Agenti AI: 25 Casi d’Uso Trasformativi per le Industrie

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Stack AI
AI Agents: 25 Use Cases Transforming Industries

Introduzione agli Agenti AI

L’avvento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ha notevolmente ampliato le capacità di automazione del lavoro. Tuttavia, con l’evoluzione dell’AI verso una maggiore autonomia, sta emergendo una nuova classe di sistemi: gli agenti AI.

A differenza dei sistemi come ChatGPT, che richiedono un input esplicito per operare, gli agenti AI possono comprendere le richieste dei clienti e rispondere senza intervento umano. Questo permette agli agenti AI di automatizzare compiti specifici, come il supporto IT, la ricerca di investimenti e la valutazione del credito.

Gli agenti AI sono in grado di prendere decisioni in modo indipendente, determinando quando eseguire o meno un compito. Questa capacità consente loro di operare efficientemente all’interno dei flussi di lavoro aziendali. Le avanzate capacità decisionali permettono alle aziende di implementare agenti AI per interazioni con i clienti, eseguendo compiti con l’intelligenza e la personalizzazione tipicamente associate agli operatori umani.

Con l’integrazione degli agenti AI nei flussi di lavoro aziendali, i consumatori si sentono sempre più a loro agio con la loro presenza. Le statistiche mostrano che:

• 70% dei consumatori userebbe agenti AI per prenotare voli.
• 64% dei consumatori li utilizzerebbe per acquistare un’auto.
• 39% dei consumatori permetterebbe agli agenti AI di programmare appuntamenti per loro.

Il mercato degli agenti AI è in rapida espansione e si prevede che raggiungerà i 47,1 miliardi di dollari entro il 2030. Le aziende hanno bisogno degli agenti AI per migliorare l’efficienza e risparmiare tempo per rimanere competitive.

Stack AI ha collaborato con centinaia di aziende leader in tutto il mondo per sviluppare agenti AI, aiutando imprese nei settori della finanza, sanità, istruzione e altri a risolvere i loro problemi aziendali.

Il documento presenta 25 agenti AI in diversi settori, aziende e team.

Cosa Sono gli Agenti AI?

Un agente AI è un programma software progettato per operare autonomamente al fine di raggiungere obiettivi specifici. A differenza dei programmi tradizionali, gli agenti AI possono percepire l’ambiente circostante, analizzare i dati e adattare le proprie azioni di conseguenza.

Questa capacità di adattamento consente agli agenti AI di risolvere problemi e prendere decisioni senza costante intervento umano. Gli agenti AI, i chatbot AI e gli assistenti AI utilizzano tutti i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per completare i compiti, ma differiscono nel modo in cui operano:

• I chatbot AI, come ChatGPT, sono progettati principalmente per rispondere a richieste esplicite. Completano i compiti basati su input diretti, ma non possono operare in modo indipendente.
• Gli assistenti AI, come Siri o Alexa, sono leggermente più avanzati e possono eseguire compiti basati su comandi vocali o testuali, come impostare promemoria. Tuttavia, si basano fortemente sull’input dell’utente e non possono lavorare verso obiettivi a lungo termine.
• Gli agenti AI, invece, sono più autonomi e focalizzati sul raggiungimento di obiettivi specifici. Scompongono compiti complessi in sotto-compiti più piccoli e li eseguono in sequenza, gestendo i compiti in modo autonomo senza necessità di input continuo.

Pur condividendo la stessa tecnologia di base, gli agenti AI, i chatbot AI e gli assistenti AI differiscono in termini di autonomia e capacità decisionale. A differenza dei chatbot e degli assistenti AI, gli agenti AI possono operare come attori indipendenti verso obiettivi a lungo termine in ambienti dinamici e in rapida evoluzione.

Come Funzionano gli Agenti AI?

Gli agenti AI operano attraverso un processo definito che consente loro di impostare e completare autonomamente gli obiettivi. Questo processo include:

1. Determinazione di un obiettivo: Definito da un utente o da un trigger esterno.
2. Raccolta di informazioni rilevanti: Acquisizione dei dati necessari da database aziendali o ricerche in tempo reale su internet.
3. Definizione delle attività necessarie: Suddivisione dell’obiettivo in passaggi più piccoli e gestibili, creando un piano d’azione.
4. Esecuzione autonoma delle attività: Monitoraggio continuo dei progressi e adattamento delle azioni in base a nuovi dati o cambiamenti nell’ambiente.

Gli agenti AI possono essere classificati in base alla loro complessità architettonica e al modo in cui interagiscono con l’ambiente circostante:

• Agenti a riflesso semplice: Reagiscono direttamente a input specifici utilizzando regole predefinite, adatti per compiti semplici che richiedono risposte immediate, come il filtraggio dello spam.
• Agenti a riflesso basati su modello: Utilizzano informazioni memorizzate o modelli ambientali per prendere decisioni basate sulle condizioni attuali e sulle esperienze passate, consentendo azioni più sensibili al contesto.
• Agenti basati su obiettivi: Si concentrano sul raggiungimento di obiettivi specifici valutando le azioni e pianificando i passaggi necessari per raggiungere un obiettivo definito, come trovare il percorso più breve nei sistemi di navigazione.
• Agenti basati sull’utilità: Valutano molteplici opzioni utilizzando una funzione di utilità (ad esempio, velocità, efficienza) per selezionare l’azione più ottimale, ideali per scenari come il trading finanziario.
• Agenti di apprendimento: Adattano il loro comportamento nel tempo utilizzando il feedback delle loro azioni, migliorando e adattandosi in ambienti dinamici.

Ogni tipo di agente AI si basa sul precedente, aumentando in complessità e capacità. Questa varietà consente agli sviluppatori di scegliere l’architettura più adatta in base alle specifiche esigenze del compito.

Casi d’Uso degli Agenti AI per Settore

Finanza

Gli agenti AI possono essere impiegati in numerosi processi del settore finanziario, tradizionalmente caratterizzati da operazioni manuali e dati cartacei. Gli esempi includono:

• Assistente per la valutazione del credito
• Assistente di conformità
• Redazione di promemoria di investimento
• Copilota delle materie prime
• Due diligence aziendale
• Revisione dei contratti
• Estrazione di dati da documenti 10K/10Q
• Agente per l’analisi della concorrenza
• Agente KYC (Know Your Customer)
• Assistente per i report finanziari

Le aziende fintech e gli istituti finanziari possono integrare gli agenti AI per automatizzare attività ripetitive e fungere da componenti chiave nelle loro operazioni, come KYC, verifica del reddito e analisi degli estratti conto bancari.

Operazioni

Le operazioni aziendali comportano una vasta gamma di compiti complessi e manuali che possono essere automatizzati con l’agente AI giusto. Gli esempi includono:

• Assistente per lo staffing AI
• Assistente per la formazione del personale per i nuovi dipendenti
• Agente Infosec
• AI Slackbot
• Chatbot di supporto clienti
• Assistente per la risposta a RFP
• Analisi dei documenti di gara
• Assistente database per PostgreSQL

I team operativi possono utilizzare gli agenti AI per generare RFP, gestire call center e formare nuovi membri del team.

Sanità

Il settore sanitario è ideale per gli agenti AI grazie alle grandi quantità di documenti e processi manuali. Tuttavia, le aziende sanitarie devono aderire a rigidi protocolli di sicurezza e privacy, in particolare HIPAA. Gli esempi includono:

• Assistente medico
• Copilota per le polizze assicurative
• Generatore di report SOAP
• Assistente CSR ospedaliero
• Automazione del back office
• Assistente AI per la prenotazione di pazienti
• Riassunto del protocollo
• Revisione del contratto
• Assistente per la revisione della ricerca medica
• Motore di ricerca della storia clinica

I team sanitari possono creare agenti AI no-code conformi a HIPAA per fornire informazioni ai medici, analizzare documenti medici e automatizzare il lavoro di back office.

Altri Settori

Gli agenti AI possono essere implementati con successo in molti altri settori, tra cui produzione, trasporti, vendita al dettaglio, energia e altro ancora, trasformando vari settori e offrendo nuovi casi d’uso.

I 25 Principali Casi d’Uso

Ecco i 25 principali casi d’uso incontrati tra i clienti di Stack AI, organizzati per reparto, con informazioni su settore e vantaggi.

• Finance
  • Investment Memo Generator
  • Buy vs. Sell Side Agent
  • Due Diligence Assistant
  • 10Q/10K Documents Extraction
  • Competitive Analysis Assistant
  • Spreadsheet Al Assistant
• Operations
  • Al Staffing Assistant
  • Staff Training Assistant for New Employees
  • Infosec Agent
  • Al Slackbot
  • Customer Support Chatbot
  • RFP Response Assistant
  • Tender Document Analysis
  • Database Assistant for PostgreSQL
• Healthcare
  • Patient Reports
  • Call Center QA Agent
  • SOAP Notes Generator
  • Protocol Summarizer
  • Contract Redlining
• Sales & Marketing
  • Lead Scoring Agent
  • Al Writing Assistant
  • Programmatic SEO Tool
  • Video to Blog Post Generator
  • Salesforce Assistant
  • Al Sales Assistant for Snowflake

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