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.
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:
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.
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:
Un processo serio per progettare un agente AI su misura deve partire dalla mappatura dei processi. Senza questa base si rischia di:
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:
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.
Inizia ora il tuo percorso per portare l'AI in azienda
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:
La qualità dell’agente AI dipende direttamente dall’accuratezza dell’analisi iniziale.
In questa fase rispondi a domande molto concrete:
Attività tipiche di questa fase:
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.
Una volta chiarito cosa l’agente deve fare, passi alla progettazione.
Qui definisci il “come”:
Strumenti utili in questa fase:
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:
Il risultato: una curva di adozione molto più veloce quando l’agente è stato esteso a tutti i punti di contatto.
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:
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:
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.
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:
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.
La scelta delle tecnologie e delle piattaforme per agenti AI è uno snodo critico.
La piattaforma influenza:
Scegliere “la piattaforma sbagliata” può costringerti a riprogettare tutto dopo pochi mesi. Scegliere quella giusta ti permette di crescere in modo ordinato ed economico.
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:
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:
Un elemento in forte crescita è la disponibilità di strumenti low-code / no-code, che consentono di:
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:
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:
La formazione deve essere:
Azioni consigliate:
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.
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:
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.
Con la personalizzazione avanzata puoi intervenire su:
Con la raccolta strutturata di feedback reali (domande, errori, richieste fuori perimetro) puoi:
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:
Risultato: decisioni d’acquisto accelerate di circa il 30% e maggiore coerenza nelle valutazioni.
La scalabilità si misura nella capacità di:
Un approccio “progetto per crescere” evita che, dopo il primo caso d’uso, tu debba ripartire da zero per ogni nuovo bisogno. Questo riduce:
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.
I fattori che impattano maggiormente su costi e orizzonte temporale sono:
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:
In ambito marketing e Customer Experience, ad esempio, gli impatti tipici sono:
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.
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:
...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.