Agentic AI

Cos'è l'agentic AI?

L'agentic AI indica sistemi di intelligenza artificiale dotati di agency, cioè la capacità di percepire autonomamente il proprio ambiente, fissare obiettivi, creare piani, usare strumenti, compiere azioni e imparare dai risultati. A differenza dell'AI tradizionale, che genera una risposta a un singolo prompt, l'agentic AI opera in un ciclo continuo di ragionamento ed esecuzione. Nel customer service, significa che un sistema di agentic AI non si limita a suggerire risposte: comprende il problema del cliente, stabilisce i passaggi per risolverlo, li esegue nei sistemi collegati e verifica il risultato. Gartner ha inserito l'agentic AI tra i principali trend tecnologici strategici, prevedendo che il 33% delle applicazioni enterprise includerà l'agentic AI entro il 2028, rispetto a meno dell'1% nel 2024.

Come funziona l'agentic AI

L'agentic AI segue un ciclo di percezione, pianificazione, esecuzione e riflessione. Prima il sistema percepisce il compito, interpretando la richiesta del cliente tramite il natural language processing e la comprensione del contesto. Poi pianifica una strategia di risoluzione, scomponendo una richiesta complessa in passaggi distinti. Quindi esegue questi passaggi chiamando API, interrogando database, accedendo alle knowledge base e compiendo azioni nei sistemi collegati. Infine riflette sul risultato, verificando che il problema del cliente sia risolto e adattando il proprio approccio se necessario.

Questa architettura si basa su large language model (LLM) che offrono un ragionamento flessibile, combinati con accesso strutturato agli strumenti, memoria persistente e guardrail di sicurezza. L'LLM funge da motore di ragionamento, mentre il framework agentico garantisce che le azioni siano circoscritte, verificate e verificabili.

Perché l'agentic AI è importante

L'agentic AI rappresenta la svolta più significativa nella tecnologia del customer service dall'introduzione della live chat. L'AI tradizionale per il supporto sapeva rispondere alle domande. L'agentic AI sa risolvere i problemi. Questa differenza ha implicazioni enormi su costi, velocità e customer experience.

Previsione degli analisti: Gartner prevede che entro il 2029 l'agentic AI risolverà in autonomia l'80% dei problemi più comuni del servizio clienti, con una riduzione dei costi operativi di circa il 30%. Si passa così da un'AI che assiste gli operatori umani a un'AI che agisce in autonomia per conto dei clienti.

Per i team di supporto enterprise, l'agentic AI significa gestire volumi di ticket in crescita senza aumentare l'organico in proporzione, garantire una qualità di risoluzione costante 24 ore su 24 e lasciare agli operatori umani le interazioni complesse e delicate, dove empatia e giudizio contano di più.

Agentic AI e generative AI a confronto

Generative AI e agentic AI sono correlate ma distinte. La generative AI, la tecnologia alla base di strumenti come ChatGPT, crea contenuti: testi, codice, immagini, riepiloghi. È molto efficace per redigere risposte, riassumere ticket e generare articoli di knowledge. Da sola, però, la generative AI è stateless e passiva: produce un output e si ferma.

L'agentic AI usa i modelli generativi come motore di ragionamento, ma li inserisce in un'architettura orientata all'azione. Mantiene lo stato lungo un'interazione in più passaggi, accede a strumenti e fonti di dati esterni, decide cosa fare dopo ed esegue queste decisioni. Pensa alla generative AI come al cervello e all'agentic AI come al cervello più le mani, la memoria e il giudizio necessari per portare davvero a termine il lavoro.

Nel customer service questa distinzione è fondamentale. Un sistema di generative AI può redigere una risposta utile. Un sistema di agentic AI trova l'ordine del cliente, elabora il reso, aggiorna il record nel CRM, invia una conferma e verifica che il problema sia completamente risolto, tutto in un'unica conversazione.

Le principali funzionalità dell'agentic AI nel customer service

L'agentic AI nel customer service comprende diverse funzionalità chiave: risoluzione autonoma in più passaggi, che gestisce workflow complessi tra sistemi diversi; uso dinamico degli strumenti, con connessione tramite API a CRM, piattaforme di fatturazione, knowledge base e sistemi di ticketing; memoria persistente, che mantiene il contesto nelle interazioni lunghe e con i clienti di ritorno; rilevamento proattivo dei problemi, che individua e risolve le criticità prima che i clienti le segnalino; escalation intelligente, che trasferisce la conversazione agli operatori umani con il contesto completo quando serve il giudizio umano; e apprendimento continuo, che migliora nel tempo tassi di risoluzione e accuratezza sulla base di risultati e feedback.

L'affidabilità dell'agentic AI dipende da salvaguardie architetturali: permessi rigorosi sugli strumenti, verifica delle transazioni, rilevamento delle allucinazioni e supervisione human-in-the-loop per le azioni ad alto impatto.

Il vantaggio di Maven: l'agentic AI in azione

Maven AGI è costruita fin dalle fondamenta su un'architettura di agentic AI. Agent Maven non si limita a rispondere ai messaggi dei clienti: ne percepisce l'intento, pianifica un percorso di risoluzione, esegue azioni su oltre 100 integrazioni e verifica il risultato. È questo che permette ai clienti di Maven di raggiungere tassi di risoluzione che i sistemi di AI tradizionali non possono eguagliare.

I risultati di Maven: Mastermind ha raggiunto il 93% di risoluzione delle live chat in 6 settimane. K1x ha raggiunto l'80% di risoluzione in una settimana, un miglioramento di 10 volte rispetto alla sua AI precedente. Questi risultati riflettono il vantaggio principale dell'agentic AI: la capacità di ragionare sui problemi e agire, non solo di generare testo.

L'AI Copilot di Maven estende questo approccio agentico agli operatori umani, proponendo in modo proattivo il contesto, suggerendo azioni e redigendo risposte durante le interazioni live. Con la conformità SOC 2, HIPAA e PCI-DSS e 78 milioni di dollari di finanziamenti da Dell Technologies Capital, Maven AGI offre agentic AI di livello enterprise ai team di supporto che hanno bisogno di risoluzioni, non solo di risposte. Scopri di più sull'evoluzione dell'AI autonoma nell'AI Index Report di Stanford HAI.

Domande frequenti

In cosa l'agentic AI è diversa da una conversational AI basata su script?

I sistemi conversazionali basati su script associano gli input degli utenti a risposte predefinite e seguono flussi rigidi. L'agentic AI opera in autonomia: fissa obiettivi, pianifica azioni in più passaggi, accede a sistemi esterni e si adatta in base ai risultati. I sistemi basati su script deviano le richieste, l'agentic AI le risolve. La differenza si vede nei tassi di risoluzione: dal 10 al 30% per i sistemi basati su regole, contro l'80-93% delle piattaforme di agentic AI come Maven AGI.

L'agentic AI è sicura per l'uso enterprise?

Sì, se costruita con le giuste salvaguardie. L'agentic AI di livello enterprise include permessi rigorosi sugli strumenti, verifica delle azioni prima dell'esecuzione, rilevamento delle allucinazioni, audit trail ed escalation human-in-the-loop per le decisioni ad alto impatto. Maven AGI mantiene le certificazioni SOC 2, HIPAA e PCI-DSS per soddisfare i requisiti di sicurezza dei settori regolamentati.

Quali attività del customer service può gestire l'agentic AI?

L'agentic AI può gestire qualsiasi attività che richieda di comprendere una richiesta, recuperare informazioni e agire. Ad esempio ricerca e modifica degli ordini, aggiornamenti degli account, elaborazione dei rimborsi, troubleshooting tecnico, prenotazione di appuntamenti, richieste di fatturazione e workflow in più passaggi che coinvolgono diversi sistemi interni. L'ambito si amplia man mano che si collegano nuove integrazioni e fonti di knowledge.

Quando l'agentic AI diventerà mainstream nel customer service?

Per chi l'ha adottata per primo è già una realtà. Gartner prevede che il 33% delle applicazioni enterprise includerà l'agentic AI entro il 2028 e che, entro lo stesso anno, il 60% dei brand la userà per le interazioni one-to-one con i clienti. Le aziende che oggi adottano l'agentic AI, come i clienti di Maven AGI, stanno costruendo un vantaggio crescente in termini di qualità della risoluzione, efficienza dei costi e fedeltà dei clienti.