Un rapporto di Capgemini mostra che il 50% delle aziende statunitensi utilizza ora l'IA generativa per i propri progetti di marketing. Sebbene questi strumenti siano in continua evoluzione, non sono in grado di semplificare i flussi di lavoro in più fasi né di gestire dati su larga scala senza un frequente intervento umano.
Ma se potessi ottenere quel vantaggio competitivo oggi stesso? E se esistesse un modo per effettuare automazioni su processi complessi fin da subito?
Entra nel mondo degli agenti IA: la prossima fase dell'implementazione dell'IA per l'ambito aziendale!
Saper creare un agente IA è fondamentale nel lungo periodo. Una volta imparato a creare un agente personalizzato, potrai effettuare l'automazione di alcune attività (come il servizio clienti o l'analisi di mercato) con un intervento umano minimo e ridurre i costi complessivi.
In questo blog risponderemo a tutte le tue domande sugli agenti IA, da cosa sono a come puoi svilupparne uno. Continua a leggere fino alla fine: ti sveleremo un agente IA efficiente e perfetto per le tue esigenze di project management!
⏰ Riepilogo/riassunto in 60 secondi
- Gli agenti IA sono strumenti di IA autonomi con capacità decisionali.
- Sono in grado di interagire con gli esseri umani e gli strumenti tecnologici presenti nel loro ambiente.
- Gli agenti IA sono già utilizzati nei settori dell'e-commerce, della sanità, dell'automazione dei processi aziendali e del cloud computing.
- Puoi creare un agente IA personalizzato con l'aiuto di data scientist, progettisti UX, esperti di machine learning e sviluppatori software.
- Se utilizzi ClickUp per la project management, avrai già a disposizione un agente IA interno integrato.
Iniziamo dalle basi.
Che cos'è un agente IA?
Se hai mai chattato con un assistente IA su un sito web, hai già interagito con un agente IA di base. Oggi i luoghi più comuni in cui trovarli sono le pagine di supporto delle aziende, dove rispondono alle query dei clienti, creano ticket di supporto o organizzano chiamate con agenti di supporto dal vivo.
Tuttavia, le capacità di un agente IA non si limitano alla sola gestione del supporto clienti. Può fare molto di più, come vedrai di seguito.
Definizione di agente IA
Un agente IA è un programma autonomo che esegue funzioni predefinite con un intervento umano minimo. È in grado di riconoscere e interagire con diversi attori ed elementi nel suo ambiente per aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi.
Ad esempio, se desideri inviare un'email a qualcuno, un agente IA può acquisire da te le informazioni necessarie, come l'indirizzo e-mail del destinatario, l'oggetto dell'email, gli allegati, ecc. Quindi interagisce con il tuo client di posta elettronica per redigere l'email in modo autonomo utilizzando l'IA generativa.
Una volta terminato, ti mostra un'anteprima dell'email in modo che tu possa modificare qualsiasi cosa, se necessario, e inviarla una volta apportate le modifiche.
Caratteristiche principali degli agenti IA
Ecco cosa devi sapere sugli agenti IA in breve:
- Requisiti minimi di input umano
- Apprendimento e miglioramento continui
- Consapevolezza del contesto e capacità di interagire con l'ambiente circostante
- Capacità di leggere, estrarre e modificare dati da origini dati esterne
- Comprensione del linguaggio e del comportamento umani
- Capacità di prendere decisioni basate sulla loro formazione e apprendimento
Tipi di agenti IA
È possibile classificare gli agenti IA in base a vari elementi (ad esempio, design vs. funzionalità). In questo caso, li classificheremo in base alla funzionalità, il che ci porta a due tipi principali di agenti che oggi sono molto diffusi nelle organizzazioni:
- Agenti IA autonomi: questi agenti sono solitamente a contatto con i clienti e hanno un alto livello di capacità decisionale autonoma. Gestiscono le query dei clienti senza richiedere l'intervento umano dei tuoi dipendenti.
- Agenti IA assistivi: si tratta di app interne basate sull'IA che aiutano i tuoi dipendenti a completare attività complesse. Poiché sono interne, possono avere o meno un'interfaccia utente grafica, a seconda delle tue preferenze.
Come creare un agente IA
Creare agenti IA non è difficile, ma richiede un approccio strutturato e un piano adeguato. Ecco otto passaggi da seguire quando crei agenti IA personalizzati per le esigenze della tua azienda:
Passaggio 1: definisci lo scopo del tuo agente
Prima di iniziare a creare il tuo agente IA, devi definire chiaramente cosa vuoi ottenere con esso. E stiamo parlando di documentazione formale.
Certo, potresti avere un'idea approssimativa di ciò che desideri che l'agente IA faccia, ma per assicurarti che nulla venga tralasciato, devi documentare tutte le funzioni e le capacità che desideri che abbia.
Inoltre, crea un documento centrale a cui il tuo team di sviluppo può fare riferimento quando desidera comprendere l'ambiente e le aspettative dell'agente.
Passaggio 2: Crea un team
Il passaggio successivo (fondamentale) è quello di mettere insieme il tuo team per creare l'agente IA. Anche se sei uno sviluppatore di software, NON tentare di creare agenti IA da solo. Questo perché per crearne uno solido sono necessarie competenze in diversi campi, tra cui:
- Scienza dei dati e analisi
- Apprendimento automatico (ML)
- Progettazione dell'interfaccia utente
- Sviluppo software
Se non ti affidi a professionisti di tutti questi campi, potresti finire per creare un agente IA imperfetto. Piuttosto, metti insieme prima un team di esperti.
Passaggio 3: Identifica il tuo stack tecnologico
Una volta creato il tuo team, dovresti discutere e decidere quali tecnologie utilizzerai come piattaforma per il tuo agente IA. Queste includono:
- Linguaggio di programmazione (Java, Python, ecc.)
- Ambiente di hosting
- Librerie di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) (Gensim, NLTK, ecc.)
- Librerie di analisi dei dati (Plotly, SciPy, NumPy, ecc.)
- Modello ML (ad es. GPT, BERT, Llama, ecc.)
- Tecnologie basate su funzionalità specifiche (ad esempio, visione artificiale, riconoscimento vocale, automazione dei processi robotici, ecc. )
Dovresti anche lasciare un po' di spazio per altre librerie e framework che potrebbero essere necessari.
Una volta identificati e effettuati tutti i processi di selezione per lo stack tecnologico del tuo agente IA, avrai una solida base su cui costruire.
Passaggio 4: Valuta gli aspetti relativi alla progettazione
Oltre a identificare lo stack tecnologico che desideri utilizzare, ci sono alcune considerazioni di progettazione che dovresti tenere in considerazione prima di sviluppare agenti IA. Queste includono:
1. Architettura
Esistono due approcci che puoi adottare per l'architettura del tuo agente IA personalizzato: modulare e concorrente. Nell'architettura modulare, ogni parte dell'agente viene progettata in modo sequenziale e separato prima di essere assemblata per finalizzare l'agente. L'architettura concorrente, invece, è quella in cui tutte le parti vengono addestrate e costruite contemporaneamente.
2. Interfaccia utente ed esperienza utente (UI/UX)
Se desideri che il tuo agente IA abbia un'interfaccia utente pubblica, dovresti anche considerare gli elementi che desideri includere nell'UI/UX. Ciò include il tuo marchio, una mascotte, il nome che desideri dargli, ecc.
3. Gestione dei dati
Un altro aspetto fondamentale da considerare è il modo in cui il tuo agente IA personalizzato riceve e utilizza i dati rilevanti. Ciò significa definire chiaramente l'intero flusso di dati dall'inizio alla fine, inclusi:
- Dati/informazioni da ricevere dall'utente
- Dati/informazioni da estrarre dal tuo server
- Funzioni da eseguire sui dati estratti
- Consegna del risultato finale all'utente
Ogni passaggio del processo di gestione dei dati deve essere descritto in dettaglio.
4. Meccanismo di feedback
Valuta la possibilità di includere un meccanismo di feedback nel tuo sistema di agenti IA. Che si tratti di un sondaggio, un metodo di valutazione o un semplice pulsante "mi piace/non mi piace", è fondamentale ricevere feedback sugli agenti dagli utenti per migliorare continuamente lo strumento.
Passaggio 5: etichetta e pulisci i tuoi dati di addestramento
Esistono tre tipi di origini dati che puoi utilizzare per preparare e addestrare il tuo agente, a seconda di chi saranno i suoi utenti finali:
- Dati operativi della tua organizzazione
- Dati esterni ricevuti o acquisiti da origini dati terze
- Dati generati dagli utenti, ovvero dai tuoi clienti/utenti
Indipendentemente dai dati grezzi che scegli di utilizzare per addestrare il tuo modello, questi devono essere etichettati e puliti prima dell'addestramento. Cosa sono l'etichettatura e la pulizia? Ecco una breve panoramica:
- Etichettatura: si riferisce alla categorizzazione, all'assegnazione di tag e all'etichettatura manuale dei dati da parte di esseri umani per renderli comprensibili al tuo agente IA. Viene eseguita in modo che il modello IA utilizzato nel tuo agente possa creare connessioni tra i punti dati e riconoscere correttamente ciò che ogni tipo di dato rappresenta.
- Pulizia: si riferisce alla rimozione di eventuali anomalie dal tuo set di dati, come righe vuote, valori errati o mancanti, errori, ecc. La loro rimozione elimina la possibilità che il tuo agente IA venga addestrato su dati errati.
💡Suggerimento: strumenti come SuperAnnotate, DataLoop ed Encord ti aiutano in entrambi questi passaggi.
Passaggio 6: crea e addestra il tuo agente
Ora puoi iniziare a creare e addestrare il tuo agente IA. Inizia configurando il tuo ambiente di addestramento: installa tutte le librerie e i framework ML necessari, avvia gli strumenti di addestramento e carica i tuoi dati.
⚠️ IMPORTANTE: Non caricare tutti i tuoi dati in una volta sola. Dividili in due sottoinsiemi e caricali solo uno alla volta. Conserva l'altro insieme per scopi di test.
Una volta caricati i dati, inizializza il modello ML selezionato nel passaggio tre. Imposta i parametri di addestramento (possono variare a seconda del modello scelto, quindi è difficile entrare nei dettagli in questa sede) e avvia il processo di addestramento.
Effettua il monitoraggio delle metriche quali perdita e accuratezza durante il processo di addestramento per avere un'idea dell'efficacia dell'apprendimento del modello. Se l'apprendimento non è efficace, modifica i parametri di addestramento.
Allo stesso tempo, gli sviluppatori UI dovrebbero progettare e realizzare l'esperienza utente (UX) del tuo agente IA.
Passaggio 7: prova l'agente
Una volta completato il processo di formazione, è il momento di testare il tuo modello. È qui che entra in gioco l'altra metà del tuo set di dati che hai riservato per i test (Passaggio 6).
Avvia il tuo agente IA, eseguilo attraverso le query del tuo set di dati di test e analizza i risultati. Osserva con quanta precisione ha eseguito la funzione desiderata su ciascun punto dati del tuo set di dati. Inoltre, osserva quanto tempo ha impiegato per eseguire tali azioni.
Se l'agente funziona come previsto, ci sono altri tre tipi di test che devi eseguire su di esso. Questi sono:
- Test unitari: testa ogni modulo o unità del tuo agente IA in modo indipendente per assicurarti che funzionino correttamente.
- Test utente: invita alcuni utenti target dell'agente a provarlo sotto la tua supervisione, in modo da poter analizzare come gli utenti potrebbero utilizzarlo e con quale precisione funziona in ogni scenario.
- Test A/B: confronta due versioni dell'agente per vedere quale funziona meglio.
Ciascuno di questi test ottimizzerà le prestazioni del tuo agente IA e garantirà che funzioni bene in scenari reali. Tuttavia, se non funziona bene durante i test, potrebbe essere necessario riqualificare l'agente con parametri modificati o un set di dati più ampio.
Passaggio 8: Distribuisci e monitora l'agente
Infine, una volta che il tuo agente IA funziona come previsto, è il momento di implementarlo. Integralo con i tuoi sistemi esistenti e implementalo sul tuo sito web o sulla tua app. Monitora la precisione e la rapidità con cui risponde alle query degli utenti analizzando i log degli utenti e il feedback che arriva attraverso il meccanismo di feedback integrato nel tuo agente IA.
Se c'è margine di miglioramento, lancia una nuova versione dell'agente risolvendo i problemi segnalati dagli utenti.
Implementazione e casi d'uso di agenti IA personalizzati
I casi d'uso dell'IA (in particolare dei suoi agenti) sono innumerevoli in ogni settore. Attualmente stanno lasciando il segno in quattro aree principali.
1. Agenti IA nell'e-commerce: consulenti IA e agenti del servizio clienti
Gli agenti IA nelle aziende di e-commerce mirano generalmente a raggiungere due obiettivi chiave:
- Previsione delle fluttuazioni della domanda: analizzando i dati storici sulle vendite e le tendenze di mercato, gli agenti IA per l'e-commerce prevedono le fluttuazioni della domanda e aiutano le aziende a stare al passo con i tempi.
- Gestione delle attività di supporto clienti: gli agenti IA per l'e-commerce analizzano anche le interazioni con i clienti per trovare soluzioni accurate.
Esempio: l'assistente virtuale di Shein è un ottimo esempio di utilizzo di un agente IA per valutare le tendenze di mercato in evoluzione. Infatti, elabora un elenco di fino a 600.000 elementi in base alle esigenze dei consumatori, tutti per un mercato globale!
2. Agenti IA nel settore sanitario: manutenzione predittiva e assistenti virtuali
Gli agenti IA possono aiutare le aziende sanitarie a prevenire i guasti alle apparecchiature monitorando e analizzando continuamente lo stato dei dispositivi medici. Ciò aumenta la durata delle apparecchiature e avvisa l'organizzazione quando è il momento di sostituire i dispositivi.
Inoltre, gli assistenti virtuali e i chatbot basati sull'IA aiutano i pazienti con promemoria di follow-up e pianificazione degli appuntamenti. Possono persino analizzare i dati medici per suggerire trattamenti e aiutare i medici nella diagnosi. Scopri come. 👇
Esempio: IBM Watson Oncology agisce come agente IA proattivo nel campo della cura del cancro. Progettato per aiutare gli oncologi a prendere decisioni informate, analizza i dati dei pazienti, un'ampia letteratura medica e studi clinici pertinenti per generare raccomandazioni terapeutiche basate su prove scientifiche.
Sebbene richieda in ultima analisi il contributo del medico, Watson Oncology presenta in modo proattivo potenziali opzioni terapeutiche ed evidenzia i risultati delle ricerche pertinenti, contribuendo così attivamente al processo decisionale fornendo informazioni cruciali.
3. Agenti IA per l'automazione dei processi aziendali: sistemi di raccomandazione e automazione robotica dei processi
Le aziende preferiscono utilizzare agenti IA per l'automazione delle attività quando lavorano con strumenti di automazione robotica dei processi (RPA). Alcuni esempi includono:
- Liquidazione automatica dei sinistri da parte delle compagnie assicurative tramite visione artificiale e analisi dei dati
- Rilevamento delle frodi e blocco automatico delle transazioni fraudolente nelle società finanziarie attraverso l'analisi dei dati storici
- Classificazione automatica dei documenti basata su dati precedenti e guidata dall'IA e dall'apprendimento automatico
Esempio: Fukoku Mutual Life, una compagnia assicurativa giapponese, utilizza agenti IA per elaborare le richieste di risarcimento. Grazie all'IA, può accedere all'assicurazione medica e calcolare automaticamente i risarcimenti. Ciò ha consentito all'azienda di risparmiare quasi 1 milione di dollari in costi e di aumentare la produttività dei propri dipendenti del 30%.
4. Agenti IA nel cloud computing e nell'automazione
Gli agenti IA possono aiutare le aziende di cloud computing e automazione nella pianificazione delle risorse, nel monitoraggio della sicurezza e nelle attività di supporto clienti. Lo fanno:
- Previsione dei requisiti di potenza di calcolo
- Analisi e monitoraggio delle attività sospette degli utenti
- Comprendere le query dei clienti utilizzando l'NLP prima di rispondere con le risposte provenienti da una base di conoscenza IA
Esempio: Amazon Web Services (AWS) è un esempio eccellente di utilizzo di agenti IA per prevedere i requisiti di potenza di calcolo. Utilizzando i dati storici, i suoi sistemi IA allocano in modo efficiente le risorse e consentono di risparmiare sui costi. Ciò garantisce che, anche in caso di picchi di utilizzo, i sistemi AWS non subiscano tempi di inattività.
L'agente IA per il project management dei tuoi progetti
Ricordi quando abbiamo detto che alla fine ti avremmo svelato un agente IA? Oh, e ti abbiamo detto che non devi nemmeno crearlo? In poche parole, se hai bisogno dell'IA per aumentare la produttività, questa è la scorciatoia per ottenere un vantaggio competitivo.
Questo agente AI è ClickUp Brain, un'intelligenza artificiale che alimenta tutte le funzionalità/funzioni di ClickUp e massimizza la tua produttività. Si integra perfettamente con il tuo stack di app, automatizza i tuoi flussi di lavoro ed elimina gli aspetti manuali della project management.
Ma ClickUp Brain non si occupa solo di automazioni: funziona come un assistente di progetto super intelligente. Dall'identificazione dei colli di bottiglia alla pianificazione intelligente del lavoro in base al tuo team e al suo carico di lavoro, gestisce tutto ciò di cui hai bisogno per ottimizzare l'avanzamento del tuo progetto.
Questa produttività basata sull'IA è integrata anche in ClickUp Chat, la piattaforma di messaggistica incorporata per la collaborazione in tempo reale. Grazie all'IA avanzata di ClickUp Brain, ClickUp Chat arricchisce le tue conversazioni con informazioni provenienti da tutti i tuoi progetti, attività, documenti e altro ancora.
È in grado di riassumere le tue chat, recuperare le informazioni rilevanti sul progetto e creare attività per i membri del tuo team.
Ecco un breve elenco di tutte le possibilità offerte dall'utilizzo di ClickUp Chat come agente basato sull'intelligenza artificiale per il tuo ambiente di lavoro:
- Recupero di informazioni da altre app: vuoi trovare un file dal tuo Google Drive e collegarlo a un'attività? Utilizza il prompt pertinente nella chat di ClickUp (ricordati solo di collegare il Drive al tuo account ClickUp).
- Aggiornamento rapido: sei stato via per un po'? Clicca su Aggiorna per ottenere un breve riepilogo/riassunto del thread.
- Creazione di attività: hai bisogno di creare un'attività mentre sei in chiamata con un collega? Puoi farlo senza uscire dalla finestra della chat. Puoi anche collegare automaticamente ogni attività al progetto di destinazione e ai membri del team interessati utilizzando l'IA.
Vantaggi dell'utilizzo di ClickUp Chat come agente IA interno
Ci sono molti vantaggi nell'utilizzare ClickUp Chat come agente IA interno alla tua organizzazione. Tuttavia, quelli principali che spiccano sono:
✅ Flusso di lavoro semplificato: collega attività e documenti all'interno della chat per evitare di passare da un'app all'altra per gestire il tuo lavoro e le conversazioni correlate.
✅ Maggiore efficienza e produttività: potenzia la tua produttività e quella del tuo team con attività, visualizzazioni, dipendenze, annunci e discussioni facilmente accessibili dall'interno della chat.
✅ Maggiore privacy e sicurezza dei dati: conserva i dati relativi al project management dei tuoi progetti in un unico posto, protetti dai migliori standard di sicurezza.
Semplifica il tuo lavoro con ClickUp Chat come agente AI
I processi aziendali, come la gestione delle attività o il servizio clienti, saranno molto probabilmente gestiti presto da agenti IA avanzati. Non passerà molto tempo prima che le aziende implementino agenti personalizzati per le loro attività e i loro flussi di lavoro di routine.
Vuoi superare la concorrenza ma non vuoi ancora investire risorse nella creazione di agenti IA personalizzati?
L'offerta pronta all'uso di ClickUp, ClickUp Chat, gestisce in modo efficace la collaborazione tra i team e il project management, trasformando i tuoi processi aziendali attraverso un sistema centralizzato.
Se sei pronto a massimizzare l'efficienza aziendale, registrati gratis su ClickUp!