Una relazione di Capgemini mostra che il 50% delle aziende statunitensi utilizza ora l'IA generativa per i loro progetti di marketing. Sebbene questi strumenti si stiano evolvendo, non sono in grado di ottimizzare i flussi di lavoro in più fasi o di gestire dati su larga scala senza un frequente contributo umano.
Ma cosa succederebbe se si potesse ottenere questo vantaggio competitivo oggi? E se ci fosse un modo per automatizzare processi complessi in questo momento?
Ecco gli agenti IA, la prossima fase dell'implementazione dell'IA per le aziende!
Sapere come costruire un agente IA è fondamentale nel lungo periodo. Una volta che si sa come costruire un agente personalizzato, è possibile automatizzare 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 tutto ciò che riguarda gli agenti IA, da cosa sono a come svilupparne uno. Rimanete con noi fino alla fine: vi sveleremo un agente IA efficiente e senza soluzione di continuità per le vostre esigenze di gestione delle attività e dei progetti!
⏰60-Secondo riepilogo/riassunto
- Gli agenti di IA sono strumenti di IA autonomi con capacità decisionale
- Possono interagire con gli esseri umani e con gli strumenti tecnologici presenti nel loro ambiente
- Gli agenti di IA sono già utilizzati nei settori dell'e-commerce, della sanità, dell'automazione dei processi aziendali e del cloud computing
- È possibile costruire un agente IA personalizzato con esperti di data scientist, UX designer, machine learning e sviluppo software
- Se utilizzate ClickUp per il project management, avrete già a disposizione un agente di IA interno incorporato
Affrontiamo prima le basi.
Che cos'è un agente IA?
Se avete mai chattato con un assistente IA su un sito web, avete già interagito con un agente IA di base. I luoghi più comuni in cui si trovano oggi sono le pagine di assistenza delle aziende, che rispondono alle query dei clienti, creano ticket di assistenza 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. Da fare molto di più, come vedremo di seguito.
Definizione di un agente IA
Un agente di IA è un programma autonomo che esegue funzioni predefinite con un intervento umano minimo ed è in grado di riconoscere e interagire con diversi attori ed elementi del suo ambiente per aiutarvi a raggiungere i vostri obiettivi.
Ad esempio, se si desidera inviare un'email a qualcuno, un agente IA può raccogliere gli input necessari dall'utente, come l'indirizzo email del destinatario, l'argomento dell'email, gli allegati, ecc. Quindi interagisce con il client di posta elettronica per redigere l'email in modo autonomo utilizzando iA generativa .
Una volta terminato, viene mostrata un'anteprima dell'email, in modo da poter modificare qualsiasi cosa, se necessario, e inviarla una volta apportate le modifiche.
Caratteristiche chiave degli agenti IA
Ecco cosa c'è da sapere sugli agenti IA in breve:
- Richieste minime 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 umano
- Capacità di prendere decisioni basate sulla propria formazione e sul proprio apprendimento
Tipi di agenti di IA
È possibile classificare gli agenti di IA in base a vari elementi (ad esempio, design o funzioni). In questa sede, li classificheremo in base alla funzione, il che ci porta a due tipi principali di agenti che oggi sono molto diffusi nelle organizzazioni:
- Agenti IA autonomi: Questi agenti sono di solito rivolti al cliente e hanno un alto livello di capacità di gestione delle informazionidecisionale autonomo capacità decisionale autonoma. Gestiscono le query dei clienti senza richiedere l'intervento umano dei vostri dipendenti.
- Agenti IA di assistenza: sono agenti interniIA: si tratta di app interne che assistono i dipendenti nel completare attività complesse. Essendo interne, possono avere o meno un'interfaccia grafica, a seconda delle vostre preferenze.
Come costruire un agente di IA
Costruire agenti IA non è difficile, ma richiede un approccio strutturato e un piano adeguato. Ecco otto passaggi da seguire quando si costruiscono agenti IA personalizzati per le proprie esigenze aziendali:
Passaggio 1: Definire lo scopo dell'agente
Prima di iniziare a costruire il proprio agente IA, è necessario definire chiaramente ciò che si vuole ottenere con esso. E stiamo parlando di una documentazione formale.
Certo, si può avere un'idea approssimativa di ciò che si vuole far fare all'agente IA, ma per assicurarsi che non venga tralasciato nulla, è necessario **documentare tutte le funzioni e le capacità che si desiderano
Inoltre, si crea un documento centrale a cui il team di sviluppo può fare riferimento quando vuole capire l'ambiente e le aspettative dell'agente.
Passaggio 2: Costruire un team
Il passaggio successivo (e cruciale) consiste nel mettere insieme il vostro team per costruire l'agente IA. Anche se siete sviluppatori di software, NON cercate di costruire agenti IA da soli. Questo perché la costruzione di un agente di intelligenza artificiale robusto richiede competenze in campi diversi, tra cui:
- Scienza e analisi dei dati
- Apprendimento automatico (ML)
- Progettazione dell'interfaccia utente
- Sviluppo di software
Finché non coinvolgerete professionisti di tutti questi campi, potreste finire per costruire un agente IA difettoso. Invece, prima di tutto, è necessario formare un team di esperti.
Passaggio 3: Identificare il proprio stack tecnologico
Una volta messo insieme il team, è necessario discutere e decidere le tecnologie che serviranno per la creazione di un agente di intelligenza artificiale piattaforma per il vostro agente IA . Questo include:
- 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 di ML (es. GPT, BERT, Llama, ecc.)
- Tecnologie basate su capacità specifiche (ad esempio, computer vision, riconoscimento vocale, automazione dei processi robotici, ecc.)
È inoltre necessario lasciare un po' di spazio per altre librerie e framework che potrebbero essere necessari.
Una volta identificati e selezionati tutti questi elementi per lo stack tecnologico del vostro agente IA, avrete una solida base su cui costruire.
Passaggio 4: fare le considerazioni sulla progettazione
Oltre a identificare lo stack tecnologico che si desidera utilizzare, ci sono considerazioni di progettazione di cui si deve tenere conto prima di sviluppare agenti IA. Queste includono:
1. Architettura
Esistono due approcci per l'architettura del vostro agente IA personalizzato:modulare e concorrente. Nell'architettura modulare, ogni parte dell'agente viene progettata in modo sequenziale e separato prima di essere messa insieme per finalizzare l'agente. L'architettura concorrente, invece, è quella in cui tutte le parti vengono formate e costruite contemporaneamente.
2. Interfaccia utente ed esperienza (UI/UX)
Se si desidera che il proprio agente IA abbia un'interfaccia utente rivolta al pubblico, è necessario considerare gli elementi che si desidera includere nell'UI/UX. Questo include il branding, una mascotte, un nome che si desidera dare, ecc.
3. Gestione dei dati
Il modo in cui l'agente IA personalizzato riceve e lavora con i dati rilevanti è un'altra considerazione cruciale da fare. Ciò significa definire chiaramente l'intero flusso di dati dall'inizio alla fine, compresi:
- Dati/informazioni da ricevere dall'utente
- Dati/informazioni da estrarre dal 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
Considerate di includere un meccanismo di feedback nel vostro sistema di agenti IA. Che si tratti di un sondaggio, di un metodo di valutazione o di un semplice pulsante "mi piace" o "non mi piace ". È essenziale ricevere dagli utenti un feedback sull'agente per migliorare continuamente lo strumento.
Passaggio 5: Etichettare e pulire i dati di addestramento
Ci sono tre tipi di origini dati che si possono usare per preparare e addestrare l'agente, a dipendenza di chi saranno gli utenti finali:
- Dati operativi della vostra organizzazione
- Dati esterni ricevuti o acquisiti da fonti terze
- Dati generati dall'utente, generati dai suoi clienti/utenti
Indipendentemente dai dati grezzi su cui si sceglie di addestrare il modello, questi devono essere etichettati e puliti prima dell'addestramento. Cosa sono l'etichetta e la pulizia? Ecco una breve panoramica:
- Etichettatura: Si riferisce alla categorizzazione manuale, ai tag e all'etichettatura dei dati da parte dell'uomo per renderli comprensibili all'agente IA. Da fare in modo che il modello IA utilizzato nell'agente possa creare connessioni tra i punti di dati e riconoscere correttamente cosa rappresenta ciascun tipo di dato.
- Pulizia: Si tratta della rimozione di qualsiasi anomalia dal set di dati, come righe vuote, valori errati o mancanti, errori, ecc. L'eliminazione di tali anomalie elimina la possibilità che l'agente IA venga addestrato su dati errati.
💡Suggerimento professionale: Strumenti come SuperAnnotate, DataLoop ed Encord aiutano in questi due passaggi.
Passaggio 6: costruire e addestrare l'agente
Ora si può iniziare a costruire e addestrare l'agente IA. Iniziare con l'impostazione dell'ambiente di addestramento: installare tutte le librerie e i framework di ML necessari, avviare gli strumenti di addestramento e caricare i dati.
⚠️ IMPORTANTE: Non caricare tutti i dati in una volta sola. Divideteli in due sottoinsiemi e caricatene solo uno. Conservare l'altro insieme per i test.
Una volta caricati i dati, inizializzare il modello ML selezionato al passaggio tre. Impostare i parametri di addestramento (che possono variare a seconda del modello scelto, quindi è difficile entrare nello specifico) e avviare il processo di addestramento.
Monitorate le metriche come la perdita e l'accuratezza durante il processo di addestramento per avere un'idea del livello di apprendimento del modello. Se non sta imparando bene, modificare i parametri di addestramento.
Allo stesso tempo, gli sviluppatori dell'interfaccia utente devono progettare e realizzare l'interfaccia utente dell'agente IA.
Passaggio 7: testare l'agente
Una volta completato il processo di addestramento, è il momento di testare il modello. È qui che entra in gioco l'altra metà del set di dati riservato ai test (passaggio 6).
Avviate l'agente IA, eseguite le query del dataset di prova e analizzate i risultati. Osservare l'accuratezza con cui ha eseguito la funzione desiderata su ogni punto di dati del dataset. Osservate anche quanto tempo ha impiegato per eseguire tali azioni.
Se l'agente lavora come previsto, è necessario eseguire altri tre tipi di test. Questi sono:
- Test delle unità: Testate ogni modulo o unità dell'agente IA in modo indipendente per assicurarvi che funzioni correttamente
- Test sull'utente: Invitare alcuni utenti del traguardo dell'agente a provarlo sotto la vostra osservazione, in modo da poter analizzare come gli utenti potrebbero usarlo e quanto accuratamente lavora in ogni scenario
- Test A/B: Confrontare due versioni dell'agente, una accanto all'altra, per vedere quale Da fare funziona meglio
Ognuno di questi test ottimizzerà le prestazioni dell'agente IA e ne garantirà il buon funzionamento negli scenari del mondo reale. Tuttavia, se le prestazioni non sono buone durante i test, potrebbe essere necessario riqualificare l'agente con parametri modificati o un set di dati più grande.
Passaggio 8: Distribuzione e monitoraggio dell'agente
Infine, una volta che l'agente IA lavora come previsto, è il momento di distribuirlo. Integratelo con i sistemi esistenti e distribuitelo sul vostro sito web o sulla vostra app. Monitorate l'accuratezza e la rapidità con cui risponde alle query degli utenti, analizzando i log degli utenti e i feedback che arrivano attraverso il meccanismo di feedback integrato dell'agente IA.
Se ci sono margini di miglioramento, lanciate una nuova versione dell'agente affrontando i problemi segnalati dagli utenti.
Implementazione e casi d'uso degli agenti IA personalizzati
Il casi d'uso dell'IA (in particolare dei suoi agenti) sono immensi in ogni settore. Ci sono quattro aree principali in cui stanno lasciando il segno.
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:
- Prevedere le fluttuazioni della domanda: Analizzando i dati storici delle vendite e le tendenze del mercato, gli agenti di IA per l'e-commerce prevedono le fluttuazioni della domanda e aiutano le loro aziende a rimanere all'avanguardia
- Gestione delle attività di supporto clienti: Gli agenti IA per l'e-commerce analizzano anche le interazioni con i clienti per ottenere risoluzioni accurate
Esempio: L'assistente virtuale di Shein è un esempio eccellente di utilizzo di un agente IA per valutare le mutevoli tendenze del mercato. Infatti, elenca fino a 600.000 elementi in base alle esigenze dei consumatori, il tutto per un mercato globale!
2. Agenti IA nella sanità: 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 di salute dei dispositivi medici. In questo modo aumentano la durata delle apparecchiature e avvisano l'organizzazione quando è il momento di sostituirle.
Inoltre, Assistenti virtuali e chatbot dotati di IA stanno aiutando i pazienti con promemoria e programmazione di appuntamenti. Possono anche analizzare i dati medici per ottenere suggerimenti terapeutici e aiutare i medici a formulare una diagnosi. Scoprite come. 👇
Esempio: Oncologia IBM Watson agisce come agente IA proattivo nel campo del trattamento del cancro. Progettato per assistere gli oncologi nel prendere decisioni informate, analizza i dati dei pazienti, l'ampia letteratura medica e le versioni di prova pertinenti per generare raccomandazioni terapeutiche basate su dati concreti.
Pur richiedendo il contributo del medico, Watson Oncology presenta in modo proattivo le potenziali opzioni di trattamento e mette in evidenza i risultati della ricerca, contribuendo così attivamente al processo decisionale fornendo informazioni cruciali.
3. Agenti IA per l'automazione dei processi aziendali: sistemi di raccomandazione e automazione dei processi robotici
Le aziende preferiscono utilizzare Agenti IA per l'automazione delle attività quando si lavora con strumenti di automazione dei processi robotici (RPA). Alcuni esempi sono:
- Liquidazione automatica dei sinistri da parte delle compagnie assicurative grazie alla computer vision e all'analisi dei dati
- Rilevamento delle frodi e blocco automatico delle transazioni fraudolente nelle società finanziarie attraverso l'analisi dei dati storici
- IA e ML -Automazione della classificazione dei documenti basata su dati precedenti
Esempio: Fukoku Mutua Vita , 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 pagamenti. In questo modo l'azienda ha risparmiato quasi un milione di dollari di costi e ha aumentato la produttività dei suoi 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. Da fare in questo modo:
- Prevedere i requisiti di potenza di calcolo
- Analizzando e monitorando le attività sospette degli utenti
- Comprendono le query dei clienti utilizzando l'NLP prima di rispondere con le risposte di un'agenzia di intelligenza artificialeBase di conoscenza dell'IA Esempio: Servizi Web Amazon (AWS) è un'istanza di spicco nell'utilizzo di agenti IA per prevedere i requisiti di potenza di calcolo. Utilizzando dati storici, i suoi sistemi di IA allocano in modo efficiente le risorse e risparmiano sui costi. In questo modo, anche in caso di picchi di utilizzo, i sistemi di AWS non subiscono interruzioni.
L'agente IA per il project management
Ricordate quando abbiamo detto che alla fine vi sveleremo un agente IA? Oh, e vi abbiamo menzionato che non avete nemmeno bisogno di costruirlo? In poche parole, se avete bisogno di IA per la produttività è lo scorciatoia per ottenere un vantaggio competitivo.
Questo agente di IA è ClickUp Brain -un'IA che alimenta tutte le attività di ClickUp e massimizza la produttività. Si integra perfettamente con lo stack di app, automatizza i flussi di lavoro ed elimina gli aspetti manuali del project management
Ma ClickUp Brain non si limita all'automazione: lavora come assistente super intelligente per i progetti. Dall'identificazione dei colli di bottiglia alla programmazione intelligente del lavoro in base al team e al suo carico di lavoro, gestisce tutto ciò che serve per ottimizzare lo stato del progetto.
Questa produttività basata sull'IA è integrata anche in ClickUp Chattare , la sua piattaforma di messaggistica integrata per la collaborazione in tempo reale. Grazie all'IA avanzata di ClickUp Brain, ClickUp Chat arricchisce le vostre conversazioni con informazioni provenienti da tutti i vostri progetti, attività, documenti e altro ancora.
È in grado di riepilogare/riassumere le chat, recuperare le informazioni rilevanti sul progetto e creare attività per i membri del team.
Con ClickUp Chattare la comunicazione sul posto di lavoro è un'ottima idea
Ecco un breve elenco di tutto ciò che è possibile fare quando si utilizza ClickUp Chattare come Agente dotato di IA per il vostro posto di lavoro :
- Recuperare informazioni da altre app: Volete recuperare un file da Google Drive e collegarlo a un'attività? Utilizzate il relativo prompt in ClickUp Chat (ricordatevi di collegare Drive al vostro account ClickUp)
- Recupero rapido: Siete stati via per un po'? Cliccate su Catch me up per ottenere un breve riepilogo/riassunto del thread
- Creazione di attività: Avete bisogno di creare un'attività mentre siete in contatto con un compagno di squadra? Da fare senza lasciare la finestra di chat. È inoltre possibile collegare automaticamente ogni attività al traguardo del progetto e ai membri del team interessati, utilizzando l'IA
Condividete i verbali delle riunioni con il vostro team all'interno di ClickUp AI Chat e assegnate gli elementi d'azione ai rispettivi membri del team grazie alle sue funzionalità di IA
Vantaggi dell'utilizzo di ClickUp Chat come agente interno di IA
I vantaggi dell'utilizzo di ClickUp Chat come agente interno di IA della vostra organizzazione sono molteplici. Tuttavia, i principali 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 lavoro e le conversazioni correlate
Miglioramento dell'efficienza e della produttività: Aumenta la produttività vostra e del vostro team con attività, visualizzazioni, dipendenze, annunci e discussioni facilmente accessibili dalla chat
**Migliore privacy e sicurezza dei dati: i dati del project management sono conservati in un unico luogo, protetti dai migliori standard di sicurezza
Rendere il lavoro più facile con ClickUp Chat come agente IA
Nel prossimo futuro i processi aziendali, come la gestione delle attività o il servizio clienti, saranno gestiti da agenti IA avanzati. Non passerà molto tempo prima che le aziende implementino agenti personalizzati per le loro attività e flussi di lavoro di routine.
Volete anticipare la concorrenza ma non volete spendere risorse per creare agenti IA personalizzati? ClickUp Chattare, l'offerta già pronta di ClickUp, gestisce efficacemente la collaborazione tra team, il project management o il servizio clienti, trasformando i processi aziendali attraverso un sistema centralizzato.
Se siete pronti a massimizzare l'efficienza aziendale, iscrivetevi a ClickUp gratis!