Cosa sono i workflow agentici e come trasformano l'automazione?

La maggior parte delle automazioni si basa su script che eseguono ogni volta lo stesso percorso prestabilito. Se una conversazione esce dal percorso, l'automazione si blocca o viene inoltrata a una persona. I workflow agentici funzionano diversamente.

Un workflow agentico è una sequenza di attività in cui un agente IA analizza ogni passaggio, decide cosa fare dopo e agisce. Quando un'automazione può seguire soltanto lo script, questi casi finiscono in coda, vengono abbandonati o risolti più lentamente e con meno coerenza del dovuto.

I workflow agentici colmano questa lacuna permettendo all'agente di valutare autonomamente la situazione sul momento. Aiutano le aziende a gestire interazioni variabili che richiedono valutazioni, come un cliente che pone una domanda non prevista dallo script, una chiamata di recupero crediti che richiede di negoziare le condizioni o un ticket di assistenza che coinvolge tre sistemi diversi. 

In questo articolo vedremo come funzionano i workflow agentici, in cosa differiscono dall'automazione tradizionale e come le aziende li utilizzano oggi.

In sintesi

• I workflow agentici permettono a un agente IA di analizzare ogni fase di un'attività e decidere cosa fare dopo, anziché seguire un percorso fisso e predefinito.
• I workflow agentici combinano un livello di ragionamento LLM con RAG, memoria e guardrail, così l'agente può effettuare valutazioni mentre i passaggi ad alto rischio continuano a richiedere approvazione.
• Le aziende usano gli agenti IA per un'ampia varietà di attività, dall'assistenza clienti alla qualificazione dei lead, al recupero crediti e ai servizi pubblici.

Cosa sono i workflow agentici e come funzionano

L'automazione tradizionale, come gli script RPA di base o i chatbot basati su regole, segue una struttura del tipo «se accade questo, allora fai quello». Ogni diramazione è definita in anticipo: se l'input non corrisponde a un percorso predisposto, il sistema IA fallisce o passa il caso a una persona.

Nei sistemi agentici, un LLM è al centro del processo e ragiona sullo stato attuale della conversazione o dell'attività per decidere cosa deve accadere dopo. Anziché scegliere tra un piccolo insieme di risposte predefinite, l'agente:

• Interpreta: legge l'obiettivo assegnato e determina di cosa ha davvero bisogno l'utente.
• Recupera: raccoglie il contesto pertinente, inclusi documenti, cronologia delle conversazioni precedenti e output degli strumenti.
• Decide: sceglie quale azione o strumento usare e in quale ordine.
• Si adatta: modifica il proprio approccio quando nuove informazioni cambiano la situazione.
• Esegue: compie l'azione, quindi analizza il risultato per stabilire il passaggio successivo.

Prendiamo l'esempio di un agente vocale che gestisce una contestazione di fatturazione. Uno script IVR tradizionale può indirizzare il chiamante alla sezione «fatturazione» e fermarsi lì. Un workflow agentico può recuperare l'account del cliente, controllare la cronologia dei pagamenti, verificare la contestazione rispetto a una politica di rimborso, emettere un credito se rientra nei limiti approvati e inoltrare il caso a una persona soltanto in caso contrario.

Componenti e caratteristiche principali dei workflow agentici

La maggior parte dei workflow agentici condivide gli stessi elementi di base, indipendentemente dalla piattaforma o dal caso d'uso specifico.

Ecco una panoramica della funzione di ciascun componente:

I sistemi agentici più affidabili combinano il ragionamento agentico per le parti di un'attività che richiedono valutazione con passaggi strutturati e basati su regole per quelle che non la richiedono, soprattutto per tutto ciò che riguarda pagamenti o dati sensibili. Questa combinazione permette al workflow di agire in modo efficiente nelle valutazioni, sottoponendo al contempo i passaggi più delicati a controlli più rigorosi.

L'editor Workflows di ElevenAgents, per esempio, permette ai team di mappare esplicitamente i punti decisionali e instradare i casi tra sottoagenti specializzati o un operatore, così il comportamento dell'agente rimane verificabile.

In cosa i workflow agentici differiscono dall'automazione tradizionale

La differenza fondamentale tra automazione tradizionale e workflow agentici dipende da chi decide il percorso: lo sviluppatore in anticipo o l'agente in fase di runtime.

Nessuno dei due approcci sostituisce completamente l'altro. L'automazione fissa resta la scelta giusta per attività davvero ripetitive e a basso rischio, come reimpostare una password o confermare l'orario di un appuntamento. 

I sistemi agentici sono più adatti quando l'attività presenta ambiguità: un cliente il cui problema non rientra in un modello, un lead di cui occorre valutare l'intento o una chiamata che richiede un cambio di tono in base alle risposte della persona. Molti sistemi in produzione adottano un approccio ibrido, con passaggi deterministici per tutto ciò che è irreversibile e ragionamento agentico per tutto il resto.

Esempi di workflow agentici nelle applicazioni reali

I workflow agentici gestiscono già conversazioni in tempo reale con i clienti nei settori della sanità, dell'immobiliare e della pubblica amministrazione. Le attività specifiche variano, ma il modello di fondo è lo stesso: un agente analizza una richiesta dall'inizio alla fine anziché inoltrarla a una persona. 

Assistenza clienti e risoluzione dei problemi

Nelle applicazioni di assistenza clienti, un agente può autenticare il chiamante, recuperare la cronologia dell'ordine o dell'account, diagnosticare il problema consultando una knowledge base e risolverlo direttamente, passando il caso a una persona soltanto nelle situazioni eccezionali. 

Per esempio,CareCode, una piattaforma brasiliana di comunicazione sanitaria, ha integrato agenti vocali in lingua portoghese nel proprio workflow di pianificazione degli appuntamenti dei pazienti e ha rilevato che il 43,9% dei chiamanti aveva già provato, senza riuscirci, a completare la richiesta attraverso un altro canale. Gli agenti vocali hanno potuto fissare quegli appuntamenti senza aumentare il personale.

Qualificazione dei lead e settore immobiliare

Gli annunci immobiliari generano molto interesse in entrata, ma distinguere gli acquirenti seri da chi naviga casualmente richiede ancora molto tempo agli agenti. 

Immobiliare.it, la più grande piattaforma immobiliare italiana, ha creato un agente conversazionale che risponde alle domande sugli annunci per conto del venditore, qualifica l'intento dell'acquirente e riassume l'interazione. Dopo il lancio, i tassi di qualificazione dei lead sono saliti dal 19% al 63%, mentre la quota di utenti disposti a fornire un numero di telefono per il follow-up è passata dal 42% al 73%.

Servizi pubblici e richieste dei cittadini

Le amministrazioni pubbliche stanno iniziando ad applicare lo stesso approccio alla risoluzione end-to-end, consentendo a un agente di completare una richiesta anziché limitarvisi a inoltrarla. 

Per esempio, il Ministero della Trasformazione Digitale dell'Ucraina sta costruendo quello che definisce il primo governo agentico al mondo, usando agenti IA per collegare i sistemi nazionali alle richieste individuali dei cittadini nei servizi sanitari, educativi ed economici.

Attività operative in più passaggi

Oltre alla conversazione, i sistemi agentici concatenano sempre più spesso recupero delle informazioni, verifica e azione in un unico passaggio. Un agente di accettazione sanitaria, per esempio, può controllare l'idoneità assicurativa di un paziente, aggiornare la sua cartella e confermare l'appuntamento. Altrimenti, questi passaggi richiederebbero di instradare il chiamante tra sistemi o team separati. Puoi anche usare i sistemi multi-agente per combinare qui più workflow agentici in uno solo.

Vantaggi e sfide dell'uso dei workflow agentici

I workflow agentici offrono vantaggi rispetto all'automazione basata su script. Tuttavia, questi vantaggi comportano anche nuove esigenze da soddisfare.

Ecco i principali vantaggi e le sfide del lavoro con i sistemi agentici:

Vantaggi

• Tassi di risoluzione più alti: gli agenti possono completare un'attività dall'inizio alla fine, anziché inoltrarla per impostazione predefinita a una persona.
• Coerenza su larga scala: ogni conversazione segue la stessa logica di base e gli stessi guardrail, indipendentemente dal volume.
• Tempi di risoluzione più rapidi: non occorre attendere che una persona sia disponibile per le attività che l'agente può gestire direttamente.
• Maggiore capacità del personale: gli operatori umani dedicano più tempo ai casi realmente complessi e meno al triage iniziale ripetitivo.

Sfide

• Visibilità sul processo decisionale dell'agente IA: senza checkpoint deterministici, può essere difficile ricostruire perché un agente abbia intrapreso una determinata azione.
• Progettazione dei guardrail: poiché l'agente può scegliere il proprio percorso, i team devono decidere in anticipo quali azioni richiedono approvazione e quali possono essere eseguite in autonomia. Se il confine è sbagliato, l'agente crea un rischio agendo dove non dovrebbe oppure diventa un collo di bottiglia inoltrando casi che avrebbe potuto gestire.
• Test prima del lancio: i sistemi agentici si comportano diversamente da quelli basati su script, quindi la simulazione pre-lancio su scenari realistici è ancora più importante. I team devono sottoporli a stress test con scenari realistici e complessi prima che parlino con un cliente reale.
• Complessità delle integrazioni: l'agente è utile quanto i sistemi a cui può effettivamente accedere. Se non può raggiungere il CRM, il sistema di pagamento o lo strumento di pianificazione da cui dipende un'attività, si blocca o deve comunque inoltrare il caso, vanificando lo scopo del suo utilizzo.

I workflow agentici spostano il lavoro dalla revisione di ogni caso alla revisione dei soli casi che ne hanno bisogno. Questo cambiamento ripaga soltanto se guardrail e audit trail sono integrati fin dall'inizio. Aggiungerli in un secondo momento, quando un agente è già operativo, è molto più difficile, perché nel frattempo ha già preso decisioni che nessuno può ricostruire completamente. Guardrail e log integrati dal primo giorno sono ciò che consente a un'azienda di fidarsi abbastanza dell'agente da smettere di rivedere ogni caso.

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Per le aziende che hanno bisogno che gli agenti inoltrino correttamente un caso quando supera la loro autorità, il passaggio a un operatore trasferisce all'operatore umano l'intero contesto della conversazione, così i clienti non devono mai ripetersi.

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FAQ sui workflow agentici