AI Agents in Your Company: how to Measure Their Value

AI Agents in Your Company: how to Measure Their Value

Dove producono risultati, come si integrano nei processi e come implementarli in sicurezza

Gli AI Agents segnano un’evoluzione nell’uso dell’intelligenza artificiale in azienda. Possono andare oltre la generazione di contenuti e l’assistenza a singole attività: utilizzare applicazioni, consultare dati e documenti, eseguire sequenze di operazioni e interagire con più sistemi, secondo livelli di autonomia definiti dall’azienda.

La domanda, per chi deve decidere se adottarli, è concreta: in quali attività producono un risultato migliore o meno costoso? E quali integrazioni, controlli e investimenti sono necessari per ottenere quel risultato in modo affidabile?

Perché ora

Gli agenti AI stanno entrando nei software aziendali e aprono nuove possibilità di automazione. Il loro utilizzo operativo richiede però una valutazione diversa da quella di un assistente che si limita a suggerire una risposta. Un agente può accedere a informazioni riservate, utilizzare strumenti e avviare azioni che hanno effetti sui processi e sui dati dell’azienda.

Per questo, ogni progetto deve partire da un caso d’uso preciso e da risultati attesi verificabili. Occorre stimare i costi complessivi, stabilire quali attività affidare all’agente, quando richiedere una verifica umana e come monitorarne il comportamento nel tempo.

L’obiettivo non è introdurre il maggior numero possibile di agenti. È riconoscere dove il loro impiego crea valore misurabile e dove costi, rischi o complessità rendono preferibile un’altra soluzione.

Temi principali

L’evento approfondirà come:

• Scegliere i casi d’uso: individuare le attività adatte agli agenti AI e distinguere quando sono sufficienti un assistente AI o un’automazione tradizionale.
• Integrare gli agenti nel lavoro quotidiano: collegarli, dove utile, a documenti, database e applicazioni aziendali come ERP, CRM e sistemi Finance, senza presumere una riprogettazione dell’intera organizzazione.
• Definire autonomia e supervisione: stabilire quali operazioni l’agente può eseguire, quali richiedono approvazione e quando il controllo deve rimanere alle persone.
• Misurare risultati e costi: valutare tempi, qualità, produttività, errori e costo per attività, considerando anche sviluppo, integrazioni, utilizzo dei modelli, monitoraggio e manutenzione.
• Costruire il business case: confrontare benefici attesi e costi effettivi, dalla sperimentazione all’impiego continuativo.
• Proteggere sistemi e informazioni: gestire identità, permessi, accessi e dati riservati, prevenendo azioni non autorizzate ed errori operativi.
• Assicurare governance e tracciabilità: attribuire responsabilità, registrare le attività degli agenti e verificarne prestazioni e comportamenti nel tempo.

Obiettivo

Offrire a imprenditori e responsabili aziendali criteri pratici per decidere se, dove e come introdurre gli AI Agents: quali risultati misurare, quali costi considerare e quali condizioni di sicurezza e controllo servono per passare da un test a un utilizzo operativo.