Gli agenti rimangono per il momento limitati alla generazione di contenuti e ad azioni abbastanza basilari. Tuttavia, il potenziale per il futuro c’è.
L’intelligenza artificiale generativa è al centro di tutte le conversazioni nel campo delle applicazioni di lavoro collaborativo. Per Bastien Le Lann, direttore associato della società di consulenza francese Lecko, il mercato dell’intelligenza artificiale genologica orientato alla collaborazione è diviso in due famiglie principali. “Da un lato abbiamo un percorso storicamente sostenuto dai due colossi del settore, Microsoft con l’offerta Copilot e Google con Gemini. Consiste nel costruire un’intelligenza artificiale generativa a partire dai contenuti, in vista, ad esempio, di sintetizzare riunioni. per produrre riepiloghi di documenti o anche per rispondere a domande. D'altra parte, troviamo editori con background diversi che promuovono l'uso di agenti per automatizzare le attività per arricchire la collaborazione. la persona interessata.
Per il consulente Lecko è probabile che questi due approcci convergano. Un movimento che stiamo già osservando in seguito al lancio da parte di Microsoft di una piattaforma di agenti progettata per il suo assistente Copilot integrata nella sua suite Microsoft 365, secondo la definizione dell'editore, “gli agenti sono assistenti AI progettati per automatizzare ed eseguire processi aziendali, in collaborazione con o al servizio degli esseri umani. Le loro capacità spaziano da agenti semplici basati su interazioni di domande e risposte, ad agenti che eseguono compiti ripetitivi, ad agenti più avanzati e autonomi. Da parte sua, Didier Gaultier, responsabile AI di Orange Business Digital Services, interviene: “Siamo ancora molto lontani dal fatto che gli agenti possano prendere decisioni al posto degli esseri umani all'interno del flusso collaborativo. I modelli che abbiamo oggi non sono sufficientemente affidabili .'
La visione di agenti autonomi al 100%.
Da parte sua, Salesforce vuole crederci. “Gli agenti avranno un profondo impatto sul lavoro di squadra e sulla produttività. Questa tecnologia ha potenzialmente la capacità di eseguire azioni per i dipendenti e sostituirli durante la notte o nei fine settimana, anche per orchestrare le loro interazioni”, afferma Peter Doolan, chief customer officer di Slack, il team. piattaforma di messaggistica acquisita da Salesforce nel 2021.
Durante il suo evento globale tenutosi dal 17 al 19 settembre a San Francisco, Salesforce ha annunciato tutta una serie di agenti, basati su tecnologia di terze parti, per servire la sua messaggistica collaborativa. Tra quelli lanciati nella versione finale c'è Adobe Express, progettato per generare contenuti personalizzati: presentazioni, campagne mediatiche, pubblicazioni sui social network… Ma anche un agente basato sul servizio di archiviazione online Box, progettato per analizzare contratti, rispondere a domande sul panorama competitivo sulla base di documenti interni o anche di rapporti di sintesi. Altri agenti disponibili: un agente Cohere che si presenta sotto forma di assistente conversazionale integrato in Slack o un agente Writer che si concentra sulla scrittura di contenuti.
“Alcuni fornitori come OpenAI o Anthropic vendono agenti standard che attivano attività”
“Forniamo inoltre ai nostri clienti un ambiente in cui creare i propri agenti”, aggiunge Peter Doolan. “Queste IA beneficiano dell’intero contesto aziendale di Slack per rispondere al meglio alle domande degli utenti: la cronologia degli scambi, i contenuti dei canali conversazionali, ecc.”
È chiaro che tutti gli esempi sopra menzionati arricchiscono semplicemente i contenuti esistenti con uno strato di intelligenza artificiale generativa. Tutti questi bot non prendono decisioni, rispondono alle richieste loro presentate. Salesforce afferma tuttavia che la sua piattaforma Agentforce per Slack consente di creare agenti utilizzabili. “Allo stesso modo, molti fornitori commercializzano agenti standard che attivano compiti. Nella nicchia del posto di lavoro digitale, questo è il caso di LumApps, Powell, Jalios, Mozzaik, Sociabble ed Elium giocatori puri, primo fra tutti Elqano. Gli agenti di questi giocatori possono elaborare le richieste in arrivo via e-mail o rispondere alle richieste di creare nuovi spazi di squadra”, osserva Bastien Le. Lan. “È un nuovo modo di fare automazione che fino ad ora era supportato da soluzioni come Zapier, IFTTT o anche Power Automate.” Qui, queste sono azioni implementate da un bot. Resta il fatto che si limitano alla routine senza prendere decisioni di impatto per l’organizzazione.
Gli agenti offerti da Microsoft attorno a Copilot sono in linea con questa logica. Un agente qualificato come facilitatore, ad esempio, rende le videoconferenze più fluide. Supportando nove lingue, compreso il francese, prende appunti in tempo reale e riassume le discussioni. Lo stesso vale per un interprete che traduce le conversazioni man mano che si svolgono imitando la voce dell'oratore. Infine, un agente orientato al project management gestisce l'assegnazione dei compiti, il loro monitoraggio, i promemoria e le notifiche e genera report sullo stato. Da nessuna parte si parla di prendere decisioni chiave al posto degli esseri umani. Questi prodotti rendono semplicemente la collaborazione più fluida.
Una realizzazione nel giro di due anni
E Peter Doolan di Salesforce chiarisce: “La visione che abbiamo di un agente che sarà in grado di assumere il controllo al 100% del lavoro collaborativo di un dipendente non è per ora. Questa rivoluzione avverrà nei due “Ci muoveremo da molto azioni di base all'esecuzione di compiti e flussi di lavoro molto più complessi che possono essere implementati continuamente.” Peter Doolan continua: “Ad esempio, nel caso in cui due manager discutono di una politica delle risorse umane, in termini di trasferimento o promozione, un agente può fornire loro risposte basate sulla storia delle risorse umane dell'azienda. Può quindi aggiornare in modo indipendente il sistema delle risorse umane di conseguenza. e quindi eseguire un flusso di lavoro operativo in base alla decisione presa. Un altro esempio, un agente potrebbe trovare all'interno di un'organizzazione un profilo con competenze particolari in base alla propria base di conoscenze per rispondere a un determinato problema di progetto. Quindi organizzarsi. un appuntamento con questa persona parlando con il suo agente.” Non siamo ancora arrivati.
Come nel caso dell’intelligenza artificiale generativa in senso lato, un agente comporterà una divisione a grana fine dei contenuti per arrivare a risposte efficaci. “In caso contrario, le risposte sarebbero troppo generiche”, riconosce Bastien Le Lann. “Per il bot che stiamo sviluppando nell'ambito del nostro studio annuale sui luoghi di lavoro digitali, abbiamo implementato un trigger che ci permette di interrogare direttamente il documento comparativo delle soluzioni di mercato nel caso in cui abbiamo una domanda sull'argomento. Ciò impedisce all'agente di scansionare l'intero archivio. Quanto più limitata è la base documentaria, migliore sarà la risposta.” A seconda delle richieste, anche il formato della risposta può essere adattato. “Nel caso di un help desk informatico, se a un dipendente è stato rubato il portatile, sarà necessario evidenziare la procedura corretta e chiedere al referente di rivolgersi alla persona giusta”, conclude il consulente Lecko.
