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Un framework agentico di IA è un sistema che consente agli agenti di IA di agire con autonomia, adattabilità e capacità decisionali. Al contrario, l'IA tradizionale segue regole prestabilite e non è in grado di adattarsi a nuove situazioni o elaborare piani complessi. In breve, questi framework sono come infondere vita nei flussi di lavoro, in modo che l'IA completi le attività noiose al posto vostro.
Questi framework sono particolarmente significativi nello sviluppo dell'IA, poiché costituiscono le barriere di sicurezza che consentono all'IA di operare senza l'intervento umano. Pensate a loro come ai binari ferroviari e all'IA come al treno. Una volta che gli esseri umani hanno costruito i binari, il treno può andare avanti e indietro con un input minimo.
Tuttavia, i framework agentici dell'IA vanno ben oltre il semplice sviluppo dell'IA. La loro capacità di automatizzare i flussi di lavoro in modo trasparente e di prendere decisioni intelligenti al volo sta consentendo loro di trasformare interi settori industriali. Nel 2025 sarà già possibile vedere i primi risultati, ma questa è solo la punta dell'iceberg.
Prima di proseguire, approfondiamo l'argomento: che cos'è effettivamente un framework agentico di IA?
Che cos'è un framework agentico AI?
In parole povere, un framework agentico di IA è un approccio strutturato che consente ai sistemi di IA di prendere decisioni, pianificare azioni ed eseguire compiti in modo indipendente. A differenza dell'IA tradizionale, che segue regole predefinite o si basa esclusivamente sull'apprendimento statistico, l'IA agentica mostra autonomia, adattabilità e consapevolezza contestuale.
Perché è importante?
Il modo in cui interagiamo con la tecnologia sta cambiando. I framework agentici di IA sono fondamentali per costruire un'IA di nuova generazione che lasci alle spalle i rigidi modelli basati su regole e l'apprendimento automatico standard.
Questi sistemi consentono all'IA di gestire ambienti complessi e dinamici, rendendoli essenziali per applicazioni quali assistenti basati sull'IA, robotica autonoma e agenti software in grado di auto-migliorarsi.
Concetti chiave
Quando si pensa ai framework agentici dell'IA, è importante tenere presenti tre concetti chiave: autonomia, processo decisionale e autoapprendimento.
Fondamentalmente, questi framework supportano modelli di IA in grado di operare in modo indipendente, prendere decisioni sulla base dei dati che essi stessi hanno estratto e adattare e migliorare le proprie capacità analizzando i risultati passati.
1. Autonomia
Gli agenti AI agiscono in modo indipendente per raggiungere gli obiettivi. Non hanno bisogno di affidarsi a un essere umano che li spinga ad agire. Agiscono e basta.
2. Processo decisionale
Gli agenti AI sono in grado di analizzare grandi quantità di dati alla velocità della luce, consentendo loro di scegliere le azioni ottimali. Valutano le diverse opzioni e prendono decisioni rapide e definitive.
3. Apprendimento e adattabilità
Gli agenti AI hanno la capacità di affinare il loro comportamento nel tempo, imparando e adattandosi attraverso l'esperienza. Più un agente AI viene utilizzato, più diventa intelligente. Esegue costantemente un'autoanalisi e rivedendo le azioni passate per capire dove può rendere le cose più efficienti.
Integrando questi principi, i framework agentici di IA stanno diventando sistemi più intelligenti e autosufficienti che rivoluzionano i settori dall'automazione al servizio clienti.
Come funzionano i framework agentici dell'IA?
Fondamentalmente, un framework agentico di IA consente all'IA di funzionare più come un decisore autonomo che come uno strumento passivo. Si potrebbe considerare come il primo passo concreto verso un'IA autocosciente. Agisce in modo indipendente, pensa con la propria testa, apprende continuamente e adatta la propria strategia per migliorare... Le possibilità sono infinite.
Combinando diverse tecniche avanzate di IA, come il deep learning, il reinforcement learning e il ragionamento simbolico, i framework agentici di IA creano agenti IA adattabili e orientati agli obiettivi.
In breve, i framework di agenti AI creano agenti AI che:
Govern Themselves.Gli agenti AI definiscono i propri obiettivi e adeguano le strategie in risposta ai cambiamenti ambientali.
Sono sensibili al contesto.Interpretano e reagiscono alle condizioni mutevoli in tempo reale.
Pianificare più passaggi in anticipo.Sviluppano approcci strutturati alla risoluzione dei problemi piuttosto che reagire agli input in modo isolato.
Interagiscono e collaborano.Lavorano insieme ad altri agenti AI o esseri umani, condividendo informazioni e perfezionando le attività.
Come eseguono i compiti gli agenti AI?
Per funzionare in modo efficace, l'IA agentica deve seguire un flusso di lavoro strutturato che le consenta di elaborare informazioni, prendere decisioni ed eseguire azioni in modo coerente e intelligente. Ecco come funziona:
Percezione ed elaborazione dei dati
Gli agenti AI raccolgono e interpretano i dati dal loro ambiente utilizzando una combinazione di dati visivi, audio, testuali o provenienti da sensori. Ad esempio, un'auto a guida autonoma basata sull'intelligenza artificiale raccoglie dati da telecamere, LIDAR, GPS e altri sensori per comprendere l'ambiente circostante.
Allo stesso modo, un agente AI per le riunioni analizzerà la conversazione, monitorerà il video per individuare le espressioni facciali e le utilizzerà per identificare il tono e le emozioni più sfumate. Se la piattaforma di riunione utilizza un'intelligenza multi-riunione, come tl;dv, l'AI sarà anche in grado di utilizzare le chiamate precedenti come contesto, facendo riferimento alle discussioni, ai punti di azione e alle relazioni delle riunioni precedenti.
Ragionamento e pianificazione
Una volta elaborati i dati, l'IA utilizza vari metodi di ragionamento, come la modellazione predittiva, la logica basata sui vincoli o l'apprendimento rinforzato profondo. Potrebbe sembrare complicato, ma tutto ciò che occorre sapere è che questi metodi vengono utilizzati per determinare la linea d'azione migliore.
Un agente AI nella gestione dei progetti, ad esempio, può analizzare i flussi di lavoro del team, prevedere i colli di bottiglia e ottimizzare l'allocazione delle risorse. Ciò avviene sfruttando i dati storici dei progetti, il monitoraggio dei progressi in tempo reale e le metriche sulle prestazioni del team.
Esecuzione e adattamento delle decisioni
Infine, l'agente AI agisce in base al proprio ragionamento. Che si tratti di eseguire un'operazione di borsa, consigliare contenuti personalizzati o guidare un veicolo autonomo, l'AI perfeziona continuamente il proprio approccio sulla base dei risultati ottenuti nel mondo reale.
Ad esempio, gli agenti di IA nel settore delle vendite possono analizzare le interazioni con i clienti, prevedere quali lead hanno maggiori probabilità di conversione e adattare le strategie di outreach di conseguenza. I feedback loop e il richiamo della memoria aiutano a ottimizzare le decisioni future, rendendole sempre più efficienti e affidabili nel tempo.
Casi d'uso e applicazioni
Esistono vari casi d'uso per i framework di agenti AI. Si tratta di un cambiamento talmente rivoluzionario che è possibile trovare un caso d'uso per l'AI agente praticamente ovunque. Ecco i settori più popolari in cui i framework di agenti AI stanno già iniziando a creare grandi cambiamenti:
1. Servizio clienti
Sono finiti i giorni dei chatbot inutili che non riescono nemmeno a capire le tue richieste. Gli assistenti virtuali con intelligenza artificiale forniscono risposte in tempo reale e sensibili al contesto, riducendo i tempi di attesa e migliorando la soddisfazione degli utenti.
Sono in grado di comprendere il linguaggio naturale, proprio come se si stesse chattando con ChatGPT, ma possono anche comprendere le questioni a un livello molto più profondo. Quando un agente AI per il successo dei clienti incontra un problema, può rapidamente reperire informazioni dalla politica aziendale, da articoli online o da risoluzioni di problemi passati per risolverlo.
Gli assistenti di riunione basati sull'intelligenza artificiale, come Otter.ai, Fireflies.ai e tl;dv, trascrivono le conversazioni, riassumono i punti chiave e generano attività di follow-up. In un contesto di assistenza clienti, un assistente di riunione basato sull'intelligenza artificiale può tenere traccia dei problemi ricorrenti dei clienti, evidenziare le azioni da intraprendere e persino suggerire risposte basate sulle interazioni passate. I loro chatbot possono rispondere alle domande, programmare follow-up e fornire approfondimenti contestuali, garantendo una collaborazione senza soluzione di continuità e una maggiore efficienza dell'assistenza clienti.
2. Analisi dei dati e business intelligence
L'analisi rapida dei dati è ciò che l'IA sa fare meglio. È il suo pane quotidiano. Automatizza l'elaborazione dei dati, identifica i modelli e fornisce informazioni utili per aumentare la velocità e l'efficienza delle aziende.
Per utilizzare nuovamente l'esempio degli assistenti di riunione basati sull'intelligenza artificiale, tl;dv analizzare più riunioni di diversi team, identificando argomenti ricorrenti e generando report automatizzati. Nel campo del customer success, ciò consente ai manager di individuare i punti critici comuni, monitorare le tendenze relative al sentiment dei clienti e affrontare in modo proattivo le questioni ricorrenti prima che si aggravino.
3. Automazione dei processi
L'intelligenza artificiale semplifica e automatizza i flussi di lavoro ripetitivi, migliorando l'efficienza e riducendo l'intervento umano. Si tratta di un vero e proprio salvagente per molte persone, poiché elimina la necessità di eseguire manualmente compiti noiosi.
Ad esempio, quando un rappresentante commerciale conclude una trattativa di vendita, di solito deve compilare un CRM per gestire i dati dei clienti per la propria azienda. Non sono molti i rappresentanti commerciali che apprezzano questa parte del loro lavoro. Preferiscono parlare con le persone, negoziare e cercare di concludere più vendite.
Tuttavia, grazie al flusso di lavoro basato sull'intelligenza artificiale tl;dv, possono chiamare un potenziale cliente dopo l'altro, con la certezza che il loro CRM sarà compilato in modo ancora più accurato rispetto a quanto avrebbero potuto fare loro stessi, con un notevole risparmio di tempo. L'intelligenza artificiale tl;dvautomatizza questo processo estraendo appunti, approfondimenti e sintesi delle riunioni e importandoli direttamente nel CRM dopo ogni singola chiamata con il cliente.
4. Sviluppo software
L'intelligenza artificiale assiste nella codifica, nel debug e nell'ottimizzazione dei processi di ingegneria del software. Si tratta di un enorme progresso che può portare innovazione in molti settori diversi. I programmatori possono ora utilizzare agenti di intelligenza artificiale per risparmiare tempo nelle attività più noiose, mentre chi non è programmatore può creare cose senza imparare una sola riga di codice. Benvenuti nel futuro.
Github Copilot, OpenAI Codex e Cursor suggeriscono completamenti intelligenti del codice, ottimizzano le funzioni e generano persino casi di test, accelerando il ciclo di sviluppo.
5. Ottimizzazione delle vendite basata sull'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale migliora i processi di vendita automatizzando la valutazione dei lead, personalizzando la comunicazione e ottimizzando le strategie di prezzo. È in grado di comprendere i tuoi potenziali clienti e aiutarti a raggiungerli in modo più efficiente.
Gli assistenti alle vendite basati sull'intelligenza artificiale analizzano le interazioni con i clienti, prevedono le intenzioni di acquisto e suggeriscono presentazioni personalizzate basate su approfondimenti comportamentali. Se questi assistenti hanno accesso alle informazioni relative alle riunioni, possono anche offrire consigli su come gestire le obiezioni e formazione sulle vendite.
Componenti chiave di un framework agentico di IA
In linea di massima, un framework agentico di IA è composto da quattro parti fondamentali: memoria, pianificazione, ragionamento e adattabilità. In breve, è in grado di ricordare le interazioni, fissare obiettivi per il futuro, valutare i pro e i contro di una decisione e agire, nonché imparare dall'esperienza e dall'autoanalisi in modo da poter svolgere un lavoro migliore la volta successiva.
Diamo un'occhiata più da vicino a ciascun componente singolarmente:
1. Memoria
Gli agenti AI conservano e richiamano il contesto durante le interazioni, migliorando l'efficienza a lungo termine. Ciò consente all'AI di monitorare i progressi, ricordare le preferenze degli utenti e perfezionare le risposte nel tempo.
Questo lo rende uno strumento incredibile per i ruoli a contatto con i clienti, poiché è in grado di ricordare le preferenze dei clienti e personalizzare le risposte la volta successiva. Un assistente di vendita basato sull'intelligenza artificiale potrebbe ricordarti le conversazioni precedenti con un potenziale cliente, in modo da poter riportare dettagli rilevanti e far sentire il cliente più apprezzato.
2. Pianificazione e definizione degli obiettivi
I framework agentici basati sull'intelligenza artificiale utilizzano l'apprendimento rinforzato e la pianificazione euristica per creare strategie a lungo termine. Ciò consente loro di stabilire le priorità degli obiettivi, allocare le risorse in modo efficiente e adattarsi dinamicamente a scenari in evoluzione.
Questo approccio dinamico alle situazioni è ciò che rende l'IA agentica un vero e proprio punto di svolta. È possibile richiedere all'IA di comprendere il proprio modello di business specifico e questa è in grado di creare piani dettagliati per il futuro, adattandosi al volo se le circostanze cambiano.
3. Ragionamento e processo decisionale
I modelli di IA valutano molteplici variabili, soppesano i compromessi e ottimizzano le azioni per raggiungere i propri obiettivi. Utilizzano alberi decisionali avanzati, modelli probabilistici e strutture basate sulla logica per valutare le opzioni in modo intelligente.
Un sistema in grado di svolgere questo tipo di lavoro in una frazione di secondo ha un valore evidente. Può essere utilizzato per prevedere le vendite, anticipare l'abbandono dei clienti e fissare obiettivi aziendali realistici.
4. Adattabilità e apprendimento
L'apprendimento continuo attraverso cicli di feedback garantisce che l'IA rimanga efficace nel tempo. Ciò comporta il perfezionamento dei modelli sulla base di nuovi dati, l'adeguamento delle strategie in risposta ai cambiamenti ambientali e il miglioramento delle prestazioni attraverso l'apprendimento auto-supervisionato.
Un'intelligenza artificiale in grado di apprendere e adattarsi è un'intelligenza artificiale in grado di fare la differenza. In passato, se un sistema commetteva un errore, era necessario riprogrammarlo. Ora, invece, è in grado di riprogrammarsi autonomamente in modo efficace.
Mettere tutto insieme
Quando si dispone di un agente AI in grado di ricordare le esperienze passate, pianificare quelle future, prendere decisioni difficili al volo analizzando i dati disponibili e poi imparare come migliorare per la prossima volta, si può solo immaginare la quantità di tempo che si risparmierà.
Questo è ciò che crea un framework di IA agentica: un potente assistente IA che non si stanca mai e non si annoia mai. Può svolgere tutte le attività di routine al posto tuo e massimizzare il suo potenziale per una maggiore efficienza.
Sfide e limiti
Nonostante il loro potenziale, i framework di agenti AI devono affrontare sfide significative. Dalle questioni etiche ai rischi per la sicurezza, l'AI non è una rivoluzione lavorativa priva di rischi. Ci possono essere degli svantaggi:
Questioni etiche
È fondamentale garantire che l'IA operi entro limiti etici. Per promuovere la fiducia nei sistemi di IA autonomi è necessario affrontare questioni quali violazioni della privacy, trattamenti iniqui e lacune in materia di responsabilità.
Per non parlare del fatto che Goldman Sachs ritiene che l'intelligenza artificiale sostituirà 300 milioni di posti di lavoro entro il 2030. Mancano solo cinque anni... Anche se sicuramente creerà molti più posti di lavoro in nuovi settori che ancora non conosciamo, la preoccupazione etica relativa alla sostituzione dei lavoratori umani da parte dell'intelligenza artificiale è reale.
Pregiudizi e imparzialità
I modelli di IA possono ereditare pregiudizi dai dati di addestramento, portando a discriminazioni o decisioni errate. Dopotutto, sono solo gli esseri umani a programmare l'IA.
Strategie quali audit sui pregiudizi, protocolli di trasparenza e rappresentazione diversificata dei dati aiutano a mitigare questo rischio. Tuttavia, non è possibile eliminarlo completamente, così come non è possibile eliminarlo dagli esseri umani.
Limiti tecnologici
La creazione di un'intelligenza artificiale veramente autonoma richiede capacità avanzate di ragionamento, consapevolezza contestuale e adattabilità, che rappresentano ancora ostacoli tecnologici. Sebbene l'intelligenza artificiale stia migliorando, è ancora lontana dall'intelligenza generale simile a quella umana.
Detto questo, l'intelligenza artificiale sta avanzando così rapidamente che ormai supera le prestazioni umane in quasi tutti i benchmark. Ciò non contraddice necessariamente gli ostacoli tecnologici sopra citati, ma sottolinea la necessità di progettare nuovi test per differenziare l'intelligenza umana da quella artificiale.
Rischi per la sicurezza
Gli agenti autonomi basati sull'intelligenza artificiale possono essere vulnerabili ad attacchi hacker, attacchi ostili o manipolazioni. Per proteggere questi sistemi sono essenziali misure di sicurezza informatica rigorose, crittografia e monitoraggio costante.
Un altro rischio è rappresentato dal fatto che OpenAI, la più grande azienda di intelligenza artificiale al mondo, è in realtà completamente closed source. È anche nota per aver violato il copyright su quasi tutti i materiali protetti da copyright esistenti e per averla fatta franca. Chissà cosa stanno facendo ora con i tuoi dati.
Per non parlare del fatto che proprio la settimana scorsa OpenAI ha segnalato che oltre 20 milioni di account utente sono stati hackerati e i loro dati messi in vendita sul dark web. Se i vostri agenti AI vengono compromessi, potrebbe essere un vero e proprio massacro.
Confronto con i modelli tradizionali di IA
L'intelligenza artificiale tradizionale segue algoritmi predefiniti. Non è in grado di prendere decisioni autonomamente, adattarsi a nuove situazioni o pianificare in anticipo. L'intelligenza artificiale agentica, invece, intraprende una direzione nuova e audace. Offre:
Maggiore autonomia.Gli agenti AI operano in modo indipendente, richiedendo un intervento umano minimo e adattandosi dinamicamente alle condizioni mutevoli.
Migliore adattabilità.Questi sistemi imparano dall'esperienza, consentendo loro di perfezionare le strategie, adattarsi all'evoluzione dei dati e migliorare le prestazioni nel tempo.
Processo decisionale più complesso.Gli agenti AI sono in grado di pianificare, ragionare ed eseguire processi in più fasi, rendendoli altamente efficaci in settori quali la gestione della catena di approvvigionamento, il marketing personalizzato e la ricerca basata sull'intelligenza artificiale.
AI Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation). Combinando gli LLM con il recupero in tempo reale da vasti set di dati, l'IA agentica è in grado di fornire informazioni accurate e contestualmente rilevanti e migliorare la qualità del processo decisionale.
Ecco una tabella che rende più facile comprendere le differenze tra i framework agentici dell'IA e i modelli tradizionali di IA:
Caratteristica | Struttura agentica dell'IA | Intelligenza artificiale tradizionale |
Autonomia | Altamente autonomo, in grado di prendere decisioni indipendenti e adattarsi in modo dinamico | Richiede l'intervento umano per le decisioni importanti |
Processo decisionale | Orientato agli obiettivi, capace di pianificazione strategica a lungo termine | Tipicamente reattivo, prende decisioni basate su una logica pre-programmata |
Approccio didattico | Impara continuamente e migliora se stesso attraverso l'interazione | Addestrato su set di dati statici, richiede un nuovo addestramento per gli aggiornamenti |
Flessibilità | È in grado di generalizzare su più attività e ambienti | Specializzato in compiti specifici, difficoltà con la generalizzazione |
Adattabilità | Si adatta in tempo reale a nuovi dati, ambienti e obiettivi | Adattabilità limitata, richiede una regolazione manuale per le modifiche |
Coinvolgimento umano | Richiede una supervisione minima; opera con un processo decisionale simile a quello umano | Richiede monitoraggio e regolazioni da parte dell'uomo |
Esecuzione dei compiti | È in grado di eseguire in modo autonomo flussi di lavoro complessi e articolati in più fasi. | Esegue compiti predefiniti senza adattarsi alle nuove sfide |
Come i framework agentici basati sull'intelligenza artificiale migliorano la produttività
I framework agentici basati sull'intelligenza artificiale semplificano i flussi di lavoro automatizzando il processo decisionale, riducendo l'intervento manuale e ottimizzando le attività complesse. Ti semplificano la vita occupandosi delle cose che preferiresti non dover fare. In questo modo stimolano l'innovazione, poiché ti consentono di dedicare il tuo tempo alle attività che ti motivano maggiormente.
Infatti, entro il 2030 GenAI dovrebbe contribuire al PIL globale con un valore compreso tra 2,6 e 4,4 trilioni di dollari all'anno. Lo stesso studio sottolinea che il futuro di GenAI è agentico, ovvero gli agenti AI collaborano in tempo reale per automatizzare compiti complessi e migliorare il processo decisionale.
Diversi settori industriali hanno già iniziato a trarne vantaggio, poiché le aziende sono in grado di operare in modo più efficiente ed efficace. Diamo un'occhiata a tre modi chiave in cui i framework agentici di IA migliorano la produttività:
1. Esecuzione più rapida delle attività
Delegando le attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo agli agenti AI, le aziende possono accelerare l'esecuzione del flusso di lavoro. Ad esempio, i chatbot di assistenza clienti basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di gestire migliaia di richieste contemporaneamente, riducendo i tempi di attesa e liberando gli agenti umani per questioni più complesse.
In ambienti di lavoro remote asincroni, gli assistenti di riunione basati sull'intelligenza artificiale possono trascrivere, riassumere ed estrarre automaticamente i punti chiave dalle discussioni. Consentono ai team di rimanere allineati senza dover dedicare ore alla revisione degli appunti.
2. Riduzione dei costi operativi
L'automazione basata sull'intelligenza artificiale riduce la necessità di lavoro manuale in molte attività, consentendo un notevole risparmio sui costi. Nei settori che fanno ampio ricorso alla documentazione e alla conformità, gli strumenti di intelligenza artificiale possono semplificare l'inserimento dei dati, automatizzare la reportistica e garantire il rispetto delle normative con un intervento umano minimo. In sostanza, diventeranno i vostri nuovi migliori amici!
Allo stesso modo, le aziende che dipendono dalla collaborazione virtuale possono utilizzare l'IA per ridurre il tempo e le risorse impiegate nei follow-up amministrativi. Quando le piccole cose diventano automatiche, non prosciugano il tuo portafoglio.
3. Maggiore precisione ed efficienza
I sistemi di IA sono programmati su grandi set di dati e algoritmi avanzati per ridurre al minimo gli errori umani. Di conseguenza, prendono decisioni più accurate con maggiore frequenza. Ad esempio, gli assistenti di riunione basati sull'IA assicurano che i punti chiave delle discussioni vengano catturati e organizzati correttamente, evitando malintesi e riducendo la necessità di ripetere le discussioni.
Negli studi legali e di consulenza, l'IA può aiutare nella revisione dei documenti, nell'analisi dei contratti e nella sintesi, migliorando l'accuratezza e liberando i professionisti che possono così concentrarsi su compiti strategici. Quando si tratta di dati, l'IA è imbattibile. È in grado di prendere enormi set di dati e condensarli nella loro essenza in pochi secondi.
Il ruolo dei modelli linguistici di grande dimensione (LLM) nei sistemi di intelligenza artificiale agentica
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) svolgono un ruolo cruciale nei sistemi di IA agentica, fungendo da motore centrale per il ragionamento e il processo decisionale. Senza gli LLM, l'IA agentica non sarebbe neanche lontanamente al livello attuale. Ecco perché gli LLM sono fondamentali per i sistemi di IA agentica:
Comprensione del linguaggio naturale. Gli LLM consentono all'IA di interpretare e generare risposte simili a quelle umane con una comprensione ricca di sfumature. Senza questo, gli agenti IA sarebbero robotici e monotoni.
Conservazione del contesto. Consentono all'IA di tracciare le interazioni, mantenere la continuità e migliorare le prestazioni nel tempo attraverso l'apprendimento potenziato dalla memoria. Se si eliminano gli LLM dall'equazione, si ottengono agenti IA che non sono in grado di conservare le informazioni o di migliorarsi autonomamente.
Miglioramento del processo decisionale. Utilizzano vaste basi di conoscenza, recupero di dati in tempo reale e ragionamento contestuale per fornire risposte più intelligenti e dinamiche. Se questo fosse assente, gli agenti AI sarebbero molto meno competenti.
Risoluzione autonoma dei problemi. Sono in grado di generare soluzioni a query complesse, adattando le strategie in base al feedback degli utenti e perfezionando i risultati attraverso l'apprendimento iterativo. Gli agenti AI non sarebbero gli stessi senza questa caratteristica fondamentale.
I migliori strumenti di IA per flussi di lavoro autonomi
I framework agentici basati sull'intelligenza artificiale consentono un'automazione autonoma, adattiva e orientata agli obiettivi. Di seguito sono riportati alcuni ottimi strumenti classificati per settore, con particolare attenzione al loro ruolo nei flussi di lavoro autonomi.
Affari e produttività
In questa sezione troverai una serie di strumenti di intelligenza artificiale che ottimizzano i flussi di lavoro, le riunioni e i processi decisionali.
- tl;dv. Si tratta di un assistente AI per riunioni che registra, trascrive e riassume gratuitamente le vostre riunioni. Effettuate l'aggiornamento per sbloccare flussi di lavoro post-chiamata basati sull'intelligenza artificiale, grazie ai quali gli appunti delle riunioni possono essere sincronizzati con i vostri CRM in un batter d'occhio. Esplorate la sua intelligenza multi-riunione per un'analisi contestuale di più chiamate contemporaneamente.
- Fireflies. Un altro assistente AI per riunioni, Fireflies gli appunti delle riunioni, riassume le discussioni e evidenzia le azioni da intraprendere per mantenere la responsabilità. Si integra con il tuo CRM e anche con altri strumenti di produttività. Il piano gratuito è piuttosto limitato e le recensioni degli utenti sottolineano la disponibilità del team di assistenza. Per una maggiore varietà, dai un'occhiata ai migliori agenti AI per riunioni.
- Reclaim. Questo strumento è una piattaforma di pianificazione intelligente basata sull'intelligenza artificiale che ottimizza le riunioni di gruppo, le sessioni di lavoro intensivo e le pause.
- ClickUp. Questo strumento automatizza la generazione del flusso di lavoro, la definizione delle priorità delle attività e la redazione dei documenti. Può essere utilizzato per qualsiasi tipo di lavoro e ti aiuta a organizzare tutte le tue diverse attività in un ordine mirato.
Finanza e trading
Gli agenti AI possono analizzare i mercati, automatizzare il trading e gestire i rischi, rendendoli un'aggiunta eccellente ai modelli di business finanziari. Ecco alcuni esempi di potenti strumenti AI per la finanza e il trading:
- Kavout. Prevedi l'andamento del mercato azionario e automatizza il trading con questo potente strumento.
- AlphaSense. Questo strumento di ricerca finanziaria basato sull'intelligenza artificiale analizza in modo autonomo le comunicazioni sugli utili, i documenti depositati presso la SEC e le notizie per ricavarne informazioni utili.
- Numerai. È un hedge fund basato sull'intelligenza artificiale che utilizza modelli di machine learning sviluppati tramite crowdsourcing per il trading.
Marketing e vendite
Qui troverai agenti AI per il coinvolgimento dei clienti, la generazione di lead e la personalizzazione. Questo settore sta vivendo un boom di agenti AI, quindi è una buona idea stare al passo con la concorrenza. Ecco alcuni dei migliori strumenti da tenere d'occhio:
- Jasper AI. Questo strumento fornisce la generazione di contenuti basata sull'intelligenza artificiale per blog, e-mail e annunci pubblicitari.
- Drift. È uno strumento di marketing conversazionale basato sull'intelligenza artificiale che qualifica autonomamente i lead e prenota gli incontri. Può far risparmiare ore di lavoro al tuo team ogni settimana.
- People.ai. Questa piattaforma di revenue intelligence basata sull'intelligenza artificiale è stata creata per i team di vendita. Si tratta di una piattaforma di vendita personalizzata che ti aiuta a far crescere la tua attività.
Legale e conformità
Se stai cercando strumenti basati sull'intelligenza artificiale per l'analisi dei contratti, la ricerca giuridica e l'automazione dei flussi di lavoro, ti servirà uno di questi fantastici strumenti:
- Harvey AI. Ottieni il tuo assistente AI per ricerche legali, analisi dei contratti e previsioni sui casi.
- Kira Systems. È uno strumento di revisione dei contratti basato sull'intelligenza artificiale che automatizza la due diligence.
- Evisort. Si tratta di uno strumento di gestione del ciclo di vita dei contratti e di monitoraggio della conformità basato sull'intelligenza artificiale che aiuta il vostro team addetto alla conformità a risparmiare tempo. Inoltre, aumenta l'efficienza.
Il futuro dei framework agentici dell'IA
Con l'intelligenza artificiale, il futuro è ancora tutto da scrivere. Assisteremo a una rivoluzione in stile Terminator, a una distopia alla Matrix o a qualcosa di più positivo per l'umanità?
In ogni caso, ci sono alcune cose che possiamo aspettarci con certezza:
Quadri normativi più rigorosi
Essendo una tecnologia nuova, l'intelligenza artificiale è soggetta a pochissime normative. Le aziende sono in competizione per realizzare la prossima grande innovazione, ma nessuno sta intervenendo per regolamentarne lo sviluppo. Il timore risiede nel fatto che esistono numerosi concorrenti provenienti da diversi settori e paesi che competono per raggiungere lo stesso obiettivo: se in un luogo vengono introdotte delle normative, ciò non limita lo sviluppo in un altro.
Regolamentazioni più severe consentirebbero lo sviluppo di framework per agenti AI in modo più etico. Possiamo solo supporre che questo diventerà un problema sempre più urgente con il passare del tempo.
Maggiore integrazione con il quantum computing
La risoluzione avanzata dei problemi raggiungerà livelli completamente nuovi quando l'informatica quantistica sarà sufficientemente sviluppata da poter essere combinata con l'intelligenza artificiale. Anziché il normale sistema binario (uno o zero), l'informatica quantistica utilizza particelle quantistiche che funzionano contemporaneamente come unoe zero.
La velocità con cui il quantum computing è in grado di risolvere i problemi è sbalorditiva. Il computer quantistico più potente attualmente disponibile può superare le prestazioni del supercomputer più potente al mondo di 100 trilioni di volte in un esperimento specifico! Si tratta di un numero incomprensibile. Per cercare di metterlo in prospettiva, se si contasse da 1 a 100 trilioni, ci vorrebbero circa 3 milioni di anni.
Miglioramento della collaborazione tra esseri umani e IA
Con il passare del tempo, l'intelligenza artificiale comprenderà gli esseri umani a un livello più profondo. Resta da vedere se riuscirà mai a replicare completamente le emozioni, o se questo sia un aspetto positivo. Tuttavia, è piuttosto evidente che lo sviluppo dell'intelligenza artificiale sta procedendo a pieno ritmo. Ciò significa per noi una maggiore personalizzazione, una migliore comprensione e una creatività collaborativa.
Se le grandi industrie adottassero l'uso dell'IA su larga scala, potremmo assistere a cambiamenti globali radicali in un lasso di tempo molto breve. Ad esempio, i team composti da IA e esseri umani potrebbero rivoluzionare la ricerca medica, i trattamenti personalizzati e le soluzioni per la salute pubblica.
Come implementare un framework agentico basato sull'intelligenza artificiale nella tua azienda
Se sei convinto delle potenzialità dell'IA, vorrai implementarla nella tua azienda il più rapidamente possibile. Per integrare efficacemente un framework agentico di IA:
Valuta le tue esigenze. Determina quali attività traggono maggior beneficio dall'automazione. Utilizzala dove è più efficace. Pensa all'analisi dei dati, all'automazione delle attività, alla precisione e all'efficienza.
Scegli i modelli di IA giusti. Seleziona soluzioni di IA in linea con le tue esigenze aziendali. Se desideri automatizzare i flussi di lavoro post-chiamata, utilizzerai un assistente di riunione IA come tl;dv. Altri problemi richiedono altre soluzioni.
Integra l'IA con i sistemi esistenti. Assicurati chela comunicazione tra l'IA e i tuoi processi aziendali esistenti sia fluida. Se possibile, trova un modo per collegare i tuoi strumenti in un unico filo conduttore. Questo ti aiuterà quando si tratterà di automazione.
Implementare cicli di feedback.Assicurarsi che i sistemi di IA apprendano e migliorino nel tempo. In questo modo, il sistema potrà evolversi nel tempo.
Stabilire misure di sicurezza e supervisione umana. Definire considerazioni etiche e punti di intervento. È importante garantire la privacy e la sicurezza degli utenti. È fondamentale predisporre un sistema di sicurezza che subentri in caso di malfunzionamenti.
- Monitorare e ottimizzare.Valutare regolarmente le prestazioni dell'IA e apportare le modifiche necessarie.
Sfruttando i framework agentici basati sull'intelligenza artificiale, le aziende possono migliorare il processo decisionale, accelerare l'esecuzione delle attività e promuovere l'innovazione in un panorama digitale competitivo.
Inizia oggi stesso con i framework di intelligenza artificiale Agentic!
I framework agentici di IA sono la linfa vitale che consente agli agenti di IA di operare come fanno. Utilizzando i framework agentici di IA, porterete la vostra attività a un livello superiore. Ancora più importante, posizionerete voi stessi e la vostra attività come leader del settore. Coloro che non riusciranno a passare ai framework agentici di IA rischiano di rimanere indietro man mano che i risultati si accumulano.
Ci sono un sacco di strumenti gratuiti che puoi provare. tl;dv, per esempio, ha un piano freemium che ti dà accesso a registrazioni, trascrizioni e riassunti illimitati delle riunioni, oltre a un sacco di funzioni AI limitate. Iscriviti e inizia oggi stesso il tuo viaggio nel mondo dell'intelligenza artificiale.
