AI Agent
La crescente complessità delle operazioni e la necessità di processi decisionali rapidi ed efficienti stanno spingendo le aziende a esplorare nuove frontiere tecnologiche.
Radicalbit sfrutta l’infrastruttura proprietaria per implementare AI Agent personalizzati, consentendo alle aziende di automatizzare processi complessi e articolati in più fasi e di raggiungere un’efficienza operativa senza precedenti.
Dall’Overload Manuale all'Automazione
Molte aziende sono sommerse da attività di routine e interfunzionali che richiedono supervisione manuale e coordinamento tra diversi sistemi. La Generative AI e gli LLM hanno aperto la strada a una nuova era di automazione intelligente.
La comparsa di AI Agent autonomi, ovvero sistemi in grado di ragionare, interagire e svolgere compiti in modo indipendente, rappresenta una svolta significativa. Questi agenti, basati su LLM potenziati da meccanismi di memoria avanzati e tool per interagire con l’ambiente esterno, promettono automatizzare compiti complessi e fornire insight di valore in tempo reale.
Questo cambiamento trasforma eventuali colli di bottiglia in flussi di lavoro efficienti e senza soluzione di continuità, garantendo una riduzione fino al 65% dei tempi di esecuzione per i processi più complessi e assicurando al tempo stesso che il processo decisionale sia coerente, scalabile e continuamente ottimizzato.
60%
dei processi interfunzionali complessi subisce rallentamenti a causa dell’attesa di revisioni manuali o trasferimenti di sistema.
75%
dei progetti di automazione non riesce a eliminare la necessità dell’intervento umano nella fase decisionale finale.
40%
del tempo dei dipendenti è dedicato al passaggio da un’applicazione all’altra per completare una specifica attività.
Criticità nei Flussi di Lavoro Aziendali
Una gestione inefficiente delle attività complesse:
causa colli di bottiglia e ritardi sistemici dovuti all’elaborazione di grandi quantità di dati.
I limiti della memoria contestuale degli LLM:
rendono difficile mantenere la coerenza in attività che richiedono l’archiviazione dei dati a lungo termine.
Il rischio di comportamenti imprevisti o indesiderati:
sorge quando gli LLM non supervisionati in ambienti complessi si discostano dagli obiettivi predefiniti.
Costi elevati di integrazione:
gli strumenti di automazione hanno difficoltà a coordinarsi tra i sistemi legacy, richiedendo una codifica costosa e complessa.
Soluzioni
Automazione dei Processi End-to-end
Radicalbit implementa un sistema intelligente progettato per garantire un’operatività autonoma e responsabile.
Il cuore del sistema prevede sempre una collaborazione attiva con l’utente: modelli avanzati monitorano il lavoro dell’intelligenza artificiale per segnalare eventuali anomalie, permettendo alle persone di supervisionare e intervenire solo quando necessario.
Questi agenti digitali sono in grado di interagire direttamente con i software in uso in azienda per completare compiti complessi, come la gestione dell’intero ciclo di acquisti o la risoluzione proattiva dei problemi dei clienti.
Dalla Richiesta al Pagamento
Radicalbit consente la creazione di un Procurement Agent specializzato che gestisce l’intero ciclo d’acquisto, dalla richiesta iniziale al pagamento finale.
L’agente può ricevere automaticamente una richiesta di acquisto, verificare i vincoli di budget nel sistema ERP, generare una richiesta di preventivo a più fornitori, confrontare i preventivi in arrivo ed eseguire l’ordine di acquisto dopo l’approvazione.
La user experience integrata consente alle parti interessate di monitorare le azioni dell’agente e intervenire se necessario, riducendo tempi e costi legati all’elaborazione
manuale delle richieste.
Customer Experience e Gestione Proattiva delle Problematiche
Per le aziende di servizi, Radicalbit consente l’implementazione di un Customer Service Agent in grado di orchestrare il supporto clienti in modo proattivo.
Questo agente monitora i ticket di supporto in entrata, analizza la cronologia del cliente e i dati di utilizzo del prodotto, ed esegue autonomamente un triage multi-fase.
Questo ottimizza il flusso di supporto, migliorando i tassi di risoluzione al primo contatto e aumentando la soddisfazione del cliente.
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