Agenti dell'intelligenza artificiale
Agenti AI e flussi di lavoro AI per processi aziendali in più fasi
Gli agenti AI estendono l'automazione classica con la capacità di prendere decisioni, interpretare informazioni ed eseguire processi multi-fase in modo autonomo. Kaufman AIS progetta sistemi di intelligenza artificiale agentica lungo i tuoi flussi di lavoro reali, li integra con le tue applicazioni esistenti e li gestisce su un'architettura sovrana e verificabile.
Perché l'automazione classica raggiunge i suoi limiti
Nelle organizzazioni in crescita emergono processi che sono troppo complessi per i motori di flusso di lavoro classici e troppo ripetitivi per richiedere la piena attenzione di personale qualificato. È proprio in questo divario che oggi le aziende perdono velocità e qualità.
- Le attività sono distribuite su più sistemi come ERP, CRM, DMS, e-mail e applicazioni line-of-business e possono essere rappresentate solo rigidamente dai flussi di lavoro classici.
- La conoscenza derivante da documenti, casi e comunicazioni deve essere interpretata manualmente prima che un processo possa continuare.
- Le soluzioni RPA standard si guastano non appena cambiano i formati di input, i layout o i casi speciali.
- Gli specialisti qualificati dedicano una parte considerevole del loro tempo a compiti di routine che non richiedono più decisioni sostanziali.
- Le soluzioni di pura chat producono risposte ma non attivano processi e non collegano i sistemi.
La soluzione AIS Kaufman
Progettiamo agenti AI e sistemi di flusso di lavoro che intervengono proprio dove si incontrano il processo decisionale, l'integrazione dei sistemi e l'accesso alla conoscenza. Gli agenti operano all'interno di barriere trasparenti, con passaggi documentati e percorsi di ripiego nel processo umano.
- Flussi di lavoro in più fasi in cui gli agenti recuperano, convalidano, arricchiscono e inoltrano dati ed eseguono azioni nei sistemi di destinazione.
- Connessione a ERP, CRM, DMS, SharePoint, Microsoft 365, Confluence, database e sistemi di settore tramite connettori consolidati.
- Radicamento della conoscenza tramite sistemi RAG e sistemi di conoscenza aziendale, in modo che gli agenti lavorino sulla situazione effettiva dei dati.
- Limiti chiari, escalation definite e passaggi di approvazione per azioni ad alto impatto.
- Operato su infrastrutture europee, opzionalmente con modelli linguistici privati, pienamente conformi al GDPR.
I vantaggi degli agenti IA produttivi
Un agente AI ben progettato è più di un chatbot con strumenti. Cambia il modo in cui il lavoro della conoscenza è organizzato all'interno di un dipartimento e alleggerisce significativamente i dipendenti qualificati.
Elementi costitutivi e strumenti della nostra architettura Agentic AI
Combiniamo motori di flusso di lavoro collaudati con strutture di agenti moderni e un livello di modello controllato. Gli elementi costitutivi da utilizzare dipendono dall'ambiente del sistema, dai requisiti di conformità e dal grado di autonomia desiderato.
Piattaforme del flusso di lavoro
Per le fasi deterministiche e l'integrazione ci affidiamo a n8n, che si è affermata come piattaforma europea per il flusso di lavoro che può essere eseguita in modo sovrano in ambienti container. A seconda dei sistemi esistenti integriamo inoltre Microsoft Power Automate, Camunda o in modo selettivo strumenti come Make. Ciò copre lo spettro che va dalle connessioni semplici alla complessa orchestrazione dei processi.
Framework di agenti
Per gli agenti con capacità decisionale lavoriamo con framework come LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen e Microsoft Semantic Kernel. Ciò consente di modellare gli agenti con ruoli, strumenti, memorie e percorsi di escalation chiari, invece di gestirli come una scatola nera.
Strato del modello
Combiniamo modelli ad alte prestazioni di fornitori leader con offerte di modelli europei e modelli open source privati, ad esempio delle famiglie Llama o Mistral. I modelli utilizzati dipendono dal caso d'uso, dalla conformità e dall'economia. Consulta la pagina dell'IA sovrana per i dettagli.
Conoscenza e integrazione dei dati
Gli agenti accedono ai tuoi documenti e ai dati anagrafici tramite i sistemi RAG, leggono e-mail e ticket, controllano i dati anagrafici in ERP e CRM e lavorano con contenuti da SharePoint, Confluence e sistemi di settore. Le autorizzazioni dei sistemi di origine vengono rispettate in modo coerente.
Controllo e osservabilità
Ci affidiamo alla registrazione strutturata, al tracciamento dei passaggi dei singoli agenti, ai punti di approvazione definiti e ai dashboard. Puoi vedere cosa sta facendo un agente, su cosa basa le sue azioni e dove ha attualmente bisogno di un essere umano o di un'escalation.
Livello di sicurezza e diritti
Gli agenti ricevono identità tecniche chiaramente definite, account di servizio dedicati e un modello di ruolo che limita le loro azioni. Azioni ad alto impatto come ordini o spedizioni passano attraverso approvazioni esplicite.
Casi d'uso tipici degli agenti AI nelle aziende
Utilizziamo agenti laddove si incontrano il lavoro della conoscenza, le lacune del sistema e le attività ricorrenti. Ne beneficiano soprattutto settori come l’industria, l’ingegneria meccanica, la logistica, la finanza, la sanità e i servizi professionali.
Elaborazione dei documenti
Gli ordini in arrivo, le bolle di consegna, le fatture, i contratti o le richieste vengono classificati, convalidati, abbinati ai dati anagrafici ed elaborati nei sistemi a valle, con eccezioni chiaramente contrassegnate per gli esseri umani.
Servizio e supporto
Le richieste provenienti da e-mail, portali o sistemi di ticket vengono analizzate dall'agente, indirizzate alla giusta fonte di conoscenza, arricchite con suggerimenti o risposte e inoltrate alla persona interessata quando necessario.
Vendite e prevendite
Gli agenti supportano le vendite con ricerca, preparazione di proposte, aggiornamenti dell'account e accesso alla conoscenza e alle referenze del prodotto, sempre sulla base dei tuoi dati.
Ingegneria e tecnologia dei servizi
Le richieste di manutenzione, i modelli di errore e lo storico delle riparazioni sono collegati alle conoscenze ingegneristiche e agli standard di progettazione. Gli agenti supportano la diagnostica, l'identificazione dei pezzi di ricambio e l'invio degli ordini.
Approvvigionamenti e operazioni
I processi di ordine, la comunicazione con i fornitori, le conferme d'ordine e le deviazioni sono in parte automatizzati. Gli agenti raccolgono dati, controllano le condizioni e preparano le decisioni.
Conformità e legalità
Politiche, contratti e requisiti normativi sono collegati a casi operativi. Gli agenti supportano gli audit, la raccolta delle prove e la preparazione della documentazione di audit.
Confronto degli approcci
In che modo gli agenti AI differiscono dall'RPA classico, dai copiloti standard e dallo sviluppo interno ad hoc, con un chiaro controllo sull'autonomia e sull'accesso al sistema.
Agenti IA vs. alternative
| Criterio | Kaufmann AIS | Strumenti RPA e flusso di lavoro | Copiloti SaaS standard | Costruzione interna senza architettura |
|---|---|---|---|---|
| Comprendere le attività in più fasi con il contesto | Solo regole fisse | Parzialmente dipendente dal prodotto | Possibile, grande impegno | |
| Accesso alle conoscenze e ai sistemi aziendali | Limitato all'interfaccia utente connessa | Principalmente un ecosistema | Individuale, difficile da mantenere | |
| Approvazioni e autonomia controllata | Tramite flussi di lavoro fissi | Configurazione limitata | Raramente pianificato dall'inizio | |
| Controllo e tracciabilità | Registri di processo | Dipendente dal fornitore | Dipendente dal progetto | |
| Estendilo con nuovi casi d'uso | Necessaria la riprogrammazione | Dipendente dal prodotto | Aperto ma costoso |
Sicurezza, GDPR e autonomia controllata
Gli agenti non devono fare tutto ciò che è tecnicamente possibile. Sicurezza, protezione dei dati e governance sono elementi fondamentali della nostra architettura, non pensieri secondari.
- Funzionamento in data center europei o on premise, a scelta con modelli linguistici privati senza flusso di dati verso fornitori esterni.
- Identità tecniche dedicate e modelli di ruolo per ogni agente, con diritti chiaramente delimitati nei sistemi target.
- Passaggi di approvazione per azioni ad alto impatto, ad esempio ordini, modifiche contrattuali o comunicazioni esterne.
- Registrazione completa di ogni passaggio dell'agente, comprese le fonti di conoscenza a cui si fa riferimento.
- Conformità GDPR, supporto per i requisiti BaFin, MaRisk, DORA, NIS 2, MDR, ISO 27001 e TISAX.
- Chiara separazione tra passaggi autonomi, suggerimenti per l'uomo e approvazioni obbligatorie.
Domande frequenti sugli agenti AI e sui flussi di lavoro AI
In che modo gli agenti AI differiscono dall'automazione classica del flusso di lavoro?
I flussi di lavoro classici seguono regole predefinite. Gli agenti di intelligenza artificiale estendono queste regole con la comprensione, il processo decisionale e l’accesso alla conoscenza. Possono interpretare testi e documenti, pianificare più passaggi, giustificare le proprie azioni e reagire alle eccezioni. Combiniamo entrambi i mondi in modo che tu possa utilizzare la stabilità deterministica e un processo decisionale intelligente dove ciascuno ha senso.
Come si inseriscono n8n e altri strumenti per il flusso di lavoro nell'architettura?
n8n è per noi un elemento comprovato per l'integrazione e le fasi deterministiche. Combiniamo n8n con framework di agenti come LangGraph o CrewAI in modo che i flussi di lavoro che richiedono comprensione e decisioni siano presi in carico dagli agenti. Altri strumenti come Microsoft Power Automate, Camunda o Make vengono utilizzati quando il panorama esistente lo suggerisce.
Quali modelli linguistici utilizzi?
Selezioniamo i modelli in base al caso d'uso, alla conformità e all'economia. In genere utilizziamo modelli robusti di fornitori leader per compiti complessi, integrati da offerte di modelli europei e modelli open source privati, ad esempio delle famiglie Llama o Mistral, per contenuti sensibili o scenari on-premise. I dettagli sulle scelte del modello e dell'architettura sono disponibili nella pagina Sovereign AI.
Come si impedisce agli agenti di causare errori?
Gli agenti operano in ruoli chiaramente definiti, con diritti tecnici limitati e punti di escalation e approvazione espliciti. Le azioni ad alto impatto passano attraverso le approvazioni. Ogni passaggio viene registrato. Quando richiesto, gli agenti vengono inizialmente eseguiti in modalità suggerimento in cui i dipendenti confermano le azioni prima che diventino automatizzate.
Gli agenti possono accedere alle basi di conoscenza esistenti?
SÌ. Colleghiamo gli agenti ai sistemi RAG e ai sistemi di conoscenza aziendale in modo che generino risposte e azioni basate sui tuoi dati verificati. Le autorizzazioni dai sistemi di origine vengono ereditate completamente.
Che aspetto ha un tipico punto di ingresso?
Consigliamo un caso d'uso chiaramente mirato e rilevante per il business, ad esempio l'elaborazione degli ordini in arrivo, la gestione delle richieste di servizio ricorrenti o la preparazione di proposte. Ciò fornisce risultati produttivi iniziali e costituisce la base per una strategia più ampia di Agentic AI.
Più agenti possono collaborare in un unico processo?
SÌ. Progettiamo architetture multi-agente in cui agenti specializzati dividono i compiti, allineano i risultati e passano agli esseri umani quando necessario. Un agente può effettuare ricerche, un altro elaborare output e un terzo eseguire azioni di sistema. L'orchestrazione avviene attraverso interfacce definite e passaggi tracciabili.
Come si misura il valore degli agenti IA?
Insieme definiamo parametri misurabili, ad esempio tempo di elaborazione, produttività, tasso di errore o sforzo di approvazione. Nella modalità suggerimento, gli effetti possono essere convalidati prima dell'automazione completa. Ciò mantiene il valore trasparente e orientabile lungo la tabella di marcia.
Abbiamo bisogno del nostro team di data science?
No. Ci occupiamo della concezione, dell'implementazione e delle operazioni. Le vostre unità aziendali forniscono conoscenza e approvazioni dei processi, l'IT fornisce interfacce e governance. Su richiesta formiamo i tuoi team a lavorare con agenti e flussi di lavoro in modo da poter evolvere il sistema a lungo termine.
Introduci Agentic AI per i tuoi processi in modo strutturato
Analizziamo i vostri processi, il vostro panorama di sistema e le vostre attività di routine più importanti e proponiamo un punto di ingresso che offra valore rapido e rimanga fattibile a lungo termine.
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