Come lavorare in modo efficace con i super agenti ClickUp: suggerimenti sulle best practice

Il tuo team è sommerso dall'entusiasmo per l'IA, ma gli strumenti sembrano scollegati dal tuo lavoro effettivo.

Incolli i dettagli del progetto in un chatbot, sperando di ottenere un riassunto utile, ma ricevi solo una risposta generica che tralascia tutti i contesti importanti. Questo perché la maggior parte degli strumenti di IA sono amnesici: dimenticano tutto nel momento in cui chiudi la scheda, costringendoti a spiegare nuovamente il tuo mondo ad ogni singolo prompt.

Questo continuo dover spiegare di nuovo le cose è una grande perdita di tempo e una fonte importante di frustrazione.

Gli studi dimostrano che i lavoratori impiegano 4,5 ore alla settimana per correggere i risultati generati dall'IA. Ciò crea un nuovo tipo di espansione incontrollata dell'IA, ovvero la proliferazione non pianificata di strumenti e piattaforme di IA senza supervisione o strategia, che porta a sprechi di denaro, duplicazione del lavoro richiesto e totale mancanza di controllo sull'impronta dell'IA nella tua organizzazione.

Questo è uno scenario in cui si dedica più tempo a fornire contesto alla propria IA che a ottenere valore in cambio. Il risultato è un team che ritiene che l'IA sia più problematica che utile, abbandonando gli strumenti e tornando al lavoro manuale e ripetitivo.

I ClickUp Super Agents sono stati creati appositamente per risolvere questo problema! In questo blog vedremo come lavorare in modo efficace con gli agenti IA utilizzando le best practice e strategie di prompting!

Cosa sono gli agenti IA e in cosa differiscono i Super Agent?

La maggior parte dei team tratta gli agenti IA come chatbot sofisticati, digitando istruzioni dettagliate ogni volta e chiedendosi perché i risultati sembrano incoerenti.

Solo il 15% dei responsabili IT sta attualmente implementando agenti IA completamente autonomi.

Ecco cosa funziona davvero: ClickUp Super Agents . Si tratta di colleghi di squadra basati sull'intelligenza artificiale che operano all'interno del tuo ClickUp Converged AI Workspace, un'unica piattaforma sicura in cui progetti, documenti, conversazioni e analisi convivono, con l'intelligenza artificiale integrata come livello di intelligenza che comprende e fa progredire il tuo lavoro.

A differenza dei chatbot esterni, si tratta di sistemi autonomi che eseguono attività, prendono decisioni e ripetono il lavoro senza bisogno di un input umano costante. Hanno già accesso alle tue attività di ClickUp, ai documenti ClickUp e alla cronologia dei progetti.

Ciò è possibile grazie a due chiavi fondamentali:

Gli agenti imparano dal contesto della tua area di lavoro e ricordano le tue preferenze, così puoi impostare obiettivi e limiti chiari una sola volta durante la configurazione, poi lasciare che l'agente agisca in modo autonomo nei tuoi flussi di lavoro senza bisogno di continui prompt.

La trasformazione è immediata. Invece di passare la giornata a copiare e incollare il contesto in una casella di testo vuota, avrai un compagno di squadra IA già pronto all'uso. Puoi assegnargli un obiettivo e lui utilizzerà le sue conoscenze integrate per portare a termine il lavoro, liberando il tuo team che potrà così concentrarsi su attività che richiedono creatività umana e pensiero strategico.

🎥 Guarda questo video per ottenere ulteriori informazioni sui Super Agenti:

Quando utilizzare gli agenti IA rispetto ai flussi di lavoro tradizionali

Hai impostato alcune automazioni di base, ma ora hai bisogno di ulteriori risorse.

Ad esempio, vuoi automatizzare un processo in più passaggi che richiede un certo grado di giudizio, come la classificazione dei bug tecnici in base all'impatto sui clienti, ma il tuo sistema semplice e basato su regole non è in grado di gestire l'ambiguità. Si tratta di un vicolo cieco frustrante che costringe il tuo team a tornare a un coordinamento manuale e dispendioso in termini di tempo.

Questo è un classico caso di utilizzo dello strumento sbagliato per il lavoro. O si abbandona completamente l'automazione, condannando il proprio team a ore di lavoro ripetitivo, oppure si costruisce una rete fragile e troppo complessa di trigger che si interrompe nel momento in cui cambia una variabile.

La soluzione consiste nell'utilizzare un approccio a più livelli, combinando l'automazione tradizionale con gli agenti IA per scenari più complessi. In ClickUp, ciò significa sapere quando utilizzare ClickUp Automazioni e quando implementare un ClickUp Super Agent.

Le automazioni ClickUp sono perfette per azioni prevedibili e ripetibili. Utilizzano semplici trigger di automazione, come la modifica dello stato di un'attività di ClickUp o la data di scadenza, per eseguire un'azione specifica. Considerale come i cavalli di battaglia affidabili del tuo flusso di lavoro.

Gli agenti ClickUp Super, invece, sono indicati per attività che richiedono ragionamento e contesto. Danno il meglio di sé quando il lavoro comporta ambiguità, più passaggi o l'estrazione di informazioni da fonti diverse.

Ecco quando utilizzare ciascuno di essi:

Con questo framework, il flusso di lavoro del tuo team sarà trasformato.

Le attività semplici e ad alta frequenza vengono gestite senza sforzo da ClickUp Automazioni. Per le attività complesse e cognitivamente intensive, è possibile utilizzare un Super Agent. Questo crea un sistema potente e resiliente in cui non si automatizzano solo i clic, ma anche le micro-decisioni.

Perché il prompting è un'attività di inserimento e non una competenza fondamentale

Tutti sentono il bisogno di padroneggiare una nuova competenza altamente tecnica, nota come prompting, solo per ottenere un valore di base dall'IA. In realtà, questo crea una barriera all'adozione dell'IA, dove solo pochi "utenti esperti" riescono a far funzionare l'IA, mentre il resto del team rimane indietro, frustrato e improduttivo.

Questa dinamica è il risultato diretto dell'utilizzo di strumenti di IA privi di contesto.

Quando un'IA non ha memoria, ogni interazione è un inizio da zero e la qualità del risultato dipende interamente dalla qualità del tuo prompt. È un ciclo estenuante che fa sembrare l'IA un compito impegnativo piuttosto che un assistente utile.

Con ClickUp Super Agents, il prompting è un processo di onboarding una tantum, non un'abilità quotidiana e ripetitiva. Poiché i Super Agents hanno una memoria persistente e sono nativi del tuo ClickUp Converged AI Workspace, basta insegnare loro le regole una volta sola e le ricorderanno per sempre.

Pensalo come se fosse l'inserimento di un nuovo membro nel team. Non spiegheresti nuovamente la missione dell'azienda e gli obiettivi del progetto ogni volta che assegni un'attività. Lo fai una volta sola e ti fidi che loro conservino quelle conoscenze. È così che funzionano i Super Agenti.

Questo trasformerà il modo in cui il tuo team investe le proprie energie.

Invece di organizzare infiniti workshop sulla creazione di prompt, puoi concentrarti su ciò che conta davvero: definire obiettivi chiari per il team, stabilire regole intelligenti e creare semplici cicli di feedback. Il "prompting" avviene durante la configurazione iniziale e il valore aumenta con ogni attività che l'agente completa in modo autonomo.

📮ClickUp Insight: La metà dei nostri intervistati ha difficoltà con l'adozione dell'IA; il 23% non sa da dove iniziare, mentre il 27% ha bisogno di più formazione per fare operazioni avanzate.

ClickUp risolve questo problema con un'interfaccia di chat familiare che sembra proprio quella per inviare messaggi di testo.

I team possono iniziare subito con domande e richieste semplici, per poi scoprire naturalmente funzionalità di automazione più potenti e flussi di lavoro agentici man mano che procedono, senza la curva di apprendimento intimidatoria che frena così tante persone.

Come definire obiettivi, linee guida e risultati per gli agenti IA

La maggior parte di noi ha provato a utilizzare un assistente IA, ma i risultati sono molto variabili. Gli chiediamo di "aiutarci con i testi di marketing" e lui ci fornisce qualcosa di così generico da essere inutilizzabile. 🤨

Senza una direzione chiara, un agente IA è solo uno strumento potente che non punta a nulla. Le conseguenze sono risultati incoerenti e mancanza di fiducia nel sistema. Il tuo team non delegherà il lavoro a un agente su cui non può contare e la promessa di una produttività guidata dall'IA rimarrà solo una promessa.

La soluzione è smettere di pensare ai prompt e iniziare a pensare ai framework. Il lavoro preliminare che fai per definire obiettivi, guardrail e risultati elimina la necessità di prompt costanti e ripetitivi.

Stabilisci in anticipo criteri di successo chiari

Obiettivi vaghi producono risultati vaghi. Un agente ha bisogno di un risultato specifico e misurabile verso cui lavorare.

Questo livello di specificità fornisce all'agente una chiara definizione di "terminato". Conosce il cosa, il quando e il dove, eliminando le congetture e garantendo che il risultato sia immediatamente utile.

Stabilisci limiti e autorizzazioni

Un agente autonomo è un potente collaboratore, ma deve conoscere i propri limiti. Il timore che un'IA possa "ribellarsi" e intraprendere azioni non approvate è uno dei principali ostacoli alla sua adozione. Ciò porta i team a non utilizzare affatto gli agenti o a microgestirli in modo così pesante da vanificare lo scopo dell'automazione.

Puoi risolvere questo problema stabilendo fin dall'inizio dei confini chiari. In ClickUp, i Super Agenti sono trattati come utenti, il che significa che ereditano le autorizzazioni dell'area di lavoro e i ruoli dell'area di lavoro che hai già impostato. Ciò fornisce un potente livello di sicurezza integrato.

Puoi quindi configurare ulteriori controlli di accesso per l'agente stesso. Ad esempio, potresti concedere a un Super Agent l'autorizzazione a redigere un nuovo documento di ClickUp ma non a pubblicarlo, oppure a modificare uno stato di attività di ClickUp ma non a riassegnare la titolarità.

Queste linee guida danno al tuo team la sicurezza necessaria per lasciare che l'agente lavori in modo autonomo.

Definisci i punti di passaggio per la revisione umana.

Non tutte le decisioni devono essere automatizzate. Quando si implementa un agente senza chiari punti di controllo per la supervisione umana, si rischia che commetta un errore in un'attività ad alto rischio, come l'invio di un aggiornamento errato a un client importante. Ciò mina la fiducia e può causare reali problemi aziendali.

La soluzione consiste nel creare flussi di lavoro che coinvolgano l'intervento umano. Identifica i momenti in cui il giudizio umano è fondamentale e crea punti di passaggio espliciti. Non si tratta di microgestione, ma di collaborazione intelligente.

Ad esempio, puoi configurare un Super Agent per redigere un rapporto settimanale per gli stakeholder, ma invece di inviarlo direttamente, crea un'attività assegnata al project manager con la bozza allegata per la revisione.

L'agente svolge il lavoro più impegnativo di raccolta e riassunto dei dati, mentre l'essere umano fornisce l'ultimo livello di revisione critica. Questo approccio collaborativo crea fiducia e garantisce la qualità senza sacrificare l'efficienza.

Ecco un flusso di lavoro di gestione dei rischi gestito dagli agenti Super con il coinvolgimento di una persona:

Tecniche di prompting efficaci per l'allineamento degli agenti

Anche con un sistema che si basa sull'onboarding piuttosto che sui prompt, le istruzioni iniziali che fornisci sono fondamentali. Se i tuoi prompt di configurazione sono approssimativi o generici, lo saranno anche le prestazioni dell'agente. Questo porta a un ciclo frustrante di perfezionamento in cui devi costantemente modificare le istruzioni dell'agente per correggere i suoi risultati, il che è noioso quanto la progettazione di un chatbot esterno.

La conseguenza è che l'agente non riesce mai a svolgere il lavoro in modo perfetto. Potrebbe completare correttamente l'80% di un'attività, ma il restante 20% richiede una correzione manuale che consuma tutto il tempo che avresti dovuto risparmiare.

Per evitare questo, concentra i tuoi sforzi di prompting sull'allineamento iniziale. Queste tecniche di prompting servono a insegnare all'agente come lavorare, non solo a dirgli cosa fare per un'attività singola.

Sii specifico riguardo alle attività e al contesto

Istruzioni generiche portano a risultati generici. Quando crei un ClickUp Super Agent, non limitarti a dirgli qual è il suo ruolo: forniscigli il contesto necessario per eccellere.

Questo livello di dettaglio fornisce all'agente il contesto operativo specifico necessario per prendere decisioni intelligenti. Evita la trappola di dare per scontato che l'agente "conosca" le convenzioni specifiche del tuo team.

Utilizza formati strutturati per ottenere risultati coerenti.

Se hai bisogno che l'output di un agente segua un formato specifico, fornisci un modello chiaro. Gli agenti sono eccellenti nel seguire gli schemi, ma non possono leggerti nel pensiero. Chiedere semplicemente un "riepilogo/riassunto" può portare a risultati che vanno da un paragrafo denso a pochi punti elenco.

Definisci la struttura che desideri vedere. Ad esempio, quando configuri un agente per riepilogare gli appunti di una riunione da un ClickUp Documento, le tue istruzioni potrebbero includere:

"Riassumi la riunione utilizzando il seguente formato: Decisioni prese:

In questo modo otterrai risultati coerenti e prevedibili ogni volta, rendendo le informazioni più facili da utilizzare e su cui agire.

Sfrutta la memoria persistente per ridurre la dipendenza dai prompt.

Questa è la funzionalità/funzione che distingue davvero i Super Agent dai chatbot di base. Poiché i ClickUp Super Agent hanno una memoria infinita, imparano da ogni interazione. Non dovrai ripetere le cose più volte.

Questo cambierà radicalmente il tuo modo di lavorare con l'agente nel tempo.

Questa è una parte fondamentale del framework degli agenti LLM in ClickUp.

L'agente non si limita a eseguire un elenco di comandi, ma crea una base di conoscenze sul tuo lavoro, che nel tempo riduce drasticamente la tua dipendenza da prompt dettagliati.

Best practice per lavorare con gli agenti IA

Hai configurato il tuo primo agente, ma non sta avendo l'impatto che ti aspettavi.

Gestisce alcune attività isolate, ma non ha trasformato la produttività del tuo team. Questo accade spesso quando i team implementano gli agenti in modo isolato, senza integrarli nel loro ritmo operativo più ampio.

Il risultato è una serie di automazioni "pet" che sono ordinate ma non strategiche. Consentono di risparmiare qualche minuto qua e là, ma non risolvono i problemi sistemici della proliferazione del lavoro e del disallineamento del team. Per ottenere il massimo valore dall'IA, è necessario passare da attività una tantum a flussi di lavoro integrati e scalabili.

Ciò richiede un cambiamento di mentalità, passando dal semplice utilizzo di un agente alla vera collaborazione con esso. Ecco le best practice per raggiungere questo obiettivo.

Errori comuni quando si lavora con gli agenti IA

Innanzitutto, vediamo cosa non funziona. Se tratti il tuo Super Agent come un chatbot, stai sbagliando approccio. Ecco gli errori più comuni che riscontriamo:

Considerale come opportunità di apprendimento. Ogni team attraversa un periodo di adattamento quando passa da strumenti dipendenti da prompt ad agenti autonomi.

Come testare e perfezionare le prestazioni degli agenti

Inizia in piccolo e scala in modo intelligente. Non assegnare al tuo nuovo agente un’attività critica e a contatto con i clienti il primo giorno. Inizia invece con attività interne meno impegnative per calibrare il suo comportamento.

Esamina attentamente i primi risultati. Quando trovi un errore, fornisci un feedback chiaro e specifico. Ad esempio, se il riassunto di un agente è troppo lungo, non limitarti a dire "rendilo più breve". Modifica le istruzioni dell'agente dicendo: "I riassunti non devono superare i tre punti elenco".

Puoi visualizzare l'attività di un Super Agent e aggiornare il suo profilo in qualsiasi momento, rendendo questo processo di perfezionamento molto semplice. Si tratta di una pratica fondamentale per l'automazione della knowledge base: il tuo agente fa parte della tua knowledge base e deve essere mantenuto.

Crea flussi di lavoro per gli agenti che si adattino a tutti i team.

È qui che puoi usufruire di un valore esponenziale. I singoli agenti sono utili, ma una rete di agenti coordinati può gestire interi processi aziendali. Pensa a come gli agenti possono trasferirsi il lavoro l'uno all'altro, condividere il contesto e operare in diversi spazi di team in ClickUp.

Ad esempio:

Questo flusso di lavoro multi-agente orchestra un processo complesso dall'inizio alla fine. Ciò è possibile perché tutti gli agenti operano all'interno dello stesso ClickUp Converged IA Workspace, con una condivisione del contesto e un mantenimento dell'allineamento senza alcun intervento manuale.

Ecco come Kyle Coleman, il nostro vicepresidente generale del marketing, gestisce i suoi flussi di lavoro multi-agente:

Come funzionano i super agenti ClickUp all'interno della tua area di lavoro

La frustrazione con la maggior parte degli strumenti di IA non è solo che sono imprecisi. È che vivono da qualche altra parte.

I super agenti ClickUp eliminano questo ostacolo, poiché operano all'interno della stessa struttura che il tuo team già utilizza per pianificare, eseguire e effettuare il monitoraggio del lavoro.

Operano all'interno della struttura reale del tuo team.

Ogni team ha una propria logica interna. Stati specifici hanno significati specifici. I campi personalizzati riflettono le tue priorità. Alcuni elenchi rappresentano l'esecuzione attiva, mentre altri sono backlog o archivi.

Un Super Agent lavora secondo questa logica.

Se un'attività passa allo stato "Bloccata", tale stato non è solo un'etichetta. È un segnale che l'agente può interpretare. Se il tuo team di marketing definisce l'urgenza in un modo e il team di ingegneria in un altro, l'agente si adatta a quel contesto perché opera all'interno di quegli spazi, non al di fuori di essi.

Questo è più importante di quanto sembri. L'IA spesso fallisce non perché manca di intelligenza, ma perché manca di consapevolezza operativa. Nella tua area di lavoro, il Super Agent risponde al modo in cui il tuo team lavora effettivamente.

Agiscono sul lavoro in tempo reale, non sulle copie.

Quando un Super Agent redige un riepilogo/riassunto settimanale, può pubblicare l'aggiornamento direttamente nell'attività pertinente.

Se identifica elementi scaduti ad alta priorità, può aggiornare gli stati o creare attività secondarie di follow-up nell'elenco corretto. Quando prepara un rapporto per gli stakeholder, redige il documento esattamente dove il tuo team si aspetta di trovarlo.

Non c'è alcun livello di duplicazione; l'azione avviene alla fonte della verità.

Riducono i costi di coordinamento tra i lavori collegati.

I Super Agenti hanno una visione d'insieme! Sono in grado di esaminare attività correlate, dipendenze e documenti per comprendere come il lavoro è collegato, non solo come cambia.

Invece di scansionare manualmente più elenchi per vedere cosa è bloccato o mettere insieme gli aggiornamenti da commenti sparsi, l'agente sintetizza ciò che sta già accadendo nell'area di lavoro e lo trasforma in informazioni utili.

Il vero vantaggio è che si riducono i momenti in cui qualcuno deve fermarsi, raccogliere informazioni sul contesto e assemblare manualmente un quadro coerente dello stato dei progressi compiuti.

Super agenti: quali cambiamenti a livello operativo

Quando l'IA opera all'interno della tua area di lavoro, partecipa all'esecuzione. Si tratta di una distinzione sottile ma significativa. Significa meno passaggi di traduzione tra l'idea e l'azione e meno collante invisibile per tenere insieme i sistemi.

Tuttavia, il Super Agent non sostituisce il giudizio. Assorbe il coordinamento ripetitivo che lo consuma silenziosamente.

Andare oltre i prompt per una vera collaborazione tra agenti

L'obiettivo finale è quello di evolvere la tua relazione con l'IA da un semplice comando-risposta a una vera e propria collaborazione.

Ciò richiede un cambiamento organizzativo. Significa che la competenza più preziosa del tuo team in materia di IA non è più l'ingegneria dei prompt. È invece la capacità di definire chiaramente gli obiettivi, progettare una gestione intelligente del flusso di lavoro e creare cicli di feedback efficaci.

Affidarsi a un agente affinché lavori in modo autonomo, entro i limiti che hai stabilito, è ciò che consente di usufruire del suo pieno potenziale.

I team che padroneggiano questa collaborazione tra esseri umani e agenti dedicano molto meno tempo al coordinamento noioso e ripetitivo che rallenta i progetti. Automatizzano l'esecuzione in modo da potersi concentrare sul lavoro che solo gli esseri umani possono svolgere: pensiero strategico, risoluzione creativa dei problemi e costruzione di relazioni.

L'agente si occupa del "come", liberando il tuo team che potrà così concentrarsi sul "perché".

Sei pronto ad andare oltre i semplici prompt e iniziare a collaborare con l'IA? Inizia gratis con ClickUp e scopri come i Super Agenti possono trasformare la produttività del tuo team.

Domande frequenti

Gli strumenti basati sulla chat sono stateless, ovvero rispondono a singoli prompt senza conservare il contesto tra una sessione e l'altra. Gli agenti con memoria persistente, come i ClickUp Super Agent, conservano le informazioni tra un'interazione e l'altra, imparando le tue preferenze e accumulando conoscenze sul tuo lavoro nel tempo.

Puoi definire confini chiari su ciò a cui l'agente può accedere e sulle azioni che può intraprendere in modo indipendente. In ClickUp, i Super Agenti sono trattati come utenti, quindi operano all'interno delle autorizzazioni e dei controlli di accesso esistenti che hai già stabilito per i membri del tuo team.

Per gli agenti autonomi, definire obiettivi chiari e risultati misurabili è molto più importante. Il prompting diventa un'attività iniziale di "onboarding" per allineare l'agente, piuttosto che un'abilità continua, richiesta per ogni interazione per ottenere valore.

Gli agenti possono mantenere il contesto solo per i dati a cui hanno accesso. Quando un agente opera all'interno di un'area di lavoro di AI convergente come ClickUp, ha accesso nativo a tutte le tue attività, documenti e flussi di lavoro, eliminando la necessità di ripetute richieste o condivisione manuale del contesto richiesta dagli strumenti esterni.