Gli agenti di IA sono applicazioni software autonome. Utilizzano l'intelligenza artificiale per risolvere problemi, prendere decisioni ed eseguire attività per conto di clienti, pazienti del settore sanitario e altri utenti. Chiamata anche IA agentica, questa tecnologia controlla i propri processi a più fasi. Gli agenti di IA possono adattarsi alle circostanze, al contesto e ai dati in tempo reale, quindi agire con il minimo intervento umano.
Gli agenti di IA sono in aumento, e l'IA agentica sta trasformando il modo in cui i brand possono interagire con i clienti in un momento in cui il percorso del cliente si sta frammentando. Ad esempio, un agente di IA è in grado di prevedere il comportamento dei singoli clienti e di aggregarlo in tendenze più ampie. I brand possono quindi utilizzare gli agenti di IA per qualsiasi cosa, dalla gestione automatizzata delle campagne alla personalizzazione avanzata.
In che modo gli agenti di IA sono diversi dai motori di ricerca basati sull'IA
I motori di ricerca e le piattaforme di ricerca basate sull'IA sono creati per generare informazioni e condividerle in modo conversazionale in risposta a domande dei clienti.
Gli agenti di IA possono recuperare e generare risposte alle domande, dopodiché agire sui dati che emergono e condividerli con i clienti.
Un agente di IA, come un motore di ricerca basato sull'IA, può aiutare i pazienti a trovare un "dermatologo vicino a me coperto dalla mutua che è specializzato in microdermoabrasione e trattamento dell'acne negli adulti."
Ma non solo, una volta aiutati i clienti a trovare operatori sanitari (o ristoranti, negozi, consulenti finanziari, ecc.), l'agente di IA può automaticamente prenotare un appuntamento per quel cliente. Nel caso di una persona alla ricerca di un dermatologo, l'agente potrebbe anche collaborare con il cliente per progettare un piano alimentare antinfiammatorio e una routine di cura della pelle. Inoltre, se configurato con i parametri corretti, potrebbe acquistare prodotti per la skincare, automatizzare trattamenti viso stagionali e organizzare la consegna della spesa in base al piano alimentare.
Le basi del funzionamento dell'IA agentica
Mentre su una piattaforma di ricerca basata sull'IA un cliente scrive una "query" o un "prompt", gli agenti IA sono più simili a dei "partner" o "collaboratori". Per i brand è fondamentale comparire in queste collaborazioni.
Ci sono tre tipi principali di collaborazione:
1. Definizione di obiettivi e parametri: il cliente fornisce all'agente di IA istruzioni o un insieme di obiettivi di alto livello. L'agente di IA li interpreta e li usa per determinare il proprio comportamento.
Esempio per i servizi finanziari:
"Voglio aggiornare il mio portafoglio finanziario in modo che sia più prudente. Quando i tassi di interesse raggiungono una percentuale x, si verificano interruzioni significative nella catena di approvvigionamento globale, emergono indicatori di livello pandemico o uno stato-nazione occidentale dichiara una guerra, inviami un avviso e consigli su come reagire. Includi le raccomandazioni di Vanguard, Schwab e Scott Galloway. Mostrami anche i link a tutte le fonti su cui basi i tuoi consigli."
2. Delegazione di compiti e creazione di flussi di lavoro: il cliente assegna un incarico all'agente di IA, spesso definito da processi a più fasi e considerazioni complesse per raggiungere un obiettivo.
Esempio per l'ospitalità:
"Consulta i miei calendari personali e di lavoro per i prossimi sei mesi e prendi in considerazione gli ultimi due anni per entrambi. Poi, aiutami a trovare almeno due finestre di 10 giorni ideali per una vacanza quest'anno. (Nessuna pubblicazione di prodotti, nessun appuntamento medico ricorrente, ecc.) Con queste finestre in mente, pianifica tre potenziali viaggi: uno nel Regno Unito, uno nel sud-est asiatico e uno negli Stati Uniti occidentali. Concentrati su escursioni di livello intermedio, spiagge o fiumi e aree naturali. Voglio soggiornare in Airbnb con recensioni a 3,5 stelle o più. Includi potenziali voli in partenza e in arrivo a Toronto (vanno bene sia Munro che Pearson). Preferisco i voli notturni, almeno per la prima e l'ultima tappa del viaggio."
3. Collaborazione in tempo reale o a intervalli chiave: il cliente e l'agente di IA lavorano in tandem e l'assistente di IA adatta le sue azioni in base al feedback del cliente e/o alle mutevoli condizioni della loro collaborazione.
Esempio per la vendita al dettaglio e diretta al consumatore:
"Ecco una moodboard. Voglio creare una lista di fornitori e un piano di acquisto per arredare il mio nuovo appartamento di 800 mq. Mi va bene un mix di mobili e accessori di alta e bassa gamma, ma voglio avere la possibilità di vedere ogni articolo di persona prima di acquistarlo. Il mio budget è flessibile, ma indicativamente sui 12.500 €. Non usare una lista, ma organizzalo in un formato tabellare. Mantieni visibili le miniature, i link dei prodotti e i prezzi. Ora trasformalo in una tabella pivot con colonne per ogni stanza: sala da pranzo, cucina, camera da letto, soggiorno/area di lavoro. Lo stile è perfetto, ma vorrei meno impiallacciatura e velluto. Più opzioni di tessuti facili da curare, subito disponibili e adatti agli animali domestici. Possiamo aggiungere alcuni articoli più economici, specialmente per i mobili della camera da letto e le scrivanie/i mobili contenitori?"
Esempi di agenti di IA e casi d'uso di assistenti di IA per brand e clienti
Gli agenti di IA possono funzionare come assistenti personali, chiamati assistenti di IA. Possono aiutare i clienti a scoprire brand, ricercare prodotti, pianificare viaggi, prenotare appuntamenti e offrire consigli personalizzati. Gli agenti di IA possono analizzare gli acquisti passati, il comportamento di navigazione e i dati relativi alle aree geografiche e agli spostamenti. Dopodiché, possono raccomandare prodotti, servizi e brand attraverso punti di contatto digitali. Possono anche influenzare il comportamento quando il cliente viaggia vicino alla sede fisica di un brand.
I brand possono utilizzare agenti di IA per analizzare il sentiment dei clienti e prevederne i comportamenti. Possono anche influenzare il sentiment e il comportamento dei clienti con campagne più personalizzate con contenuti pertinenti e avanzati. Possono anche attivare prezzi dinamici e aggiornamenti dell'inventario per verificare l'intento dei clienti e aumentare le conversioni.
Come gli agenti di IA utilizzano i grafi di conoscenza per operare in modo intelligente
La relazione tra agenti di IA e grafi di conoscenza è simbiotica. I grafi di conoscenza forniscono framework di dati per gli agenti di IA. Composti da set di dati strutturati e non strutturati, i grafi di conoscenza sono come un cervello pieno di informazioni. Gli agenti di IA estraggono, comprendono e contestualizzano i dati del grafo di conoscenza quando lavorano con i clienti.
Gli agenti di IA sono come le sinapsi del sistema nervoso: collegano il cervello (o grafo di conoscenza) ai segnali inviati da un cliente durante l'utilizzo. Gli agenti di IA prendono i dati del grafo di conoscenza e si adattano ad essi, in modo da poter soddisfare gli obiettivi e le richieste di delega o collaborazione dei clienti.
Gli agenti di IA interpretano il grafo di conoscenza con machine learning, NLP, LLM e altri modelli di intelligence. Poi, lo attivano. A volte queste azioni sono raccomandazioni e approfondimenti. A volte, il cliente ha autorizzato l'agente di IA a prendere decisioni o agire per suo conto.
Come un cervello, i grafi di conoscenza fungono da unica fonte di verità per un brand. Tuttavia, sono facili da aggiornare con nuove informazioni man mano che i set di dati del brand e dei clienti crescono. Naturalmente, migliore è il tuo knowledge graph, maggiore sarà l'impatto sulla qualità delle interazioni tra il tuo brand, i tuoi clienti e il tuo agente di IA.
Suggerimento: con il Knowledge Graph di Yext, i brand possono fornire agli agenti di IA una base di dati completa, aggiornata e affidabile su cui lavorare. Yext offre inoltre ai brand la possibilità di automatizzare flussi di lavoro manuali complessi (come centinaia di aggiornamenti di listings, gestione delle recensioni o social media locali). Questo migliora l'efficienza del team e crea esperienze migliori e personalizzate per i clienti.