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Intelligenza artificiale

Agenti AI per aziende: sviluppo su misura dentro i tuoi software

Sviluppiamo agenti AI per aziende che lavorano dentro i tuoi software: rispondono a domande sui dati del gestionale, preparano report ed export, smistano richieste e compilano documenti da confermare. Ogni agente usa solo gli strumenti che gli diamo, con gli stessi permessi dell'utente, un registro delle azioni e un costo per richiesta sotto controllo. Il preventivo arriva dopo un'analisi gratuita.

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Cos'è un agente AI, in pratica

Gli agenti AI per aziende sono utili quando hanno accesso ai dati giusti e limiti chiari. Un agente AI è un modello linguistico a cui diamo degli strumenti: leggere una tabella del gestionale, cercare in una knowledge base, creare una bozza di documento, prenotare un appuntamento. Davanti a una richiesta, l'agente decide quali strumenti usare e in che ordine, poi risponde o propone un'azione.

La differenza con un chatbot generico sta tutta negli strumenti e nei limiti. Un agente utile sa poco di tutto ma accede bene ai tuoi dati. Un agente sicuro può fare solo quello che gli hai permesso, e lascia traccia di ogni passaggio.

Se vuoi una panoramica con esempi da PMI, l'abbiamo scritta nell'articolo agenti AI: cosa sono e cosa fanno davvero. Qui parliamo di come li sviluppiamo.

Agenti che sviluppiamo

  • Assistente sui dati aziendali

    Risponde a domande su vendite, magazzino, riparazioni, clienti, in linguaggio naturale, e prepara export in Excel o PDF.

  • Agente per i documenti

    Legge fatture, bolle e ordini, estrae i dati e prepara la registrazione che una persona conferma.

  • Agente per le richieste

    Classifica email e richieste in arrivo, raccoglie i dati mancanti e le passa alla persona giusta.

  • Agente vocale

    Risponde al telefono e fa chiamate in uscita con regole precise: vedi il centralino AI.

Un esempio reale: l'assistente di Aurelia Hub

In Aurelia Hub, il gestionale che sviluppiamo per gioiellerie e orologerie in Germania, l'assistente risponde a domande come «quanto credito residuo hanno i buoni regalo attivi?» o «esportami in Excel le vendite di quest'anno per marca».

Come è costruito:

  • interroga 26 archivi di dati attraverso strumenti dichiarati uno per uno, sempre in sola lettura: ogni istruzione diversa da una lettura viene rifiutata prima del database;
  • eredita i permessi dell'utente: chi non vede i prezzi d'acquisto nell'interfaccia non li ottiene nemmeno chiedendoli all'assistente;
  • le colonne sensibili non vengono mai descritte al modello;
  • gli export sono file privati, firmati e con scadenza;
  • un set di 40 domande di prova misura la qualità delle risposte a ogni modifica di prompt o modello.

Non è magia: è software tradizionale con un modello linguistico al centro, progettato partendo dai limiti.

Come sviluppiamo un agente AI

  1. Compito e confini 1 settimana

    Cosa deve fare, su quali dati, cosa non deve fare mai, chi conferma.

  2. Strumenti Sprint di 2 settimane

    Scriviamo gli strumenti che l'agente può chiamare, con permessi e limiti, come qualunque altra funzione del gestionale.

  3. Set di prova In parallelo

    Domande e casi reali con la risposta attesa, per misurare errori e rifiuti prima di andare in produzione.

  4. Produzione e controllo Continuativa

    Registro delle conversazioni, costo per richiesta, revisione periodica delle risposte sbagliate.

Costi, modelli e dati

Ogni richiesta a un agente ha un costo di utilizzo del modello, che dipende da quanti dati legge e da quanto è lunga la risposta. Lo stimiamo durante la prova e lo teniamo sotto controllo con limiti di tempo e di spesa.

Usiamo modelli di Anthropic, OpenAI o Google tramite API aziendali che non addestrano sui dati dei clienti. Quando serve, l'elaborazione resta in Unione Europea, come per la lettura dei documenti di Aurelia Hub su AWS Bedrock a Francoforte. Per gli obblighi normativi vedi la pagina sull'intelligenza artificiale per aziende.

Hai un compito da affidare a un agente?

Scrivici su WhatsApp quale domanda ti fanno dieci volte al giorno o quale documento ricopi a mano: valutiamo insieme se un agente AI ha senso.

Domande frequenti

Che differenza c'è fra un agente AI e un chatbot?
Un chatbot risponde con il testo che conosce. Un agente usa strumenti: legge dati dal gestionale, crea bozze, prenota, smista. Per questo va progettato con permessi e limiti.

Un agente AI può modificare i dati del gestionale?
Solo se lo decidiamo insieme, e di solito passando da una conferma umana. Molti agenti utili lavorano in sola lettura o preparano bozze.

Quanto costa sviluppare un agente AI?
Dipende dagli strumenti da sviluppare, dalle integrazioni e dal volume di richieste. Il preventivo arriva dopo un'analisi gratuita, con una stima separata del costo di utilizzo del modello.

Si può usare un agente con un gestionale che non avete sviluppato voi?
Sì, se il gestionale ha API o un database accessibile in sola lettura. Lo verifichiamo nell'analisi.

Come si controlla che l'agente non sbagli?
Con un set di domande di prova con risposta attesa, un registro delle conversazioni e la conferma umana per le azioni che contano.

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