L’AI agentica sta diventando uno degli sviluppi più discussi nel mondo della tecnologia aziendale. Molte aziende ne riconoscono il potenziale per migliorare il processo decisionale, ridurre il lavoro manuale e rendere l’analytics più utile nei diversi reparti. Tuttavia, mentre l’opportunità è chiara, il punto di partenza spesso lo è molto meno.

Per molte organizzazioni, l’AI agentica può sembrare troppo avanzata o complessa da adottare subito. I leader aziendali potrebbero pensare di dover ricostruire i propri sistemi, assumere un grande team tecnico o avviare un importante progetto di trasformazione prima di poter beneficiare degli agenti AI. In realtà, l’approccio più efficace è spesso molto più pratico: partire dall’ambiente di analytics che l’azienda possiede già, migliorarlo passo dopo passo e costruire gradualmente capacità AI più avanzate.

L’AI agentica non deve necessariamente iniziare come un grande progetto. Può partire dai dati esistenti, dagli strumenti già familiari e da casi d’uso interni ben definiti. Seguendo un approccio strutturato e realistico, le aziende possono ridurre i rischi, creare valore fin dalle prime fasi e sviluppare agenti AI che diventano più utili nel tempo.

Comprendere l’AI agentica nel contesto aziendale

L’AI agentica si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale capaci di fare più che rispondere a semplici prompt. Questi sistemi possono interpretare obiettivi, lavorare con i dati, fornire raccomandazioni e supportare azioni all’interno di un processo aziendale. Nel contesto della Business Intelligence, questo significa che l’AI può andare oltre le dashboard statiche e diventare un assistente più attivo per il processo decisionale.

Per esempio, invece di limitarsi a mostrare una dashboard commerciale, un agente AI potrebbe spiegare perché una determinata area sta performando sotto le aspettative, individuare quali trattative sono a rischio e suggerire i prossimi passi per il team sales. Un agente finance potrebbe confrontare i risultati effettivi con le previsioni e mettere in evidenza da dove provengono gli scostamenti più rilevanti. Un agente di customer health potrebbe combinare dati di supporto, fatturazione e utilizzo per identificare gli account che potrebbero essere a rischio di abbandono.

Queste possibilità sono potenti, ma dipendono da un requisito fondamentale: l’AI deve avere accesso a dati affidabili, ben strutturati e connessi. Senza questa base, l’AI agentica può generare risultati deboli o incoerenti.

Iniziare dagli strumenti già disponibili

Rendere l’analytics più semplice con il linguaggio naturale

Il primo passo verso l’AI agentica non consiste necessariamente nel costruire un nuovo agente da zero. Per le aziende che utilizzano già Zoho Analytics, un punto di partenza pratico è attivare Ask Zia nei workspace.

Ask Zia consente agli utenti di porre domande sui dati aziendali utilizzando il linguaggio naturale. Invece di costruire report manualmente o scrivere query tecniche, un membro del team può fare domande come: “Quali prodotti hanno generato più ricavi in questo trimestre?” oppure “Quali clienti hanno avuto il maggior numero di ticket di supporto il mese scorso?”.

Questo rende l’analytics più accessibile agli utenti non tecnici. Team commerciali, manager, personale finance, team di supporto e responsabili operations possono esplorare i dati senza dover dipendere sempre da analisti o specialisti IT. Di conseguenza, i dati diventano più utili nel lavoro quotidiano, invece di rimanere limitati a report programmati o revisioni occasionali delle dashboard.

Testare la preparazione all’AI attraverso domande quotidiane

Usare uno strumento come Ask Zia aiuta anche le aziende a capire se i propri dati sono pronti per interazioni AI più avanzate. Quando i dipendenti pongono domande e ricevono risposte chiare e accurate, significa che il modello dati sta funzionando bene. Quando invece le risposte sono incomplete, confuse o incoerenti, potrebbero emergere lacune nella struttura dei dati.

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Per esempio, se un manager chiede: “Qual è il nostro tasso di retention clienti per segmento?” e il sistema non riesce a rispondere correttamente, il problema potrebbe essere legato a dati di segmentazione mancanti, informazioni sui rinnovi non coerenti o definizioni poco chiare del concetto di retention. Queste scoperte sono preziose perché mostrano esattamente dove l’organizzazione deve migliorare prima di implementare agenti AI più avanzati.

Valutare le connessioni dati esistenti

Identificare cosa è già collegato

Dopo aver introdotto l’analytics in linguaggio naturale, il passo successivo è esaminare l’ambiente dati attuale. Le aziende dovrebbero identificare quali fonti dati sono già collegate e quali sono ancora mancanti.

Molte organizzazioni hanno informazioni importanti distribuite su più sistemi. I dati dei clienti possono trovarsi nel CRM. I ricavi e le informazioni di fatturazione possono essere gestiti in una piattaforma contabile. I ticket di supporto possono risiedere in un sistema di help desk. L’engagement marketing può provenire da strumenti per campagne email. I dati di utilizzo del prodotto possono trovarsi in un’applicazione o database separato.

Ogni fonte contiene informazioni preziose, ma l’AI agentica diventa molto più utile quando queste fonti lavorano insieme.

Aggiungere prima le fonti dati ad alto valore

Le aziende non devono collegare tutti i sistemi immediatamente. Un approccio migliore consiste nell’identificare due o tre fonti dati ad alto valore che possano migliorare in modo significativo la visibilità aziendale.

Per esempio, collegare CRM, fatturazione e supporto può aiutare a creare una visione più completa della customer health. Collegare i dati della pipeline commerciale con le previsioni finanziarie può aiutare la leadership a comprendere meglio i ricavi futuri. Integrare campagne marketing con dati su lead e trattative può mostrare quali campagne generano risultati di business reali.

L’obiettivo non è collegare dati solo per aumentare la complessità. L’obiettivo è collegare le informazioni che aiutano a rispondere alle domande aziendali più importanti.

Migliorare la struttura dei dati

Costruire relazioni chiare tra le tabelle

Una volta collegate le fonti dati principali, le aziende devono migliorare la struttura dei dati. Questo include il collegamento delle tabelle correlate, la definizione di campi calcolati e la creazione di metriche aziendali coerenti.

Per esempio, i record dei clienti dovrebbero collegarsi correttamente a trattative, fatture, ticket di supporto e cronologia di utilizzo. Se queste relazioni non sono chiare, un agente AI potrebbe non comprendere come le diverse informazioni siano collegate tra loro.

Un agente commerciale, ad esempio, deve sapere quali contatti appartengono a quali account, quali trattative sono collegate a quali clienti e quali trattative chiuse hanno generato ricavi effettivi. Senza queste relazioni, l’agente potrebbe fornire insight incompleti o imprecisi.

Creare un solido livello semantico

Un livello semantico aiuta i sistemi AI a comprendere il linguaggio e i concetti specifici dell’azienda. Definisce il significato di determinati termini, il modo in cui vengono calcolate le metriche e come i diversi dati sono collegati tra loro.

Questo è importante perché team diversi possono usare parole diverse per indicare la stessa idea. Per esempio, “ARR”, “ricavi ricorrenti annuali” e “valore annuale dell’abbonamento” possono riferirsi alla stessa metrica. Allo stesso modo, “customer churn”, “account perso” e “cancellazione” possono essere concetti strettamente collegati.

Quando questi termini sono definiti chiaramente, gli agenti AI possono rispondere con maggiore precisione. Un solido livello semantico aiuta inoltre a garantire che i diversi reparti lavorino con le stesse definizioni, migliorando sia le performance dell’AI sia il processo decisionale umano.

Pulire e preparare i dati prima del deployment

Perché la qualità dei dati è importante

Prima di implementare gli agenti, le aziende dovrebbero migliorare la qualità dei propri dati. Questo passaggio può sembrare semplice, ma è essenziale per ottenere risultati AI affidabili.

Record duplicati, nomi incoerenti, valori mancanti ed errori di formattazione possono confondere gli agenti AI. Per esempio, la stessa azienda potrebbe apparire come “ABC Limited”, “ABC Ltd.” e “A.B.C. Ltd.” in sistemi diversi. Se questi record non vengono standardizzati, l’AI potrebbe interpretarli come aziende separate.

Dati imprecisi o disordinati possono portare a raccomandazioni sbagliate. Un agente potrebbe valutare male il valore di un cliente, ignorare rischi importanti o generare report che non rispecchiano la realtà.

Usare strumenti di preparazione dei dati

Zoho consiglia di utilizzare strumenti come Zoho DataPrep per pulire e standardizzare i dati prima del deployment degli agenti AI. La preparazione dei dati può includere la rimozione dei duplicati, la correzione dei formati, la standardizzazione dei nomi, la validazione dei campi e l’unione di record provenienti da più sistemi.

Anche se questo lavoro può sembrare meno interessante rispetto alla costruzione di un agente AI, è una delle parti più importanti del processo. Dati puliti forniscono agli agenti AI la base necessaria per produrre insight affidabili e raccomandazioni utili.

Scegliere un primo caso d’uso pratico

Iniziare internamente prima di espandere

Una volta preparata la base dati, l’azienda dovrebbe scegliere un caso d’uso per il suo primo agente AI. Il miglior primo caso d’uso è solitamente interno, mirato e misurabile.

Partire internamente consente ai team di testare l’agente in un ambiente controllato. I dipendenti possono rivedere le sue risposte, verificarne l’accuratezza e fornire feedback prima che l’azienda consideri casi d’uso più ampi o rivolti ai clienti.

I buoni casi d’uso iniziali spesso si concentrano sul risparmio di tempo, sul miglioramento della visibilità o sul supporto a decisioni migliori.

Esempi di primi casi d’uso efficaci

Un agente di sales intelligence potrebbe aiutare i team commerciali a identificare trattative bloccate, riassumere l’attività degli account o raccomandare la prossima azione migliore per opportunità importanti. Questo può aiutare i manager ad agire più rapidamente e ridurre il tempo speso nella revisione manuale della pipeline.

Un agente di previsione finanziaria potrebbe confrontare i ricavi effettivi con quelli previsti, evidenziare cambiamenti inattesi e spiegare le principali differenze tra forecast e risultati. Questo può supportare una pianificazione migliore e revisioni finanziarie più rapide.

Un agente di customer health potrebbe combinare dati CRM, supporto, fatturazione e utilizzo del prodotto per identificare clienti a rischio. Questo può aiutare i team di customer success a intervenire prima e migliorare la retention.

La chiave è scegliere un caso d’uso che risolva un problema aziendale reale senza richiedere all’organizzazione di automatizzare tutto in una volta.

Costruire, testare, imparare e migliorare

Usare il framework più adatto

Dopo aver scelto un caso d’uso, i team possono iniziare a costruire l’agente utilizzando Zia Agent Studio o un altro framework preferito. L’obiettivo dovrebbe essere creare un agente focalizzato che possa essere testato end-to-end.

Questo significa verificare se l’agente può accedere ai dati corretti, comprendere la domanda aziendale, generare risposte accurate e fornire raccomandazioni utili. La prima versione non deve essere perfetta. Dovrebbe essere considerata uno strumento di apprendimento.

Migliorare prima di scalare

I test mostreranno cosa funziona e cosa deve essere migliorato. Il team potrebbe scoprire che alcune fonti dati sono mancanti, alcune metriche non sono chiare o che l’agente ha bisogno di istruzioni migliori. Questi insight dovrebbero essere usati per perfezionare il modello dati e migliorare l’agente.

Solo dopo che il primo caso d’uso funziona bene l’azienda dovrebbe espandersi verso altri agenti o workflow più avanzati. Questo approccio graduale aiuta a ridurre i rischi e garantisce che ogni fase generi valore reale.

Conclusione: l’AI agentica è un percorso, non un progetto singolo

L’AI agentica non è qualcosa che le aziende devono adottare tutta in una volta. È un’evoluzione delle capacità di analytics che molte aziende stanno già costruendo. Il percorso più realistico consiste nel partire dagli strumenti esistenti, migliorare le connessioni dati, rafforzare la struttura delle informazioni, pulire i dati e testare un caso d’uso pratico alla volta.

Seguendo questo approccio, le aziende possono iniziare a beneficiare dell’AI senza aspettare una strategia perfetta o una ricostruzione completa dei sistemi. Possono creare valore fin dalle prime fasi, imparare da casi d’uso reali e sviluppare agenti che diventano più intelligenti e utili nel tempo.

Le aziende che avranno successo con l’AI agentica saranno quelle che si prepareranno con attenzione e miglioreranno continuamente. Con la giusta base, gli agenti AI possono aiutare i team a prendere decisioni più rapide, scoprire insight migliori e trasformare i dati aziendali in azioni concrete.

© Crediti d’immagine a Landiva Weber

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