Guida step-by-step: creare e personalizzare un agente AI

Introduzione

Creare e personalizzare un agente AI su misura per la tua azienda permette di trasformare processi complessi in soluzioni automatizzate e mirate, riducendo tempi e costi operativi e migliorando la qualità del lavoro quotidiano.

In questa guida step-by-step vedrai come progettare, sviluppare e attivare un agente AI che si integra davvero nel flusso aziendale, con esempi pratici, casi reali e indicazioni concrete su come evitare gli errori più comuni. Se invece cerchi un contenuto introduttivo al tema degli agenti AI, ti consigliamo questo questo pprofondimento.

L’obiettivo è accompagnarti dal prototipo alla soluzione operativa, aiutandoti a scegliere le tecnologie giuste, definire un perimetro chiaro di utilizzo e applicare best practice per un’automazione AI personalizzata, scalabile e controllabile nel tempo.

Cosa significa creare e personalizzare un agente AI su misura

Un agente AI su misura è prima di tutto una soluzione di processo, non (solo) una soluzione tecnologica. Progettarlo significa costruire un sistema che risponde alle esigenze operative reali della tua azienda, invece di adattare forzatamente il business agli strumenti disponibili.

Creare un agente AI personalizzato non si riduce alla programmazione, ma richiede di:

• Analizzare i flussi di lavoro, formali e informali
• Identificare i colli di bottiglia e i passaggi ripetitivi
• Capire dove la intelligenza artificiale aziendale può creare più valore (velocità, qualità, riduzione errori, continuità operativa)
• Definire limiti chiari: cosa l’agente è autorizzato a fare e cosa deve restare in mano alle persone

Chi guida l’IT, chi sviluppa software interno o chi gestisce team sia in grandi aziende che PMI sa quanto sia rischioso adottare strumenti generici senza adattarli ai propri processi. Disegnare l’agente AI attorno ai bisogni aziendali significa partire dai problemi concreti, non dalla tecnologia di moda.

Cosa fa, in pratica, un agente AI su misura

Un agente AI personalizzato supporta le aziende nell’ottimizzazione dei processi di relazione con il cliente, automatizzando le attività ripetitive e migliorando l’efficienza operativa. Integrato con i sistemi aziendali, consente di offrire un servizio più rapido, coerente e scalabile.

Ecco alcuni esempi applicativi in alcuni settori per i quali Impresoft Engage offre servizi digitali dedicati.

Manifatturiero
Nel settore manifatturiero, un agente AI supporta il Customer Service e il post-vendita gestendo richieste ricorrenti su ordini, consegne, documentazione tecnica e ricambi. L’agente AI legge e classifica i ticket, li indirizza ai team competenti e fornisce agli operatori il contesto necessario per intervenire in modo efficace.

Banking e servizi finanziari
In ambito bancario e finanziario, un agente AI gestisce le richieste informative di primo livello, supporta i clienti nei processi digitali e garantisce risposte coerenti con le policy aziendali. Le richieste più complesse vengono instradate agli operatori, migliorando la qualità del servizio e riducendo i tempi di gestione.

Arredo e design
Nel settore arredo e design, l’agente AI accompagna clienti, showroom e partner lungo il percorso di acquisto: fornisce informazioni su cataloghi e collezioni, supporta la configurazione dei prodotti, aggiorna sullo stato degli ordini e facilita le attività commerciali di lead generation e lead-to-order.

Retail e fashion
Per retail e fashion, un agente AI abilita un’assistenza clienti omnicanale, gestisce resi e cambi e supporta il cliente durante tutto il customer journey . L’integrazione con i sistemi CRM e soluzioni loyalty per il retail consente di offrire un’esperienza più personalizzata e coerente su tutti i punti di contatto.

In tutti questi casi la personalizzazione dell’agente di intelligenza artificiale serve a calibrare:

• Livelli di autonomia (cosa può fare in automatico e cosa richiede approvazione)
• Linguaggio e tono di voce (più tecnico, più empatico, più sintetico)
• Integrazione con sistemi esistenti (CRM, ERP, gestionali verticali, database)
• Regole di sicurezza, privacy e conformità (in base al settore e al contesto)

Perché la mappatura dei processi è il vero punto di partenza

Un processo serio per progettare un agente AI su misura deve partire dalla mappatura dei processi. Senza questa base si rischia di:

• Automatizzare passaggi poco rilevanti
• Sovrapporre l’agente AI ad altri strumenti già in uso
• Creare diffidenza nei team, perché non vedono un beneficio diretto

La raccolta di esempi pratici e casi reali ti aiuta a capire quali passaggi incidono davvero sull’efficienza. Le aziende che investono nella personalizzazione non solo migliorano la produttività, ma:

• Rendono il lavoro più fluido per i team, eliminando micro-attività ripetitive
• Aumentano la qualità dei dati (perché l’agente standardizza input e registrazioni)
• Migliorano l’esperienza dei clienti, fornitori, pazienti o studenti

Le soluzioni standard raramente coprono tutte le variabili di un contesto reale. Sviluppare un agente AI per la tua azienda significa entrare nel merito di procedure, relazioni interne, responsabilità e obiettivi di crescita, riducendo al minimo il “copia e incolla” di soluzioni pensate per altri.

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Le fasi per progettare e sviluppare un agente AI efficace

Un agente AI efficace nasce da un processo strutturato. L’improvvisazione porta quasi sempre a progetti difficili da scalare, poco accettati dagli utenti e costosi da mantenere.

Un percorso solido prevede almeno queste fasi:

1. Analisi delle esigenze e disegno funzionale
2. Progettazione e realizzazione del prototipo
3. Validazione, test e rilascio controllato
4. Ottimizzazione continua e manutenzione

1. Analisi delle esigenze e disegno funzionale

La qualità dell’agente AI dipende direttamente dall’accuratezza dell’analisi iniziale.

In questa fase rispondi a domande molto concrete:

• Quale reparto beneficia di più dell’automazione? (es. customer care, amministrazione, magazzino, ufficio legale)
• Quale processo vogliamo migliorare, nello specifico? (gestione richieste, registrazione dati, generazione documenti, monitoraggio)
• Quali dati servono all’agente per lavorare bene? E dove sono oggi? (CRM, ERP, file condivisi, email, sistemi verticali)
• Quali decisioni può supportare o prendere in autonomia, e quali devono restare ai team?

Attività tipiche di questa fase:

• Incontri con responsabili di funzione e utenti chiave
• Identificazione di flussi ripetitivi, critici o soggetti a errori frequenti
• Mappatura dei punti di contatto con altre piattaforme e sistemi
• Definizione dei KPI da monitorare (es. tempo medio di gestione richiesta, numero di ticket risolti in automatico, tempo di ciclo di un ordine, riduzione errori di data entry)

Questa analisi ti permette di evitare sviluppi astratti e di concentrarti sui casi d’uso ad alto impatto, spesso quelli in cui il team oggi “perde tempo” in attività manuali a basso valore.

2. Dalla progettazione al prototipo

Una volta chiarito cosa l’agente deve fare, passi alla progettazione.

Qui definisci il “come”:

• Architettura (cloud, ibrida, on-premise, integrazione con sistemi esistenti)
• Flussi conversazionali e logiche decisionali
• Interfacce per gli utenti (chat web, integrazione in portali esistenti, app interne, integrazione in strumenti già usati come Teams o Slack)

Strumenti utili in questa fase:

• Mockup funzionali e wireframe per visualizzare interazioni e schermate
• Scelta delle tecnologie (incluso l’uso delle migliori piattaforme per agenti AI su misura e di eventuali strumenti low-code / no-code)
• Definizione delle regole di sicurezza, privacy e conformità (GDPR, linee guida interne, requisiti settoriali come quelli in sanità o finanza)

L’obiettivo è riuscire a trasformare rapidamente questa progettazione in un prototipo funzionante. Un prototipo rapido permette di raccogliere feedback concreti, non opinioni astratte.

Esempio: in un’azienda manifatturiero, un prototipo di agente AI per la gestione delle richieste delle commesse è stato testato con un sottoinsieme di domande reali arrivate al Customer Service.

Questo ha permesso di:

• Affinare velocemente il linguaggio e il tono di voce
• Ampliare la base di conoscenza sulle domande più frequenti
• Correggere le integrazioni con i sistemi di ticketing

Il risultato: una curva di adozione molto più veloce quando l’agente è stato esteso a tutti i punti di contatto.

3. Validazione, test e rilascio

La validazione è la fase in cui verifichi se ciò che hai progettato funziona davvero nel contesto reale. Non basta che l’agente “risponda”: deve rispondere bene, in modo coerente con processi, dati e policy interne.

I test devono coprire almeno:

• Performance e coerenza delle risposte
  Valuta precisione, tempi di risposta, coerenza con le regole di business e con il tono di voce desiderato.
• Integrazione con CRM, ERP e altri sistemi
  Verifica che le chiamate API funzionino, che i dati siano sincronizzati correttamente e che non si creino duplicati o disallineamenti.
• Simulazione di casi limite
  Verifica domande ambigue, input errati, volumi elevati di richieste in un breve periodo, cambi di contesto improvvisi.

In un’industria manifatturiera, ad esempio, l’introduzione di un agente AI conversazionale per la gestione degli ordini è stata preceduta da test progressivi su scenari reali: ordini incompleti, codici prodotto errati, variazioni last minute.

Questo ha permesso di:

• Ridurre errori di registrazione
• Migliorare la tracciabilità delle richieste
• Aumentare la fiducia dei commerciali nell’uso quotidiano dell’agente

Dopo la validazione, il rilascio in produzione non dovrebbe mai essere “tutto e subito”. Un roll-out graduale (per reparti, regioni, canali) consente di intercettare rapidamente le criticità residue e correggerle prima di estendere l’uso a tutta l’azienda.

4. Ottimizzazione e manutenzione continua

Un agente AI non è mai “finito”. I dati cambiano, i processi evolvono, le normative si aggiornano, le aspettative degli utenti aumentano. Senza manutenzione e ottimizzazione periodica, anche la soluzione migliore perde efficacia in pochi mesi.

Le attività chiave di questa fase includono:

• Aggiornare i modelli e le basi di conoscenza in base a nuovi contenuti, prodotti, servizi, normative
• Raffinare le interfacce sulla base dell’uso reale (ad esempio, semplificando i passaggi più usati o riducendo click inutili)
• Monitorare costantemente le performance e intervenire in caso di degrado
• Gestire la data quality, assicurandosi che le fonti dati siano affidabili, aggiornate e conformi alle policy interne

Un ciclo di revisione trimestrale, con incontri strutturati tra IT, business e utenti finali, è spesso sufficiente per mantenere l’agente allineato ai bisogni dell’azienda.

Selezionare tecnologie e piattaforme: criteri chiave

La scelta delle tecnologie e delle piattaforme per agenti AI è uno snodo critico.

La piattaforma influenza:

• Tempi di sviluppo e time-to-market
• Livelli di personalizzazione raggiungibili
• Costi di manutenzione e di licenza
• Facilità di integrazione con le infrastrutture esistenti
• Capacità di rispettare requisiti di sicurezza e compliance

Scegliere “la piattaforma sbagliata” può costringerti a riprogettare tutto dopo pochi mesi. Scegliere quella giusta ti permette di crescere in modo ordinato ed economico.

Criteri per la valutazione delle piattaforme

Quando valuti una piattaforma per agenti AI (o una suite più ampia di automazione intelligente, come un software di marketing automation con soluzioni AI integrate), considera almeno:

• Integrazione
  Capacità di integrare API e sistemi legacy, con connettori già pronti per CRM, ERP, sistemi verticali e strumenti di produttività che usi ogni giorno.
• Sicurezza e conformità
  Aderenza alle policy aziendali, cifratura dei dati, gestione dei log, possibilità di scegliere dove risiedono i dati (es. cloud europeo, on-premise).
• Personalizzazione
  Grado di libertà nel definire workflow, modelli conversazionali, regole di business, ruoli utente e permessi.
• Scalabilità
  Capacità di gestire un aumento di utenti, richieste e casi d’uso senza dover cambiare piattaforma.
• Supporto e community
  Documentazione chiara, esempi, formazione, presenza di partner certificati e una community tecnica attiva.

Per PMI che investono in automazione AI personalizzata, soluzioni modulari e, dove possibile, basate su componenti open source possono aiutare a contenere i costi iniziali, mantenendo comunque un buon livello di customizzazione.

Per organizzazioni con infrastrutture IT complesse (es. gruppi industriali, realtà sanitarie regionali, istituzioni finanziarie), può essere più indicata una suite enterprise che offra:

• Gestione centralizzata di più agenti AI e casi d’uso
• Analisi avanzate e reportistica centralizzata
• Funzioni di sicurezza avanzata e controlli di audit
• Supporto dedicato e SLA stringenti

Un elemento in forte crescita è la disponibilità di strumenti low-code / no-code, che consentono di:

• Coinvolgere i team di business nella costruzione e modifica dei flussi
• Ridurre il carico di lavoro sui team IT
• Accorciare il tempo tra idea, prototipo e pilota

Best practice per integrare agenti AI nel flusso aziendale

Integrare un agente AI nel flusso aziendale non è solo un progetto IT, ma un progetto di cambiamento organizzativo. Se trascuri persone, processi e comunicazione interna, rischi che la tecnologia resti sotto-utilizzata o venga percepita come una minaccia.

Tre pilastri fondamentali:

1. Allineamento tra IT, funzioni di business e management
2. Formazione mirata e feedback strutturato
3. Monitoraggio continuo di performance e ROI

Allineamento tra team IT, funzioni e management

Il punto di partenza è il coinvolgimento. L’agente AI deve essere percepito come uno strumento costruito con i team, non per i team.

Buone pratiche:

• Coinvolgere fin da subito i responsabili di funzione e alcuni “ambasciatori” tra gli utenti finali
• Chiarire obiettivi, benefici attesi e limiti dell’agente (cosa fa e cosa non farà)
• Definire chi è responsabile di cosa: IT, business, fornitori esterni, management

Formazione continua e feedback strutturato

La formazione deve essere:

• Breve e concreta (casi d’uso reali, non teoria)
• Adattata al ruolo (chi usa l’agente, chi lo gestisce, chi prende decisioni sui dati prodotti)
• Supportata da materiali semplici (guide rapide, video brevi, FAQ interne)

Azioni consigliate:

• Programmare sessioni formative “verticali” su singoli processi
• Mappare domande e feedback degli utenti con un canale dedicato (es. form, canale interno di messaggistica)
• Integrare modifiche e miglioramenti con cicli di revisione rapidi, comunicando cosa è cambiato e perché

Le aziende che adottano una vera policy di ascolto (non solo all’avvio, ma nel tempo) ottengono una maggiore adozione, meno errori e un miglioramento continuo della qualità dell’agente.

Monitoraggio di performance e ROI

Misurare è essenziale per dimostrare l’impatto dell’agente e orientare le evoluzioni future. Senza metriche chiare, la percezione del valore resterà soggettiva.

Esempi di indicatori:

• Numero di richieste gestite in autonomia dall’agente
• Riduzione del tempo medio di gestione per ticket, pratica o ordine
• Tasso di escalation verso operatori umani
• Livello di soddisfazione di utenti e clienti (survey rapide post-interazione)
• Impatto sul fatturato o sulla marginalità (nelle vendite e nel marketing)

Personalizzazione avanzata e scalabilità: anticipare il futuro

La vera differenza tra un agente AI standard e uno personalizzato emerge sul medio-lungo periodo: solo il secondo è progettato per crescere con l’azienda e adattarsi a cambiamenti di mercato, regolatori e organizzativi.

Personalizzazione avanzata: oltre lo “script”

Con la personalizzazione avanzata puoi intervenire su:

• Modello conversazionale
  Tono di voce diverso per clienti, fornitori, partner o colleghi interni; gestione di più lingue; adattamento del linguaggio a diversi settori
• Integrazioni dati
  Collegamento a CRM, ERP, strumenti di BI, gestionali di settore, archivi documentali. L’agente accede solo ai dati necessari e nel rispetto dei permessi
• Regole decisionali
  Definizione di soglie, priorità, flussi di approvazione. Ad esempio, quali richieste può chiudere in autonomia, quali devono essere verificate da un operatore.

Con la raccolta strutturata di feedback reali (domande, errori, richieste fuori perimetro) puoi:

• Affinare l’autonomia dell’agente
• Migliorare la comprensibilità delle risposte
• Ridurre i casi di escalation superflua

Un esempio concreto in ambito B2B: un’azienda che seleziona regolarmente nuovi fornitori ha introdotto un agente AI per pre-valutare le candidature. Nel tempo sono state inserite regole di scoring adattive basate su:

• Performance storica
• Tempi di consegna
• Conformità a requisiti di sostenibilità
• Qualità della documentazione

Risultato: decisioni d’acquisto accelerate di circa il 30% e maggiore coerenza nelle valutazioni.

Scalabilità: progettare per estendere, non per riscrivere

La scalabilità si misura nella capacità di:

• Estendere l’uso dell’agente AI a nuovi processi o reparti
• Aggiornare i modelli di intelligenza artificiale (ad esempio, passando a versioni più recenti dei modelli linguistici) senza stravolgere l’architettura
• Aumentare i volumi gestiti senza degrado delle performance

Un approccio “progetto per crescere” evita che, dopo il primo caso d’uso, tu debba ripartire da zero per ogni nuovo bisogno. Questo riduce:

• Sprechi di tempo e di budget
• Fermi operativi durante le migrazioni
• Rischi di sicurezza legati a integrazioni improvvisate

Costi, benefici e orizzonte temporale

Prima di avviare un progetto di questo tipo, è fondamentale fare una valutazione realistica di costi, benefici attesi e tempi di ritorno.

Più l’agente AI è allineato ai tuoi processi e alle priorità del business, più è rapido il rientro dell’investimento.

Da cosa dipendono costi e tempi

I fattori che impattano maggiormente su costi e orizzonte temporale sono:

• Complessità del flusso da automatizzare (numero di varianti, regole, eccezioni)
• Grado di automazione richiesto (supporto alla decisione vs decisione autonoma)
• Quantità e complessità delle integrazioni con sistemi esistenti
• Requisiti di sicurezza, tracciabilità e compliance (es. sanità, finanza, PA)

La nostra esperienza mostra che, quando la personalizzazione è mirata e il perimetro iniziale è ben definito, i benefici sono spesso visibili entro i primi 6 mesi dal lancio.

Esempi di benefici misurabili:

• Riduzione delle ore-uomo dedicate a compiti ripetitivi (data entry, risposte standard, generazione report)
• Maggiore precisione e affidabilità nella raccolta e gestione dei dati
• Miglioramento della qualità del servizio percepita da clienti, pazienti, utenti interni
• Flessibilità nel modificare rapidamente workflow in risposta a nuove normative o policy interne

In ambito marketing e Customer Experience, ad esempio, gli impatti tipici sono:

• Aumento del tasso di risposta alle campagne
• Riduzione del tempo medio di risposta alle richieste
• Crescita del valore medio per cliente grazie a interazioni più mirate

Il beneficio “nascosto” ma cruciale è spesso la rapidità di adozione interna: più l’agente AI è disegnato sui processi reali, più i team lo adottano volentieri, alimentando un circolo virtuoso di miglioramento continuo.

Conclusione: dal primo caso d’uso a una strategia AI aziendale

Progettare e sviluppare un agente AI su misura richiede un percorso chiaro e disciplinato, che parte dall’analisi delle esigenze e arriva a un prototipo testato, validato e integrato nei processi esistenti. La personalizzazione è la chiave per automatizzare con efficacia, riducendo tempi e costi, aumentando la qualità dei dati e valorizzando il lavoro quotidiano dei team.

Affrontare ogni fase con attenzione - dalla mappatura dei flussi critici alla scelta delle tecnologie, dal coinvolgimento degli utenti alla misurazione del ROI - ti permette di costruire non solo “un agente AI”, ma un tassello strategico di una più ampia trasformazione digitale.

Guardando ai prossimi anni, le organizzazioni che sapranno:

• Capire veramente che cos'è un agente AI e come funziona
• Integrare agenti AI in modo controllato e misurabile
• Aggiornare i modelli in risposta a nuovi scenari di mercato e normativi
• Mantenere una governance solida sui dati e sull’etica d’uso dell’AI

...saranno quelle in grado di trasformare l’automazione da semplice riduzione dei costi a reale vantaggio competitivo.

La domanda, a questo punto, non è se introdurre un agente AI nella tua azienda, ma da dove iniziare e con quale livello di ambizione.

Qual è il primo processo che vorresti migliorare? Un flusso di Customer Service, un’attività commerciale ripetitiva, la gestione documentale, l’onboarding di nuovi clienti o colleghi?

Confrontiamoci per identificare insieme il caso d’uso più adatto, definire obiettivi chiari e accompagnarti passo dopo passo in questo percorso di innovazione.