Agenti IA & Automazione

Agenti di Automazione

Automazione dei workflow aziendali attraverso il tuo CRM, i documenti e i sistemi operativi, con trigger definiti, permessi, punti di approvazione e percorsi di recupero. Usa l'AI dove il compito lo richiede.

Parliamo del tuo progettoParla del tuo workflow con agenti

Agenti che svolgono lavoro reale, sotto il tuo controllo

In molti team di operations, finance e supporto, gran parte della giornata se ne va nello spostare informazioni tra i sistemi: leggere fatture, fare l'onboarding dei clienti, preparare report, mantenere i record sincronizzati. Costruiamo agenti AI che combinano il ragionamento dei modelli linguistici con le tue API, così da poter gestire input che l'automazione rigida basata su regole non può. Ogni agente riceve un compito definito, solo i permessi che quel compito richiede, punti di approvazione per le azioni significative, un audit trail e un'interfaccia in cui il tuo team può supervisionare, correggere o prendere il controllo.

Ingegneria degli agenti assistita dall'AI e guidata da esperti

Come l'IA assiste

  • Gli agenti di coding redigono codice di integrazione, definizioni di tool e logica di workflow entro l'ambito definito dagli ingegneri.
  • L'AI redige i casi di valutazione a partire da esempi consentiti, inclusi i casi limite e i tentativi di uso improprio dell'agente.
  • L'AI raggruppa le esecuzioni fallite e corrette, così gli ingegneri possono risalire alla causa dei problemi ricorrenti.
  • L'AI aiuta a scrivere runbook e documentazione a partire dal workflow concordato e dal design dei permessi.

Di cosa si occupano i nostri esperti

  • Quali azioni un agente compie da solo e quali attendono l'approvazione di una persona
  • Ambiti dei permessi, credenziali e i dati che ciascun agente può leggere o modificare
  • Gestione dei guasti: retry, fallback, escalation e il punto in cui una persona prende il controllo
  • Criteri di valutazione e la decisione di go-live per ciascun workflow

Un'esecuzione di agente supervisionata

Esecuzione illustrativa; quali azioni necessitano di approvazione e chi le approva viene concordato quando mappiamo il tuo flusso di lavoro.

  1. Trigger

    Una nuova email di fattura, l'invio di un modulo o un controllo programmato avvia un'esecuzione e viene registrato come ricevuto.

  2. L'agente prepara l'azione

    L'agente legge l'input, raccoglie il contesto attraverso i suoi strumenti e propone un'azione con le relative evidenze.

  3. Controllo dei permessi

    Le regole di policy confermano che l'azione rientra nell'ambito dell'agente, nei limiti di spesa e nei sistemi consentiti.

    Checkpoint: Qui le azioni fuori ambito sono bloccate

  4. Approvazione umana

    Le azioni con conseguenze, come registrare un pagamento o inviare un'email a un cliente, attendono un revisore designato.

    Checkpoint: Il revisore approva, modifica o rifiuta

  5. Esecuzione

    Le azioni approvate vengono eseguite tramite le credenziali con ambito ristretto dell'agente stesso, e la risposta di ogni sistema viene verificata.

  6. Registro di audit

    Input, proposta, approvatore, esito e orario vengono registrati, così il tuo team può ricostruire cosa è successo e perché.

Quando qualcosa va storto: Se un passaggio fallisce o l'agente è incerto, si ferma e affida il compito a una persona con il contesto completo.

Chi affida il lavoro a un agente

Il tuo personale copia dettagli da email e PDF in diversi sistemi e insegue gli stessi follow-up ogni settimana, e le automazioni a regole fisse si rompono quando un input appare diverso. Vuoi togliere quel lavoro dalle loro scrivanie, senza che il software sposti denaro, modifichi record o contatti i clienti senza controllo.

  • Team finanziari che inseriscono a mano le fatture dei fornitori in un sistema contabile
  • Responsabili operativi i cui passaggi di onboarding si estendono tra CRM, email e fogli di calcolo
  • Team che portano un pilota di agente dalla demo all'uso quotidiano

Cosa ricevi

Dal workflow mappato all'agente monitorato

  • Agenti per flussi di lavoro definiti

    Ogni agente gestisce un compito specifico, come l'elaborazione delle fatture, l'onboarding dei clienti, lo smistamento dei ticket o la preparazione dei report, con input, output e punti di arresto chiari.

  • Orchestrazione con approvazioni

    Flussi di lavoro in più fasi tra CRM, ERP e sistemi personalizzati, con logica condizionale, fasi di approvazione prima delle azioni rilevanti e gestione degli errori a ogni passaggio.

  • Console di supervisione e presa in carico

    Una schermata di revisione in cui il tuo team approva, corregge o prende in carico i compiti, con in vista gli input dell'agente, le azioni proposte e le fonti.

  • Suite di valutazione

    Casi di test da esempi reali consentiti e casi limite, valutati prima di ogni rilascio, così che le modifiche a prompt, modello o integrazione non compromettano silenziosamente un flusso di lavoro.

  • Integrazioni di sistema con ambito definito

    Connessioni a Salesforce, HubSpot, QuickBooks o alle tue API tramite webhook e credenziali con ambito definito, così che ogni agente raggiunga solo ciò che il suo compito richiede.

  • Registro di audit, monitoraggio e avvisi

    Una registrazione di ogni azione, avvisi su guasti o volumi anomali ed escalation verso una persona designata quando un passaggio non può essere completato.

Cosa non includono le realizzazioni di agenti

  • Un assistente rivolto ai clienti sul tuo sito web o su WhatsApp rientra negli AI Chatbots; qui gli agenti eseguono flussi di lavoro di back-office, anche se possono redigere bozze di messaggi ai clienti per l'approvazione.
  • I sistemi senza un'API utilizzabile, o i record troppo incoerenti per agire, devono essere prima sistemati; questo lo definiamo come API Development o Application Modernization & Stabilization.
  • L'hosting di modelli open-weight su infrastruttura che controlli tu è un servizio separato, Private AI Infrastructure; qui gli agenti possono usarlo o un modello hosted approvato.
  • Se vuoi solo che un agente esistente venga testato per permessi e prompt injection, senza ricostruzione, l'AI Evaluation & Testing lo copre e può essere prenotato separatamente.

Richieste di automazione tipiche

Scenari tipici che definiamo, non case study di clienti.

  • Fatture dei fornitori che arrivano via email

    Le fatture arrivano come PDF in layout diversi. Costruiremmo un agente che legge ciascuna, la abbina a un ordine di acquisto e prepara la registrazione, mentre le discrepanze e i fornitori alla prima fattura attendono un approvatore finanziario.

  • Onboarding distribuito su diversi strumenti

    Dopo la firma di un contratto, il personale reinserisce gli stessi dettagli nella fatturazione, nel CRM e in una checklist di benvenuto. Faremmo preparare a un agente quei record e redigere la bozza dell'email di benvenuto, perché una persona approvi prima che qualcosa venga salvato o inviato.

  • Un agente prototipo che nessuno può supervisionare

    Un agente interno funziona nelle demo ma usa una chiave admin e non registra nulla. Divideremmo il suo compito in strumenti con ambito definito, aggiungeremmo punti di approvazione e un registro delle esecuzioni, e lo testeremmo su casi reali prima di un uso più ampio.

Come costruiamo un agente di automazione

  1. 01

    Mappare il flusso di lavoro

    Mappiamo il processo attuale con il tuo team, scegliamo i passaggi che vale la pena automatizzare e concordiamo cosa l'agente può fare da solo e cosa necessita dell'approvazione di una persona.

  2. 02

    Progettare controlli e test

    Integrazioni, permessi, fasi di approvazione, fallback e l'interfaccia di supervisione vengono progettati insieme, insieme al set di test che definisce un buon risultato.

  3. 03

    Costruire ed eseguire in parallelo

    Gli ingegneri costruiscono l'agente e le integrazioni, il QA lo valuta rispetto al set di test, e un'esecuzione in parallelo accanto al processo manuale mostra dove regge.

  4. 04

    Lanciare per fasi, poi migliorare

    Si va in produzione su un ambito limitato con monitoraggio e formazione del team, poi si amplia la copertura e i permessi man mano che i risultati lo consentono, nell'ambito di un piano di supporto concordato.

Due modi di lavorare con gli strumenti AI

Scegli dove gli agenti di coding AI possono elaborare il tuo codice mentre costruiamo. Lo standard ingegneristico è lo stesso in entrambi i casi.

Non sei sicuro? Te ne consiglieremo uno durante la definizione dell'ambito. Confronta le opzioni di delivery AI

Come design, QA e operazioni supportano i tuoi agenti

  • Design per revisione e presa in carico

    I designer modellano la coda di approvazione, le schermate di correzione e il flusso di presa in carico, così che il tuo team possa vedere cosa ha fatto un agente e perché, e intervenire senza dover cercare il contesto.

  • QA con set di valutazione

    Il QA verifica la qualità degli output, i permessi degli strumenti e la gestione dei guasti rispetto al set di valutazione, e riesegue i controlli di regressione ogni volta che prompt, modelli o integrazioni cambiano.

  • Operazioni con visibilità chiara

    Il DevOps distribuisce gli agenti con credenziali con ambito definito, logging, avvisi e monitoraggio dei costi, su modelli hosted o infrastruttura privata dove le tue regole sui dati lo richiedono.

  • Miglioramento dopo il lancio

    Esaminiamo insieme a te guasti e correzioni, aggiorniamo prompt, strumenti e test, e ampliamo le responsabilità di un agente solo quando i suoi risultati lo supportano.

FAQ

Domande frequenti

Quali tipi di lavoro possono gestire gli agenti di automazione?

Lavoro digitale ripetitivo con input chiari e un risultato che qualcuno può verificare: elaborazione di fatture e documenti, fasi di onboarding, smistamento dei ticket, preparazione di report e sincronizzazione dei record tra i sistemi. Gli agenti possono anche preparare il lavoro che richiede giudizio, come una bozza di risposta o un rimborso proposto, perché una persona lo approvi. Se un'automazione basata su regole come un flusso di lavoro Zapier svolgerebbe meglio il compito, te lo diremo.

Un agente agirà senza che nessuno controlli?

Solo entro i permessi che approvi. Insieme decidiamo quali passaggi vengono eseguiti da soli e quali attendono una persona, come pagamenti, eliminazioni di record o messaggi ai clienti. Ogni azione viene registrata, gli avvisi segnalano i guasti e il tuo team può mettere in pausa un agente o prendere in carico un compito in qualsiasi momento. L'autonomia viene ampliata passo dopo passo, in base ai risultati, mai presupposta fin dall'inizio.

Come facciamo a sapere che un agente ne vale la pena?

Concordiamo le misure prima di costruire, come il tempo per caso, gli errori rilevati in revisione e la frequenza con cui il personale corregge l'agente, e le confrontiamo con il processo manuale durante l'esecuzione in parallelo. I costi operativi, incluso l'utilizzo del modello, vengono monitorati dal primo rilascio, così da giudicare l'agente sulla base di prove anziché di stime.

Dove vengono eseguiti l'agente e i nostri dati?

Questo viene concordato durante la definizione dell'ambito. Un agente può usare un modello hosted, come i modelli GPT di OpenAI o Claude, con impostazioni di account e conservazione dei dati concordate, o un modello open-weight come Llama o Mistral su infrastruttura che controlli tu. Il nostro lavoro di sviluppo segue il pacchetto che scegli: Ingegneria AI privata / locale o Ingegneria con Claude Code / OpenAI Codex.

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