungimento del valore, che può essere fatto esaminando i dati per disponibilità, qualità e governance. In poche parole, migliori dati portano a migliori prestazioni dell’AI. Indipendentemente da dove l’AI agente viene attivata, fornire paracadute di sicurezza è critico, soprattutto quando sono coinvolti dati sensibili. Per farlo efficacemente, le aziende devono considerare le possibili restrizioni normative che potrebbero influenzare i tempi di adozione. Questo non è un’area in cui tagliare gli angoli. Iniziare con sistemi con intervento umano aiuta a garantire un’implementazione responsabile ed etica, che può successivamente dare alle aziende maggiore fiducia nell’autonomia degli agenti AI.

Costruire lo stack tecnologico dell’AI agente: come raggiungere i risultati desiderati

Le organizzazioni pronte ad adottare l’AI agente devono costruire la giusta infrastruttura tecnologica che consente la scalabilità per crescere, la flessibilità per integrare e la sicurezza per proteggere.

Per iniziare, i leader aziendali devono assicurarsi che sia i dati strutturati che quelli non strutturati siano integrati all’interno dello stesso sistema per costruire una solida base di dati, che è critica per l’adozione efficace e sostenibile. L’accessibilità e la gestione dei dati sono fondamentali per l’AI agente. Questo passaggio è anche cruciale per la costruzione di modelli linguistici specifici per attività e domini.

Una volta che la base di dati è stabilita e i modelli linguistici sono stabiliti, le aziende dovrebbero sfruttare le piattaforme, gli strumenti e i servizi AI per accelerare l’adozione e la modularità degli agenti AI. Iniziando con un progetto pilota in un ambiente controllato, le organizzazioni possono formare e distribuire agenti che eseguono compiti specifici e forniscono risultati aziendali, garantendo la supervisione umana e monitorando costantemente le prestazioni attraverso uno strato di controllo che si allinea con i KPI aziendali.

Guidare il Cammino

L’AI agente rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui le aziende operano. Le aziende che emergeranno come vincitrici saranno quelle che lo utilizzeranno come opportunità per ripensare i loro modelli operativi e le loro pratiche aziendali dall’inizio. La chiave è sperimentare saggiamente e iterare, costruire e collaborare con intento e poi scalare con fiducia. rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui le aziende operano. Le aziende che emergeranno come vincitrici saranno quelle che lo utilizzeranno come opportunità per ripensare i loro modelli operativi e le loro pratiche aziendali dall’inizio. La chiave è sperimentare saggiamente e iterare, costruire e collaborare con intento e poi scalare con fiducia.