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 ottimizzare flussi di lavoro a più fasi né di gestire dati su larga scala senza un frequente intervento umano.
Ma se potessi ottenere quel vantaggio competitivo già oggi? E se esistesse un modo per effettuare automazioni su processi complessi fin da subito?
Scopri gli 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 che saprai come creare un agente personalizzato, potrai automatizzare attività (come l'assistenza 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 perfettamente integrato per le tue esigenze di gestione delle attività e di project management!
⏰Riepilogo in 60 secondi
- Gli agenti IA sono strumenti di IA autonomi dotati di capacità decisionali
- Sono in grado di interagire con le persone 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, UX designer, esperti di machine learning e di sviluppo software, oppure utilizzare semplicemente il builder no-code di ClickUp
- Se utilizzi ClickUp per la project management, avrai già a disposizione gli agenti IA Autopilot, oltre agli strumenti per creare Super Agenti personalizzati su misura per il tuo lavoro
Partiamo dalle basi.
Che cos'è un agente IA e come funziona
Un agente IA è un sistema software in grado di percepire informazioni, prendere decisioni e intraprendere azioni per raggiungere un obiettivo con un intervento umano minimo. A differenza della semplice automazione, gli agenti IA utilizzano modelli e regole per interpretare il contesto, pianificare i passaggi e interagire con strumenti o origini dati.
Se hai mai chattato con un assistente IA su un sito web, hai già interagito con un agente IA di base. Oggi li trovi più comunemente sulle pagine di assistenza delle aziende, dove rispondono alle query dei clienti, creano ticket di assistenza o organizzano chiamate con gli operatori dell'assistenza 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.
Come si definisce un agente IA?
Un agente IA è un programma autonomo che svolge funzioni predefinite con un intervento umano minimo. È in grado di riconoscere e interagire con diversi attori ed elementi nel proprio ambiente per aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi.
📌 Ad esempio, se desideri inviare un'email a qualcuno, un agente IA può raccogliere da te le informazioni necessarie, come l'indirizzo e-mail del destinatario, l'oggetto dell'email, gli allegati, ecc. Interagisce quindi 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.
Quali sono le caratteristiche principali di agenti IA efficaci?
Ecco in breve ciò che devi sapere sugli agenti IA:
- Requisiti minimi di intervento 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 sulla base della propria formazione e del proprio apprendimento
Quali sono i tipi di agenti IA più comuni nell'ambito aziendale
È possibile classificare gli agenti IA in base a vari elementi (ad esempio, design vs. funzionalità). In questa sede, 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 dispongono di un elevato livello di capacità decisionale autonoma. Gestiscono le query dei clienti senza richiedere l'intervento umano dei tuoi dipendenti
- Agenti IA di supporto: Si tratta di app interne basate sull'IA che aiutano i tuoi dipendenti a completare attività complesse. Trattandosi di app interne, possono avere o meno un'interfaccia utente grafica, a seconda delle tue preferenze.
🧠 Lo sapevi? Con i Super Agenti di ClickUp, non è necessario creare agenti IA da zero con codice o modelli complessi, a meno che tu non lo voglia. Puoi iniziare con gli Agenti Autopilot per ottenere risultati immediati (come l'automazione della reportistica giornaliera o delle risposte in chat alle domande frequenti) oppure creare Super Agenti utilizzando prompt in linguaggio naturale, trigger e azioni, senza bisogno di competenze di ML. Ecco un tutorial!
In che modo i Super Agenti di ClickUp ti aiutano a creare agenti IA senza codice
ClickUp Super Agents ti consente di creare agenti IA senza codice, sostituendo il tradizionale processo "tech stack + addestramento" con semplici blocchi del flusso di lavoro, in modo da poter automatizzare il lavoro reale più rapidamente.
- Definisci lo scopo: documenta gli obiettivi sotto forma di istruzioni e condizioni in linguaggio naturale nel generatore di agenti personalizzati.
- Crea un team: collabora con esperti di flussi di lavoro utilizzando ClickUp Brain per perfezionare i prompt: non servono ingegneri di ML.
- Stack tecnologico: non serve scrivere codice; usa i trigger integrati (ad es. stato delle attività), le informazioni dell'area di lavoro (Docs/attività/Chat) e le integrazioni (Slack/GitHub).
- Progettazione: scegli modelli modulari, interfaccia utente tramite chat, flussi di dati e cicli di feedback supportati in modo nativo.
- Preparazione dei dati: inserisci i contenuti esistenti dell'area di lavoro come conoscenza: non è richiesta alcuna etichetta o pulizia.
- Addestramento/creazione: imposta trigger/condizioni/istruzioni; iterare modificando i prompt, non riaddestrando i modelli.
- Test: esegui test A/B leggeri sui comportamenti direttamente nei flussi di lavoro.
- Implementazione/monitoraggio: gli agenti funzionano in modo sicuro nell'area di lavoro grazie a controlli di accesso e ottimizzazione in tempo reale
Creare agenti IA non è difficile, ma richiede un approccio strutturato e un piano adeguato. Hai bisogno di aiuto con il processo?
Ma che tu stia creando un agente IA in ClickUp o altrove, la metodologia di base rimane la stessa. 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 quali obiettivi vuoi raggiungere con esso. E stiamo parlando di documentazione formale.
Certo, potresti avere un'idea di massima di ciò che vuoi 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, viene creato un documento di riferimento a cui il tuo team di sviluppo potrà fare riferimento quando vorrà comprendere l'ambiente e le aspettative dell'agente.
Passaggio 2: Crea un team
Il passaggio successivo (ed è fondamentale) è mettere insieme il tuo team per creare l'agente IA. Questo perché crearne uno solido richiede competenze in diversi campi, tra cui:
- Scienza dei dati e analisi
- Apprendimento automatico (ML)
- Progettazione dell'interfaccia utente
- Sviluppo software
Se non coinvolgi professionisti di tutti questi campi, potresti finire per creare un agente IA imperfetto. Crea invece prima un team di esperti.
💡 Consiglio da esperto: In ClickUp, non avrai bisogno di ingegneri ML per creare i Super Agenti, ma è consigliabile includere:
- L'esperto in materia (per definire ciò che l'agente dovrebbe sapere)
- Il titolare del flusso di lavoro (per definire dove agirà l'agente)
- Lo scrittore/stratega (per decidere come comunica l'agente)
Con ClickUp Brain, l'assistente IA nativo di ClickUp, il tuo team può raccogliere idee e perfezionare le istruzioni dell'agente per crearne uno più rapidamente.
Passaggio 3: Identifica il tuo stack tecnologico
Una volta formato il tuo team, dovresti discutere e decidere quali tecnologie utilizzerai come piattaforma per il tuo agente IA. Ciò include:
- Linguaggio di programmazione (Java, Python, ecc.)
- Ambiente di hosting
- Librerie di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) (Gensim, NLTK, ecc.)
- Librerie per l'analisi dei dati (Plotly, SciPy, NumPy, ecc.)
- Modello ML (ad es. GPT, BERT, Llama, ecc.)
- Tecnologie basate su funzionalità specifiche (ad es. visione artificiale, riconoscimento vocale, automazioni 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 passaggi di selezione per lo stack tecnologico del tuo agente IA, avrai una solida base su cui costruire.
🔮 Ma se ti dicessimo che in ClickUp puoi evitare tutto questo mal di testa? Il tuo "stack" diventa:
- Trigger (ad es. , cambio di stato, messaggio in chat)
- Istruzioni (prompt personalizzati)
- Conoscenze (documenti, attività, cronologia chat)
- Azioni (come rispondere, riepilogare/riassumere, assegnare)
Puoi anche effettuare la connessione con strumenti esterni come Slack o GitHub tramite le integrazioni di ClickUp e includere i loro dati nelle fonti di conoscenza del tuo agente.
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 conto prima di sviluppare agenti IA. Tra queste figurano:
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.
💡 Suggerimento da esperto: inizia con gli agenti Autopilot in ClickUp per un'automazione modulare, poi passa agli agenti Super quando sei pronto a definire condizioni, risposte e logiche in più passaggi.
Desideri qualcosa di ancora più personalizzato e su misura per il tuo team? Scopri gli Agenti Certificati. Si tratta di agenti pronti per la produzione, creati e gestiti dagli esperti di ClickUp AI, appositamente per te. Nessuna configurazione, nessuna manutenzione, nessun distacco del tuo team dal lavoro ad alto impatto.
2. Interfaccia utente ed esperienza utente (UI/UX)
Se desideri che il tuo agente IA abbia un'interfaccia utente rivolta al pubblico, dovresti anche considerare gli elementi che vuoi includere nell'UI/UX. Ciò include il tuo marchio, una mascotte, un nome che vuoi dargli, ecc.
3. Gestione dei dati
Un altro aspetto cruciale da considerare è il modo in cui il tuo agente IA personalizzato riceve e gestisce 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
- Fornire il risultato finale all'utente
Ogni passaggio del processo di gestione dei dati dovrebbe 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, di un sistema di valutazione o di un semplice pulsante "Mi piace/Non mi piace", è fondamentale ricevere feedback sugli agenti da parte degli 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 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. È terminato affinché il modello di IA utilizzato nel tuo agente possa stabilire 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. Rimuovendole si elimina la possibilità che il tuo agente IA venga addestrato su dati difettosi.
💡Consiglio dell'esperto: 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 con l'impostazione del tuo ambiente di addestramento: installa tutte le librerie e i framework di 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 caricalo solo uno. Conserva l'altro set a scopo di test.
Una volta caricati i dati, inizializza il modello di ML selezionato nel terzo passaggio. 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.
Monitora metriche come la perdita e l'accuratezza durante il processo di addestramento per farti un'idea dell'efficacia dell'apprendimento del modello. Se non sta imparando bene, modifica i parametri di addestramento.
Allo stesso tempo, gli sviluppatori UI dovrebbero progettare e realizzare l'esperienza utente (UX) del tuo agente IA.
📌 In ClickUp, puoi creare un Super Agente in uno dei tre modi seguenti:
- Generatore di linguaggio naturale: chattando spiegherai ciò di cui hai bisogno e risponderai alle domande per creare il tuo Super Agent
- Usa il catalogo dei Super Agent: Inizia con un agente dal catalogo predefinito di ClickUp contenente Super Agent già pronti. ClickUp avvierà per te il generatore di linguaggio naturale, utilizzando un prompt predefinito. Risponderai a delle domande per personalizzare e perfezionare il Super Agent in base al tuo flusso di lavoro.
- ClickUp avvierà il generatore di linguaggio naturale per te, utilizzando un prompt predefinito.
- Risponderai a delle domande per personalizzare e perfezionare il Super Agent in base al tuo flusso di lavoro.
- ClickUp avvierà il generatore di linguaggio naturale per te, utilizzando un prompt predefinito.
- Risponderai a delle domande per personalizzare e perfezionare il Super Agent in base al tuo flusso di lavoro.
- Parti da zero: crea un Super Agent vuoto e configuralo manualmente in base alle tue esigenze.
Quando devi adattarlo, non devi riqualificarlo: basta modificare le istruzioni o le fonti di conoscenza e testarlo di nuovo. Iterazione veloce FTW.
Passaggio 7: Testa l'agente
Una volta completato il processo di addestramento, è il momento di testare il tuo modello. È qui che entrerà in gioco l'altra metà del tuo set di dati che hai riservato ai fini del test (Passaggio 6).
Avvia il tuo agente IA, esegui le query sul 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 funzioni correttamente
- Test con gli utenti: 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 addestrare nuovamente 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 l'accuratezza 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 ci sono margini di miglioramento, distribuisci una nuova versione dell'agente risolvendo i problemi segnalati dagli utenti.
🌰 In breve: che tu stia scrivendo codice o utilizzando i Super Agenti no-code di ClickUp, la creazione di un ottimo agente IA richiede comunque un piano, una progettazione e un iterativo accurati.
La differenza? In ClickUp, la maggior parte del lavoro più impegnativo (hosting del modello, ottimizzazione dei prompt, integrazione) viene gestito al posto tuo. Così puoi concentrarti su ciò che conta davvero: progettare flussi di lavoro intelligenti che effettivamente ti facciano risparmiare tempo.
Se l'idea ti sembra interessante, ma hai ancora qualche dubbio prima di iniziare, saremo lieti di risponderti!
📮 ClickUp Insight: Solo il 10% degli intervistati nel nostro sondaggio utilizza regolarmente strumenti di automazione e cerca attivamente nuove opportunità di automazione.
Questo mette in luce un importante fattore di produttività ancora inutilizzato: la maggior parte dei team si affida ancora a lavoro manuale che potrebbe essere semplificato o eliminato.
Gli agenti IA di ClickUp semplificano la creazione di flussi di lavoro automatizzati, anche se non hai mai utilizzato l'automazione prima d'ora. Grazie ai modelli plug-and-play e ai comandi basati sul linguaggio naturale, l'automazione delle attività diventa accessibile a tutti i membri del team!
💫 Risultati concreti: QubicaAMF ha ridotto i tempi di reportistica del 40% utilizzando i dashboard dinamici e i grafici automatizzati di ClickUp, trasformando ore di lavoro manuale in insight in tempo reale.
Quali sono i migliori casi d'uso per gli agenti IA personalizzati
Gli agenti IA personalizzati vengono adottati in tutti i settori per automatizzare le attività che richiedono un elevato processo decisionale, migliorare la precisione e ridurre il lavoro richiesto, specialmente nei flussi di lavoro che coinvolgono grandi set di dati e azioni ripetitive.
- E-commerce: Effettua la previsione della domanda utilizzando i dati relativi alle vendite e alle tendenze e gestisci il supporto clienti con soluzioni più rapide e accurate.
- Sanità: monitora le apparecchiature mediche per prevenire guasti e utilizza assistenti virtuali per promemoria, pianificazione degli appuntamenti e supporto alle cure.
- Automazione dei processi aziendali (RPA): automatizza l'elaborazione dei reclami, il rilevamento delle frodi e la classificazione dei documenti per ridurre i costi e aumentare la produttività.
- Cloud computing: prevedi il fabbisogno di risorse, monitora le minacce alla sicurezza e rispondi alle query di supporto utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e le basi di conoscenza per prevenire i tempi di inattività.
I casi d'uso dell'IA (in particolare dei suoi agenti) sono innumerevoli in ogni settore. Ci sono quattro aree principali in cui stanno attualmente lasciando il segno.
1. Agenti IA nell'e-commerce: consulenti IA e addetti al 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 di vendita 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 fornire soluzioni accurate
Esempio: l'assistente virtuale di Shein è un ottimo esempio di utilizzo di un agente IA per valutare le mutevoli tendenze del mercato. Infatti, l'elenco comprende fino a 600.000 elementi in base alle esigenze dei consumatori, il tutto 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 di salute 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 la pianificazione degli appuntamenti. Possono persino analizzare i dati medici per fornire suggerimenti terapeutici e aiutare i medici nella diagnosi. Scopri come. 👇
Esempio: IBM Watson Oncology funge da agente IA proattivo nel campo della cura del cancro. Progettato per assistere gli oncologi nel prendere decisioni informate, analizza i dati dei pazienti, un'ampia letteratura medica e studi clinici pertinenti per generare raccomandazioni terapeutiche basate su prove scientifiche.
Pur richiedendo in ultima analisi il contributo del medico, Watson Oncology presenta in modo proattivo potenziali opzioni terapeutiche ed evidenzia i risultati di ricerca pertinenti, contribuendo così attivamente al processo decisionale attraverso la fornitura di 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 utilizzano 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 IA e ML, utilizzando dati precedenti
Esempio: Fukoku Mutual Life, una compagnia assicurativa giapponese, utilizza agenti IA per elaborare le richieste di risarcimento. Grazie all'IA, può accedere alle informazioni relative 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 nelle attività di pianificazione delle risorse, monitoraggio della sicurezza e 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 knowledge base IA
Esempio: Amazon Web Services (AWS) è un’istanza esemplare di utilizzo di agenti IA per prevedere i requisiti di potenza di calcolo. Utilizzando i dati storici, i suoi sistemi di IA allocano le risorse in modo efficiente e consentono di risparmiare sui costi. Ciò garantisce che, anche in caso di picchi di utilizzo, i sistemi di AWS non subiscano alcun tempo di inattività.
Qual è il miglior agente IA per la gestione dei progetti e l'automazione
Se desideri un agente IA che faccia davvero progredire il lavoro nella project management (e non si limiti a dare suggerimenti), i ClickUp Super Agents sono un'ottima opzione perché sono progettati per agire direttamente all'interno dei tuoi flussi di lavoro.
- Svolgono azioni concrete: monitorano gli eventi nell'area di lavoro, seguono istruzioni in linguaggio naturale e pubblicano automaticamente messaggi nella chat, aggiornano le attività, assegnano i titolari, segnalano gli ostacoli e inviano riepiloghi/riassunti.
- Rendono la collaborazione concreta: gli agenti possono rispondere a domande ricorrenti utilizzando le informazioni presenti nell'area di lavoro (attività/documenti), riepilogare le conversazioni e creare attività di follow-up; sono particolarmente efficaci se utilizzati insieme a ClickUp Chat e ClickUp Brain (“Catch me up”).
- Sono controllabili e sicuri: sei tu a stabilire a quali dati possono accedere, con chi interagiscono e quando/come vengono eseguiti, in modo che le automazioni rimangano entro i confini della tua area di lavoro.
Ricordi quando abbiamo detto che avremmo svelato un agente IA alla fine? L'abbiamo già svelato (se stavi prestando attenzione! 🤩)
Beh, ecco la parte migliore: non devi crearlo da zero.
Se stai cercando un'IA agentica che aumenti davvero la tua produttività nel project management nel mondo reale, questa è la tua scorciatoia per ottenere un vantaggio competitivo.
Ti presentiamo i ClickUp Super Agents : i tuoi compagni di squadra IA personalizzabili e senza codice che agiscono in tutta l'area di lavoro di ClickUp per farti risparmiare tempo, colmare le lacune e portare avanti il lavoro.
🧠 Non solo suggerimenti. Azioni concrete
Gli agenti IA di ClickUp non si limitano ad analizzare: agiscono:
- Monitora l'area di lavoro per individuare eventi specifici
- Segui le istruzioni in linguaggio naturale per decidere cosa da fare
- Agisci in modo automatico: pubblica messaggi nella chat, aggiorna le attività, assegna i compiti ai colleghi e molto altro ancora
Tu definisci i trigger, le conoscenze, le istruzioni e gli strumenti. L'agente si occupa del resto.
💬 Collaborazione basata sull'IA: ora sensibile al contesto
Mentre ClickUp Chat aiuta i team a comunicare in tempo reale, gli agenti rendono la chat funzionale. Gli agenti possono monitorare le tue conversazioni, rispondere alle domande utilizzando le conoscenze dell'area di lavoro e persino creare attività o rispondere con dei riassunti.
📌 Esempi:
- L'agente di risposta automatica risponde alle domande del team attingendo direttamente dalle tue attività, dai tuoi documenti e da altre informazioni presenti nell'area di lavoro
- Un agente personalizzato può monitorare una discussione sui feedback relativi a un prodotto e taggare automaticamente il team di prodotto quando ci sono menzioni di parole chiave specifiche
💡 Suggerimento: nella chat, usa la funzionalità "Catch me up" (Aggiornami) basata su ClickUp Brain per ottenere riepiloghi istantanei, poi lascia che un agente si occupi degli elementi da intraprendere.
🔐 Progettato per il lavoro reale, con un occhio di riguardo alla privacy
I Super Agenti di ClickUp operano all'interno dei confini della tua area di lavoro. Sei tu a controllare:
- A quali dati può accedere l'agente (ad es. solo determinati elenchi o documenti)
- Con chi interagisce
- Quando e come interviene
La sicurezza delle conoscenze del tuo team rimane garantita e i tuoi agenti continuano a essere di grande aiuto!
In che modo gli agenti IA di ClickUp possono semplificare il lavoro e aumentare l'efficienza aziendale
I processi aziendali, come la gestione delle attività o il servizio clienti, saranno molto probabilmente gestiti da agenti IA avanzati nel prossimo futuro. Non passerà molto tempo prima che le aziende implementino agenti personalizzati per le loro attività di routine e i loro flussi di lavoro.
Vuoi superare la concorrenza ma non vuoi ancora investire risorse nella creazione di agenti IA personalizzati?
A differenza dei bot generici basati sull'IA, i Super Agenti di ClickUp sono perfettamente integrati nei tuoi flussi di lavoro. Ciò significa che:
- Meno passaggi da uno strumento all'altro
- Non è necessario creare prompt complessi da zero
- Maggiore sicurezza che il lavoro giusto venga svolto al momento giusto
E con ClickUp Brain come livello di intelligenza che alimenta la scrittura, la sintesi e la ricerca basate sull'IA, puoi potenziare il modo in cui gli agenti comunicano e apprendono dai contenuti della tua area di lavoro.
Se sei pronto a massimizzare l'efficienza aziendale, registrati gratis su ClickUp!