La recente edizione milanese dell’Agentforce World Tour di Salesforce ha permesso ai partecipanti di osservare da vicino l’applicazione degli agenti di intelligenza artificiale (AI) nel panorama imprenditoriale italiano. Tra i casi di successo emersi, si distinguono le iniziative di UniCredit e Trenitalia che stanno sfruttando al massimo la potenza dell’AI per rinnovare i propri servizi e migliorare le strategie di lavoro quotidiane.
UniCredit: una banca trasformata dalla banca ‘agentica’
UniCredit ha lanciato una strategia ambiziosa volta a diventare una banca completamente ‘agentica’, in cui il supporto alle aziende si basa sull’utilizzo di agenti AI in tempo reale e sull’accordo con 16mila consulenti finanziari. Questi agenti AI non semplicemente gestiscono le richieste in tempo reale, ma aiutano anche i consulenti a prendere decisioni più rapide e informate, grazie a un flusso continuo di dati analizzati e presentati graficamente per una migliore comprensione.
I benefici di questa transizione sono enormi. I consulenti finanziari hanno accesso a informazioni aggiornate, che permettono di offrire servizi personalizzati e più reattivi, aumentando così la soddisfazione dei clienti. Inoltre, l’uso di agenti autonomi riduce lo stress e il sovraccarico degli operatori, permettendo loro di concentrarsi su attività a più alto valore, come il supporto diretto e l’analisi strategica.
- Dati in tempo reale: Gli agenti AI elaborano informazioni finanziarie in tempo reale, facilitando le analisi e il confronto tra varie opzioni di investimento.
- Supporto decisionale: I consulenti possono ricevere suggerimenti basati su algoritmi avanzati, per fornire una consulenza più precisa.
- Semplificazione operativa: L’automatizzazione di attività ripetitive permette di ridurre il rischio umano ed elevare la produttività.
Trenitalia e l’innovazione nel B2B
Fuori dal settore finanziario, Trenitalia si distingue per il suo uso esteso degli agenti AI nel canale B2B. Ha introdotto una tecnologia digitalizzata, chiamata ‘valigetta digitale’, per rappresentare e comunicare efficacemente ai clienti le proprie offerte. Questa ‘valigetta’ digitalizzata è gestita da agenti AI, capaci di analizzare i dati dei clienti e suggerire le soluzioni ferroviarie più vantaggiose in base alle esigenze specifiche.
Lead Generation automatizzata
Gli agenti AI di Trenitalia non si limitano alla fase della vendita. Sono anche strumenti essenziali nella lead generation. Attraverso l’analisi di biglietti acquistati, spostamenti frequenti degli utenti e dati storici, questi agenti riescono a generare nuovi contatti potenziali e stimolare interesse verso nuovi prodotti, ad esempio pacchetti per famiglie o viaggi di gruppo. Questo permette a Trenitalia di adattare la propria strategia marketing a un mercato sempre più segmentato.
- Gestione efficiente dei biglietti: Gli agenti automatizzati semplificano la gestione delle prenotazioni, riducendo gli errori e accelerando i tempi.
- Generazione di contatti mirata: I dati raccolti suggeriscono nuove opportunità di vendita e aiutano a capire meglio i gusti dei clienti.
- Ottimizzazione delle risorse del B2B: Le vendite aziendali si basano su informazioni precise e tempestive, garantito dagli agenti digitali.
I problemi del ‘divario agentico’
Nonostante la crescita esponenziale del potenziale degli agenti AI, molte aziende italiane si trovano ancora a frenare la scalabilità a causa di un “divario agentico”. Questa situazione riguarda principalmente la mancanza di dati sufficienti, una governance non adeguata e un’elevata resistenza all’implementazione completa di soluzioni AI.
Come superare l’ostacolo
Per risolvere questi blocchi, alcune aziende hanno iniziato a investire in progetti pilota mirati a sperimentare l’applicazione dell’intelligenza artificiale, testandone i vantaggi con dati parziali e successivamente scalandoli. Inoltre, si stanno promuovendo programmi di training per i dipendenti, al fine di abituare l’organizzazione al nuovo modo di lavoro. L’assistenza di consulenti IT specializzati e l’implementazione di una governance robusta sono strategie critiche per garantire una transizione fluida.
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