Agenti IA a lavoro per semplificare i compiti più complessi

In questo articolo, Silvia Speranza, Regional Vice President di Appian Italia, spiega come le aziende possono applicare gli Agenti IA, valutando inizialmente il grado di maturità dei dati e dell’IA e condivide alcuni esempi su ciò che essi possono fare.

Buona lettura!

9 esempi di agenti IA che risolvono sfide concrete, dai servizi finanziari al customer care, dall’HR alla PA fino alla sanità e al legale

Da quando ChatGPT è balzato agli onori della cronaca, molti hanno equiparato l’intelligenza artificiale a semplici chatbot. Sicuramente utili, ma limitati a compiti isolati e all’assistenza virtuale, non erano in grado di esprimere tutto il loro potenziale.

Le cose, però, stanno cambiando: le aziende stanno sempre più affidando agli agenti IA il potere decisionale su compiti complessi. Questi agenti razionalizzano, si adattano e agiscono in autonomia, senza bisogno dell’intervento umano. Se integrati direttamente nei processi, offrono un valore aggiunto concreto a livello aziendale.

Cosa fanno gli agenti IA su larga scala

Gli agenti IA aumentano la produttività gestendo un’ampia gamma di attività che prima richiedevano una supervisione costante e quelli avanzati possono prendere decisioni complesse che le precedenti tecnologie di automazione non erano in grado di gestire.

Ecco alcuni esempi significativi di ciò che possono fare.

• Prendere decisioni e dare consigli in maniera consapevole

Gli agenti IA sono in grado di analizzare il contesto e agire di conseguenza. Ad esempio, possono:

• Interpretare documenti e policy per garantire la conformità o applicare le regole interne
• Classificare documenti, e-mail e casi e indirizzarli correttamente
• Suggerire potenziali azioni in base alle condizioni del processo in tempo reale

Ciò che prima richiedeva ore di lavoro manuale, adesso avviene automaticamente, con l’intervento degli utenti umani solo in caso di necessità.

• Agire in maniera diretta

Gli agenti IA possono:

• Eseguire sottoprocessi nei flussi di lavoro (ad esempio, gestire le controversie relative alle entrate con una logica adattiva)
• Gestire le eccezioni senza basarsi solo su regole predefinite
• Gestire dati e documenti su larga scala

Gli agenti IA semplificano la gestione dei dati su larga scala. Ad esempio, sono capaci di:

• Estrarre informazioni chiave da documenti non strutturati
• Redigere automaticamente informazioni sensibili o di natura personale
• Generare contenuti come e-mail, contratti o avvisi

Queste funzionalità autonome riducono a pochi minuti un lavoro manuale che richiederebbe giorni. Inoltre, quando sono integrate in un processo, garantiscono comunque la governance e l’intervento umano necessario per la sicurezza.

9 esempi di agenti IA per la trasformazione aziendale

Oggi esistono numerosi tipi di agenti, da quelli che gestiscono richieste più semplici a quelli che prendono decisioni strategiche.

1. Agenti per il servizio clienti

I team di servizio clienti sono spesso sommersi da una mole enorme di segnalazioni e richieste, gli agenti intelligenti alleggeriscono il loro carico di lavoro grazie a:

• Triage delle segnalazioni: comprensione del contesto delle richieste e inoltro delle e-mail.
• Generazione di e-mail: redazione di bozze di risposta che i dipendenti possono revisionare prima dell’invio.
• Automazione delle attività ripetitive: reimpostazione delle password, verifica dello stato degli ordini o elaborazione dei resi.

Questi agenti IA eliminano le attività ripetitive, consentendo ai dipendenti di concentrarsi sull’assistenza e sull’esperienza personalizzata dei clienti, migliorando così i tempi di risposta e la fidelizzazione.

2. Agenti di ottimizzazione degli acquisti

I problemi relativi agli acquisti non sono episodi sporadici, ma si ripetono frequentemente. Ritardi nelle spedizioni, inadempienze dei fornitori, aumenti dei prezzi: tutti questi inconvenienti si accumulano e anche i piccoli intoppi possono trasformarsi in costose interruzioni dell’attività per qualsiasi tipo di azienda, dai produttori alle pubbliche amministrazioni.

Gli agenti IA ottimizzano gli acquisti grazie a:

• Selezione dei fornitori: analizzano la cronologia delle consegne, l’andamento dei prezzi e i tassi di evasione degli ordini per individuare i fornitori migliori.
• Automazione degli acquisti: attivazione degli ordini di acquisto secondo un programma prestabilito o al raggiungimento di una soglia minima di inventario, con escalation solo per le eccezioni che richiedono l’approvazione umana.

3. Agenti assicurativi

Il settore assicurativo è guidato dal rischio e dai dati. Gli agenti IA aiutano gli assicuratori a prendere decisioni più rapide e intelligenti. Alcuni casi d’uso per la sottoscrizione di polizze includono:

• Valutazione dei rischi: generare informazioni preziose come punteggi di rischio e livelli di prezzo analizzando la cronologia dei sinistri, i dati esterni (come i rischi geografici) e le tendenze di mercato.
• Analisi dei documenti: estrarre in pochi secondi i campi chiave da domande, cartelle cliniche e report di terze parti.
• Raccomandazioni: proporre le migliori opzioni di copertura in base alle regole di sottoscrizione e ai profili di rischio individuali.

4. Agenti di servizi finanziari

Gli agenti IA permettono alle istituzioni finanziarie di muoversi rapidamente senza commettere errori. Si occupano di attività come:

• Onboarding dei clienti: verifica delle identità, controllo incrociato delle watchlist e segnalazione delle anomalie. Questo semplifica la conformità alle norme KYC (Know Your Customer) senza comportare un aumento della responsabilità.
• Indagini sui pagamenti: gli agenti di rilevamento delle frodi possono identificare comportamenti sospetti nel tempo, redigere rapporti e segnalare i rischi affinché vengano rapidamente esaminati da un operatore umano.
• Elaborazione dei prestiti: gli agenti possono scansionare i documenti relativi al reddito, valutare preventivamente i richiedenti o proporre decisioni.

5. Agenti di monitoraggio della conformità

La conformità normativa è impegnativa ed è difficile stare al passo tra audit, indagini e applicazione delle policy.

Gli agenti IA possono fornire una supervisione continua della conformità, segnalando immediatamente potenziali problemi non appena si presentano, grazie a:

• Applicazione delle policy: monitorano continuamente i flussi di lavoro e le comunicazioni, segnalando fughe di dati, transazioni non autorizzate e altre violazioni prima che si aggravino.
• Preparazione ai controlli: registrano ogni azione, approvazione e traccia dei dati, individuando immediatamente le informazioni mancanti e segnalandole quando necessario.

Gli agenti autonomi eliminano le aree critiche, individuando tempestivamente i rischi e automatizzando la supervisione di routine, consentendo al team di concentrarsi sulla crescita anziché sulla risoluzione dei problemi e sul controllo delle crisi.

6. Agenti di HR

I team HR dedicano molto tempo alle pratiche burocratiche di routine e alla risposta a domande comuni. Gli agenti IA intervengono per occuparsi di queste attività, consentendo alle risorse umane di concentrarsi sulle relazioni con i dipendenti e sulla cultura aziendale.

• Inserimento dei nuovi assunti: revisione dei moduli per i nuovi assunti, assegnazione dei moduli di formazione, invio dei manuali e assistenza per l’iscrizione ai benefit, il tutto in modo automatico.
• Assistenza sui benefit: fornitura di informazioni personalizzate sui benefit e suggerimenti sui piani ottimali.

Questi casi d’uso degli agenti IA alleggeriscono il carico amministrativo delle risorse umane e migliorano l’esperienza dei dipendenti

7. Agenti IA nel settore pubblico

Gli enti governativi spesso devono fare i conti con pratiche burocratiche e arretrati. Gli agenti IA si occupano del lavoro più ripetitivo, così i dipendenti possono concentrarsi sul cittadino.

• Gestione delle prestazioni sociali: estraggono i dati dei richiedenti, verificano i requisiti e inoltrano i casi per la revisione.
• Gestione dei documenti: classificano, etichettano e archiviano automaticamente le richieste di permessi e i reclami dei cittadini. In questo modo si velocizzano le risposte e si garantisce la trasparenza.

In questo caso gli agenti aiutano le amministrazioni a servire il pubblico in modo più rapido e coerente, senza sovraccaricare il personale.

8. Ottimizzazione degli studi clinici

Gli studi clinici sono lunghi, costosi e spesso ostacolati da ritardi nel reclutamento dei soggetti e da inefficienze operative. Gli agenti IA possono aiutare a:

• Selezionare in modo più intelligente i siti di ricerca: analizzare le prestazioni passate, i dati dei pazienti e la distribuzione geografica per consigliare i siti più promettenti, aumentando le iscrizioni e la qualità dei dati raccolti.
• Abbinare più rapidamente i pazienti: esaminare le cartelle cliniche e i criteri degli studi per individuare i partecipanti idonei e supportare piani terapeutici personalizzati.
• Conformità in tempo reale: monitoraggio delle attività della ricerca, segnalazione dei casi di non conformità al protocollo e individuazione dei dati mancanti, garantendo la preparazione dei team alle verifiche e il rispetto delle tempistiche.

Accelerando le fasi chiave, contribuiscono a velocizzare l’immissione sul mercato di nuovi trattamenti.

9. Revisione dei contratti

Il lavoro legale può essere ripetitivo, inoltre la posta in gioco è alta, mentre il margine di errore è quasi nullo. Gli agenti IA, che possono essere alimentati da modelli linguistici specifici per settore, aiutano i team legali a lavorare più velocemente grazie a:

• Revisione dei contratti: attraverso l’estrazione dei dati, la segnalazione dei rischi e la sintesi dei risultati
• Ottimizzazione del processo di revisione: garantendo che non si verifichino intoppi durante la revisione dei contratti

Perché le applicazioni di IA agentica stanno rivoluzionando il business

Gli agenti IA un tempo promettevano una rivoluzione, ma i primi progetti pilota raramente hanno dato risultati su larga scala. Oggi, se integrati nei processi, questi combinano sicurezza e governance con risultati di alto valore. Sono scalabili all’interno delle aziende e forniscono un impatto misurabile nel tempo.

Ad esempio, Century Fire Protection ha utilizzato l’elaborazione intelligente dei documenti (IDP) basata sull’IA di Appian per ridurre del 36% i tempi di elaborazione delle fatture. L’integrazione dell’IDP basata sull’IA nei flussi di lavoro aziendali può garantire simili aumenti di efficienza in tutta l’organizzazione.

Gli agenti goal-based possono essere utilizzati per raggiungere pressoché qualsiasi obiettivo. Gli agenti IA consentono di ridurre i costi, aumentare la soddisfazione dei clienti e accelerare la conformità. Inoltre, se implementati nei giusti processi, essi non solo supportano la strategia di trasformazione digitale, ma la rendono scalabile.

Come le aziende possono adottare gli agenti IA

Prima di implementare gli agenti IA su larga scala, è necessario valutare la maturità dei dati e dell’IA. Dati chiari, accessibili e ben gestiti sono la base di qualsiasi implementazione di successo. È consigliabile iniziare da un unico ambito, idealmente quello in cui un agente personalizzato può risolvere un processo definito e garantire un impatto misurabile. I primi risultati positivi creeranno slancio e genereranno feedback da parte degli utenti, che consentiranno di perfezionare l’approccio.

Man mano che il progetto si espande, la sicurezza e la supervisione diventano fondamentali. Attraverso l’utilizzo di framework di governance è possibile garantire trasparenza e controllo su tutti i processi, interni ed esterni. Gli agenti goal-based vengono eseguiti all’interno di un livello di orchestrazione, affinché ogni azione sia verificabile, collegata ai comportamenti degli utenti e allineata agli obiettivi aziendali.

Dagli esempi alla realizzazione

Gli agenti intelligenti stanno già trasformando le aziende gestendo compiti più complessi rispetto alle tradizionali tecnologie di automazione come la RPA (Robotic Process Automation). Le compagnie assicurative velocizzano l’elaborazione dei sinistri, gli enti pubblici hanno più tempo da dedicare ai cittadini, gli istituti finanziari e le banche approvano i prestiti più rapidamente.

Gli agenti sono in grado di apprendere, adattarsi e crescere. Qualsiasi azienda che abbia dei processi può trarre vantaggio dagli agenti AI, che assumeranno ruoli sempre più strategici in tutti i settori, con il progredire della tecnologia.

di Silvia Speranza, Regional Vice President di Appian Italia