Gli agenti di IA sono applicazioni software autonome che utilizzano l'intelligenza artificiale per risolvere problemi, prendere decisioni ed eseguire attività per conto degli utenti. Possono adattarsi a circostanze, contesto e dati in tempo reale, per poi agire con il minimo intervento umano, spesso senza che un potenziale cliente visiti mai un determinato sito web.
Gli agenti di IA sono sempre più diffusi e stanno trasformando il modo in cui i brand interagiscono con i clienti, in un contesto in cui il percorso del cliente è sempre più frammentato. L'IA non si limita più a rispondere alle domande, ma può anche prendere decisioni in autonomia . Se i dati di un brand non sono strutturati, verificati e distribuiti alle fonti di cui gli agenti di IA si fidano, non verranno presi in considerazione in queste decisioni.
Che cos'è l'IA agentica?
IA agentica si riferisce ai sistemi che stanno alla base degli agenti di IA, capaci non solo di rispondere, ma anche di pianificare, ragionare e agire per completare obiettivi in più passaggi. Invece di seguire script predefiniti, questi sistemi comprendono l'intento, raccolgono contesto da più fonti ed eseguono attività come prenotazioni, ordini o pianificazioni con con un intervento minimo o nullo da parte dell'utente.
In pratica, invece di limitarsi a fornire un link per prenotare un hotel, l'IA agentica può completare direttamente la prenotazione al tuo posto, sulla base delle tue preferenze, dei comportamenti passati e dei dati affidabili del brand disponibili online. Più che un chatbot è un vero e proprio assistente digitale in grado portare a termine determinate attività.
Questi sistemi sono già in uso nel settore sanitario, alberghiero, finanziario, e della vendita al dettaglio e il loro ruolo è in continua crescita. Secondo una recente analisi, il mercato dell'IA agentica dovrebbe raggiungere i 199,05 miliardi di dollari entro il 2034.
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 vanno oltre: non si limitano a far emergere informazioni, ma agiscono su di esse.
Gli agenti di IA operano in quattro fasi principali:
Percezione : l'IA agentica interpreta l'intento del cliente e raccoglie il contesto pertinente, come preferenze passate, posizione o dettagli già condivisi nella conversazione.
Ragionamento : collega quindi l'intento a dati strutturati, API e sistemi esterni, suddividendo la richiesta in più fasi, valutando le possibili opzioni e abbinandola alle informazioni più rilevanti su un determinato brand.
Azione : a questo punto l'agente utilizza gli strumenti disponibili, come i sistemi di prenotazione o pianificazione, per fornire risultati in tempo reale o completare una determinata attività.
Iterazione : gli agenti adottano un approccio ciclico. Se il primo risultato non è quello desiderato, si correggono e riprovano, perfezionando il risultato fino al completamento del compito.
Questa capacità di adattarsi continuamente e portare a termine le azioni è ciò che distingue l'IA agentica dalla ricerca tradizionale.
Un agente di IA può, ad esempio, aiutare i pazienti a trovare un "dermatologo nelle vicinanze che sia specializzato in microdermoabrasione e trattamento dell'acne adulta" in modo molto simile rispetto a un motore di ricerca basato sull'IA.
L'IA agentica, però, non si ferma qui. Dopo aver aiutato i clienti a trovare operatori sanitari (o ristoranti, negozi, consulenti finanziari, ecc.), il sistema può prenotare automaticamente un appuntamento per loro. Nel caso di una persona alla ricerca di un dermatologo, l'agente di IA può anche contribuire a definire un piano alimentare antinfiammatorio e una routine di cura della pelle. Inoltre, se configurato con i parametri corretti, può acquistare prodotti per la cura della pelle, programmare automaticamente 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:
- 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 il settore finanziario :
"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 i consigli 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 il settore alberghiero :
"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 lancio di prodotto, 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 percorsi escursionistici di livello intermedio, spiagge o fiumi e aree naturali. Voglio soggiornare in Airbnb con recensioni a 3,5 stelle o più. Includi potenziali voli per partenza e arrivo a Toronto (vanno bene sia Munro che Pearson). Preferisco i voli notturni, almeno per la prima e l'ultima tappa del viaggio."
- Collaborazione in tempo reale o a intervalli chiave: il cliente e l'agente di IA operano insieme e l'assistente adatta le proprie azioni sulla base del feedback del cliente e dei cambiamenti nel contesto della collaborazione.
Esempio per il settore della vendita al dettaglio e la vendita 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 si aggira intorno ai 12.500€.
Non usare una lista, ma organizzalo in una tabella. 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, adatti agli animali domestici e disponibili subito.
Possiamo aggiungere alcuni articoli più economici, specialmente per i mobili della camera da letto e le scrivanie/i mobili contenitori?"
Esempi e casi d'uso degli agenti di IA che i brand dovrebbero conoscere
Gli agenti di IA stanno già svolgendo attività concrete in molti settori e, sempre più spesso, il percorso del cliente passa direttamente attraverso questi sistemi, invece di svolgersi separatamente.
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.
Nel settore sanitario, un'IA agentica può fissare un appuntamento verificando la disponibilità del fornitore, allineandosi alla copertura assicurativa e confermando la visita, il tutto in un'unica interazione. Può anche gestire i rinnovi delle prescrizioni verificando il dosaggio, controllando l'inventario della farmacia ed effettuando l'ordine senza dover visitare un sito web o un'app.
Nel settore dei servizi finanziari, gli agenti possono compilare moduli di preventivo assicurativo, confrontare le opzioni di copertura e consigliare polizze basate sulle esigenze del cliente. Possono inoltre aprire nuovi conti verificando l'identità, confermando i requisiti di idoneità e completando il modulo dall'inizio alla fine.
Nell'ambito del settore alberghiero, gli agenti possono prenotare soggiorni in hotel abbinando le preferenze (come posizione, servizi o programmi fedeltà) a listing verificati, controllando la disponibilità e completando la prenotazione. Possono anche coordinare interi itinerari di viaggio, raggruppando voli, hotel e trasporti in un'unica soluzione.
Nella vendita al dettaglio, gli agenti di IA possono valutare le opzioni proposte da più brand, confrontare i dettagli e le recensioni dei prodotti e completare un acquisto da una fonte affidabile. Possono anche monitorare l'inventario, inviare avvisi sulla disponibilità dei prodotti, e consigliare prodotti in base a comportamenti passati, aggiungendo anche gli articoli al carrello nel momento giusto.
I brand possono anche utilizzare gli agenti di IA per fare cose come analizzare il sentiment dei clienti o prevedere i comportamenti. Possono anche influenzare il sentiment e il comportamento dei clienti attraverso campagne personalizzate con contenuti pertinenti e avanzati o attivare aggiornamenti dinamici di prezzi e inventario per testare le intenzioni dei clienti e incentivare 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.
In che modo Yext aiuta i brand a prepararsi all'IA agentica
Affinché un IA agentica possa raccomandare un brand, e agire per conto del cliente, sono necessarie tre cose: dati accurati e strutturati; distribuzione coerente tra fonti affidabili; una chiara comprensione di come il brand si posiziona rispetto alla concorrenza. È qui che entra in gioco Yext.
Una base affidabile di dati sul brand. Il Knowledge Graph di Yext raccoglie le informazioni sul tuo brand in un unico posto e le rende organizzate, verificate e pronte per l'IA. Include dati strutturati come orari, indirizzi, menu e FAQ, nonché dati non strutturati come recensioni e contenuti social. Tutti i prodotti Yext utilizzano questa fonte condivisa di dati affidabili, offrendo agli agenti di IA una visione coerente e attendibile del tuo brand.
Distribuzione tra le fonti che contano. Yext ti aiuta a mantenere accurati i dati del tuo brand su una rete globale di publisher, incluse le piattaforme su cui gli agenti di IA fanno affidamento.
Dati che quidano l'azione. Con Scout, puoi verificare le prestazioni del tuo brand nella ricerca tradizionale e in quella basata sull'IA. Questo strumento analizza miliardi di punti dati per effettuare il benchmark della tua visibilità, mettendo in evidenza i punti chiave su cui lavorare. Invece di automatizzare attività generiche, i tuoi team possono concentrarsi sulle azioni più efficaci per migliorare i risultati nei momenti che contano davvero.
Gli agenti di IA stanno diventando rapidamente un elemento centrale nel modo in cui i clienti scoprono e scelgono i brand. In questo contesto, i tuoi dati incidono sempre più direttamente sui risultati, determinando se il brand viene mostrato, ritenuto affidabile e scelto.
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