Che cosa sono gli AI agent?

Gli AI agent rappresentano l'evoluzione del customer service: non più semplici chatbot a risposta automatica, ma entità software autonome capaci di percepire, ragionare, decidere e agire per raggiungere obiettivi complessi senza intervento umano continuo.

Dopo anni di chatbot a logica condizionale e assistenti virtuali basic, il mercato registra l’emergere di una categoria tecnologica più sofisticata: gli AI agent. Si tratta di sistemi software autonomi che raccolgono dati dall’ambiente circostante e li utilizzano per eseguire attività autodeterminate al fine di raggiungere obiettivi predeterminati. A differenza dei tradizionali tool conversazionali, questi agenti intelligenti non si limitano a rispondere a query predefinite: analizzano contesti, prendono decisioni informate e orchestrano sequenze di azioni attraverso API, database e tool esterni.
Il cambio di prospettiva è evidente e sta nel concetto di agentic reasoning: mentre i chatbot non agenti mancano di memoria e non possono imparare dai loro errori, gli AI agent si adattano alle aspettative degli utenti nel tempo, fornendo esperienze personalizzate e completando attività complesse creando sotto-attività senza intervento umano.

Quali sono i principi chiave che definiscono gli AI agent?

Tutti i software completano autonomamente diverse attività stabilite dallo sviluppatore. Quindi, cosa rende speciali l’AI e gli agenti intelligenti? Gli AI agent sono agenti razionali. Prendono decisioni razionali in base alle loro percezioni e ai loro dati per produrre prestazioni e risultati ottimali.

Un agente di AI rileva il proprio ambiente con interfacce fisiche o software. Ad esempio, un agente robotico raccoglie i dati dei sensori, mentre un chatbot utilizza le richieste dei clienti come input. L’agente applica quindi questi dati per prendere decisioni informate, analizza le informazioni raccolte per prevedere i migliori risultati a supporto degli obiettivi predeterminati e utilizza i risultati per formulare l’azione successiva da intraprendere.

I principi distintivi degli AI agent includono:

• Autonomia: capacità di operare senza supervisione costante
• Reattività: risposta rapida ai cambiamenti dell’ambiente
• Proattività: iniziativa nell’agire per raggiungere obiettivi
• Capacità sociale: interazione con altri agenti, sistemi e utenti umani
• Apprendimento continuo: miglioramento delle performance attraverso l’esperienza

Questi principi rendono gli AI agent particolarmente efficaci in contesti dinamici come il customer care, dove le richieste variano costantemente e richiedono decision-making contestuale e personalizzato.

Quali sono i vantaggi dell’utilizzo degli AI agent?

Gli AI agent possono migliorare significativamente le operazioni aziendali e le esperienze dei clienti attraverso benefici misurabili e concreti.

Produttività migliorata

Gli AI agent sono sistemi intelligenti autonomi che eseguono compiti specifici senza l’intervento umano.
Nel settore del customer care, ad esempio, un agente può gestire autonomamente richieste informative standard (orari, disponibilità, tracking ordini), permettendo agli operatori umani di concentrarsi su situazioni complesse che richiedono problem-solving creativo ed empatia.

Riduzione dei costi operativi

Le aziende possono utilizzare gli agenti intelligenti per ridurre i costi non necessari derivanti da inefficienze di processo, errori umani e processi manuali. È possibile eseguire con sicurezza attività complesse perché gli agenti autonomi seguono un modello coerente che si adatta ai cambiamenti degli ambienti.

Case study concreto: INGO ha implementato per una struttura ospedaliera un voicebot che ha raggiunto tassi di assorbimento del 56% già dal primo giorno, arrivando all’80% nel primo mese di operatività. Il cliente ha beneficiato di un saving economico del 30% rispetto alla gestione tradizionale, mantenendo elevati standard di qualità del servizio.

Migliori processi decisionali

Gli agenti intelligenti avanzati utilizzano il machine learning per raccogliere ed elaborare enormi quantità di dati in tempo reale. È possibile, ad esempio, utilizzare gli AI agent per analizzare le richieste di prodotti in diversi segmenti di mercato durante l’esecuzione di una campagna pubblicitaria.

Migliore esperienza cliente

I clienti cercano esperienze coinvolgenti e personalizzate quando interagiscono con le aziende. L’integrazione degli AI agent consente alle organizzazioni di personalizzare i consigli sui prodotti, fornire risposte tempestive 24/7 e innovare per migliorare il coinvolgimento, la conversione e la fidelizzazione dei clienti.

Come funziona un AI agent?

Gli AI agent semplificano e automatizzano le attività complesse seguendo un flusso di lavoro specifico quando eseguono le attività assegnate.

Determinare gli obiettivi

L’AI agent riceve un’istruzione o un obiettivo specifici da parte dell’utente e utilizza l’obiettivo per pianificare attività che rendano il risultato finale pertinente e utile per l’utente stesso. Di conseguenza, l’agente suddivide l’obiettivo in diverse attività eseguibili più piccole. Per raggiungere l’obiettivo, esegue tali attività in base a ordini o condizioni specifici.

Acquisire informazioni

Gli AI agent hanno bisogno di informazioni per svolgere le attività pianificate con successo. Ad esempio, devono estrarre i registri delle conversazioni per analizzare le opinioni dei clienti. Pertanto, talvolta gli AI agent accedono a diverse fonti per cercare e recuperare le informazioni di cui hanno bisogno.

L’acquisizione avviene attraverso:

• Sensori e input diretti: conversazioni in tempo reale, form compilati, click
• Database aziendali: CRM, ERP, knowledge base interne
• API esterne: sistemi di pagamento, piattaforme logistiche, servizi di terze parti
• Interazione con altri agent: scambio di informazioni con agent specializzati

Implementare attività

Con dati sufficienti, l’AI agent implementa metodicamente l’attività da svolgere. Tra un completamento di un’attività e un altro, l’agente valuta se ha raggiunto l’obiettivo designato cercando un feedback esterno e controllando i propri registri. In un progetto turistico realizzato da INGO, l’analisi dei dati ha rivelato che il 30% delle chiamate riguardava informazioni generali, area strategica su cui è stata concentrata l’educazione dell’intelligenza artificiale per gestire autonomamente queste richieste.

Quali sono le tipologie di AI agent?

Le organizzazioni creano e implementano diversi tipi di agenti intelligenti in base alla complessità dei task e al livello di autonomia richiesto.

Agenti con riflessi semplici

Un agente con riflessi semplici opera rigorosamente in base a regole predefinite e ai dati immediati. Non risponderà a situazioni che vanno oltre una determinata regola di azione della condizione dell’evento. Quindi, questi agenti sono adatti per attività semplici che non richiedono una formazione approfondita. Ad esempio, puoi utilizzare un agente con riflessi semplici per reimpostare le password rilevando parole chiave specifiche nella conversazione di un utente.

Agenti con riflessi basati su modello

Un agente con riflessi basati su modelli è simile a un agente con riflessi semplici, ma ha un meccanismo decisionale più avanzato. Anziché limitarsi a seguire una regola specifica, infatti, un agente basato su modelli valuta i risultati e le probabili conseguenze prima di decidere.

Agenti basati su obiettivi

Gli agenti basati su obiettivi, o agenti basati su regole, sono AI agent con capacità di ragionamento più solide. Oltre a valutare i dati ambientali, questi agenti confrontano diversi approcci per raggiungere il risultato desiderato.

Agenti basati su utilità

Un agente basato su utilità usa un algoritmo di ragionamento complesso per aiutare gli utenti a massimizzare il risultato desiderato. Questo agente confronta diversi scenari e i rispettivi valori o vantaggi relativi all’utilità. Dopodiché, sceglie quello che offre agli utenti il maggior numero di vantaggi.

Agenti che apprendono

Un agente che apprende impara continuamente dalle esperienze precedenti per migliorare i propri risultati. Utilizzando meccanismi di input e feedback sensoriali, l’agente adatta il suo elemento di apprendimento nel tempo per soddisfare standard specifici.

Agenti gerarchici

Gli agenti gerarchici sono un gruppo organizzato di agenti intelligenti disposti in livelli. Gli agenti di livello superiore suddividono le attività complesse in attività più piccole e le assegnano agli agenti di livello inferiore.

Le soluzioni INGO per il customer care con AI agent

INGO ha sviluppato un ecosistema integrato di AI agent progettato specificamente per trasformare l’esperienza cliente nei contact center omnicanale. L’approccio non si limita alla semplice automazione, ma crea una hybrid intelligence dove tecnologia e competenza umana si potenziano reciprocamente.

Il framework tecnologico INGO si basa su tre pilastri fondamentali:

1. Automazione intelligente dei flussi di intake per identificazione, profilazione e smistamento delle richieste
2. Agent specializzati per canali e funzioni (voce, chat, email, WhatsApp)
3. Piattaforme di orchestrazione (XCALLY, ACUTO) per integrazione seamless con CRM e backend aziendali

Questi componenti lavorano in sinergia per creare un sistema che non sostituisce il personale umano, ma ottimizza la divisione del lavoro tra AI e operatori, assegnando a ciascuno i task per cui è più efficace.

AI Reception: voicebot conversazionali per il primo contatto

Il servizio AI Reception di INGO combina intelligenza artificiale e assistenza umana per un approccio personalizzato alle interazioni. Il sistema riconosce automaticamente il chiamante e indirizza la richiesta al canale o operatore più appropriato, riducendo drasticamente i tempi di attesa mantenendo la possibilità per il cliente di scegliere se proseguire con l’automazione o parlare con un operatore.

Mail Assistant: gestione asincrona intelligente

Mail Assistant automatizza la gestione delle email in arrivo fornendo risposte tempestive e personalizzate alle richieste dei clienti, senza attesa, gestendo alti volumi di messaggi e smistando le richieste più complesse al personale appropriato.

Automation e orchestrazione: il modello Hybrid BPO

Il modello operativo di INGO non punta alla sostituzione del personale umano, ma alla creazione di team ibridi dove AI agent e operatori collaborano in modo complementare. L’Hybrid BPO integra sia operatori umani che tecnologie avanzate, combinando comprensione contestuale, risoluzione di problemi complessi e comunicazione empatica tipiche degli esseri umani con velocità, accuratezza e scalabilità delle tecnologie digitali.

Quali sono le sfide legate all’utilizzo degli AI agent?

Gli AI agent sono tecnologie software utili per automatizzare i flussi di lavoro aziendali e ottenere risultati migliori. Detto questo, al momento dell’implementazione degli AI agent autonomi per casi d’uso aziendali, le organizzazioni dovrebbero considerare alcune sfide importanti.

• Problemi relativi alla privacy dei dati: lo sviluppo e il funzionamento degli AI agent avanzati richiede l’acquisizione, l’archiviazione e lo spostamento di enormi volumi di dati. Le organizzazioni devono essere consapevoli dei requisiti in materia di privacy dei dati e adottare le misure necessarie per migliorare il livello di sicurezza dei dati, specialmente in settori regolamentati come healthcare e finance.
• Sfide etiche: in determinate circostanze, i modelli di deep learning possono produrre risultati ingiusti, faziosi o imprecisi. L’applicazione di misure di salvaguardia, come le revisioni umane, garantisce che i clienti ricevano risposte utili ed eque dagli agenti impiegati.
• Complessità tecniche: l’implementazione degli AI agent avanzati richiede esperienza e conoscenza specialistiche nell’ambito delle tecnologie di machine learning.
• Risorse di calcolo: la formazione e l’implementazione degli AI agent per il deep learning richiedono ingenti risorse di calcolo. Le organizzazioni devono valutare soluzioni cloud scalabili che permettano di gestire picchi di traffico senza investimenti infrastrutturali proibitivi.

Il futuro del customer care è già qui

Gli AI agent rappresentano molto più di un’innovazione tecnologica: costituiscono un cambio paradigmatico nel modo in cui le organizzazioni concepiscono il customer care. Non più centro di costo da ottimizzare, ma orchestratore intelligente di esperienze che bilancia automazione, personalizzazione ed empatia umana.

Le organizzazioni che investono oggi in soluzioni AI agent si posizionano per:

• Efficientamento operativo misurabile attraverso automazione intelligente delle attività ripetitive
• Miglioramento della customer satisfaction grazie a tempi di risposta ridotti e disponibilità H24
• Scalabilità dinamica senza vincoli di capacità umana
• Insight predittivi da conversazioni analizzate in tempo reale
• Vantaggio competitivo in mercati dove la customer experience è differenziante

INGO ha fatto della convergenza human-machine il proprio DNA operativo, costruendo soluzioni che non vedono AI e persone come alternative, ma come componenti sinergiche di un ecosistema di customer operation evoluto.

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