Come creare ed eseguire il training di agenti IA

Panoramica degli agenti IA

Gli agenti IA aiutano i team a semplificare il lavoro automatizzando ed eseguendo processi aziendali usando input e dati in linguaggio naturale. Questa guida illustra il loro funzionamento, gli usi reali e come creare e formare agenti IA per supportare l'organizzazione.

Punti chiave

Gli agenti IA semplificano le attività, semplificano le operazioni e aiutano a ridurre i costi e il lavoro manuale.
Le organizzazioni usano agenti IA per affrontare sfide complesse come il miglioramento del servizio clienti, la gestione dei rischi e le tendenze di previsione.
La creazione di un agente IA comporta una pianificazione chiara, gli strumenti corretti e training e test ponderati.
I framework esistenti semplificano la creazione di agenti IA personalizzati in base alle esigenze specifiche del team.
La connessione degli agenti IA ai sistemi e la formazione del team assicurano un'adozione più fluida e risultati migliori.
Il monitoraggio continuo mantiene gli agenti IA accurati, efficienti e allineati ai mutevoli obiettivi aziendali.

Che cosa sono gli agenti IA?

Gli agenti IA sono strumenti di intelligenza artificiale che automatizzano ed eseguono processi aziendali, lavorando insieme o per conto di una persona, un team o un'organizzazione. Sono progettati per aiutare le persone a lavorare in modo più efficiente, sia che si tratti di rispondere a domande, organizzare informazioni o completare processi in più passaggi. Spaziano da semplici agenti di richiesta e risposta a agenti completamente autonomi in grado di eseguire interi flussi di lavoro dall'inizio alla fine. In base ai dati dell'organizzazione, gli agenti semplificano l'uso di strumenti e informazioni senza eseguire manualmente ricerche, ordinamento o passaggio da un sistema all'altro.

Gli agenti IA consentono di ridurre le attività ripetitive, dare un senso a informazioni complesse e semplificare il lavoro quotidiano. Ciò consente ai team di concentrarsi sulla pianificazione, sulla risoluzione dei problemi e sul processo decisionale.

La creazione di un agente IA richiede alcuni passaggi importanti. È necessario decidere cosa deve fare, scegliere un framework per compilarlo e concedere l'accesso alle informazioni corrette. Sono necessarie anche linee guida chiare per rimanere aggiornati. Dopo la compilazione dell'agente, viene eseguito un processo di training che include feedback, esecuzioni di test e piccole modifiche per assicurarsi che funzioni correttamente e supporti gli obiettivi del team.

Per una configurazione ancora più rapida, gli agenti predefiniti offrono un punto di partenza: sono pronti per l'uso e la configurazione predefinita per semplificare il processo di avvio.

Tipi di agenti IA

Esistono diversi tipi di agenti IA, ognuno con il proprio ruolo:

Gli agenti di recupero trovano informazioni da origini affidabili, ne spiegano il motivo e restituiscono risposte chiare alle domande degli utenti.
Gli agenti attività automatizzano azioni e flussi di lavoro, ad esempio l'invio di aggiornamenti o la generazione di report, per ridurre il lavoro manuale e ripetitivo.
Gli agenti autonomi lavorano in modo indipendente verso gli obiettivi, modificando i piani in base alle esigenze ed eseguendo l'escalation quando è necessario l'input umano.

Ogni tipo di agente IA ha punti di forza diversi a seconda dei tuoi obiettivi, ma tutti sono creati per supportare le organizzazioni nella semplificazione del modo in cui lavorano.

Modalità di utilizzo degli agenti IA da parte delle organizzazioni

Efficienza operativa e riduzione dei costi

Teams può usare gli agenti IA per eseguire attività quotidiane come l'immissione di dati, la creazione di report o il rilevamento dell'inventario. In questo modo possono lavorare più velocemente e dedicare meno tempo al lavoro manuale. Questo tipo di automazione non solo accelera le operazioni, ma riduce la quantità di tempo impiegato dal team per svolgere attività ripetitive, riducendo i costi senza sacrificare l'accuratezza.

Ad esempio, le organizzazioni in diversi settori, ad esempio finanza, assistenza sanitaria e produzione, usano agenti IA per gestire attività come l'immissione di dati, il servizio clienti e la manutenzione predittiva. Quasi il 70% delle società Fortune 500 usa Microsoft 365 Copilot per svolgere attività ripetitive e ripetitive e gli agenti IA sono pronti ad aiutare le organizzazioni ad andare ancora oltre automatizzando determinate attività (o interi flussi di lavoro) per conto dell'utente.

Usando gli agenti IA sul lavoro, le aziende stanno iniziando a vedere i miglioramenti della produttività e i risparmi sui costi nelle operazioni di back-office e in altre funzioni di supporto.

Servizio clienti

I team del servizio clienti usano agenti basati su intelligenza artificiale per gestire volumi elevati di richieste in modo più rapido e coerente. Questi agenti rispondono a domande comuni, indirizzano i problemi più complessi alla persona giusta e liberano gli agenti umani per concentrarsi sul supporto più personalizzato.

In diversi settori, dall'e-commerce e dal settore bancario all'ospedale, gli agenti IA come i chatbot aiutano a ridurre i tempi di attesa, migliorare la qualità della risposta e aumentare la soddisfazione dei clienti. Ad esempio, usando Copilot Studio, il team ABN AMRO ha creato un agente che assiste i clienti della banca nello sblocco di una carta di debito fino alla modifica del limite di prelievo presso un bancomat.

Analisi dei dati

Gli agenti IA consentono di prendere decisioni analizzando grandi volumi di dati in tempo reale e indicando tendenze, rischi o opportunità. In questo modo i team possono agire in modo rapido e sicuro, soprattutto quando si gestiscono mercati in rapida evoluzione o informazioni complesse.

Ad esempio, i team creano agenti IA per identificare i cambiamenti nel comportamento dei clienti, monitorare le prestazioni della supply chain o prevedere le tendenze del mercato. Nei servizi finanziari questi agenti supportano l'analisi del portfolio e la modellazione dei rischi. Nella vendita al dettaglio, consentono di modificare i prezzi o l'inventario in base ai modelli stagionali o alla domanda locale. Questi sono solo alcuni esempi di come gli agenti IA possono visualizzare informazioni dettagliate tempestive che supportano decisioni più rapide e intelligenti.

Gestione e conformità dei rischi

Tenere il passo con le normative e gestire i rischi può richiedere molto tempo, ma gli agenti IA possono aiutarti. Monitorano i dati in tempo reale, contrassegnano le anomalie e tengono traccia dei modelli di conformità, riducendo le probabilità di errori costosi o supervisione.

In settori come il settore sanitario, finanziario ed energetico, gli agenti IA possono essere usati per rilevare potenziali frodi, tenere traccia delle modifiche ai requisiti normativi e registrare le attività di conformità. In questo modo i team possono intercettare i problemi in anticipo ed evitare sanzioni, offrendo al contempo ai dirigenti maggiore fiducia nel fatto che vengano seguiti i processi chiave

Come creare ed eseguire il training dei propri agenti IA

La creazione e il training dei propri agenti IA è un processo dettagliato che richiede un'attenta pianificazione, progettazione e valutazione. Ecco dieci passaggi chiave per guidare il processo di sviluppo mentre impari a creare agenti IA e a eseguirne il training in base agli obiettivi specifici della tua organizzazione.

1. Identifica casi d'uso specifici e definisci lo scopo e l'ambito dell'agente

Iniziare definendo chiaramente le operazioni che l'agente IA deve eseguire. Domandati: quale attività deve eseguire? Quale problema sta risolvendo? Quale risultato stai cercando? Imposta limiti chiari per il suo ruolo, incluse le operazioni che deve e non deve eseguire. Identifica le limitazioni, il tipo di dati necessari e le metriche che definiranno il successo. Il tempo necessario per rispondere a queste domande costituisce una solida base per il resto del progetto.

2. Seleziona il framework e gli strumenti dell'agente IA in linea con le proprie esigenze

Scegli quindi i framework e gli strumenti dell'agente IA che supportano al meglio gli obiettivi. Le opzioni più diffuse includono Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel e librerie open source come Hugging Face Transformers. Alcune sono più adatte per le attività in linguaggio naturale, mentre altre offrono maggiore flessibilità o scalabilità.

Per scegliere un framework, prendere in considerazione il tipo di agente che si sta creando, le competenze tecniche e il funzionamento del framework con gli strumenti e i sistemi esistenti.

3. Raccogli e prepara i dati di training

I dati di training di alta qualità sono essenziali per la creazione di agenti IA efficaci. Sono inclusi dati strutturati, testo non strutturato, immagini o record cronologici. Una volta raccolti, i dati devono essere puliti per rimuovere errori o incoerenze. In molti casi, i dati devono essere etichettati per consentire all'agente di apprendere accuratamente i modelli. La preparazione accurata dei dati consentirà di ottenere prestazioni migliori e risultati più affidabili.

4. Progetta e compila l'agente IA

È il momento di progettare l'architettura dell'agente. Definisci il modo in cui riceve input, elabora le informazioni e produce output. Logica di compilazione che connette il modello scelto ai dati, ai sistemi o agli utenti con cui interagirà. Ciò può includere interfacce utente, API o trigger di evento. Una progettazione chiara consentirà di garantire che l'agente possa funzionare in modo affidabile e coerente.

5. Testa, perfeziona e convalida l'agente IA

Una volta che l'agente IA è operativo, segui questa procedura per testare, convalidare e perfezionare le prestazioni nel tempo.

Testare l'agente. Per iniziare, valuta le prestazioni dell'agente in diversi scenari. Usa metodi come unit test, test utente o test A/B per valutarne le risposte agli input di case tipici e perimetrali. In questo modo è possibile garantire il funzionamento affidabile prima di una distribuzione più ampia.

Convalidare l'agente. Confronta gli output dell'agente con i risultati o i benchmark previsti. Se non viene eseguita in base alle esigenze, eseguire aggiornamenti mirati alla logica, ai flussi di lavoro o alle origini dati. Questo passaggio consente di verificare che l'agente stia generando risposte accurate e utili.

Monitorare e perfezionare. Dopo il test e la convalida, continua a monitorare il comportamento dell'agente in scenari reali. Raccogli feedback da utenti ed esperti in materia e apportare miglioramenti incrementali nel tempo. Anche piccole modifiche possono migliorare significativamente l'efficacia e l'affidabilità.

6. Pubblica l'agente IA nel sistema esistente

Integra l'agente nei sistemi e nei flussi di lavoro correnti. Ciò potrebbe comportare la connessione a strumenti aziendali o piattaforme di comunicazione. L'obiettivo è rendere l'agente accessibile alle persone o ai processi corretti, in modo che possa fornire valore senza interrompere le operazioni quotidiane.

7. Forma il team

Anche se gli agenti IA possono eseguire molte attività, il coinvolgimento umano è importante. Assicurati che i dipendenti comprendano come l'agente si adatta ai flussi di lavoro e quando rivedere o modificare i propri output. Fornire sessioni di formazione o documentazione per aiutare il team a usare gli agenti in modo efficace e seguire i principi di intelligenza artificiale responsabile.

8. Monitora continuamente le prestazioni per ottimizzare l'impatto

Dopo che l'agente IA è attivo, tenere sotto controllo le prestazioni. Usa i dati sulle prestazioni e il feedback degli utenti per guidare gli aggiornamenti e i miglioramenti regolari. Ciò consente all'agente di rimanere accurato, efficiente e allineato agli obiettivi e ai flussi di lavoro in continua evoluzione.

Creazione di agenti IA per aumentare l'efficienza dell'organizzazione

Gli agenti IA stanno rimodellando il funzionamento dei team. L'esecuzione di attività ripetitive, il supporto del processo decisionale e il miglioramento del flusso di informazioni consentono alle persone di concentrarsi sul lavoro più importante. La creazione di un agente IA richiede un'attenta pianificazione, gli strumenti corretti e la formazione continua. Ma il risultato è un sistema che cresce con l'organizzazione e supporta gli obiettivi.

Gli agenti IA aiutano già i team a ottenere risultati in diversi settori, aiutando le organizzazioni a migliorare il servizio clienti, ridurre i costi e gestire i rischi. Introduzione a Copilot per scoprire in che modo un Assistente IA per il lavoro e gli agenti possono supportare l'organizzazione.

Risorse

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Che cos'è un agente?

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Report

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Esplora cinque casi d'uso emergenti dell'agente di intelligenza artificiale in questo report di Forrester Research.

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Il costo della creazione di un agente IA può variare notevolmente in base alla complessità, agli strumenti necessari e all'infrastruttura. Per usi semplici, i costi possono essere limitati a costi di cloud computing e di archiviazione. Per i progetti più avanzati potrebbero essere necessarie risorse per sviluppatori, costi di licenza e manutenzione continuativa. Le piattaforme cloud come Microsoft Azure offrono opzioni di prezzo scalabili per gestire questi costi.
Anche se le soluzioni precedenti richiedevano competenze di sviluppo, il codice ridotto di oggi e nessun strumento di codice come Copilot Studio semplificano agli sviluppatori dei cittadini la creazione di agenti IA senza competenze di codifica preesistenti. Per funzionalità più avanzate, gli sviluppatori professionisti possono usare strumenti come Fonderia Azure AI per personalizzare e gestire le applicazioni basate su intelligenza artificiale.
La sequenza temporale dipende dall'ambito del progetto. Gli agenti semplici possono essere sviluppati in pochi giorni usando un codice basso o nessuna piattaforma di codice già esistente. La progettazione, il training, il test e l'integrazione di agenti più complessi o personalizzati possono richiedere diverse settimane o più. Il perfezionamento continuo fa in genere parte del processo.
La maggior parte delle organizzazioni inizia con i framework esistenti perché riduce i tempi di sviluppo e offre funzionalità predefinite. La creazione da zero offre una maggiore personalizzazione, ma richiede più tempo ed esperienza. L'uso di un framework è in genere l'opzione migliore a meno che non si abbiano esigenze altamente specializzate.
Fonderia Azure AI offre una gamma di strumenti per la creazione di agenti IA, tra cui Visual Studio, GitHub e Copilot Studio. Questi strumenti consentono a tutti gli utenti di creare agenti in tutto lo spettro degli sviluppatori. Per scoprire di più, esplora questa guida dettagliata sullo sviluppo di app e agenti IA in Azure.

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