Cosa rende un agente AI davvero utile per il business
Un agente AI efficace non si limita a rispondere domande: è capace di comprendere intenzioni, disambiguare richieste, consultare fonti dati diverse, eseguire azioni concrete nei sistemi aziendali e fornire risposte contestualizzate e verificabili. Ad esempio, un agente per il supporto clienti può recuperare informazioni da CRM, ERP e knowledge base, interpretare policy aziendali, suggerire soluzioni personalizzate e, se autorizzato, aprire ticket o aggiornare stati. Un agente per l'analisi documentale può leggere contratti, estrarre clausole rilevanti, confrontarle con template standard e segnalare anomalie.
La personalizzazione è fondamentale: ogni azienda ha processi, terminologie, policy e dati propri. Un agente generico non può comprendere queste specificità. Lo sviluppo di agenti personalizzati parte dall'analisi del dominio applicativo, dalla mappatura delle funzioni necessarie, dalla definizione delle fonti dati, dalla progettazione dell'architettura conversazionale e operativa. Si integrano modelli linguistici (anche fine-tuned), sistemi di retrieval augmented generation (RAG), orchestratori di tool, meccanismi di memory e context management.
L'agente deve anche essere affidabile, sicuro e trasparente: gestire errori, richiedere conferme su azioni critiche, tracciare le decisioni, rispettare permessi e vincoli aziendali. Si progettano interfacce intuitive (chat, voice, API) e si monitora costantemente il comportamento per migliorarlo nel tempo. Il risultato è un collaboratore digitale che amplifica le capacità umane, riduce carico operativo e migliora qualità ed efficienza.
Gli strumenti e i framework che utilizziamo per lo Sviluppo di Agenti AI
Orchestratori di Workflow AI
Framework per coordinare task complessi, gestire stato conversazionale, orchestrare chiamate a modelli, tool esterni e API in sequenze logiche e adattive.
Framework di Prompt Engineering
Strumenti per progettare, testare e ottimizzare prompt strutturati, chain-of-thought, few-shot learning e tecniche avanzate di guida dei modelli linguistici.
Knowledge Base Aziendali
Sistemi per indicizzare, versionare e interrogare documenti, policy, FAQ e dati strutturati, rendendo l'agente esperto del dominio aziendale specifico.