AI con Capacità d’Agente: Verso una Maggiore Autonomia

L’IA agentica rappresenta un cambio di rotta nel funzionamento dei LLM, dandogli diversi gradi di autonomia attraverso l’accesso controllato a strumenti e flussi di lavoro. A differenza dei tradizionali “Agenti AI per Contact Center”, che servono principalmente come interfacce conversazionali, i sistemi di IA agentica esistono lungo un continuum di capacità integrative. Questa evoluzione permette loro di risolvere problemi del mondo reale oltre i loro dati di addestramento interagendo con sistemi esterni.

L’AI con capacità d’agente nel contact center può essere ampiamente intesa come operante lungo uno spettro di autonomia che potrebbe apparire così:

• Bassa Capacità d’Agente (☆☆☆): I LLM generano risposte testuali agli input dell’utente.
• Moderata Capacità d’Agente (★☆☆ – ★★☆): I LLM classificano e instradano le chiamate, recuperano dati dei clienti o interagiscono con strumenti come la ricerca di ordini e il recupero di FAQ.
• Alta Capacità d’Agente (★★★): I LLM gestiscono autonomamente i flussi di conversazione, avviano o concludono interazioni e prendono decisioni in tempo reale basate su obiettivi.

Questa visione dell’IA agentica è supportata da grandi player come HuggingFace, “L’agenzia si evolve su uno spettro continuo, man mano che dai più o meno potere al LLM nel tuo flusso di lavoro.”, così come da analisti del settore come Gartner, “L’Agenzia AI è uno Spettro.” Questo spettro evidenzia come l’IA agentica possa adattarsi a diverse esigenze aziendali. Ad esempio, all’interno della piattaforma unificata Spitch, soluzioni ad alta agenzia come il Simulatore di Coaching, o gli Assistenti Vocali e i chatbot eccellono in risposte naturali personalizzabili e instradamento avanzato delle chiamate, mentre i sistemi integrati con strumenti come Agent Assist e Speech Analytics eseguono complesse automazioni dietro le quinte per interazioni dal vivo e analisi post-chiamata.

Nel 2025, la rapida espansione dei casi d’uso dell’IA agentica – in particolare nella gestione dell’esperienza del cliente – è destinata a ridefinire i flussi di lavoro, consentendo alle aziende di trovare un equilibrio tra automazione, efficienza ed esperienza utente.

Più Piccoli, Più Intelligenti, Più Veloci: L’Ascesa degli SLM

Anche i Modelli Linguistici di Piccole Dimensioni (SLM) stanno prendendo piede. In alcuni casi, questi modelli eguagliano le prestazioni di sistemi più grandi come GPT-4 in compiti mirati pur funzionando su hardware standard. Questo cambiamento risponde alle esigenze aziendali di un’IA scalabile ed economica. Su questo fronte, Google Research e DeepMind hanno recentemente introdotto un nuovo approccio all’uso degli SLM come insegnanti per addestrare modelli molto più grandi.

I Contact Center come Caso di Studio

L’impatto in evoluzione dell’IA generativa è particolarmente evidente nei contact center. Secondo un recente rapporto di McKinsey, questo cambiamento riflette tre grandi cambiamenti che stanno investendo il settore: i contact center sono ora visti come opportunità di business piuttosto che punti di triage, le organizzazioni stanno espandendo i loro ecosistemi di IA per supportare queste aspirazioni, e c’è una crescente attenzione all’aggiornamento del personale con un migliore onboarding, formazione e coaching.

I primi adottatori come Klarna hanno riportato una riduzione del 14% dei costi del servizio clienti, mentre i sistemi basati sull’IA gestiscono fino all’80% delle interazioni di routine. Anche le piattaforme di formazione basate sull’IA come quella attualmente sviluppata da Spitch stanno trasformando lo sviluppo della forza lavoro, fornendo coaching in tempo reale e simulazioni personalizzate che riducono i tempi di onboarding e migliorano le prestazioni dei dipendenti.

Nonostante questi guadagni, l’adozione rimane limitata. Solo il 6,1% delle aziende statunitensi ha implementato soluzioni di IA nel 2024. Le sfide includono l’integrazione con i sistemi legacy, gli alti costi di formazione e una significativa sfiducia pubblica. Secondo Qualtrics, il 75% dei consumatori rimane scettico sull’uso aziendale dell’IA, un calo dell’11% rispetto al 2023.

Superare le Sfide dell’Inferenza

L’inferenza rimane un collo di bottiglia per l’adozione diffusa dell’IA. Aziende come Groq e Cerebras stanno sviluppando hardware specializzato per applicazioni in tempo reale, raggiungendo velocità di inferenza fino a 70 volte più veloci. Altri, come Acurast, stanno sfruttando il calcolo distribuito per eseguire modelli avanzati su dispositivi di uso comune, offrendo soluzioni scalabili per compiti non critici in termini di tempo. Nel frattempo, grandi fornitori come OpenAI stanno fortemente scontando l’inferenza sui loro modelli standard rivolti ai clienti.

Regolamentazione, Dati e Fiducia

Con l’AI Act dell’UE ora in vigore, l’Europa fornisce uno dei quadri normativi più avanzati per l’implementazione dell’AI, enfatizzando robustezza tecnica, trasparenza e privacy. Tuttavia, la sfida di valutare la conformità rimane irrisolta. Una recente ricerca dell’ETH di Zurigo evidenzia questa lacuna, e ha rivelato che nessuno dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) più ampiamente utilizzati oggi soddisfa pienamente i requisiti dell’Act. Nel 2025, rimarrà una priorità importante continuare a sviluppare benchmark di conformità che allineino l’interpretazione legislativa con metodi di valutazione pratici, assicurando che sicurezza e innovazione prosperino insieme.

Come ha recentemente osservato Ilya Sutskever, co-fondatore di OpenAI, ci stiamo avvicinando al “Picco dei Dati.” La disponibilità di dataset di addestramento di alta qualità sta diminuendo, spingendo l’industria verso la generazione di dati sintetici e l’apprendimento in tempo di inferenza. Questi progressi probabilmente definiranno la traiettoria di crescita dell’AI nei prossimi anni, passando dal pattern matching al vero ragionamento e apprendimento adattivo.

Nel frattempo, le aziende devono continuare a dare priorità alla trasparenza dei dati, alle pratiche etiche e ai benefici misurabili per i clienti per superare lo scetticismo pubblico e guidare l’adozione.