AI integrata vs. chatbot: l’importanza dell’esecuzione rispetto alla conversazione

L’esecuzione delle attività è il vero banco di prova dell’AI

Il dibattito sulle differenze tra AI integrata e chatbot ruota quasi sempre intorno alle funzionalità, ma per i team responsabili delle operazioni la questione è molto più semplice. Per loro è importante sapere se l’AI è davvero in grado di svolgere attività operative. Mettendo a confronto i chatbot e l’AI integrata, scopriamo che anche se rispondere alle domande può essere molto utile, a fare davvero la differenza è la possibilità di svolgere attività all’interno di sistemi, team e sedi diversi tra loro.

Negli ambienti con più sedi, il lavoro non procede quasi mai in modo lineare. Possono infatti emergere singoli problemi relativi a un ordine di lavoro, all’assegnazione di un fornitore, alla cronologia delle risorse, all’approvazione del budget e agli aggiornamenti sul campo in tempo reale. È proprio qui che si vede chiaramente la differenza tra un’AI che si limita a parlare e un’AI che agisce in prima persona.

Per i responsabili delle strutture e delle operazioni, questa distinzione è molto importante. Integrare l’ennesima interfaccia chat non riduce le operazioni di follow-up e non semplifica le attività di coordinamento. L’AI integrata nei flussi di lavoro aiuta a comprendere il contesto e a definire le azioni da intraprendere per portare avanti il lavoro. L’introduzione di un’AI integrata e orientata all’esecuzione è un elemento chiave per l’evoluzione delle moderne piattaforme per la gestione delle strutture.

Che cos’è l’AI integrata?

L’espressione “AI integrata” si riferisce alle situazioni in cui non viene utilizzato un assistente AI esterno, ma un sistema di intelligenza artificiale integrato direttamente negli strumenti e nei flussi di lavoro esistenti. L’AI integrata opera all’interno del sistema, utilizzando dati aggiornati e informazioni contestuali relativi all’intera organizzazione per orientare le operazioni.

Si tratta di una differenza fondamentale rispetto agli strumenti AI indipendenti. Gli assistenti AI tradizionali hanno bisogno di ricevere prompt e input dagli utenti per generare risposte e utilizzano spesso modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Nella gestione delle strutture, l’AI integrata opera in modo continuo all’interno dei flussi di lavoro, individuando schemi ricorrenti, evidenziando segnali rilevanti e mettendo i team in condizione di intraprendere le azioni più appropriate senza interrompere le attività di lavoro.

Negli ambienti operativi e nelle strutture, questa differenza è particolarmente importante. Ad esempio, l‘AI integrata è in grado di analizzare la cronologia degli ordini di lavoro, i dati relativi alle risorse e gli aggiornamenti in tempo reale per individuare problemi ricorrenti o definire le priorità per le attività più urgenti. Anziché aspettare che sia qualcun altro a chiedere come muoversi, il sistema orienta i processi decisionali a lavoro in corso.

Questo sistema consente di adottare un approccio proattivo e non più semplicemente reattivo. Grazie alla loro capacità di riconoscere il contesto e alla loro integrazione nei flussi di lavoro decisionali, questi sistemi AI riducono al minimo le attività ripetitive, migliorando il coordinamento tra diverse sedi e diversi team.

Cosa sono i chatbot AI?

I chatbot AI sono sistemi di intelligenza artificiale pensati per simulare una conversazione, generalmente attraverso un’interfaccia chat. Reagiscono agli input degli utenti, rispondono alle domande e offrono assistenza per diverse attività, da semplici ricerche alla creazione di contenuti.

I tipi di chatbot più diffusi sono quattro, ciascuno dotato di funzioni diverse. 

• I chatbot basati su regole seguono parametri predefiniti e reagiscono a input specifici con risposte fisse.
• I chatbot basati sul recupero di informazioni estraggono risposte da fonti di dati già esistenti, ad esempio knowledge base o documentazione.
• I chatbot basati sull’AI generativa creano nuove risposte utilizzando modelli AI addestrati con grandi set di dati.
• I chatbot ibridi presentano elementi di tutte le tipologie precedenti, offrendo così una maggiore flessibilità anche a partire da una logica strutturata.

Negli ambienti operativi e nelle strutture, i team possono utilizzare i chatbot AI per consultare le politiche aziendali, verificare le procedure o raccogliere informazioni in poco tempo. In questo modo potranno dedicare meno tempo ad attività semplici e ripetitive.

I limiti dei chatbot emergono in relazione alle attività più complesse e alla necessità di prendere decisioni. I chatbot rispondono infatti ai comandi degli utenti e alle interazioni precedenti sulla base dei dati di addestramento, e quindi adottano necessariamente un approccio reattivo. Possono dare risposte utili, ma generalmente non sono in grado di operare in più sistemi, coordinare i flussi di lavoro o di eseguire attività in ambienti dinamici.

Agenti AI e AI agentica: da semplici risposte ad azioni autonome

Gli agenti AI rappresentano una forma avanzata di intelligenza artificiale: non si limitano a dare risposte, ma possono fare molto di più. Sono pensati per avviare e portare a termine attività in diversi sistemi, spesso senza necessità di un intervento umano costante.

Gli agenti autonomi, noti anche come “AI agentica”, operano in modo più indipendente. I sistemi agentici sono in grado di gestire attività complesse suddividendole in più operazioni, prendendo decisioni in corso d’opera e intervenendo concretamente sulla base delle informazioni disponibili. Gartner prevede che nei prossimi anni l’AI agentica sarà sempre più utilizzata e che entro il 2028 il 60% dei marchi consumer implementerà e comincerà a usare questa tecnologia.

Negli ambienti operativi, questa capacità di operare a livello trasversale in più sistemi è fondamentale. Gli agenti AI sono in grado di coordinare flussi di lavoro che prevedono l’uso di più strumenti, come l’analisi dei dati in entrata, l’attivazione di azioni e l’aggiornamento di sistemi in sequenza. Ad esempio, un agente può individuare un problema, assegnare a quest’ultimo una priorità in base a parametri predefiniti, affidarlo al fornitore competente e monitorare lo stato di avanzamento.

Tuttavia, la supervisione umana rimarrà sempre un elemento essenziale. Sono i team a stabilire regole, soglie e limiti che orientano le attività degli agenti. In questo modo, gli agenti AI potranno automatizzare le attività ripetitive in modo controllato e affidabile.

Una differenza fondamentale: conversazione vs. esecuzione del flusso di lavoro

La differenza principale tra i chatbot AI e l’AI integrata risiede nell’esecuzione. La tecnologia AI adottata da questi due sistemi è molto simile. A fare la differenza sono l’integrazione dei sistemi AI e l’obiettivo per cui sono progettati.

I chatbot AI si basano sugli input degli utenti e rispondono alle domande secondo uno schema ben preciso. Per questo motivo possono gestire in modo efficace attività ripetitive come la ricerca di informazioni o la creazione di contenuti. Tuttavia, continuano ad adottare un approccio reattivo, richiedendo che sia qualcun altro a dare il via all’interazione.

Al contrario, l’AI integrata opera all’interno dei flussi di lavoro. È in grado di riconoscere il contesto e analizza continuamente i dati e l’attività del sistema in tempo reale, fornendo spunti utili per definire le azioni da intraprendere. Questo sistema non attende di ricevere un prompt, ma individua gli aspetti a cui prestare attenzione e aiuta i team a muoversi all’interno del sistema.

Gli agenti AI sono in grado di gestire attività complesse che si articolano in più fasi, sistemi e snodi decisionali. Sono in grado di automatizzare le attività ripetitive, coordinare i processi aziendali e aiutare i team a prendere decisioni più efficaci senza la necessità di un intervento continuo da parte dell’operatore.

Una corretta distinzione tra i diversi tipi di AI nella gestione delle strutture permette di ottenere risultati migliori. In ambienti dinamici in cui le priorità possono cambiare e i flussi di lavoro sono distribuiti su più sistemi, un sistema AI in grado di agire offre risultati migliori rispetto a uno strumento che si limita a reagire.

In quali circostanze i chatbot AI si rivelano efficaci e in quali casi invece non sono all’altezza?

I chatbot AI sono efficaci ad esempio nelle attività di back office, dove l’obiettivo è fornire risposte alle domande. Sono particolarmente indicati per FAQ, ricerche strutturate e attività che seguono sempre lo stesso schema. Negli ambienti operativi e gestionali, il processo prevede spesso la raccolta di informazioni senza passare da un sistema all’altro.

I chatbot si basano su dati di addestramento, interazioni precedenti e parametri predefiniti, e danno il meglio di sé quando devono affrontare problemi ben definiti e ripetibili. In queste situazioni, consentono di risparmiare tempo e ridurre il lavoro manuale.

Questi sistemi non sono però indicati per ambienti dinamici in cui il contesto è soggetto a continue variazioni. Nelle operazioni che si svolgono in più sedi, i flussi di lavoro richiedono spesso un coordinamento efficace tra i vari sistemi, aggiornamenti in tempo reale e il contributo di diverse parti interessate. Utilizzando una semplice interfaccia chat può essere difficile gestire gli orari dei fornitori, affrontare problemi imprevisti e adeguare le priorità in base alle condizioni del momento.

Anche se i modelli linguistici di grandi dimensioni sono in grado di offrire risposte utili, in genere non possono accedere direttamente e in tempo reale ai dati dei sistemi. In questi casi, i suggerimenti dell’AI potrebbero non rispecchiare la situazione effettiva sul campo. In determinate circostanze, i chatbot basati sull’AI generativa possono anche dare risposte inesatte o perfino inventate, che vengono spesso definite “allucinazioni”, introducendo così ulteriori rischi negli ambienti operativi in cui è necessario prendere decisioni sulla base di informazioni affidabili e in tempo reale.

L’importanza dell’AI integrata per i team responsabili delle strutture e delle operazioni

Per ottenere i risultati migliori, i team responsabili delle operazioni hanno bisogno di un sistema AI che non si limiti a rispondere alle domande, ma che sia anche in grado di assisterli nei flussi di lavoro decisionali.

L’AI integrata nei flussi di lavoro può automatizzare le attività ripetitive, individuare le migliori azioni da intraprendere e coordinare le attività di lavoro all’interno di uno o più sistemi. Questi sistemi AI aiutano a svolgere le attività necessarie in base alle condizioni in tempo reale e alle priorità operative,

assicurando così un’esecuzione più affidabile negli ambienti operativi e nelle strutture. I fornitori arrivano sul posto più preparati, con tutte le informazioni necessarie per svolgere il proprio lavoro in modo efficiente. Si registrano meno visite di ritorno e i problemi vengono risolti più in fretta senza rimpalli continui tra un team e l’altro. I team responsabili delle strutture e i fornitori hanno sempre ben chiare le priorità e completano le loro attività in modo più puntuale.

Spesso le organizzazioni adottano l’AI in più fasi. In genere si parte dalla visibilità e dall’assistenza, settore in cui l’AI aiuta a far emergere spunti di riflessione e a contestualizzare le informazioni. Si passa quindi ai consigli, ovvero le circostanze in cui il sistema suggerisce le azioni da intraprendere. Infine, i team possono introdurre l’automazione, mettendo l’AI in condizione di intervenire all’interno di parametri predefiniti e sotto supervisione.

Questo approccio graduale consente di mantenere il controllo, consolidando la fiducia. Sono i team a decidere come e quando automatizzare i processi, accertandosi che l’AI semplifichi le operazioni senza introdurre rischi evitabili.

Linee guida pratiche per aiutare i responsabili delle operazioni a prendere decisioni efficaci

La scelta tra i diversi tipi di AI dipende dal modo in cui si decide di utilizzare questa tecnologia. Prima di tutto, bisogna stabilire se l’AI debba rispondere a domande o svolgere attività.

Se l’obiettivo è fornire assistenza o supporto alle attività di ricerca, i chatbot AI possono bastare. Se però l’obiettivo è migliorare l’esecuzione nei vari sistemi e ridurre le procedure di follow-up manuale, l’AI integrata e gli agenti di AI sono una soluzione decisamente più indicata.

Inoltre, i responsabili delle operazioni devono valutare attentamente le modalità di interazione dell’AI con i sistemi attualmente in uso. È possibile integrare i sistemi AI con gli strumenti già esistenti e renderli operativi all’interno di parametri predefiniti? Queste soluzioni prevedono l’uso di più sistemi o di una sola interfaccia?

Un altro aspetto importante da considerare sono i rischi. I sistemi AI che compiono azioni autonome devono essere gestiti con particolare attenzione. I team devono sapere quali azioni è in grado di intraprendere il sistema, quando è necessaria la supervisione umana e cosa fare per mantenere il controllo in un contesto sempre più automatizzato.

Un metodo efficace per valutare l’AI è quello di partire da una valutazione dei flussi di lavoro. I processi ad alta frequenza ed elevata complessità che si svolgono all’interno di più sistemi sono quelli in cui l’uso dell’AI integrata e dei sistemi agentici può rivelarsi più utile.

Prestando attenzione a questi fattori, i team responsabili delle operazioni potranno prendere decisioni migliori e individuare i contesti che consentono di massimizzare i benefici dell’AI, evitando di investire in strumenti non adatti alle loro esigenze operative.

Il futuro dell’AI negli ambienti operativi

Negli ambienti operativi, i sistemi AI si basano su un modello sempre più integrato e orientato all’esecuzione. Anziché affidarsi a strumenti indipendenti o interfacce chat, le organizzazioni adottano sempre più spesso soluzioni AI integrate nei flussi di lavoro.

Nel frattempo, i sistemi agentici diventano ogni giorno più efficienti. Gli agenti AI sono ormai anche in grado di gestire attività più complesse, coordinare tra loro i vari sistemi e intervenire in modo diverso al variare delle condizioni. Questo cambiamento è in linea con l’adozione sempre più frequente di soluzioni di automazione intelligente che privilegiano i risultati effettivi rispetto al volume delle attività.

In futuro, l’AI generativa verrà integrata con l’AI operativa per assistere in modo efficace i team e gli operatori umani. Con l’avanzare del progresso tecnologico nel settore, le organizzazioni potranno applicare l’AI in modo più flessibile in diversi tipi di attività.

In questo modo, i responsabili delle strutture e delle operazioni potranno fare a meno di rincorrere le ultime tendenze e prestare più attenzione alle applicazioni pratiche. L’AI integrata è pensata per interventi concreti e si rivela particolarmente adatta agli ambienti dinamici in cui velocità, coordinamento e affidabilità sono elementi fondamentali.

L’AI non si limita a parlare, ma agisce in prima persona

La scelta tra un’AI che si limita a parlare e un’AI che agisce in prima persona può avere un impatto diretto sulle modalità di lavoro. Negli ambienti operativi, in cui il coordinamento, la rapidità e la precisione sono fondamentali, è possibile ottenere risultati solo attraverso l’esecuzione.

In questo senso, i chatbot AI offrono un contributo importante, rispondendo alle domande e fornendo informazioni per assistere i team nelle loro attività. Se però un’organizzazione vuole migliorare i flussi di lavoro, ridurre il lavoro manuale e ottenere risultati migliori, l’AI integrata e gli agenti AI offrono soluzioni più concrete e immediate.

I responsabili delle operazioni potranno contare sull’assistenza dell’AI nel lavoro quotidiano e prendere decisioni di investimento più oculate. L’obiettivo non è semplicemente adottare l’AI, ma anche migliorare i flussi di lavoro tra sistemi, team e sedi diversi tra loro. Per questo le piattaforme di gestione delle strutture più efficaci adottano sistemi AI integrati e orientati all’esecuzione, che aiutano a prendere decisioni più efficaci in base al contesto specifico e assicurano l’efficienza delle operazioni. 

L’utilizzo sempre più diffuso di sistemi AI integrati e orientati all’esecuzione è alla base dell’evoluzione delle moderne piattaforme di gestione delle strutture, che ormai non sono più strumenti reattivi ma sempre più spesso sistemi proattivi in grado di generare risultati operativi misurabili.

Scopri in che modo l’AI integrata nei flussi di lavoro consente ai team responsabili delle operazioni e della direzione delle strutture di prendere decisioni più efficaci.

Domande frequenti sull’AI integrata e sui chatbot AI