Gli agenti di intelligenza artificiale sono sempre più utilizzati nei luoghi di lavoro moderni per favorire il processo decisionale, automatizzare le attività e ottimizzare l'efficienza.
Si tratta di varie soluzioni di intelligenza artificiale, soluzioni di apprendimento automatico e processi di apprendimento naturale per adattarsi a diversi ambienti.
Questo articolo affronta la domanda: cosa sono gli agenti di IA?
Abbiamo raccolto tutto quello che c'è da sapere su come funzionano gli agenti AI, in modo che possiate scegliere l'applicazione corretta per il vostro modello di business.
Scoprite di più qui sotto!
Che cos'è un agente AI?
Un agente di intelligenza artificiale è un software automatizzato che può assistere un professionista del lavoro nello svolgimento di vari compiti.
Si tratta di un sistema di intelligenza artificiale che si basa sull'apprendimento automatico e sull'elaborazione del linguaggio naturale per assorbire informazioni dall'ambiente circostante e prendere decisioni senza l'intervento umano.
A differenza della maggior parte dei software tradizionali, gli agenti di intelligenza artificiale non hanno bisogno di un insieme programmato di regole o di suggerimenti per eseguire le attività e fornire le risposte.
Non preoccupatevi più che l'intelligenza artificiale rilevi i vostri messaggi. Undetectable AI Può aiutarvi:
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Hanno un sistema avanzato che permette loro di osservare le circostanze e di risolvere i problemi senza intervenire.
Sono incredibilmente versatili e la componente essenziale di un agente varia a seconda dei compiti che deve svolgere.
Mentre gli esseri umani possono fissare degli obiettivi, l'agente AI decide i passi giusti da compiere per raggiungerli.
Tipi di agenti AI
Esploriamo i vari esempi di agenti di IA per capire come funzionano gli agenti di IA e le loro applicazioni in diverse circostanze.
Agenti clienti
Gli agenti clienti aiutano le aziende a coinvolgere la propria base di utenti, a rispondere alle richieste e a svolgere le attività di assistenza clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
Questo tipo di agenti AI utilizza un sistema di elaborazione dell'apprendimento naturale che consente loro di comunicare con i clienti con un tono colloquiale e di offrire un'assistenza clienti continua.
Ad esempio, Volkswagen US ha collaborato con Gemini di Google per lanciare il suo Assistente virtuale AI per la sua applicazione MyVW.
Questa soluzione è in grado di rispondere alle richieste di utilizzo del veicolo da parte dei conducenti e di spiegare l'uso di funzioni come gli indicatori di direzione con la fotocamera del telefono.
Agenti gerarchici
Gli agenti gerarchici seguono una struttura definita su più livelli, ognuno dei quali si concentra su un compito diverso.
Si tratta di una combinazione di più agenti raggruppati in una gerarchia in cui gli agenti di basso livello si concentrano su compiti specifici.
Al contrario, gli agenti di livello superiore sono maggiormente responsabili della gestione di compiti di ampio respiro.
Questa organizzazione garantisce che gli agenti dell'IA possano gestire in modo efficiente i compiti, indipendentemente dalla loro complessità.
Ad esempio, gli agenti gerarchici si sono dimostrati utili nelle aziende manifatturiere, dove gli agenti di basso livello si concentrano sulle singole macchine.
Gli agenti di alto livello, invece, gestiscono compiti che riguardano il flusso di produzione complessivo. Analizzano i dati per identificare gli schemi e contribuire a migliorare la qualità della produzione.
Agenti basati sull'utilità
Gli agenti basati sull'utilità sono chiamati anche agenti basati sul ruolo perché analizzano la desiderabilità dei risultati potenziali prima di prendere una decisione.
Con questa funzione di utilità, gli ai-agent possono massimizzare la loro scala di preferenze e valutare le soluzioni per determinare il miglior risultato possibile.
Un esempio è rappresentato dalle istituzioni finanziarie dove i gestori di portafoglio valutare gli investimenti in base a diverse variabili come il rendimento, la diversificazione e i fattori di rischio.
Questi agenti basati sull'utilità possono aiutare ad analizzare i dati per trovare le opzioni di investimento che producono il massimo rendimento.
Agenti basati sui riflessi
Esistono due categorie di agenti basati sui riflessi:
Agenti riflessivi semplici e agenti riflessivi basati su modelli.
Gli agenti riflessi semplici seguono una serie di programmi predefiniti per rispondere a situazioni specifiche.
Non considerano i risultati passati o le azioni future e lavorano solo all'interno delle regole definite.
Ad esempio, nel settore dell'ospitalità, semplici agenti basati sui riflessi possono inviare automaticamente messaggi di conferma quando i clienti effettuano una prenotazione.
O nelle compagnie di assicurazione, dove gli agenti inviano immediatamente e-mail di conferma in risposta a ogni richiesta di risarcimento.
Nel frattempo, gli agenti basati su modelli adottano un processo decisionale più sofisticato.
Sviluppano un modello interno dell'ambiente e raccolgono informazioni considerando le azioni passate per prendere decisioni per il futuro.
Un esempio è il settore della supply chain; i tracker di inventario utilizzano agenti basati su modelli per monitorare le scorte, adeguare gli ordini, e prevedere le richieste future.
Considerano la storia e decidono le mosse successive analizzando i modelli precedenti.
Agenti di dati
Gli agenti di dati offrono agli utenti soluzioni per l'elaborazione di dati complessi e per la comprensione di insiemi di dati.
Eseguono diverse funzioni, come la pulizia dei dati, l'analisi e il recupero di informazioni da un database enorme.
Nelle organizzazioni finanziarie, gli analisti di dati utilizzano gli agenti per elaborare i dati del mercato azionario in tempo reale, analizzare i modelli e offrire spunti per le operazioni future.
Agenti dipendenti
Gli agenti dei dipendenti aiutano le organizzazioni a gestire le risorse umane e le attività amministrative.
Automatizzano le attività di routine e assistono i dipendenti nella gestione degli orari, degli esercizi di onboarding e dei workshop quotidiani.
Descritti anche come lavoratori digitali autonomi, migliorano la produttività e l'efficienza dei dipendenti.
Gli agenti di IA per l'onboarding aiutano a formare i reclutatori attraverso esercizi di orientamento, pratiche burocratiche, controlli dei precedenti e altre funzioni amministrative, riducendo il carico di stress del personale delle risorse umane.
Inoltre, aiuta a ridurre i tempi di elaborazione per i nuovi dipendenti e a migliorare l'efficienza.
Agenti di apprendimento
Gli agenti di apprendimento sono anche considerati agenti predittivi, perché prendono decisioni e migliorano il loro comportamento in base alle prestazioni precedenti.
Adeguano le loro azioni in base alle situazioni passate e alle tendenze attuali per determinare gli eventi futuri.
In genere, questi agenti di apprendimento utilizzano tecniche di apprendimento automatico per acquisire nuove conoscenze e adattare i loro comportamenti esaminando i dati passati.
Per esempio, in molte aziende di e-commerce, gli agenti di apprendimento organizzano suggerimenti di prodotti e mostrano annunci pubblicitari in base alle preferenze e alle interazioni degli utenti.
Un altro esempio è quello di un filtro per la ricerca di lavoro in grado di prevedere le opzioni in base alle selezioni passate, adattandosi alle esigenze degli utenti.
Come funzionano gli agenti AI
Nel caso ve lo stiate ancora chiedendo, cosa sono gli agenti di intelligenza artificiale?
È necessario imparare come funzionano gli agenti di intelligenza artificiale per scegliere lo strumento più adatto alle proprie esigenze.
La spiegazione che segue illustra le caratteristiche essenziali degli agenti di IA e dei loro sistemi operativi.
Gli agenti di intelligenza artificiale fanno uso di chiamate di funzione, che richiedono l'inserimento di dati da parte degli utenti. modelli linguistici di grandi dimensioni tra cui Google Gemini o Chat GPT- 4 per ricevere le risposte generate.
Il processo di chiamata di funzione comprende diversi componenti essenziali.
- Messaggio dell'assistente: Rappresenta l'output generato da LLM in base alle richieste dell'utente e all'algoritmo del sistema.
- Messaggio dell'utente: Il messaggio contiene istruzioni e suggerimenti che l'utente deve aspettarsi dall'AI. A seconda del compito, può essere una domanda diretta o una descrizione.
- Messaggio di sistema: Il messaggio di sistema aiuta l'LLM a capire come funzionare. Interpreta il compito e definisce il processo che il modello deve seguire.
Applicazioni reali degli agenti di intelligenza artificiale
Attraverso l'automazione dei compiti, gli agenti AI aiutano a ristrutturare le industrie e di incrementare la produttività e l'efficienza del flusso di lavoro.
Gli analisti di criptovalute con agenti AI esaminano i dati in tempo reale per analizzare vasti mercati e identificare le migliori opportunità di trading.
Servono come strumenti di riduzione del rischio che consentono ai trader di ottenere i massimi profitti.
Questi strumenti aiutano anche a rivedere ed eseguire gli smart contract, facilitando la conformità e riducendo gli errori nelle transazioni blockchain.
Oltre alle funzioni crittografiche, gli agenti AI sono preziosi anche per la vendita al dettaglio e l'e-commerce.
Agiscono come chatbot e assistenti virtuali che gestiscono le domande dei clienti e forniscono assistenza in tempo reale 24 ore su 24.
Vantaggi dell'utilizzo degli agenti AI
Gli agenti di intelligenza artificiale apportano valore commerciale in molti settori attraverso l'automazione e il supporto al processo decisionale all'interno delle organizzazioni.
Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'applicazione degli agenti AI nel vostro flusso di lavoro:
- Assistenza clienti migliorata: Gli agenti di intelligenza artificiale consentono di fornire un servizio di assistenza clienti continuo, rispondendo a tutti i reclami che arrivano giorno e notte. Le aziende sfruttano questi sistemi per gestire le domande standard e fornire soluzioni rapide ai reclami dei clienti in tempo reale. Forniscono ai clienti servizi di assistenza migliorati che portano a una maggiore fedeltà al marchio.
- Analisi accurata dei dati: Molti agenti di intelligenza artificiale integrano ruoli analitici e contribuiscono alla raccolta e all'elaborazione dei dati. Forniscono approfondimenti e informazioni utilizzabili dalle organizzazioni per implementare le loro strategie aziendali.
- Automazione del flusso di lavoro: Gli agenti AI aiutano le organizzazioni a migliorare l'efficienza operativa. Aiutano i dipendenti a gestire compiti di routine e la programmazione degli appuntamenti. Con questi agenti, le aziende possono stabilire le priorità delle attività e trovare le strategie migliori per organizzare la logistica e i piani di gestione.
- Sviluppo di software: Gli agenti di codice AI aiutano lo sviluppo del software e offrono suggerimenti per il debug e per accelerare il processo di sviluppo del software.
Sfide e limiti
Gli agenti AI stanno guadagnando popolarità sul mercato e i marchi li impiegano per gestire più operazioni.
Tuttavia, l'utilizzo di agenti di intelligenza artificiale per le operazioni commerciali comporta anche diverse complicazioni.
Queste sfide includono:
- Rischi di alta sicurezza: Gli agenti di intelligenza artificiale presentano rischi di attacchi informatici, violazioni dei dati e un processo decisionale compromesso.
- Pregiudizi e problemi etici: Gli agenti di intelligenza artificiale lavorano analizzando i dati per fornire suggerimenti sui possibili risultati. L'utilizzo di dati parziali come base per il processo decisionale comporta problemi etici, oltre alla discriminazione di alcuni gruppi. Per esempio, il Strumento di reclutamento AI di Amazon ha ricevuto critiche perché ha mostrato tendenze discriminatorie nei confronti delle candidate donne durante il processo di assunzione.
- Scarsa qualità dei dati: Gli agenti di intelligenza artificiale necessitano di un set di dati ampio e preciso per determinare le previsioni più accurate. In caso contrario, la scarsa qualità dei dati può portare a risultati inefficienti e influenzare i risultati. Questo può rivelarsi fatale, soprattutto per le istituzioni finanziarie che si affidano in modo significativo alle previsioni analitiche.
- Comprensione umana limitata: Anche se avanzati, molti agenti AI non sono ancora in grado di cogliere appieno le sfumature dell'espressione umana. Ad esempio, i chatbot AI per i clienti potrebbero non essere in grado di interpretare il contesto nel linguaggio colloquiale, causando un'errata interpretazione delle domande dei clienti e una scarsa esperienza dell'utente.
Agenti AI vs. software tradizionale
Gli agenti di intelligenza artificiale e i software tradizionali differiscono per funzionalità, processo decisionale e flessibilità.
La maggior parte dei software tradizionali segue una serie di regole rigide predefinite dagli sviluppatori.
Requisiti come gli aggiornamenti frequenti ostacolano la sua capacità di adattarsi alle nuove circostanze.
D'altra parte, gli agenti di intelligenza artificiale sono progettati per osservare le azioni passate e analizzare i dati per prendere decisioni per i risultati futuri.
Hanno capacità di apprendimento automatico e reti neurali per elaborare enormi serie di dati, riconoscere modelli e ottimizzare l'efficienza del flusso di lavoro.
Questi agenti AI hanno la capacità di lavorare da soli grazie al loro sistema automatizzato, senza richiedere regolazioni umane.
Come costruire e addestrare gli agenti di intelligenza artificiale
Supponiamo che stiate pensando di implementare gli agenti AI nella vostra azienda; dovete trovare un processo che funzioni al meglio per la vostra azienda.
Il nostro fidato team tecnologico di Undetectable AI ha messo a punto i seguenti passaggi da seguire per costruire e addestrare gli agenti AI.
- Primo passo: È necessario definire lo scopo e l'ambiente dell'agente. Ciò implica la predefinizione delle possibili situazioni che l'agente incontrerà nelle sue operazioni. Ad esempio, le tendenze crittografiche degli agenti AI comprendono l'analisi dei dati e la previsione di modelli. Definendo i compiti richiesti, è possibile scegliere le tecniche e i modelli necessari per costruire il sistema.
- Fase 2: Selezionare i modelli tecnologici giusti. Dai modelli di apprendimento automatico all'elaborazione del linguaggio naturale, gli agenti AI sono dotati di tecnologie uniche per migliorare le prestazioni delle loro operazioni.
- Terzo passo: In questa fase è necessario raccogliere e organizzare i dati. È essenziale utilizzare dati di qualità, come i report aziendali, i dati generati dagli utenti e i dataset esterni.
- Quarto passo: Fornire i dati e addestrare il modello utilizzando un algoritmo di apprendimento automatico. In questo modo, è possibile determinare come l'agente riceve i dati e addestrarlo ad analizzare i modelli. Richiede un monitoraggio e aggiustamenti continui per elaborare i dati e prendere decisioni in modo efficace.
- Quinto passo: È essenziale testare rigorosamente l'agente AI per assicurarsi che possa svolgere le sue funzioni.
- Fase 6: La fase finale consiste nell'implementazione e nel monitoraggio dell'agente AI. Si tratta di implementare l'agente nel lavoro e nei sistemi esistenti. È inoltre necessario seguire le metriche e osservare l'accuratezza e i tempi di risposta durante l'esecuzione dei compiti.
Come utilizzare gli agenti di intelligenza artificiale nel flusso di lavoro
L'utilizzo di agenti AI nella routine quotidiana può aumentare la produttività e l'efficienza.
Ecco i principali strumenti di intelligenza artificiale non rilevabili che potete adottare per ottimizzare il vostro flusso di lavoro.
- AI Job Applier: Questo automatizza la ricerca di lavoro e rivede le applicazioni per suggerire aree di miglioramento.
2. Scrittore SEO AI: Questo strumento è eccellente per assistere nella scrittura e nell'editing. contenuti ottimizzati per il SEO. Permette agli scrittori di delegare le attività di scrittura di routine e di concentrarsi maggiormente sul processo creativo.
3. Chat AI: È uno strumento di conversazione che fornisce immediatamente soluzioni in tempo reale alle richieste degli utenti.
4. Scrittore furtivo AI: Questo strumento consente di generare contenuti simili a quelli umani. È più avanzato di modelli regolari e riesce a comprendere le sfumature e i significati più complessi nelle interazioni umane.
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Domande frequenti sugli agenti AI
Di seguito, abbiamo risposto alle domande più frequenti sugli agenti AI.
Gli agenti AI sono uguali ai chatbot?
No, gli agenti AI sono diversi dai chatbot.
Mentre i primi sono in grado di gestire compiti più complessi senza alcun intervento, i chatbot si basano sugli input dell'utente prima di generare una risposta.
Gli agenti AI possono prendere decisioni da soli?
Sì, gli agenti AI possono prendere decisioni in modo indipendente senza l'influenza diretta dell'uomo.
Quali competenze sono necessarie per costruire agenti di intelligenza artificiale?
Per costruire il proprio agente di intelligenza artificiale è necessario un insieme di competenze diverse.
Questi includono la programmazione, l'apprendimento automatico, la modellazione di database e la conoscenza delle interfacce utente intelligenti.
Conclusione
Dai chatbot per l'assistenza ai clienti alle analisi finanziarie in tempo reale basate sui dati, gli agenti di intelligenza artificiale svolgono diversi compiti all'interno di un ambiente di lavoro.
Ora che avete imparato a conoscere le varie applicazioni nelle organizzazioni aziendali, potete adottare lo strumento giusto per il vostro modello di business.
Questo vi permette di rimanere competitivi e di essere all'avanguardia in un mondo sempre più digitale.