Chi sono gli agenti IA?

Gli agenti IA sono programmi software progettati per svolgere una mansione specifica. Sono progettati per interagire con l’ambiente circostante, raccogliere informazioni e utilizzarle per raggiungere un obiettivo prestabilito.

Gli agenti IA sono considerati autonomi perché non è necessario dirigerli o supervisionarli. A differenza dei programmi software tradizionali, che sono piuttosto statici a meno che non si premano dei pulsanti per creare del testo o spostare un’immagine, gli agenti IA sono in grado di acquisire informazioni e prendere decisioni logiche.

Cosa possono fare gli agenti IA?

Gli agenti IA possono fare quasi tutto ciò che comprende almeno una delle loro funzioni programmate. Queste funzioni sono basate su attività e competenze e comprendono:

• la formulazione di decisioni all’interno di un quadro o modello di IA;
• l’utilizzo dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per rispondere all’input di un utente umano (un esempio è l’uso dei prompt di ChatGPT nelle aziende);
• l’esecuzione di attività basate su trigger automatizzati (ad esempio, ordinare più scorte una volta che un articolo tracciato scende al di sotto del livello minimo);
• la risoluzione di problemi all’interno del proprio quadro tecnologico (ad esempio, rispondere automaticamente a un intoppo IT o reagire a un difetto nella progettazione del software);
• la personalizzazione in base ai dati del cliente (ad esempio, decidere quali notifiche push inviare a un giocatore in base al gioco dell’app).

Tieni presente che gli agenti non possono fare nulla di tutto ciò se non dai loro una struttura all’interno della quale esistere. I chatbot ne rappresentano un buon esempio. Nello scenario seguente, un cliente potrebbe cliccare sul sito web e voler sapere quando arriverà il suo ordine.

Se hai programmato correttamente il tuo agente, il processo sarà all’incirca questo:

1. il cliente clicca sul chatbot dell’assistenza ai clienti e digita la domanda o clicca sulle opzioni predefinite che includono un pulsante “Dov’è il mio ordine?”;
2. l’agente IA risponde con una richiesta di identificativo, come un numero d’ordine o un recapito telefonico;
3. il cliente fornisce le informazioni richieste e l’agente le confronta con i file interni per recuperare le informazioni di tracciamento;
4. l’agente IA offre quindi diverse possibilità di follow-up basate sulla domanda originale, come “Traccia un ordine diverso” o “Parla con un operatore dal vivo”.

Ognuna di queste interazioni deve essere pre-programmata in modo che l’agente IA capisca qual è il suo lavoro, di quali informazioni ha bisogno, cosa deve fare con tali informazioni e cosa potrebbe desiderare il cliente successivamente.

Esempi di agenti IA

I chatbot e i promemoria automatizzati degli appuntamenti dal medico sono esempi molto evidenti del modo in cui gli agenti IA stanno già influendo sulla tua vita quotidiana.

Ma le possibilità per gli agenti IA in un luogo di lavoro possono essere molto più varie. Gli unici limiti sono la nostra immaginazione e la capacità di programmare quel quadro di riferimento così importante. Se hai un’idea, un agente IA sarebbe potenzialmente in grado di completarla.

Gli agenti IA possono:

• diventare il tuo assistente virtuale;
• grazie all’IA per il recruiting, selezionare i CV più pertinenti in modo più rapido ed efficace offrendo notevoli vantaggi alle aziende;
• personalizzare i consigli, ad esempio informando un ospite in arrivo in hotel riguardo a un evento speciale in loco o al menù della spa aggiornato;
• raccogliere i dati dei clienti per creare profili dei consumatori basati su preferenze e abitudini di acquisto reali;
• aumentare l’efficienza nella gestione dei progetti guidando l’assegnazione delle attività in base alle competenze e alla disponibilità dei membri del team e monitorando i progressi;
• semplificare la gestione della catena di approvvigionamento, compresa l’automazione dei processi di ordinazione e generazione dei documenti;
• migliorare la produzione di contenuti, ad esempio potenziando la SEO e la visibilità del brand e ideando argomenti per una descrizione della strategia dei contenuti, mantenendo però il focus sulla persona, anche in un contesto sempre più automatizzato;
• analizzare i funnel di vendita per identificare i colli di bottiglia nelle prestazioni;
• condurre modelli finanziari e di gestione della liquidità in tempo reale integrando le spese interne, tenendo conto delle tendenze del mercato e riconoscendo le informazioni sui clienti.

Il futuro del lavoro: IA o esseri umani?

Il futuro dei luoghi di lavoro sulla Terra probabilmente non sarà interamente basato sull’intelligenza artificiale né interamente umano. La realtà si collocherà invece probabilmente a metà strada, con una forza lavoro ibrida che unirà il meglio delle capacità umane e tecnologiche.

Anche ora, esistono alcuni modi in cui l’intelligenza artificiale, il machine learning e la competenza umana uniscono le forze.

Il futuro dei luoghi di lavoro sulla Terra probabilmente non sarà interamente basato sull’intelligenza artificiale né interamente umano. La realtà si collocherà invece probabilmente a metà strada, con una forza lavoro ibrida che unirà il meglio delle capacità umane e tecnologiche.

Anche ora, esistono alcuni modi in cui l’intelligenza artificiale, il machine learning e la competenza umana uniscono le forze.

• Umano nel ciclo (HITL). Questo approccio guidato dall’uomo prevede che persone reali assumano un ruolo diretto nella creazione e nell’addestramento degli agenti IA. Frequenti punti di controllo misurano l’efficacia dell’agente e verificano la presenza di problemi, come la mancanza di dati che influisce sulle prestazioni o i possibili punti di discriminazione nell’algoritmo.
• Umano sopra il ciclo (HOTL). Con l’HOTL, gli esseri umani sono ancora coinvolti, ma adottano un approccio del tipo “impostalo e dimenticalo temporaneamente”. Gli esseri umani sono i manager, che creano il sistema di IA ma poi lo lasciano operare in modo autonomo, a meno che non sia necessario intervenire e interrompere un’azione a causa di un rischio, di una circostanza fortuita o di un’altra situazione di urgenza.

HITL è più pratico, il che può sembrare vantaggioso se sei alle prime armi con la tecnologia IA nel luogo di lavoro. Gli esseri umani svolgono un ruolo fondamentale nel ciclo di feedback chiuso, quindi la tua IA non è così automatizzata e autonoma come potrebbe essere. Di tratta di un compromesso necessario in alcuni modelli HITL, come i sistemi di diagnosi medica (i modelli di intelligenza artificiale esaminano una risonanza magnetica, ma un medico interpreta i dati in seguito) e le auto a guida autonoma.

HOTL è spesso il percorso più efficiente se cerchi di espandere la larghezza di banda e la produttività della tua azienda. Tu crei il modello di intelligenza artificiale da testare, che in caso di esito positivo funzionerà autonomamente. Hai ancora il controllo se devi interrompere l’azione di un agente IA, ma non hai l’obbligo di essere presente per avviare ogni fase importante. Prendi in considerazione la possibilità di riservare agenti HOTL per situazioni meno delicate, come un chatbot per l’assistenza ai clienti o un programma di moderazione del forum online.

Chi dovrebbe investire nella forza lavoro IA?

La maggior parte delle aziende grandi e piccole può trarre vantaggio da un certo livello di assistenza dell’IA. La possibilità di automatizzare le attività ripetitive e di routine consente al tuo team di non dover dedicare una parte della giornata a mansioni che richiedono poco impegno. Un esempio concreto è l’automatizzazione dei processi di selezione, che sfrutta algoritmi per semplificare il processo di assunzione, riducendo le attività manuali e ripetitive.

Possono invece impiegare tempo ed energie in attività che richiedono attenzione ai dettagli e creatività. Questa collaborazione infatti porta vantaggi solo se la tecnologia viene integrata in modo da favorire anche la produttività e il benessere dei lavoratori.

Per questo motivo, l’intelligenza artificiale dovrebbe essere vista come un modo per potenziare la forza lavoro, non per sostituirla. Puoi fare di più con lo stesso numero di persone anziché fare la stessa quantità di lavoro con un team meno numeroso.

Dalle start-up individuali alle aziende Fortune 500, tutti possono utilizzare la forza lavoro IA come un percorso verso una migliore esperienza cliente, una maggiore produttività e un migliore processo decisionale basato sui dati. Per questo motivo, diventa fondamentale preparare il team al futuro dell’IA, così da accompagnare il cambiamento invece di subirlo.