Nel contesto attuale, dominato da una continua evoluzione tecnologica, l’intelligenza artificiale si sta rapidamente integrando in tutti gli ambiti della nostra vita quotidiana e lavorativa. Cisco ha scelto di presentare soluzioni tecnologiche di AI agentica allo scopo di potenziare la collaborazione tra team e individui. Questa scelta non solo mira a migliorare l’efficacia delle interazioni professionali, ma promette anche di ridefinire l’esperienze utente grazie a soluzioni che ottimizzano i processi decisionali e la gestione delle informazioni.
La collaborazione potenziata dall’AI agentica
Il futuro della collaborazione aziendale può contare sempre di più sull’intelligenza artificiale grazie alla scelta di Cisco, che durante l’Enterprise Connect ha delineato una nuova visione dell’interazione lavorativa. L’introduzione di tecnologie basate su AI agentica mostra un nuovo passo avanti verso ambienti di lavoro più intuitivi e responsivi. Elemento centrale di questa trasformazione è il Webex AI Agent, progettato per affinare l’esperienza utente attraverso un servizio self-service che emula l’interazione umana, garantendo risposte e soluzioni 24/7 senza tempi di attesa. Questo approccio ottimizza la gestione delle richieste e si propone come strumento di supporto agli operatori, alleggerendo il loro carico di lavoro e permettendo un focus maggiore su compiti ad alto valore aggiunto. L’evoluzione proposta da Cisco si riflette nell’ambizione di trasformare i contact center in veri e propri nodi nevralgici per l’eccellenza del customer service, dove ogni interazione diventa una leva per rafforzare la relazione con il cliente.
Innovazioni e soluzioni AI Agentica per un’esperienza di collaborazione ottimale
Le nuove soluzioni presentate da Cisco puntano a migliorare l’efficienza dei contact center ed estendono i loro benefici a tutta l’organizzazione come ad esempio a livello di integrazione di funzionalità avanzate di AI nei dispositivi Collaboration Devices e nella Webex Suite, per migliorare i flussi di lavoro quotidiani. Il Cisco AI Assistant per Webex permette una gestione fluida delle riunioni con funzioni di trascrizione in tempo reale e suggerimenti proattivi, facilitando così la collaborazione a distanza. L’introduzione di AirPlay nei dispositivi Cisco per Microsoft Teams Rooms rappresenta un avanzamento verso una condivisione dei contenuti più agile e immediata in un contesto lavorativo sempre più orientato verso la flessibilità e la mobilità. Queste innovazioni sottolineano come l’intelligenza artificiale stia permettendo di aumentare la produttività individuale e migliorare la coesione e l’efficacia dei team.
L’impegno di Cisco per integrare soluzioni AI agentica rappresentano un passaggio verso la creazione di ambienti di lavoro più intuitivi e produttivi. I progressi in questo campo promettono di ottimizzare le interazioni professionali e di personalizzare l’esperienza utente, adattandola alle esigenze specifiche di ogni individuo e contesto lavorativo. L’adozione di queste tecnologie avanzate rappresenta quindi non solo un vantaggio competitivo significativo per le aziende che scelgono di implementarle, ma segna anche un passo avanti nel comprendere e sfruttare al meglio le potenzialità dell’intelligenza artificiale nel migliorare la qualità e l’efficienza del lavoro collaborativo.
AI Agentica: che cos’è e perché è importante
L’AI Agentica rappresenta un’evoluzione nel campo dell’intelligenza artificiale, focalizzata sulla creazione di agenti autonomi in grado di interagire con l’ambiente e prendere decisioni in modo indipendente. Questi agenti sono progettati per eseguire compiti specifici, adattarsi a nuove situazioni e apprendere dall’esperienza, rendendoli strumenti potenti per una vasta gamma di applicazioni.
Gli strumenti dell’AI agentica sono caratterizzati dalla capacità di percepire l’ambiente attraverso sensori, elaborare le informazioni ricevute e agire di conseguenza. Questo ciclo di percezione, elaborazione e azione consente agli agenti di operare in ambienti dinamici e complessi, dove le condizioni possono cambiare rapidamente. Un esempio comune di AI agentica è rappresentato dai robot autonomi, che possono navigare in spazi fisici, evitare ostacoli e completare compiti come la consegna di pacchi o la pulizia di ambienti.
La capacità di apprendimento dell’AI Agentica
Una delle caratteristiche distintive dell’AI agentica è la sua capacità di apprendimento. Gli agenti possono utilizzare tecniche di apprendimento automatico, come il reinforcement learning, per migliorare le loro prestazioni nel tempo. Attraverso l’interazione con l’ambiente, gli agenti apprendono quali azioni portano ai migliori risultati, ottimizzando così il loro comportamento per raggiungere obiettivi specifici.
L’AI agentica trova applicazione in numerosi settori. Nel campo della finanza, gli agenti possono essere utilizzati per il trading algoritmico, analizzando grandi quantità di dati di mercato e prendendo decisioni di investimento in tempo reale. Nell’assistenza sanitaria, gli agenti possono supportare i medici nella diagnosi e nel trattamento dei pazienti, analizzando dati clinici complessi e suggerendo opzioni terapeutiche.
L’implementazione dell’AI agentica presenta anche sfide significative. La progettazione di agenti che possano operare in modo sicuro ed etico è una preoccupazione fondamentale, soprattutto quando si tratta di decisioni che possono avere un impatto significativo sulla vita umana. La complessità degli algoritmi e la necessità di grandi quantità di dati per l’addestramento rappresentano a loro volta ulteriori ostacoli.
AI Agentica e ESG
L’AI Agentica sta fornendo nuove risposte anche nei settori più legati ai criteri ESG. L’integrazione dell’intelligenza artificiale agentica con le pratiche ESG offre nuove opportunità per migliorare la sostenibilità, la responsabilità sociale e la governance aziendale.
Nel contesto ambientale, gli agenti AI possono monitorare e ottimizzare l’uso delle risorse naturali, riducendo gli sprechi e migliorando l’efficienza energetica. Ad esempio, nei settori dell’agricoltura 4.0 e della gestione delle risorse idriche, gli agenti possono analizzare dati in tempo reale per ottimizzare l’irrigazione e ridurre l’impatto ambientale. Inoltre, possono essere utilizzati per monitorare le emissioni di CO2 e suggerire strategie per la loro riduzione.
Nell’ambito della “S” di Social, l’AI agentica può migliorare l’accessibilità e l’inclusività dei servizi. Ad esempio, nel settore sanitario, gli agenti possono supportare la diagnosi e il trattamento personalizzato, migliorando l’accesso alle cure per le comunità svantaggiate. Inoltre, possono essere impiegati per analizzare i dati demografici e identificare le aree in cui è necessario un intervento sociale.
Per quanto riguarda la governance, l’AI agentica può migliorare la trasparenza e l’efficienza nei processi decisionali aziendali. Gli agenti possono analizzare grandi volumi di dati per identificare rischi e opportunità, supportando così una governance più informata e responsabile.
