Il tassello mancante per la creazione di un sistema RAG a livello aziendale

Il sistema RAG eccelle nel rispondere alle domande, ma non è in grado di agire di conseguenza.

Un rappresentante commerciale può chiedere: "Qual è il nostro prezzo standard per i contratti di azienda?" e ottenere immediatamente il documento con le politiche corrette. Ma il suo lavoro è solo all'inizio.

Ora devono aprire quel documento, trovare il livello di prezzo pertinente, copiare i dettagli, passare al CRM per creare un preventivo, redigere una proposta in un altro strumento e quindi informare il team di account nella chat.

La "risposta" dell'IA ha appena creato un nuovo elenco di cose da fare in più fasi. Il carico cognitivo non è stato eliminato, ma si è semplicemente spostato dalla "ricerca delle informazioni" all'"esecuzione manuale dei passaggi successivi".

Secondo uno studio di McKinsey, l'87% delle organizzazioni riferisce che i sistemi di recupero basati sull'IA hanno un esito positivo nel trovare le informazioni giuste. Tuttavia, solo il 31% registra un aumento misurabile della produttività.

Perché? Perché il recupero senza esecuzione crea un nuovo collo di bottiglia, costringendo gli esseri umani a tradurre manualmente in azioni le risposte generate dall'IA.

Questo articolo spiega perché la maggior parte dei sistemi RAG a livello aziendale non riesce a mantenere le promesse. Mostra inoltre come l'aggiunta di un livello di esecuzione trasformi il RAG da uno strumento di ricerca passivo a un motore di lavoro attivo.

Il RAG recupera le conoscenze, ma si affida agli esseri umani per agire

I sistemi RAG sono bibliotecari geniali. Scorrono rapidamente la vostra base di conoscenze, estraggono il paragrafo giusto e lo posizionano ordinatamente sulla vostra scrivania. Poi se ne vanno.

Si tratta semplicemente del limite architettonico in atto. Il recupero è progettato per essere di sola lettura.

Il lavoro, tuttavia, è lettura e scrittura. Richiede aggiornamenti, cambiamenti di titolarità, cambiamenti di stato, notifiche, dipendenze, registrazioni e follow-up. Quando la tua IA è in grado di leggere ma non di scrivere, trasforma le risposte in compiti.

In teoria, il recupero riduce il tempo dedicato alla ricerca. In pratica, spesso ridistribuisce quel tempo in costi di coordinamento. Invece di cercare informazioni, il tuo team ora dedica le proprie energie a tradurre le informazioni in lavoro strutturato su più sistemi.

È proprio in questo livello di traduzione che la produttività subisce una battuta d'arresto.

I meccanismi nascosti del divario tra azione e risultato

Nel momento in cui una risposta dell'IA richiede che un essere umano triggeri manualmente i passaggi successivi, si introduce:

Una risposta che non è integrata nel flusso di lavoro è inerte. Informa, ma non esegue. E l'esecuzione è dove risiede il valore aziendale.

Strumenti scollegati tra loro creano lacune contestuali che l'IA non è in grado di colmare.

La verità? Un sistema RAG è intelligente solo quanto i dati a cui può accedere.

Il tuo RAG potrebbe conoscere tutto ciò che è contenuto nella tua base di conoscenze ufficiale, ma non avere alcuna visibilità sullo stato in tempo reale di un progetto, sulla capacità attuale del tuo team o su una conversazione critica in corso in un canale di chat.

Ciò significa che l'IA può fornire una risposta fattualmente corretta ma contestualmente inutile, poiché non sa che il progetto a cui fa riferimento è già in ritardo di tre settimane rispetto alla tabella di marcia.

Le risposte statiche falliscono quando il lavoro richiede decisioni in tempo reale.

La maggior parte delle risposte RAG sono istantanee nel tempo, non riflessi di un ambiente di lavoro vivo e dinamico. Generano risposte basate su informazioni che sono state indicizzate in un determinato momento nel passato.

Quando la sequenza di un progetto viene aggiornata il lunedì mattina, un sistema RAG che attinge dai dati indicizzati il venerdì sta già operando su un contesto obsoleto. Qualsiasi indicazione fornita si basa su una realtà superata.

Il lavoro reale richiede consapevolezza in tempo reale, ed è qui che una pipeline di recupero statica raggiunge un limite massimo, incapace di adattare la propria guida alla natura dinamica dei flussi di lavoro.

Il tassello mancante che trasforma il RAG in azione

Se un recupero migliore non è la svolta, allora cosa lo è?

No, non un modello più grande o un prompt più intelligente. Nemmeno una finestra di contesto più ampia.

Il tassello mancante è strutturale: si tratta di un livello di esecuzione. Una forma di IA agentica che non si limita a recuperare e rispondere, ma agisce in modo autonomo su tali informazioni direttamente all'interno del flusso di lavoro.

Questo è il ponte che finalmente crea la connessione tra "l'IA che conosce" e "l'IA che agisce". 🛠️

Dal recupero all'esecuzione

Il RAG tradizionale si comporta come un ricercatore eccezionale.

In pochi secondi individua la politica di prezzi dell'azienda corretta, evidenzia il livello pertinente e lo restituisce al rappresentante commerciale. Tecnicamente corretto, ma operativamente incompleto.

Un livello di esecuzione cambia il risultato. Invece di lasciare che il rappresentante traduca manualmente tali informazioni tra i vari strumenti, il RAG agentico può:

La risposta non è più una lista di controllo, ma un elemento che viene eseguito immediatamente.

Incorporare l'azione all'interno dei flussi di lavoro reali

Affinché l'IA possa generare aumenti misurabili della produttività, deve operare all'interno dello stesso ambiente in cui il lavoro viene creato, sottoposto a monitoraggio e completato.

Quando la conoscenza e l'esecuzione sono separate, gli esseri umani diventano il tessuto connettivo, copiando i dettagli tra i sistemi, assegnando manualmente la titolarità e triggerando i processi a mano.

Un livello di esecuzione elimina l'onere della traduzione. Le conoscenze consolidate dal sistema RAG aiuteranno gli agenti IA ad aggiornare immediatamente i record, creare attività, trigger flussi di lavoro, generare documenti e coordinare la comunicazione all'interno degli strumenti già utilizzati dal team. Invece di fermarsi per convertire le informazioni in azioni, l'azione si svolge nello stesso luogo in cui sono emerse le informazioni.

In sostanza, il flusso di lavoro diventa continuo anziché frammentato.

Da RAG passivo a RAG attivo

Il RAG passivo ha la funzione di un motore di ricerca superpotente.

Migliora il richiamo e velocizza la ricerca, ma si affida ancora agli esseri umani per rendere operative tali risposte su sistemi scollegati tra loro.

Il RAG agentico si comporta più come un compagno di squadra digitale.

Legge il contesto, valuta le azioni di follow-up appropriate e le esegue all'interno di ambienti di lavoro live. Il cambiamento è sottile a prima vista, ma trasformativo nella pratica. Il recupero riduce il tempo di riflessione. L'esecuzione riduce il tempo di coordinamento.

Come i Super Agenti di ClickUp danno vita al RAG

Costruire un livello di esecuzione da zero sembra elegante in teoria.

In pratica, ciò significa unire le API, gestire le autorizzazioni, mantenere le integrazioni, gestire la memoria e lo spazio di archiviazione e creare una logica di orchestrazione tra sistemi che non sono mai stati progettati per funzionare insieme.

La maggior parte dei team rimane bloccata nel recupero passivo o tenta di progettare un proprio framework di agenti personalizzato sopra strumenti frammentati. ClickUp elimina questo compromesso.

Invece di sovrapporre agenti su un'infrastruttura disconnessa, ClickUp li integra direttamente all'interno di uno spazio di lavoro AI convergente in cui attività, documenti, chat, dashboard e automazioni condividono già lo stesso modello di dati.

In questo caso, il recupero e l'esecuzione non sono sistemi separati. Operano all'interno dello stesso ambiente. ClickUp Brain, l'assistente IA integrato, funge da livello di conoscenza di base. ClickUp Super Agents funge da livello di esecuzione.

Insieme, trasformano il RAG da un'infrastruttura di ricerca a un motore operativo in tempo reale.

Conoscenza mirata, non recupero cieco

I Super Agenti non operano in un contesto vago. Gli amministratori controllano esplicitamente ciò a cui ogni agente può accedere all'interno delle impostazioni di Conoscenza e Memoria.

Agli agenti può essere concesso l'accesso a livello di spazio, cartella, elenco, attività o chat. Le aree pubbliche sono disponibili per impostazione predefinita, mentre le posizioni private richiedono un'inclusione intenzionale e forniscono una chiara visibilità quando vengono esposti dati sensibili.

Oltre ai dati interni dell'area di lavoro, gli agenti possono connettersi a sistemi esterni come Confluence, GitHub, Gmail, Slack, Microsoft SharePoint e piattaforme di archiviazione cloud. È inoltre possibile abilitare la ricerca web e l'accesso al Centro assistenza ClickUp per ottenere una guida affidabile sui prodotti.

Ciò significa che il recupero non è solo ampio, ma anche strutturato e sensibile alle autorizzazioni.

Un agente può estrarre una dichiarazione di lavoro da Dropbox, combinarla con il contesto del progetto interno e restituirla all'interno di un'attività senza costringere gli utenti a lasciare l'area di lavoro. La conoscenza diventa centralizzata nell'esperienza, anche se le fonti rimangono distribuite.

Memoria che si adatta nel tempo

I sistemi RAG tradizionali sono stateless: recuperano le informazioni e poi le dimenticano.

I Super Agent includono un livello di memoria controllato che consente la continuità comportamentale senza sacrificare il controllo.

La memoria recente consente a un Super Agent di fare riferimento alle sue interazioni e azioni storiche. Quando è abilitato, l'agente può richiamare ciò su cui ha lavorato in precedenza e utilizzare quel contesto per informare le risposte future.

Le preferenze consentono agli utenti di definire istruzioni comportamentali persistenti che determinano il modo in cui l'agente risponde. Queste preferenze vengono memorizzate nella memoria dell'agente e applicate automaticamente nelle interazioni successive, influenzando il tono, la struttura o la formattazione.

L'intelligenza consente inoltre all'agente di acquisire e memorizzare dettagli contestuali importanti per un utilizzo futuro. Poiché ciò può includere informazioni sensibili, l'intelligenza è disabilitata per impostazione predefinita e deve essere abilitata esplicitamente. Le modalità e i tempi di memorizzazione dell'intelligenza dipendono dalle istruzioni configurate dall'agente, garantendo che la memoria sia strutturata e governata entro parametri definiti.

Inoltre, l'acquisizione della memoria è configurabile. Gli amministratori definiscono come e quando le informazioni devono essere archiviate. I tipi di memoria sensibili richiedono una conferma prima dell'attivazione.

Questo trasforma gli agenti da semplici risponditori occasionali a collaboratori consapevoli del contesto che si adattano entro limiti definiti.

Esecuzione integrata direttamente nel flusso di lavoro

Il recupero senza esecuzione crea un divario nell'azione. I Super Agenti lo colmano.

Poiché operano all'interno dello stesso spazio di lavoro in cui risiedono attività, documenti e automazioni, i Super Agenti possono agire immediatamente sulla base delle conoscenze acquisite.

Un singolo prompt può creare un progetto completamente strutturato con attività precompilate, brief creativi collegati, titolari assegnati e sequenze strutturate. Un'attività bloccata può trigger una logica di ridefinizione delle priorità, avvisare le parti interessate e regolare dinamicamente le dipendenze. Le note delle riunioni possono diventare azioni assegnate. Gli aggiornamenti esecutivi possono essere generati dai dati delle attività in tempo reale. Gli allegati possono essere convertiti in elementi strutturati.

Invece di restituire le informazioni a un essere umano affinché le renda operative, gli agenti aggiornano direttamente il sistema di registrazione.

Agenti basati sui ruoli in ogni funzione

Cosa è importante ricordare? I Super Agenti non hanno un limite per quanto riguarda i flussi di lavoro.

Questi livelli possono essere configurati per il project management, la generazione di contenuti di marketing, le demo commerciali, la selezione delle richieste, il coordinamento delle assunzioni, la reportistica esecutiva, il monitoraggio dei rischi, la pianificazione, la gestione delle email, la ricerca SEO e altro ancora.

Ad esempio:

Guardalo in azione qui:

Un'unica area di lavoro, con una condivisione del contesto per gli esseri umani e l'IA.

Gli strumenti frammentati frammentano il contesto e lasciano anche il sistema RAG più avanzato con una verità parziale.

ClickUp elimina questa limitazione strutturale riunendo attività, documenti, chat, dashboard e IA in un unico ambiente con autorizzazioni unificate. Poiché gli esseri umani e gli agenti operano all'interno della stessa gerarchia dello spazio di lavoro, gli agenti possono leggere i commenti, comprendere le dipendenze, osservare i cambiamenti di stato e agire con consapevolezza in tempo reale.

Questo è ciò che trasforma il RAG da uno strumento di ricerca passivo a un sistema che fa progredire il lavoro:

Quando questi livelli coesistono all'interno di un unico spazio di lavoro, l'IA smette di essere un assistente informativo e diventa un compagno di squadra operativo.

Cosa cercare in una soluzione RAG per l'azienda

Quando si desidera creare o aggiornare il proprio sistema RAG, è necessario valutare le soluzioni non solo in base alla loro capacità di trovare documenti.

Un'applicazione RAG aziendale di successo è un motore di azione, non solo una barra di ricerca. Ecco i criteri chiave da considerare per assicurarsi di scegliere una soluzione che offra un reale valore operativo.

Porre queste domande vi aiuterà a distinguere tra un'implementazione RAG che sembra impressionante in una demo e una che trasformerà effettivamente il modo di lavorare del vostro team.

Rendi operativa la conoscenza con ClickUp

Un sistema RAG a livello aziendale è un primo passo importante, ma risolve solo metà del problema. Il recupero da solo non cambia il modo in cui viene svolto il lavoro. Il tassello mancante, il componente che consente di usufruire della vera produttività, è un livello di esecuzione. Sono necessari agenti IA in grado di prendere conoscenze consolidate e trasformarle in azioni autonome all'interno dei flussi di lavoro reali e quotidiani. ✨

Questo è il passaggio fondamentale da un'IA che "risponde" a un'IA che "esegue". Il valore finale non sta nell'avere un recupero delle informazioni leggermente migliore, ma nell'avere un'IA che partecipa attivamente al lavoro del vostro team.

Le organizzazioni che oggi ottengono un esito positivo nella colmazione di questa lacuna acquisiranno un vantaggio competitivo man mano che le capacità dell'IA continueranno ad espandersi. Trasformeranno il loro sistema RAG da una libreria passiva a un motore di lavoro attivo e intelligente.

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Domande frequenti

La maggior parte dei sistemi RAG eccelle nel recupero delle informazioni, ma non è in grado di agire. Mancano di consapevolezza in tempo reale dei cambiamenti nel flusso di lavoro e sono limitati dai silos di dati a cui sono collegati. Ciò lascia agli esseri umani il compito di colmare manualmente il divario tra risposte e risultati.

Il RAG di base recupera e risponde con le informazioni. Gli agenti RAG IA vanno oltre: recuperano, ragionano e poi eseguono attività come l'aggiornamento dei progetti, il trigger dei flussi di lavoro e il coordinamento autonomo del lavoro sulla base di quelle conoscenze consolidate.

Un sistema RAG può recuperare dati da strumenti sparsi, ma la sua efficacia è fortemente limitata dalle lacune contestuali e dai silos di dati. Ecco perché una zona di lavoro convergente che unifica dati e flussi di lavoro fornirà sempre risultati più solidi e affidabili.