Dove iniziare con Agentic AI: un framework per i leader aziendali

Nel corso dell’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 da 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, Agentic AI.

Agentic AI è il punto di svolta 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 Agentic AI, spesso lottano per identificare dove e come iniziare.

Per i leader tecnici che desiderano sfruttare Agentic AI, devono pensare ai flussi di lavoro agentic come alla fusione di decisione ed esecuzione, incorporando l’intelligenza analitica direttamente nei flussi di lavoro per una maggiore efficienza. Solo quando si raggiunge quel livello di intelligenza aziendale, gli agenti autonomi saranno in grado di chiudere il ciclo tra conoscenza e azione.

Definire Agentic AI: cosa significa essere un’azienda agentic

Molte organizzazioni iniziano il loro percorso Agentic AI prima di capire cosa sia Agentic AI. Pensate a un’azienda agentic come a un aeroporto internazionale affollato. Gli aerei sono gli agenti AI, ognuno assegnato a una missione. 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 livello superiore dell’aeroporto, piuttosto che il movimento individuale degli aerei, che lo rende agentic. 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, 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 agentic non è un’azienda che implementa semplici agenti riflessi o bot di base che sono stati migliorati per eseguire un compito. Piuttosto, un’azienda agentic 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 un 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 Agentic AI da gen AI. Gen AI risponde ai prompt, mentre Agentic AI 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 si tratta di un percorso. Ogni agente avrà la sua maturità e complessità che può gestire. Diventare un’azienda agentic richiede la progettazione olistica, la coordinazione e l’evoluzione continua di un ecosistema di agenti, con obiettivi chiari, cicli di feedback intelligenti ed esperti umani incorporati dove e come ha senso per il risultato target.

Identificare i casi d’uso di Agentic AI: perché guidare il valore è importante

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

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

Sul lato del valore, le aziende dovrebbero 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 sembrano il campo di applicazione del processo e la domanda. Un suggerimento? Agentic AI fornisce benefici più tangibili per le aree che hanno processi altamente complessi, grandi flussi di lavoro e la necessità di una presa di decisioni strategica e dinamica. Non è da sottovalutare che Agentic AI dovrebbe essere implementato in aree che presentano un alto potenziale di crescita, considerando la sua scalabilità e adattabilità alle mutevoli domande e volumi nel tempo.

Altrettanto importante è 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 AI. Indipendentemente da dove Agentic AI è attivato, fornire paracadute di sicurezza è critico, soprattutto quando sono coinvolti dati sensibili. Per farlo in modo efficace, le aziende devono considerare le possibili restrizioni normative che potrebbero impattare i tempi di adozione. Questo non è un’area in cui tagliare gli angoli. Iniziare con sistemi human-in-the-loop aiuta a garantire un’implementazione responsabile ed etica, che può successivamente dare alle aziende più fiducia nell’autonomia degli agenti AI.

Costruire lo stack tecnologico Agentic AI: come raggiungere i risultati desiderati

Le organizzazioni pronte ad adottare Agentic AI devono costruire la giusta infrastruttura tecnologica che consenta 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 un’adozione efficace e sostenibile. L’accessibilità e la gestione dei dati sono fondamentali per Agentic AI. Questo passaggio è anche cruciale per la costruzione di modelli linguistici specifici per attività e domini.

Una volta che la base di dati è impostata e i modelli linguistici sono stabiliti, le aziende dovrebbero sfruttare piattaforme AI, strumenti e servizi per accelerare l’adozione e la modularità degli agenti AI. Iniziando con un progetto pilota in un ambiente controllato, le organizzazioni possono formare e schierare agenti che eseguono attività specifiche e forniscono risultati aziendali, assicurando la supervisione umana e monitorando continuamente le prestazioni attraverso un livello di controllo che si allinea con i KPI aziendali.

Guidare il cammino

Agentic AI rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui le aziende operano. Le aziende che emergono come vincitori saranno quelle che lo utilizzano come un’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.