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AI Workforce: costruisci team ibridi con agenti AI

Scritto da Diego Zordan | Jun 8, 2025 1:04:27 PM

Cos’è l’AI Workforce

L’AI Workforce è un concetto rivoluzionario che descrive un nuovo modello organizzativo ibrido, in cui lavoratori umani collaborano fianco a fianco con AI Agents, entità digitali intelligenti progettate per svolgere attività operative, analitiche e decisionali all’interno dei processi aziendali. Non si tratta di sostituire le persone, ma di amplificare competenze, aumentare l’efficienza e migliorare l’esperienza cliente.

L’obiettivo dell'AI Workforce? Potenziare il Customer Engagement, liberare tempo prezioso, velocizzare l’esecuzione dei task, e garantire continuità, precisione e personalizzazione nei processi di marketing, vendita e assistenza.

Perché oggi serve un’AI Workforce

Ogni azienda affronta sfide note:

  • Troppo lavoro per troppo poche persone
  • Turnover e skill gap in costante crescita
  • Clienti che chiedono risposte immediate e personalizzate
  • Un ecosistema tecnologico frammentato e difficile da orchestrare
  • Necessità di scalabilità senza moltiplicare i costi

La risposta strategica è costruire una forza lavoro ibrida: AI Agents al servizio dei team umani, capaci di prendere in carico compiti complessi, interagire con CRM, ERP, sistemi di messaggistica e web, e offrire supporto costante e proattivo.

 

Come funziona un Agente AI

Un agente AI non è un semplice script automatizzato, ma un vero e proprio organismo digitale intelligente, progettato per eseguire compiti complessi all’interno di ecosistemi aziendali articolati.

Un AI Agent è molto più di un bot: è un collega digitale intelligente pronto a collaborare, imparare, migliorarsi e generare valore continuo, nel marketing come nella vendita o nell’assistenza clienti.

Comprendere la sua anatomia significa capirne le potenzialità, i limiti e il valore trasformativo. 

Ecco i componenti fondamentali che costituiscono un Agente AI:

TriggerGet DataModello & PromptMemoriaToolsOutput

1. Trigger - il punto di attivazione

Un AI Agent entra in azione solo quando è necessario. I trigger sono i segnali che scatenano la sua operatività:

  • Azioni del cliente (es. apertura ticket, messaggio su WhatsApp, richiesta demo)
  • Cambiamenti nei dati aziendali (es. nuovi ordini in CRM o ERP)
  • Pattern o anomalie (es. calo di engagement, visite ripetute)
  • Comandi diretti da parte di un umano
  • Input da altri agenti (architetture multi-agent A2A)

2. Get Data - la raccolta intelligente dei dati

Una volta attivato, l’agente deve "capire". Entra in modalità ascolto ed estrae dati da fonti eterogenee:

  • Fonti aziendali interne e dati pubblici esterni
  • Dati strutturati (es. CRM) e non strutturati (es. email, web, documenti)
  • Utilizzo di tecniche avanzate come crawling, scraping e RAG
  • Integrazione con strumenti come Exa, Matchplat, Phantombuster

Ricorda il principio "garbage in, garbage out": l’efficacia dell’agente dipende dalla qualità dei dati.

3. Modello e Prompt – il cervello e le istruzioni

Il cuore decisionale è il modello AI (es. ChatGPT, Gemini, Claude, Llama), che interpreta dati e prompt:

  • Prompt di sistema: definisce regole e contesto
  • Prompt di ruolo: imposta tono, funzione e personalità
  • Prompt di task: dettaglia input, processo, output desiderato

I prompt ben scritti fanno la differenza tra un agente utile e uno inutile. In Impresoft Engage seguiamo il metodo CARE: Context, Ask, Rules, Examples per la corretta formulazione dei prompt.

4. Memoria - la continuità e il contesto

La memoria dell’agente gli consente di apprendere e adattarsi:

  • Ricorda operazioni già svolte
  • Integra feedback umani - concetto "Human in the loop"
  • Conosce il contesto e lo storico del cliente
  • Favorisce risposte coerenti e senza ridondanze

 

5. Tools – le sue braccia operative

Gli strumenti sono le API, i connettori, le integrazioni, possono essere ad esempio:

  • CRM, ERP, eCommerce, social come LinkedIn, mail, database…
  • Tool esterni aggiornabili in tempo reale
  • Calcoli, ricerche, automazioni e aggiornamenti su sistemi

I tool con cui agisce l'agente AI sono ciò che gli permette di trasformare l’intelligenza in azione.

6. Data Transformation & Output – l’azione finale

L’output dell’agente viene adattato al canale (email, documento, CRM update, messaggio vocale…), formattato e trasformato in valore concreto:

  • Email personalizzate, risposte automatiche, contenuti marketing
  • Task creati, dati arricchiti, lead qualificati
  • L’output può diventare a sua volta input per un altro agente (logica a catena)

Architetture possibili per l'AI Workforce

Una AI Workforce non si limita a singoli agenti. Esistono protocolli per far interagire agenti tra loro e con fonti dati e strumenti esterni. Gli AI Agents possono funzionare in cloud, on prem. Possono essere già dentro ai software in uso o creati da zero su misura per ogni tipo di esigenza e contesto.

Esistono diversi modi per far lavorare e dialogare tra loro più Agenti AI. È infatti possibile costruire:

  • Team di AI Agents specializzati per funzione
  • Architetture gerarchiche (un agente guida, altri esecutori)
  • Catene sequenziali (output-input tra agenti)
  • Sistemi multi-agente che cooperano attraverso protocolli (A2A, MCP)

I benefici per il business

Attivare una AI Workforce porta vantaggi concreti:

  • Efficienza: meno errori, meno ripetitività, più rapidità
  • Efficacia: più competenze a disposizione, output migliori
  • Scalabilità: crescita senza moltiplicare headcount
  • Personalizzazione: esperienze cliente disegnate in tempo reale

Dove impatta: marketing, sales e customer service

La creazione di una AI Workforce ha un impatto trasformativo su tre aree chiave che collaborano per potenziare il Customer Engagement: marketing, vendite e customer service.

In ciascun reparto, gli agenti AI possono essere modellati per rispondere a esigenze specifiche, portando efficienza, precisione e scalabilità.

Agenti AI per il marketing

Nel reparto marketing, gli agenti AI agiscono come analisti, creatori e ottimizzatori. Possono analizzare dati comportamentali, generare contenuti SEO-driven, orchestrare campagne multi-touchpoint e ascoltare in tempo reale le conversazioni online.

Sono ideali per team piccoli o sovraccarichi, che hanno bisogno di potenziare la capacità produttiva senza aumentare l’organico. Possono anche contribuire a ridurre la dipendenza da agenzie esterne, internalizzando competenze chiave.

Alcuni agenti AI per il marketing sviluppati da Impresoft Engage:

  • SEO Agent: ottimizza contenuti e analizza competitor
  • Content Strategist & Creator: genera testi su larga scala
  • Campaign Orchestrator: automatizza test e ottimizzazione delle campagne
  • Social Listener Agent: monitora conversazioni social e analizza sentiment
  • Audience Insight Agent: identifica segmenti ad alto potenziale

Agenti AI per le vendite

Nel contesto sales, gli agenti AI diventano assistenti virtuali, coach e acceleratori di trattative. Aiutano i team commerciali a qualificare i lead in ingresso, aggiornare automaticamente i CRM, preparare proposte e follow-up, e gestire la pipeline con intelligenza predittiva.

Sono una leva fondamentale per le aziende che vogliono vendere di più, più velocemente e con meno attrito operativo.ù

Esempi di agenti AI per le vendite:

  • Sales Copilot: aggiorna CRM e genera comunicazioni post-visita cliente
  • Lead Scoring Agent: qualifica automaticamente i lead
  • Deal Agent: crea trattative via chat o voce senza accedere al CRM
  • Sales Coach: fornisce feedback personalizzati basati su performance
  • Meeting Agent: organizza incontri con prospect in autonomia

Agenti AI per il customer service

Nel servizio clienti, gli agenti AI offrono supporto H24, predittività e automazione intelligente. Possono rispondere alle domande frequenti, assegnare i ticket al team giusto, creare e aggiornare la knowledge base, o persino prevenire problemi prima che il cliente li segnali.

Sono la soluzione ideale per migliorare la soddisfazione, contenere i costi e garantire esperienze coerenti su tutti i canali.

Alcuni agenti AI per il customer service proattivo:

Support Agent: risponde in tempo reale su ogni canale
Ticket Routing Agent: classifica e smista le richieste
Knowledge Base Agent: arricchisce continuamente le risorse informative
Feedback Agent: raccoglie e analizza CSAT e NPS
Proactive Agent: intercetta criticità prima che esplodano

Tutti questi agenti possono essere customizzati su misura o attivati da un catalogo preconfigurato pensato per aiutarti a portare agenti AI nei tuoi processi in modo rapido ed efficace.

Come iniziare - metodo per creare la tua AI Workforce

Dopo tante ricerche e sperimentazioni, abbiamo validato un metodo strutturato in 4 fasi per guidarti nella creazione della propria AI Workforce con un percorso chiaro:

  1. AI Induction – Formazione e ispirazione su potenzialità e use case
  2. AI Discovery – Mappatura e priorità dei processi da automatizzare
  3. AI Enablement – Implementazione agenti AI (su piattaforme esistenti o custom)
  4. AI Governance – Monitoraggio, ottimizzazione e change management

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Dati di qualità, sicurezza e integrazione: le basi dell’AI Workforce

Ogni agente AI è tanto efficace quanto i dati, gli strumenti e le regole che lo alimentano. Per questo, abbiamo sviluppato un ecosistema che garantisce affidabilità dei dati, rispetto normativo e piena interoperabilità con le tecnologie in uso.

Il primo pilastro è la qualità dei dati: grazie ad attività di Data Cleansing & Enrichment, ripuliamo piattaforme come il CRM da errori e duplicati, arricchiamo i dati con fonti certificate (Atoka, Creditsafe, Matchplat) e manteniamo aggiornato il patrimonio informativo nel tempo. Questo consente agli agenti AI di prendere decisioni su basi solide e sempre attuali.

Accanto ai dati, mettiamo al centro la sicurezza: ogni agente è progettato nel rispetto del GDPR, con tecniche di “human-in-the-loop” e strumenti di controllo per evitare allucinazioni o azioni non autorizzate.

Per finire, integrando l'AI in modo efficace con gli strumenti digitali che usi ogni giorno, puoi ottenere davvero il massimo da questa tecnologia e migliorare la produttività e competenza dei tuoi team.

Il risultato? Una AI Workforce efficace, efficiente e governata, perfettamente integrata nei processi aziendali esistenti e pronta a generare valore reale fin dal primo giorno.

 

Tecnologie per creare la tua AI Workforce

Costruire una AI Workforce efficace richiede l’integrazione sinergica di tecnologie avanzate, sicure e scalabili. In Impresoft Engage selezioniamo le migliori tecnologie AI per l’automazione aziendale, combinando strumenti globali leader e framework proprietari.

Tra le principali componenti tecnologiche che adottiamo:

  • Le soluzioni AI per CRM: Agentforce, Copilot, HubSpot, monday.com, Zoho, SugarCRM
  • Modelli LLM (Large Language Model): utilizziamo i migliori modelli sul mercato – come ChatGPT, Gemini, Claude e Llama – selezionando versioni ottimizzate in base a performance, latenza, creatività e costi
  • Tools & API: strumenti verticali come n8n per la creazione di flussi automatizzati, scraping, data enrichment, RPA, scheduling, automazioni vocali, sentiment analysis e altro ancora
  • Dataset certificati: integrazione di sorgenti autorevoli per amplificare le capacità decisionali degli agenti
  • Soluzioni di automazione della forza vendita: con la nostra suite B2B proprietaria forSales, progettata per semplificare le vendite
  • Software ETL flessibili e intelligenti: come il nostro software ETL ConnectX che armonizza lo scambio di informazioni tra sistemi aziendali diversi, tra cui: CRM, ERP, software di marketing automation, eCommerce, piattaforme IoT e portali B2B.

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Quanto costa implementare l'AI Workforce?

Una delle domande più comuni riguarda i costi di implementazione degli agenti AI.

La buona notizia è che creare una AI Workforce oggi è più accessibile e scalabile che mai. Il modello di investimento è flessibile e si adatta al livello di maturità digitale e alle priorità di ciascuna azienda.

L’implementazione si basa su quattro componenti principali:

  1. Servizi di consulenza: supporto strategico e operativo nella progettazione, sviluppo e attivazione degli agenti AI
  2. Subscriptions: accesso alle piattaforme di creazione e gestione agenti (AI Agent Platform, strumenti integrati come N8N, Zapier, ecc.).
  3. Crediti AI & Tools: modelli e strumenti sono spesso alimentati da un sistema pay-per-use, che permette di pagare solo per ciò che effettivamente viene utilizzato.

    I costi variano in base a:

    • Frequenza d’attivazione dell’agente
    • Complessità dei task
    • Tipologia di modello AI scelto (es. GPT-4o, Claude Opus, Gemini Pro)

  4. Risorse interne: tempo e coinvolgimento del team per la fase di adozione, training e change management.

Inoltre, tutti gli agenti AI sono progettati per funzionare in cloud o on-premise, essere integrati nei software aziendali già esistenti oppure essere creati ex novo per soddisfare use case altamente personalizzati.

Grazie a questa architettura modulare e a costi progressivi, è possibile partire in piccolo (con uno o due agenti) e scalare gradualmente, ottenendo ritorni misurabili in termini di produttività, efficienza e qualità dell’esperienza cliente.

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