La maggior parte delle aziende che si avvicinano per la prima volta agli agenti di intelligenza artificiale passa direttamente alla scelta di uno strumento. Questo è solitamente un errore. Le aziende che ne traggono un reale vantaggio tendono a iniziare da un punto meno entusiasmante: capire esattamente quale problema intendono risolvere prima ancora di utilizzare una piattaforma.
Questa tabella di marcia illustra le quattro fasi che distinguono un agente di intelligenza artificiale funzionante da un costoso esperimento, partendo dalla definizione del caso d'uso e arrivando a ciò che accade dopo il lancio.
Continua a leggere per scoprire come ogni fase si basa su quella precedente.
Definire il caso d'uso corretto per il tuo primo agente di intelligenza artificiale
Scegliere il punto di partenza giusto è più importante di quanto la maggior parte dei team immagini, poiché determina se l'agente verrà percepito come utile o se verrà abbandonato silenziosamente. La tentazione è quella di puntare in alto, ma per una prima implementazione è generalmente più efficace concentrarsi su obiettivi piccoli e specifici.
Ecco alcuni elementi da considerare per definire un caso d'uso iniziale efficace:
Ripetibilità del compito
Un buon primo caso d'uso si verifica con una frequenza tale da generare dati significativi in poche settimane, non in mesi. Un agente che gestisce cinque domande dei clienti al giorno non rivelerà molto sui suoi punti di forza o di debolezza. Richieste come il ripristino della password o la verifica dello stato dell'ordine, che possono arrivare decine di volte al giorno, forniscono a un team un volume sufficiente per valutare rapidamente le prestazioni.
Criteri di successo chiari
Prima di iniziare qualsiasi sviluppo, un team ha bisogno di un modo per verificare se l'agente sta funzionando. Un'azienda di logistica potrebbe, ad esempio, monitorare quante domande relative alle spedizioni vengono risolte senza l'intervento umano. Questo dato diventa il parametro di riferimento per decidere se l'agente potrà ricoprire un ruolo più importante in futuro.
Impatto del guasto contenuto
Gli agenti alle prime armi commetteranno degli errori, quindi il caso d'uso dovrebbe limitare l'entità dei danni che un errore può causare. Un agente che redige riepiloghi di riunioni interne corre meno rischi di uno che emette rimborsi automaticamente. Iniziare con attività a basso rischio offre al team la possibilità di risolvere i problemi prima che raggiungano il cliente.
Scegliere l'infrastruttura e gli strumenti giusti
Una volta definito un caso d'uso, le decisioni relative all'infrastruttura tendono a essere affrettate, ma influenzano notevolmente la quantità di lavoro necessaria per il resto del progetto. Alcuni team sviluppano tutto internamente, mentre altri si affidano a partner esterni per le basi tecniche.
Di seguito sono elencati alcuni dei fattori che in genere guidano questa decisione:
Sviluppo interno vs. sviluppo gestito
Creare un agente da zero significa assumersi la responsabilità di ogni integrazione, aggiornamento e correzione di bug futuri. Un fornitore di servizi gestiti, invece, spesso mette a disposizione un'infrastruttura esistente, già testata in altre implementazioni.
Questo è particolarmente rilevante per gli agenti di vendita basati sull'IA , per i quali i fornitori offrono integrazioni predefinite con CRM e sistemi di instradamento dei lead. Lo sviluppo interno di tali integrazioni richiederebbe altrimenti mesi. Un team che valuta entrambe le opzioni dovrebbe considerare non solo i tempi di sviluppo, ma anche quelli di manutenzione successivi.
Complessità di integrazione
Alcuni agenti devono integrarsi con un singolo sistema, come una piattaforma di assistenza clienti, mentre altri si connettono a diversi strumenti contemporaneamente. Un team di vendita potrebbe aver bisogno di un agente che interagisca contemporaneamente con il CRM, la piattaforma di posta elettronica e uno strumento di pianificazione. Un maggior numero di punti di integrazione solitamente significa un maggior numero di potenziali punti di malfunzionamento.
Criteri di valutazione dei fornitori
Non tutti i fornitori offrono lo stesso livello di supporto una volta che un agente è attivo. Un team dovrebbe chiedere come il fornitore gestisce i tempi di inattività, quali opzioni di personalizzazione sono possibili e come i prezzi variano in base all'utilizzo. Queste risposte sono spesso più importanti della demo iniziale, poiché determinano la solidità del rapporto nel tempo.
Creazione e test dell'agente prima del lancio
La qualità dei dati di addestramento influenza tutto ciò che segue in questa fase, poiché le prestazioni di un agente dipendono da ciò che apprende. Un team di supporto che si basa su documentazione obsoleta si ritroverà con un agente che fornisce risposte non aggiornate. Esaminare il materiale di partenza prima dell'inizio della formazione permette di individuare questo problema tempestivamente, anziché dopo che i clienti se ne accorgono.
Al di là dei dati stessi, definire confini chiari impedisce all'agente di oltrepassare i limiti del proprio ruolo. Un agente senza limiti definiti potrebbe offrire uno sconto che non ha l'autorità di approvare, semplicemente perché nulla glielo ha vietato. Definire cosa l'agente può decidere autonomamente e cosa richiede l'approvazione umana previene queste situazioni prima che si verifichino.
Una volta definiti la formazione e i limiti, testare il sistema con input reali e complessi è più importante che testarlo con casi ideali. Un'azienda di vendita al dettaglio che gestisce il servizio clienti tramite un operatore potrebbe scoprire di gestire bene domande educate e formulate in modo chiaro, ma di avere difficoltà con messaggi frustrati e pieni di errori di battitura. Condurre un breve test interno prima del lancio ufficiale tende a far emergere queste lacune quando sono ancora facili da correggere.
Monitoraggio, iterazione e scalabilità dopo l'implementazione
Le prime settimane successive al lancio rivelano molto di più sul comportamento reale di un agente rispetto a qualsiasi test pre-lancio. Un'azienda di logistica potrebbe scoprire che i clienti chiedono informazioni sui ritardi di consegna in modi che i dati di addestramento non avevano previsto. Un monitoraggio attento durante questo periodo permette di individuare queste lacune prima che influenzino un numero elevato di interazioni.
Da lì, il monitoraggio delle prestazioni rispetto alle metriche impostate in precedenza trasforma il monitoraggio in qualcosa di concreto e attuabile. Un calo del tasso di risoluzione potrebbe indicare una tipologia specifica di domanda che l'agente continua a fraintendere. Esaminare questo schema settimanalmente, anziché attendere un controllo trimestrale, semplifica la correzione dell'agente prima che i piccoli problemi si accumulino.
Una volta che le prestazioni si stabilizzano nel tempo, l'espansione diventa un passo successivo logico, anziché una supposizione. Un'azienda potrebbe, ad esempio, ampliare il team di supporto per gestire le domande relative alla fatturazione dopo mesi di prestazioni affidabili sulle richieste di spedizione. Ogni nuova aggiunta funziona al meglio quando segue le stesse basi gettate nelle fasi precedenti, dalla definizione del caso d'uso alla sua corretta verifica.
Considerazioni finali
Il successo dell'implementazione di un agente di intelligenza artificiale dipende dalla sequenza delle fasi. Saltare una fase o affrettarsi per passare alla successiva tende a far emergere problemi in un secondo momento, quando sono più difficili da risolvere. Le aziende che seguono scrupolosamente ogni fase ottengono agenti che si dimostrano realmente efficaci in condizioni reali.