Quando serve un agente AI e quando basta un'automazione

La differenza fra un’automazione e un agente AI sta in chi sceglie i passaggi del lavoro. L’automazione esegue sempre gli stessi, nello stesso ordine. L’agente riceve un obiettivo e decide da solo che cosa fare, un passo dopo l’altro, finché arriva al risultato. Per molte attività di una piccola impresa basta la prima.

Nell’amministrazione di una piccola azienda il lunedì comincia con due lavori sulla stessa scrivania. Il primo sono i solleciti per le fatture scadute. Chi se ne occupa apre lo scadenzario, prende la data, l’importo e il cliente, e li copia nel solito modello di lettera. Le regole non cambiano mai, e un programma può seguirle da solo, senza intelligenza artificiale. È un’automazione, e la guida sull’automazione dei flussi di lavoro racconta come si costruisce.

Il secondo lavoro arriva per mail a metà mattina. Un cliente ha ricevuto la merce in ritardo, con un pezzo danneggiato, e ricorda che l’ultima volta era andata allo stesso modo. Per rispondergli bisogna ritrovare l’ordine e rileggere le condizioni di garanzia. Bisogna anche guardare la storia del cliente, e solo allora si scrive una risposta che tenga conto di tutto. Da un reclamo all’altro i passaggi cambiano, e nessuna regola fissa li può prevedere in anticipo.

Che cosa fa un agente che un’automazione non sa fare

Il reclamo chiede un programma che scelga da solo la strada, ed è questo che si intende per agente AI. Lavora con un modello di linguaggio, lo stesso tipo di programma che scrive le risposte di ChatGPT, Claude o Gemini. In più può usare alcuni programmi dell’azienda, come la posta, il gestionale e i documenti. Legge quello che gli serve e prova una risposta. Poi la controlla, la corregge e si ferma quando il lavoro è finito.

L’automazione lavora come un modulo prestampato, in cui ogni casella si riempie sempre nello stesso modo. L’agente somiglia piuttosto a un collega appena assunto a cui si affida una pratica. Sa dove deve arrivare, cerca nei documenti quello che gli manca, e prima di spedire la lettera la porta a chi la firma.

Ogni agente è fatto di sei parti. La prima è il momento in cui parte, che può essere un orario, l’arrivo di una mail o la richiesta di qualcuno. Poi ci sono i documenti da cui conosce l’azienda, come listini, condizioni, procedure e storia dei clienti. Le istruzioni dicono come deve lavorare: si scrivono una volta e si correggono a ogni errore. A queste si aggiungono i programmi che l’agente può toccare. Le ultime due parti servono al controllo. Sono il modo in cui l’agente controlla il suo lavoro prima di consegnarlo e la persona che dà il sì prima che qualcosa esca dall’azienda.

Nel risultato si notano soprattutto i documenti. Se l’agente riceve solo la mail del reclamo, scrive una risposta che potrebbe mandare qualunque azienda:

Ci scusiamo per il disagio. Verificheremo quanto accaduto e la ricontatteremo al più presto.

Con le condizioni di garanzia accanto, la stessa mail diventa una risposta che cita la clausola giusta e promette una cosa precisa:

Ci scusiamo per il ritardo. Il pezzo danneggiato rientra nella garanzia prevista dalle nostre condizioni di vendita, e lo sostituiamo con la prossima consegna.

Quanta strada lasciare all’agente

Fra una domanda scritta in chat e un agente che agisce da solo ci sono quattro gradini. A ogni gradino cambia chi sceglie la strada. Sul primo c’è la richiesta in una chat: qualcuno chiede il riassunto di un contratto, legge la risposta e decide che cosa farne. Sul secondo c’è il flusso fisso dell’automazione. Gli stessi passaggi partono da soli, come quando i dati di ogni fattura in arrivo finiscono in un foglio di calcolo.

Il terzo gradino è quello del reclamo. L’agente prepara la risposta, e la risposta parte solo dopo che una persona l’ha letta e firmata. Sul quarto l’agente agisce da solo, dentro limiti stretti. Conferma una prenotazione semplice, per esempio, e nessuno la rivede.

Quando si sale di un gradino? In fabbrica la risposta si conosce da tempo. Con un fornitore nuovo, all’inizio si controllano tutti i pezzi, poi uno su due, poi uno su cinquanta. Con un agente si fa lo stesso. Il ritmo lo decidono la gravità di un errore e la facilità con cui si rimedia.

Il gradino giusto è il più basso che fa il lavoro. Spesso non serve neppure l’intelligenza artificiale, perché una formula nel foglio di calcolo, una regola nel gestionale o una lista di controllo risolvono molti problemi con poca spesa. Un agente costa di più. Anthropic, l’azienda che sviluppa Claude, ha misurato che un agente consuma circa 4 volte i token di una chat. Una squadra di agenti che lavorano insieme ne consuma circa 15 volte. I token sono i pezzi di parola che il modello legge e scrive, e con l’uso a consumo si pagano uno per uno. Il conto in euro si trova nella guida su quanto costa un agente AI.

Al costo si aggiunge l’imprevisto. Un agente può prendere strade a cui nessuno aveva pensato, e ogni gradino in più chiede più controlli. La scelta si fa guardando l’attività: quante volte torna, se si fa sempre allo stesso modo e quanto costa sbagliare. I solleciti tornano ogni settimana, sono sempre uguali e un errore si corregge con una telefonata, e vanno a un’automazione. Il reclamo invece cambia ogni volta, e una risposta sbagliata può costare un cliente. Lì serve un agente, con l’approvazione di una persona.

Anche l’AI può aiutare a scegliere, perché conosce molte soluzioni diverse allo stesso problema. Le si descrive il problema e la soluzione che si ha in mente, e le si chiedono le alternative:

Ho questo problema: [descrizione]. Penso di risolverlo con un agente AI. Elenca le soluzioni possibili, dalla più semplice alla più complessa, e indica quale basta.

Molte volte la risposta è una regola di lavoro scritta, senza nessun agente.

Dove l’agente si deve fermare

Scelto il gradino, resta da stabilire che cosa l’agente può fare senza chiedere. Alcune azioni non si annullano. Una mail partita non torna indietro, un bonifico fatto non si ritira, un post pubblicato è già stato letto e un file cancellato è perso. Lì l’agente si ferma e aspetta il sì di una persona. Il resto scorre da solo, perché leggere, classificare o preparare una bozza si può sempre rifare.

Tanta prudenza nasce dal modo in cui lavora un modello di linguaggio. Scrive la risposta più probabile, e a volte sbaglia con la stessa sicurezza con cui ha ragione. Un agente porta questo difetto dalle parole alle azioni. Può cancellare la cosa sbagliata con lo stesso tono con cui scriverebbe una frase sbagliata. Nel 2025 un agente che scriveva programmi per un’azienda ne ha cancellato l’archivio dei dati, anche se le istruzioni gli vietavano di toccarlo.

Il permesso di farlo, però, l’aveva ancora.

Da quel caso viene la regola più utile. L’agente può ignorare un divieto scritto nelle istruzioni, mentre un permesso tolto lo ferma davvero. Per questo riceve il permesso di leggere, e scrivere o cancellare passa da un’approvazione.

Con questi limiti un agente utile può essere anche molto piccolo. Deversus usa da circa un anno e mezzo un collegamento costruito in due o tre ore. Riceve un PDF e, al comando «pubblica sul sito», ne mette il contenuto online. L’agente prepara la pagina, e il comando lo dà sempre una persona. Il confine è ancora più stretto quando si decide sulle persone. L’agente può preparare i materiali per una selezione, una valutazione o una sanzione, e a decidere resta una persona.

Il lavoro che un agente può fare in una piccola impresa

Quando il lavoro chiede davvero un agente, conviene partire dal terzo gradino, quello in cui l’agente prepara e una persona decide. A quel gradino un agente trova lavoro in molti uffici. Il caso più comune è la posta del mattino. L’agente legge i messaggi arrivati durante la notte e dà a ognuno una categoria. Poi lo collega alla pratica giusta e prepara una bozza di risposta. Chi apre la casella trova il lavoro già smistato e firma le risposte una per una.

Con i preventivi il lavoro è simile. Quando arriva una richiesta, l’agente cerca nello storico le offerte più vicine e prende codici e descrizioni dal listino e dalle schede tecniche. Poi compila il modello dell’azienda e lascia vuoto lo spazio dei prezzi, che riempie a mano chi firma l’offerta. In questo modo i prezzi riservati non entrano nello strumento. La guida sui preventivi con l’AI segue questo lavoro passaggio per passaggio. Le proposte si possono preparare anche fuori dall’azienda. Per un’azienda che vende tramite rivenditori, Deversus ha costruito una base di conoscenza da cui i rivenditori compongono da soli le loro proposte.

Un agente rende di più quando prima di decidere c’è molto da leggere. Gurmajor distribuisce salumi e formaggi di piccoli produttori artigiani a ristoranti, enoteche e sale ricevimenti. I suoi rappresentanti perdevano molto tempo a capire quali locali visitare. Deversus ha costruito per loro uno strumento che parte dal nome di un locale e ne legge le recensioni e i testi pubblici. In pochi minuti restituisce un profilo con la qualità, il tipo di clientela, la cura del servizio e la vicinanza all’offerta di Gurmajor.

Prima di darlo ai rappresentanti, l’azienda ha messo alla prova lo strumento sui clienti che conosceva già. I profili corrispondevano per l’87% a quello che l’azienda sapeva di loro. Dopo qualche mese il tempo per cercare nuovi clienti si era dimezzato, e l’efficienza degli appuntamenti era salita del 35%. Il caso di Gurmajor racconta com’è andata.

Quante ore passano ogni settimana, negli uffici di un’azienda, a cercare informazioni sparse prima di poter decidere qualcosa?

La stessa lettura si può fare sui concorrenti. Un agente legge quello che pubblicano su siti, portali e social, e quello che i loro clienti scrivono nelle recensioni. Legge anche le risposte degli assistenti AI quando qualcuno chiede un consiglio nel settore. Una persona non arriverebbe in fondo. L’agente ci arriva, se lavora con una griglia di domande decisa prima e se qualcuno controlla a campione le sue classificazioni. Il metodo completo è nella guida su come analizzare un mercato e i concorrenti con l’AI.

Nelle vendite la lettura arriva prima di un incontro. L’agente legge il questionario compilato dal possibile cliente, il suo sito e lo storico dei contatti. Ne ricava una scheda con obiettivi, timori e obiezioni probabili, e accanto a ogni voce mette la fonte. Come muoversi lo decide il venditore, e la guida su come preparare un incontro commerciale con l’AI mostra come si costruisce la scheda.

In un reparto di produzione il tecnico chiede all’agente come intervenire su un guasto, a volte mandando una foto. L’agente risponde con una sintesi, e accanto mette la pagina del manuale della macchina da cui l’ha presa. Sulla sicurezza una risposta sbagliata costa cara, e con la pagina sotto gli occhi il tecnico la controlla subito. Lavora così KOI, la piattaforma di Deversus che risponde sui documenti aziendali citando la fonte. Sotto c’è una tecnica chiamata RAG, raccontata in parole semplici nella guida su che cos’è la RAG.

Prima di firmare con un fornitore

Molti agenti si comprano da un fornitore, e il fornitore di solito comincia con una demo. Una demo convincente si costruisce in un pomeriggio, con dati inventati che sembrano veri. Un agente si giudica invece sui documenti dell’azienda, con un caso di cui si conosce già il risultato. Anche i numeri delle promesse vanno letti con cura. Un fornitore può dire che l’agente «fa risparmiare l’80% del tempo». Su quale lavoro, misurato come e su quanti casi? Senza la misura di prima, quel numero non dice niente.

Le altre domande si fanno per iscritto. Le prime riguardano il funzionamento. Il fornitore deve spiegare che cosa fa l’agente passo per passo e su quale gradino lavora. Deve dire quale modello di linguaggio c’è sotto e chi lo sceglie, e che cosa l’agente fa da solo e che cosa passa da un’approvazione. A volte si scopre che l’agente è un flusso fisso. Va benissimo, se lo si sa prima e lo si paga come tale.

Poi vengono i dati e gli accessi. Il fornitore deve dire dove stanno e dove si elaborano i dati, e con quale accordo scritto. Le credenziali di amministratore restano all’azienda. Quando il contratto finisce, all’azienda restano anche le istruzioni, i dati e il registro delle attività. Infine c’è la vita dell’agente dopo la consegna. Si chiede di vederlo all’opera sui documenti dell’azienda e con quali numeri si misurerà il risultato, prima e dopo. Si chiede anche chi lo aggiornerà quando cambiano le istruzioni, il modello o il gestionale.

Negli studi professionali la domanda sui dati pesa più delle altre, perché i documenti sono pieni di dati personali. Prima di arrivare all’agente i documenti possono passare da AInonimizer, lo strumento gratuito di Deversus. AInonimizer sostituisce nomi, codici fiscali e IBAN con segnaposto, e li rimette al loro posto nella risposta. La guida su come anonimizzare i dati prima di usarli con l’AI spiega come si fa.

Il percorso per introdurre agenti e automazioni in azienda, dalla scelta delle attività ai primi risultati misurati, è descritto nella pagina sull’intelligenza artificiale in azienda. Una parte della spesa possono coprirla i bandi per l’innovazione e la digitalizzazione, raccolti nella pagina dei bandi e incentivi.

Anche un agente che funziona si può spegnere. Succede quando nessuno ne sentirebbe la mancanza, quando dopo un mese gli errori non calano o quando la manutenzione si mangia il tempo risparmiato. Le sue istruzioni e i suoi numeri restano in una cartella, e il prossimo agente parte da lì.

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