Indice

• Dall’AI che risponde all’AI che agisce
• Cosa rende un agente AI così speciale?
• Un esempio concreto? L’onboarding di un nuovo dipendente
• Agenti AI in azienda: scenari d’uso
• Dietro le quinte: estensioni, funzioni, data store
• Da tecnologia a collaboratore digitale
• L'evoluzione dei sistemi AI

Immagina di entrare in ufficio e trovare un assistente digitale già al lavoro. Ha letto le email, preparato un report sulle performance della settimana, risposto a una richiesta urgente di un cliente e prenotato una riunione con il team. Non perché qualcuno gli abbia detto cosa fare, ma perché sa sa come aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi. Benvenuti nell’era degli agenti AI, una nuova generazione di tecnologie che stanno cambiando radicalmente il modo in cui l’intelligenza artificiale entra nei processi aziendali.

Dall’AI che risponde all’AI che agisce

Fino ad oggi, abbiamo interagito con sistemi di intelligenza artificiale capaci di rispondere a domande, generare testi, tradurre, creare immagini. Ma questi modelli – anche i più avanzati – rimanevano confinati in un contesto statico: fornivano informazioni, ma non agivano sul mondo realeCome spiegato nel paper “Agents” (Google, 2024), gli agenti AI superano questo limite. Sono progettati per interagire attivamente con ambienti esterni: sistemi aziendali, interfacce software, database, calendari, servizi web. Non si limitano a rispondere : prendono decisioni, pianificano azioni, completano task. E soprattutto, lo fanno in autonomia, seguendo obiettivi specifici.

Cosa rende un agente AI così speciale?

Un agente AI si distingue per tre elementi fondamentali, descritti nel whitepaper:

1. Il modello, solitamente un modello linguistico (LLM), che interpreta le richieste, ragiona e genera output.
   
2. Gli strumenti (tools) che permettono all’agente di interagire con l’ambiente esterno.
   
3. Il layer di orchestrazione che guida l’agente nei vari passaggi decisionali e operativi.
   

Tra gli strumenti più rilevanti ci sono le APIs API (Application Programming Interfaces), ovvero dei “ponti” che permettono a software diversi di comunicare tra loro. Possiamo immaginarle come dei canali standardizzati che l’agente può usare per richiedere informazioni o eseguire azioni all’interno di altri sistemi, come ad esempio un CRM o un gestionale aziendale.

Un esempio concreto? L’onboarding di un nuovo dipendente

Per illustrare meglio il potenziale degli agenti AI, consideriamo un comune processo aziendale: l’inserimento di un nuovo collaboratore.

Oggi, per completare l’onboarding, è necessario:

• Creare le credenziali aziendali
  
• Inviare i documenti contrattuali
  
• Assegnare le licenze software
  
• Pianificare un welcome meeting
  
• Notificare il manager e il team
  
• Aggiornare il sistema HR
  

Un agente AI può gestire questo processo end-to-end. Dopo aver ricevuto la conferma di assunzione, l’agente:

1. Recupera i dati del nuovo dipendente dal gestionale HR
   
2. Attiva le credenziali tramite l’API del sistema IT
   
3. Invia i documenti necessari tramite email personalizzata
   
4. Prenota automaticamente un incontro con il team su Google Calendar
   
5. Assegna le licenze software richieste
   
6. Aggiorna lo stato nel sistema centrale
   

Tutte queste azioni vengono orchestrate in autonomia, attingendo a fonti informative, ragionando sul flusso logico e interagendo tramite API con i sistemi aziendali coinvolti.

Agenti AI in azienda: scenari d’uso

Le applicazioni sono numerose e già oggi operative in diversi settori. Il whitepaper elenca casi d’uso chiave, tra cui:

• Customer service: risposte automatizzate con accesso a CRM, stato ordini e documenti.
  
• Marketing: analisi di campagne, generazione testi personalizzati, lancio su canali integrati.
  
• Vendite: suggerimenti in real-time durante le call, aggiornamento automatico di offerte e dati cliente.
  
• Operations: gestione documentale, elaborazione dati, automazione di task amministrativi.
  
• HR: come visto, gestione onboarding, risposte automatiche su ferie, policy e percorsi formativi.

Dietro le quinte: estensioni, funzioni, data store

Tre sono le tecnologie fondamentali per far funzionare questi agenti:

• Extensions: collegano l’agente direttamente a servizi esterni (es. email, motori di ricerca, calendari), permettendogli di agire in tempo reale.
  
• Function CallingCalling: le funzioni vengono generate dall’agente ma eseguite lato utente o sistema, utili in contesti con vincoli di sicurezza o privacy.
  
• Data Stores: archivi accessibili dall’agente in tempo reale, anche da fonti non strutturate, grazie a tecnologie come il Retrieval Augmented Generation (RAG).
  

Questi strumenti consentono agli agenti di accedere a informazioni fresche e consapevoli del contesto, di ragionare in modo efficace e di agire con precisione.

Da tecnologia a collaboratore digitale

Un agente AI ben progettato non è un semplice esecutore , ma un partner digitale in grado di supportare attività strategiche. Ogni agente deve essere adattato all'ambiente in cui si trova grazie al miglioramento continuo e alla conoscenza specifica del dominio.

L'evoluzione dei sistemi AI

Gli agenti AI rappresentano la prossima evoluzione dell'intelligenza artificiale, in cui i modelli non si limitano a pensare, ma agiscono. Combinando ragionamento, pianificazione e interazione esterna, non sono più strumenti passivi ma contribuiscono in modo proattivo al raggiungimento degli obiettivi aziendali.

In Neodata vediamo negli agenti AI una tecnologia abilitante per trasformare davvero i processi aziendali, combinando dati, automazione e capacità cognitive.

Un passo concreto verso l’automazione intelligente, in cui l’AI diventa non solo supporto, ma protagonista.