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Breve introduzione ai chatbot e agli agenti IA
I chatbot sono probabilmente la forma di intelligenza artificiale più conosciuta e certamente quella più utilizzata. Alla base c’è l’IA generativa, che serve a creare contenuti. Si basano sui Large Language Model (LLM), che traducono operazioni matematiche in linguaggio naturale, e sono sorprendentemente adattabili grazie al machine learning (ML). Nell’applicazione pratica sono caratterizzati dal principio di domanda e risposta: i chatbot forniscono risposte alle domande poste dagli utenti.
Sebbene molte risposte offrano approcci risolutivi estremamente utili e consentano di proseguire la conversazione in modo sensato, i chatbot non elaborano autonomamente soluzioni, bensì descrivono possibili percorsi per raggiungerle e generano contenuti utili. Anche l’intervento umano resta importante: deve fornire al chatbot istruzioni il più possibile precise e pertinenti per ottenere risultati soddisfacenti. La «scienza» alla base di questo processo si chiama prompt engineering.
Gli agenti IA rappresentano un netto passo avanti, anche se nelle versioni più semplici possono fungere essi stessi da chatbot. Sono in grado di pianificare e ragionare autonomamente, svolgere attività in più fasi e perseguire obiettivi in modo indipendente. A differenza dei chatbot generativi, non dipendono dagli input umani e agiscono in modo proattivo, invece di limitarsi a reagire secondo il principio di domanda e risposta. Operano in maniera autonoma e flessibile. Le differenze possono essere notevoli: mentre un chatbot genera proposte per risolvere un problema, un agente IA produce direttamente una soluzione in modo autonomo.
Agenti IA: ecco cosa li rende speciali
L’aspetto decisivo degli agenti IA è che segnano il passaggio da un’IA reattiva a un’IA che agisce realmente: perseguono obiettivi in modo autonomo, suddividono le attività in singoli passaggi, prendono decisioni e stabiliscono autonomamente come raggiungere esattamente l’obiettivo. Gli agenti IA, quindi, non forniscono soltanto risposte, ma elaborano autonomamente soluzioni.
Il grande vantaggio consiste nel fatto che gli agenti IA possono assumere processi complessi e dinamici, come nell’ITSM o nel servizio clienti. Nell’ITSM, ad esempio, possono analizzare, prioritizzare, instradare e risolvere autonomamente i ticket.
Le principali capacità di un agente IA possono essere riassunte in tre punti essenziali:
- Perseguire obiettivi senza che sia necessario specificare ogni singolo passaggio operativo
- Selezionare autonomamente le azioni
- Valutare i progressi e l’approccio quando necessario
Tra l’altro, un agente IA non equivale di per sé all’IA agentica. L’IA agentica è il concetto generale, mentre un agente IA rappresenta un’applicazione concreta di tale concetto. Un agente IA può quindi costituire un tassello (importante) di un sistema di IA agentica che persegue un obiettivo attraverso l’esecuzione di una sequenza di attività.
Quando sono utili i chatbot e quando gli agenti IA
Esistono numerosi casi d’uso significativi sia per gli agenti IA sia per i chatbot. Entrambi svolgono compiti importanti, semplificano il lavoro quotidiano e, con una buona interazione uomo-macchina, possono talvolta offrire risultati sorprendentemente validi.
Differenziazione in base al caso d’uso
La scelta tra un chatbot e un agente IA dipende fortemente dal caso d’uso specifico. In generale, è possibile operare la seguente distinzione:
I chatbot dovrebbero essere lo strumento privilegiato soprattutto per queste attività:
- Rispondere alle domande e fornire informazioni
- Offrire consulenza e assistenza
- Fornire opzioni self-service e consentire l’accesso alle conoscenze
- Raccogliere dati e qualificare le richieste
Gli agenti IA, invece, si rivelano utili per queste attività:
- Attivare azioni standardizzate
- Eseguire attività in più fasi
- Gestire le attività in modo proattivo
- Agire dinamicamente e prendere decisioni
- Automatizzare processi end-to-end
In breve: un chatbot fornisce principalmente informazioni e consulenza, mentre un agente IA svolge concretamente il lavoro.
Utilità dei chatbot
I chatbot sono senza dubbio molto diffusi e riconosciuti come strumenti utili per gestire richieste di ogni tipo. È necessario distinguere in base al caso d’uso: se ci concentriamo sull’ITSM e sul servizio clienti, si rivelano particolarmente utili per la gestione delle conoscenze. Tra le altre cose, consentono un accesso semplice a una knowledge base, forniscono contenuti self-service utili e rispondono a domande degli utenti di ogni tipo. La loro utilità dipende sempre in larga misura anche dalla base dati. Tuttavia, soprattutto i modelli maturi accedono a quantità di dati inimmaginabili, consentendo ai chatbot moderni di fornire informazioni estremamente fondate.
Utilità degli agenti IA
Gli agenti IA, invece, rispondono a un’intenzione dell’utente completamente diversa. Hanno lo scopo di semplificare e accelerare i processi, renderli più coerenti, evitare errori e alleggerire il carico di lavoro delle persone, affinché dispongano di maggiore libertà per le attività a valore aggiunto. Gli agenti IA non assumono interamente il lavoro, ma si concentrano soprattutto su workflow e processi ripetitivi e più o meno di routine. L’intervento umano è minimo, soprattutto una volta che i processi controllati dagli agenti IA si sono consolidati.
Le attività umane, tuttavia, non diventano affatto obsolete, ma si spostano maggiormente verso gli ambiti creativi, progettuali, amministrativi e orientati all’innovazione. I collaboratori progettano quindi i processi che un agente IA assumerà in seguito, li monitorano, controllano i risultati e ottimizzano i singoli passaggi operativi. Quando l’agente IA analizza e risolve un ticket, lo fa sulla base dei modelli appresi dai collaboratori esperti. Nel tempo, questi modelli possono essere perfezionati e ottimizzati fino a rendere quasi perfetta la gestione dei ticket supportata dall’IA.
Come implementare al meglio gli agenti IA
Innanzitutto, la buona notizia: sebbene sia affascinante approfondire gli aspetti tecnici e le loro sottigliezze, gli utenti non hanno bisogno di conoscenze approfondite in questo campo. Devono tuttavia avere ben chiaro cosa sia possibile fare con gli agenti IA, a quali condizioni, e cosa invece non sia possibile.
Chi si aspetta da un agente IA un rapido miglioramento dei processi e incrementi immediati delle prestazioni rischia di sopravvalutarne le capacità. Sono necessari determinati prerequisiti per utilizzare gli agenti IA in modo mirato e promettente. Tra questi rientrano soprattutto processi maturi e un certo livello di maturità interna in materia di IA su cui le aziende possano costruire.
Principio: automazione, non miglioramento
In linea di principio, gli agenti IA non servono a migliorare i processi, bensì ad automatizzarli: possono certamente ridurre gli errori, consentire un enorme risparmio di tempo e favorire un livello di coerenza estremamente elevato. Tuttavia, devono lavorare con il materiale disponibile. Vale il seguente principio: se si automatizza un processo non ottimale, i suoi errori si moltiplicano; gli effetti positivi non compaiono dal nulla.
I prerequisiti interni sono decisivi
Anche i prerequisiti interni sono importanti: per generare valore aziendale sono necessari strategia e governance, una gestione organizzata dei dati, competenze umane in materia di IA e accettazione, nonché integrazioni il più possibile efficaci. Infine, le aziende dovrebbero monitorare in che misura un agente IA fornisca un valore aggiunto misurabile e predisporre a tale scopo un monitoraggio chiaro. Su questa base potranno infine avvenire un miglioramento continuo e, se necessario, un ampliamento di scala.
L’importanza del fornitore
Infine, quando si tratta di tecnologie innovative come l’IA agentica, è particolarmente importante affidarsi a fornitori affermati e affidabili. Nel mercato ITSM sono adatti quelli che offrono una buona tecnologia di base e soddisfano tutti i requisiti fondamentali dell’ITSM, incluso un servizio facilmente accessibile e utile. È opportuno soddisfare innanzitutto i requisiti «obbligatori» prima di lavorare sui dettagli «opzionali» di un agente IA.
Come utilizzare al meglio i chatbot
I chatbot sono basati sul dialogo e, in ambiti come l’ITSM e il servizio clienti, sostituiscono la consulenza e l’assistenza di base, oltre a buona parte del supporto di primo livello. Sono comunque perfettamente adatti al self-service e fungono, tra le altre cose, da punto di accesso semplice a una knowledge base contenente istruzioni, documentazione e risposte alle domande frequenti.
Quando si tratta invece di questioni complesse legate a esperienze, percezioni soggettive ed eventi rari, è indispensabile disporre di collaboratori umani competenti. In uno scenario del genere, tuttavia, un chatbot potrebbe comunque avviare il contatto e assegnare il caso al team o al collaboratore appropriato.
Molti utenti conoscono ormai molto bene i chatbot e sanno utilizzarli efficacemente, anche se alcuni suggerimenti da parte del fornitore per un impiego il più possibile efficace possono comunque risultare utili.
Agenti IA e chatbot: non è necessario scegliere
Gli agenti IA e i chatbot sono applicazioni diverse dell’intelligenza artificiale, ma non rappresentano alternative nette l’una all’altra. Quando li si confronta, non è necessario valutarli per scegliere uno dei due, bensì per utilizzare entrambi nel miglior modo possibile, in base ai rispettivi scopi, punti di forza e proposte di valore.
In termini di puro valore aziendale, gli agenti IA sono certamente la tecnologia più avanzata: gestiscono attività in più fasi e prendono decisioni autonomamente sulla base di modelli appresi. Assumendo interi workflow o risolvendo autonomamente i ticket nell’ITSM, il valore aggiunto per le aziende può essere enorme in caso di utilizzo esteso.
Allo stesso tempo, i chatbot rivestono un’importanza enorme nel garantire agli utenti un accesso rapido e semplice al supporto. Sgravano notevolmente gli operatori, soprattutto ai livelli di supporto inferiori, e consentono di ottenere di più in meno tempo. Hanno inoltre un impatto diretto su importanti metriche ITSM come l’MTTR (tempo medio di risoluzione), il CSAT (soddisfazione del cliente) e il volume dei ticket. In altre parole: con chatbot ben funzionanti, i ticket vengono risolti più rapidamente, i clienti sono più soddisfatti e il numero complessivo di ticket diminuisce, riducendo il carico di lavoro.
Pertanto, quando le organizzazioni si chiedono se utilizzare agenti IA o chatbot, la risposta è: entrambi, se possibile. Se però è necessario scegliere nettamente tra i due, occorre definire una chiara priorità individuale. Gli agenti IA promettono il valore aggiunto maggiore e costituiscono la tecnologia più avanzata, ma per utilizzarli in modo efficace e mirato è necessario un livello piuttosto elevato di maturità interna.