Guida Pratica: Come creare un Agente AI per il tuo business

L’automazione è diventata una componente essenziale per le aziende che desiderano ottimizzare le operazioni e migliorare l’esperienza dei clienti. Gli agenti di intelligenza artificiale (AI) rappresentano strumenti potenti in questo contesto, capaci di gestire compiti complessi e fornire supporto efficace. Questa guida offre un percorso dettagliato per creare un agente AI, accessibile anche a chi non possiede competenze tecniche avanzate.​

Cos’è un Agente AI e Qual è il Suo Valore per il Business

Un agente AI è un software progettato per eseguire autonomamente compiti specifici, apprendendo dall’esperienza e adattandosi alle variazioni dell’ambiente. Questi agenti trovano applicazione in diversi settori, offrendo vantaggi significativi:​

• Automazione di Attività Ripetitive: Liberano risorse umane da compiti monotoni, permettendo loro di concentrarsi su attività strategiche.​Giacomo Bruno+14All About AI+14Customer engagement platform | Trengo+14
• Miglioramento del Servizio Clienti: Forniscono risposte rapide e precise alle richieste, elevando la soddisfazione del cliente.​
• Analisi dei Dati: Elaborano grandi volumi di informazioni per offrire insight utili alle decisioni aziendali.​

Piattaforme come Marblism consentono la progettazione di agenti AI senza necessità di programmazione, rendendo l’adozione di queste tecnologie accessibile a tutti.​

Passaggi per Creare un Agente AI con Marblism

1. Definire l’Obiettivo

Stabilire chiaramente lo scopo dell’agente AI è fondamentale. Che si tratti di automatizzare le risposte alle domande frequenti o di gestire l’inventario, un obiettivo ben definito guiderà l’intero processo di sviluppo.​Botpress

2. Scegliere il Tipo di Agente AI

Esistono diverse tipologie di agenti AI, tra cui:​

• Agenti Basati su Obiettivi: Ideali per compiti specifici come l’instradamento delle richieste dei clienti.​
• Agenti Basati su Utilità: Utilizzati per ottimizzare risorse e gestire flussi di lavoro.​
• Agenti Basati su Modelli: Adatti ad ambienti aziendali dinamici che richiedono adattabilità.​

3. Progettare Autonomia e Interattività

L’agente dovrebbe operare in modo autonomo e interagire efficacemente con altri sistemi aziendali. Marblism facilita l’integrazione tramite API, permettendo una comunicazione fluida tra l’agente AI e le piattaforme esistenti.​

4. Integrare Modelli di Linguaggio Avanzati

L’adozione di modelli di linguaggio avanzati consente all’agente di comprendere e generare linguaggio naturale, migliorando l’interazione con gli utenti. Marblism offre strumenti low-code per integrare e personalizzare questi modelli.​

5. Implementare la Gestione delle Eccezioni

È cruciale dotare l’agente di meccanismi per gestire situazioni impreviste, garantendo operazioni senza intoppi anche in circostanze non previste. L’utilizzo di modelli multipli per validare le risposte può aumentare l’affidabilità.​

6. Monitorare e Adattare

Una volta implementato, è importante monitorare le prestazioni dell’agente AI e apportare miglioramenti basati sul feedback e sull’analisi dei dati raccolti.​

Best Practice per l’Implementazione di Agenti AI

Accessibilità e Facilità d’Uso

• Sfruttare Piattaforme No-Code: Strumenti come Marblism rendono lo sviluppo di agenti AI accessibile anche a chi non ha competenze di programmazione.​VisionXt
• Test e Iterazione: Condurre test regolari con utenti reali per identificare aree di miglioramento.​

Migliorare la Comprensione del Contesto

• Utilizzare Dati di Addestramento Specifici: Allineare i dati di addestramento alle situazioni aziendali specifiche per migliorare la pertinenza delle risposte dell’agente.​
• Regolare le Impostazioni di NLP: Ottimizzare le configurazioni di elaborazione del linguaggio naturale per affinare la comprensione dell’agente.​

Promuovere la Sperimentazione e la Formazione

• Incoraggiare una Cultura di Sperimentazione: Permettere al personale di esplorare strumenti AI e sperimentare nuove applicazioni.​
• Offrire Sessioni Formative: Fornire formazione sulle basi dell’AI per aumentare la fiducia e la competenza nell’utilizzo degli agenti AI.​

Esempi Reali di Successo

Casi di Studio

• Hiscox: L’integrazione dell’AI nel processo di sottoscrizione ha ridotto i tempi di emissione delle polizze da giorni a minuti.​
• Magalu: L’agente conversazionale “Lu’s Brain” ha rivoluzionato le interazioni con i clienti, migliorando l’engagement.​
• Sabre Travel AI: Ha migliorato l’esperienza dei clienti offrendo proposte di viaggio personalizzate e ottimizzando le operazioni.​

Consigli per il Successo e Errori da Evitare

Garantire la Qualità dei Dati: Util

Definire Metriche di Successo Chiare: Stabilire indicatori chiave di performance (KPI) per valutare l’efficacia dell’agente AI.​