Gli agenti AI sono modelli e algoritmi avanzati di intelligenza artificiale in grado di prendere decisioni autonome in ambienti dinamici.
A differenza dell’AI tradizionale, che spesso segue script predefiniti, gli agenti AI possono apprendere, adattarsi ed eseguire compiti basandosi sulla loro comprensione e interazione con il mondo circostante.
Qual è la differenza tra un agente AI e un chatbot AI?
La differenza più grande è la loro capacità di intraprendere azioni autonome. Poiché l’AI chatbots è progettata per conversare con gli esseri umani, di solito non è programmata per intraprendere azioni autonome: il suo scopo è assistere direttamente un umano.
Gli agenti AI, invece, possono non interagire affatto con l’utente. In alcuni casi, riceveranno un compito da uno sviluppatore e lo eseguiranno autonomamente, senza interagire con un altro essere umano.
Casi d’uso degli agenti IA
I casi d’uso ideali per gli agenti IA generalmente si basano su dati correlati e sistemi come CRM o ERP, dai quali gli agenti IA traggono informazioni. Questi casi sono orientati all’esecuzione di compiti specifici: ad esempio, rispondere a una domanda di un cliente o trasportare un passeggero da un punto A a un punto B. È opportuno individuare compiti che sfruttino la capacità degli agenti di migliorare le proprie prestazioni nel tempo e di prendere decisioni basate sulla loro comprensione dell’ambiente e degli obiettivi assegnati.
Ecco alcuni dei casi d’uso più diffusi:
- Veicoli autonomi: Le auto a guida autonoma navigano e prendono decisioni in base all’ambiente circostante.
- Raccomandazione di contenuti: Suggerimenti personalizzati su piattaforme come Netflix o YouTube, che aumentano l’attrattiva di questi servizi.
- Assistenza clienti: Chatbot automatizzati che vanno oltre le risposte predefinite, offrendo soluzioni più complesse e migliorando la soddisfazione del cliente.
- Finanza: Gli agenti IA utilizzati nel settore finanziario includono sistemi di trading automatizzati e rilevamento delle frodi.
- Gaming: Agenti che agiscono come NPC (personaggi non giocanti) con comportamenti adattivi, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla trama principale del gioco.
- Sanità: Gli agenti IA assistono nella diagnosi di condizioni mediche e nella gestione delle cure, apprendendo da cartelle cliniche (di solito anonime) e immagini mediche per identificare schemi, prevedere esiti e suggerire trattamenti.
- Assistenti personali: Assistenti virtuali come Siri o Google Assistant sono esempi di agenti che migliorano attraverso l’interazione con gli utenti.
- Retail: Le applicazioni nel retail sono quasi infinite. Ad esempio, Neostar utilizza un agente per comunicazioni personalizzate con i clienti, suggerendo veicoli specifici nelle email per reingaggiare i clienti e riportarli sul sito.
- Robotica: I robot dotati di IA sono controllati da agenti che percepiscono l’ambiente, prendono decisioni e agiscono di conseguenza. Nelle linee di produzione, ad esempio, gli agenti IA vengono impiegati per compiti come prelevare, imballare e controllare la qualità.
- Case intelligenti: Gli agenti gestiscono sistemi di automazione domestica, rispondono a domande verbali e controllano dispositivi come telecamere di sicurezza, campanelli e allarmi, utilizzando l’IA per rilevare e rispondere a potenziali minacce.
- Gestione della catena di approvvigionamento: Gli agenti IA ottimizzano la logistica analizzando i dati dell’inventario, identificando prodotti a bassa rotazione e adeguando i livelli di scorte in base ai cambiamenti nella domanda, riducendo i costi di stoccaggio.
Gli agenti AI nel sales management & digital marketing
- Automazione della lead generation
Gli agenti IA possono analizzare grandi quantità di dati da fonti diverse (social media, CRM, email) per identificare nuovi potenziali clienti (lead). Questi agenti possono classificare i lead in base alla probabilità di conversione, consentendo ai team di vendita di concentrarsi sui contatti più promettenti.
- Qualificazione dei lead
Attraverso interazioni automatizzate, come chatbot o email, gli agenti IA possono raccogliere informazioni dai lead, qualificandoli in base a criteri prestabiliti. Possono identificare i lead che hanno maggiore interesse o necessità di un prodotto, risparmiando tempo prezioso ai venditori.
- Previsioni di vendita (Sales Forecasting)
Gli agenti IA possono analizzare i dati storici di vendita e i trend di mercato per generare previsioni accurate. Grazie alla loro capacità di apprendere dai dati, possono aiutare a prevedere i ricavi futuri, migliorare la gestione dell’inventario e ottimizzare la pianificazione delle risorse.
- Automazione delle attività ripetitive
Gli agenti IA possono automatizzare molte attività amministrative legate alla gestione delle vendite, come l’inserimento dei dati nel CRM, la gestione delle email, la pianificazione degli appuntamenti e il follow-up con i clienti. Questo libera i venditori dalle attività ripetitive, consentendo loro di concentrarsi su compiti più strategici.
- Personalizzazione delle interazioni con i clienti
Gli agenti IA possono analizzare i comportamenti passati dei clienti e le loro preferenze per fornire raccomandazioni personalizzate durante le interazioni di vendita. Questo rende le conversazioni più rilevanti e aumenta le probabilità di chiudere una vendita.
- Miglioramento delle tecniche di upselling e cross-selling
Gli agenti IA possono suggerire prodotti o servizi complementari o di livello superiore (upselling e cross-selling) in base ai dati storici dei clienti e ai loro comportamenti d’acquisto. Questo aiuta i venditori a proporre offerte più mirate e a massimizzare il valore di ogni transazione.
- Analisi delle performance del team di vendita
Gli agenti IA possono monitorare e analizzare le performance del team di vendita in tempo reale, fornendo feedback e suggerimenti per migliorare le tecniche di vendita. Possono identificare aree di debolezza e proporre soluzioni per aumentare l’efficacia complessiva del team.
- Previsione delle esigenze dei clienti
Gli agenti IA possono prevedere quando un cliente avrà bisogno di riordinare un prodotto o quando sarà il momento giusto per proporre un nuovo servizio. Questo permette ai team di vendita di essere proattivi e migliorare la fidelizzazione dei clienti.
- Follow-up automatici
Gli agenti IA possono inviare automaticamente follow-up ai clienti in base al loro comportamento o allo stato della vendita. Ad esempio, possono inviare promemoria dopo un meeting o un preventivo, garantendo che nessun potenziale cliente venga trascurato.
- Supporto alla negoziazione
Grazie all’analisi dei dati, gli agenti IA possono suggerire strategie di negoziazione ottimali basate su informazioni specifiche del cliente e sulla storia delle trattative passate. Possono anche suggerire i migliori termini di pagamento o sconti in base a modelli predittivi.
- Ottimizzazione del pricing
Gli agenti IA possono analizzare variabili come la domanda di mercato, i comportamenti dei clienti, la concorrenza e le tendenze economiche per suggerire prezzi ottimali che massimizzino i ricavi, mantenendo la competitività.
- Gestione delle obiezioni
Durante le interazioni di vendita, gli agenti IA possono fornire in tempo reale suggerimenti su come rispondere alle obiezioni dei clienti, utilizzando dati storici su quali risposte sono risultate efficaci in situazioni simili.
- Monitoraggio del ciclo di vendita
Gli agenti IA possono tracciare automaticamente le fasi del ciclo di vendita, identificando colli di bottiglia e suggerendo miglioramenti per accelerare il processo. Ad esempio, possono individuare i momenti in cui un lead rallenta il processo e suggerire strategie per far avanzare la trattativa.
- Formazione personalizzata
Gli agenti IA possono analizzare le performance individuali dei venditori e suggerire corsi di formazione personalizzati in base alle loro esigenze. Possono anche fornire feedback immediato dopo una chiamata o una trattativa, aiutando i venditori a migliorare continuamente.
Salesforce e Hubspot
Salesforce: Agentforce
Salesforce ha introdotto Agentforce, una suite di agenti IA autonomi progettata per migliorare la produttività aziendale e la soddisfazione dei clienti. Questi agenti possono eseguire compiti complessi come rispondere alle richieste di assistenza clienti, qualificare lead di vendita e ottimizzare le campagne di marketing. Grazie all’integrazione con Salesforce Data Cloud, gli agenti operano in tempo reale con accesso a dati unificati, consentendo decisioni precise e azioni rapide. La piattaforma consente inoltre la personalizzazione degli agenti attraverso strumenti low-code, offrendo alle aziende la possibilità di adattare gli agenti alle loro esigenze specifiche.
HubSpot: Breeze
In HubSpot, il sistema Breeze utilizza agenti IA per automatizzare i flussi di lavoro in vari settori, inclusi marketing, vendite e servizio clienti. Breeze Agents sono esperti IA che completano compiti dall’inizio alla fine, semplificando attività come la gestione delle campagne, la creazione di contenuti personalizzati e l’assistenza ai clienti. Gli agenti possono utilizzare il CRM di HubSpot per ottenere informazioni su lead e clienti, migliorando la personalizzazione e l’efficienza delle interazioni. Inoltre, gli agenti possono risolvere ticket di assistenza automatizzati, rispondere alle domande dei clienti e fornire soluzioni in tempo reale, riducendo il carico di lavoro umano.
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