Scritto da InvestGlass il 11 Agosto 2025.

Che cos'è l'IA agenziale?

Definire Agentic: Un salto trasformativo nel mondo agenziale

L'intelligenza artificiale agenziale rappresenta uno dei progressi più significativi nell'evoluzione dell'intelligenza artificiale. A differenza delle precedenti ondate di innovazione, che si concentravano principalmente sull'aumento della produttività attraverso l'automazione, un sistema di IA agenziale è un framework di IA autonomo che coordina più agenti di IA per gestire attività e processi complessi con una supervisione umana limitata. All'interno di un sistema di IA agenziale, un agente di IA è un'entità intelligente in grado di percepire, ragionare e agire, che lavora come componente di un sistema più ampio. Questi sistemi sono progettati non solo per eseguire compiti specifici, ma anche per operare in modo indipendente, stabilire e perseguire i propri obiettivi e rimodellare fondamentalmente il modo in cui gli esseri umani interagiscono con le macchine.

Ma come possono le aziende abbracciare efficacemente questa tecnologia trasformativa? È qui che InvestGlass interviene come partner fondamentale. InvestGlass è pioniere nello sviluppo di sistemi di IA agenziali che consentono alle aziende di automatizzare flussi di lavoro complessi, prendere decisioni autonome e apprendere continuamente con un intervento umano minimo. Integrando modelli avanzati di IA e potenza di calcolo scalabile, InvestGlass consente alle aziende di sbloccare il pieno potenziale dell'IA agentica, promuovendo efficienza, adattabilità e innovazione in tutti i settori.

Non si tratta solo di un aggiornamento tecnologico, ma di una reimmaginazione dei flussi di lavoro aziendali. Un sistema AI integra più agenti AI per gestire flussi di lavoro complessi, consentendo alle aziende di diventare più veloci, più adattive e più reattive alle richieste dei clienti in continua evoluzione. I sistemi di IA agenziali possono operare in modo indipendente per eseguire attività complesse o di routine in tutti i settori, spesso con una supervisione umana minima. Sono anche in grado di stabilire e perseguire autonomamente i propri obiettivi, adattandosi alle mutevoli esigenze aziendali senza l'intervento diretto dell'uomo. In tutti i settori, questo cambiamento sta già prendendo piede: nelle assicurazioni, i sistemi autonomi stanno semplificando la liquidazione dei sinistri soggetta a errori; nell'industria, l'automazione intelligente sta affrontando i disallineamenti di inventario prima che causino interruzioni; nel commercio al dettaglio, l'intelligenza artificiale generativa sta fornendo soluzioni personalizzate su scala; e nelle scienze biologiche, gli agenti dell'intelligenza artificiale stanno accelerando flussi di lavoro complessi come la scoperta di farmaci. I sistemi di IA agenziali elaborano i dati per percepire le situazioni, ragionare su di esse e prendere decisioni autonome, consentendo interazioni in tempo reale e una pianificazione complessa. Il processo decisionale autonomo è una capacità fondamentale dei sistemi di intelligenza artificiale agici, che consente loro di analizzare autonomamente le informazioni e di agire senza l'intervento umano.

Queste applicazioni nel mondo reale sono più che concettuali. Secondo l'ultimo IT Buyer Pulse Check di BCG, oltre 90% delle aziende dichiarano di voler implementare soluzioni di IA agenziale entro i prossimi tre anni. Le menzioni dell'IA agenziale nei documenti delle società di software sono aumentate di dodici volte nell'ultimo anno, sottolineando la sua crescente importanza nel panorama aziendale. Nel frattempo, i principali fornitori di software stanno posizionando l'intelligenza artificiale come priorità strategica, come dimostra l'ondata di rilasci e acquisizioni di prodotti incentrati sul potenziamento degli agenti autonomi e sul miglioramento delle applicazioni di intelligenza artificiale nei processi aziendali.

Agente significa utilizzare l'apprendimento automatico per alimentare sistemi autonomi che agiscono in modo indipendente, ispirandosi a esempi del mondo reale.

Le implicazioni di mercato sono altrettanto profonde. A livello globale, l'IA agenziale rappresenta un'opportunità potenziale di $1 trilione, di cui $350-450 miliardi nei soli Stati Uniti, superando l'attuale spesa statunitense per i servizi aziendali tradizionali. Se seguirà la traiettoria del cloud computing, $300-600 miliardi di questa opportunità globale potrebbero essere realizzati tra il 2035 e il 2040, se non prima. In questo contesto, l'ecosistema dei partner, comprese le piattaforme come InvestGlass, ha un ruolo fondamentale da svolgere nel promuovere l'adozione e la creazione di valore.

Noi di InvestGlass ci consideriamo un catalizzatore fondamentale di questo cambiamento. Non stiamo semplicemente aggiungendo strumenti di intelligenza artificiale a sistemi preesistenti; stiamo costruendo un'infrastruttura che supporta sistemi di intelligenza artificiale agici, in grado di prendere decisioni autonome, di apprendere continuamente e di automatizzare flussi di lavoro complessi con un intervento umano minimo. In questo modo, intendiamo mettere le istituzioni finanziarie e i clienti aziendali in condizione non solo di adattarsi, ma anche di essere leader in questo nuovo mondo agonico.

Il mondo agenziale: come InvestGlass abbraccia il futuro dell'automazione basata sull'IA

L'ascesa dei sistemi di intelligenza artificiale agentica sta trasformando il modo in cui le aziende operano, soprattutto nei settori che si basano molto sull'automazione dei processi e sul processo decisionale. Noi di InvestGlass siamo pienamente coinvolti in questo entusiasmante cambiamento: stiamo costruendo strumenti che riflettono una comprensione più approfondita dell'IA agenziale e delle sue applicazioni reali nei servizi finanziari, nel coinvolgimento dei clienti e nella gestione della catena di approvvigionamento.

Definire il mondo agenziale

L'IA agenziale si riferisce a intelligenza artificiale sistemi, in particolare agenti di intelligenza artificiale autonomi, che possono agire in modo indipendente per perseguire obiettivi complessi in ambienti dinamici. In questo contesto, agenziale significa possedere la capacità di prendere iniziative, prendere decisioni ed eseguire compiti specifici con un intervento umano minimo.

Questi sistemi combinano modelli linguistici di grandi dimensioni, algoritmi di apprendimento automatico, apprendimento per rinforzo ed elaborazione del linguaggio naturale per analizzare grandi quantità di dati, generare intuizioni e adattarsi in base alle preferenze degli utenti e alle interazioni passate. Il risultato è una struttura di automazione intelligente in grado di gestire flussi di lavoro complessi e di affrontare compiti che un tempo erano di esclusiva competenza degli operatori umani.

Fondamenti di IA agenziale

L'IA agenziale si riferisce a una nuova generazione di sistemi di intelligenza artificiale in grado di ragionare, pianificare e agire in modo indipendente, richiedendo una minima supervisione umana. A differenza dell'intelligenza artificiale tradizionale, che spesso si affida a istruzioni dirette o a una supervisione costante, i sistemi di intelligenza artificiale agica sono progettati per gestire compiti complessi e prendere decisioni in base ai propri obiettivi e finalità. Questi sistemi avanzati sono composti da più agenti di IA che lavorano in modo collaborativo per portare a termine compiti complessi, sfruttando modelli linguistici di grandi dimensioni, apprendimento automatico ed elaborazione del linguaggio naturale per comprendere e interagire con l'ambiente circostante.

La caratteristica distintiva dell'IA agenziale è la sua capacità di agire in modo indipendente: un agente di IA all'interno di un sistema di questo tipo può valutare le situazioni, stabilire i propri obiettivi ed eseguire le azioni senza attendere l'input umano. Questa autonomia consente all'IA agenziale di automatizzare flussi di lavoro complessi, di affrontare sfide multiformi e di adattarsi a circostanze mutevoli in tempo reale. Integrando capacità di linguaggio naturale e ragionamento avanzato, i sistemi di intelligenza artificiale agentica sono pronti a rivoluzionare il modo in cui le organizzazioni affrontano la risoluzione dei problemi, rendendo l'intelligenza artificiale un vero e proprio partner nel raggiungimento degli obiettivi aziendali.

Agenti di intelligenza artificiale e sistemi autonomi

I sistemi di IA agici si basano su agenti di IA, entità intelligenti progettate per gestire compiti complessi e operare in modo indipendente con una minima supervisione umana. Questi agenti di IA sono la forza trainante dell'IA agenziale, che consente alle organizzazioni di automatizzare flussi di lavoro complessi e di raggiungere risultati un tempo irraggiungibili. Sfruttando modelli linguistici di grandi dimensioni, algoritmi di apprendimento automatico ed elaborazione del linguaggio naturale, gli agenti di IA sono in grado di elaborare dati, riconoscere modelli e prendere decisioni complesse in tempo reale.

Nel contesto dei sistemi autonomi, gli agenti di intelligenza artificiale svolgono un ruolo cruciale nel trasformare il modo in cui le aziende si approcciano alla gestione della catena e alla gestione della supply chain. Ad esempio, nelle operazioni di supply chain, gli agenti di intelligenza artificiale possono analizzare grandi quantità di dati logistici per ottimizzare i percorsi, prevedere le fluttuazioni della domanda e ottimizzare la gestione delle scorte, fornendo soluzioni su misura che aumentano l'efficienza e riducono i costi. Nelle istituzioni finanziarie, gli agenti di intelligenza artificiale sono sempre più utilizzati per automatizzare attività ripetitive come l'inserimento di dati, i controlli di conformità e il monitoraggio delle transazioni, liberando gli esperti umani per concentrarsi su decisioni più strategiche e complesse.

L'integrazione di agenti di intelligenza artificiale in sistemi di intelligenza artificiale agici porta numerosi vantaggi. Questi sistemi possono operare in modo indipendente, adattarsi a condizioni mutevoli e affrontare sfide complesse in ambienti dinamici. Di conseguenza, le organizzazioni sperimentano una maggiore soddisfazione dei clienti, tempi di risposta più rapidi e un processo decisionale più informato. Automatizzando flussi di lavoro complessi e consentendo un'automazione intelligente, i sistemi di intelligenza artificiale agentica consentono alle aziende di essere all'avanguardia in un panorama digitale in rapida evoluzione, rendendo l'intelligenza artificiale un partner cruciale nel raggiungimento degli obiettivi aziendali del mondo reale.

Dai metodi tradizionali ai sistemi di intelligenza artificiale agici

Per illustrare il passaggio dai processi aziendali convenzionali a uno stato agenziale, consideriamo questi esempi del mondo reale:

Esempi	Il ‘vecchio’ mondo	Il mondo agenziale
Marketing viaggi	Campagne di test A/B manuali con un pubblico ampio e modificate con risultati imprecisi.	Analizzare i dati in tempo reale per creare esperienze ‘N-of-1’, ottimizzare le campagne pubblicitarie e prevedere le tendenze del mercato.
Andare sul mercato	Creare modelli di e-mail di outreach basati su richieste, quindi distribuirli ai rappresentanti di vendita.	Guidare l'intero processo di vendita in modo autonomo con una scoperta creativa, soluzioni su misura e follow-up attenti.
Servizio clienti	Gestire le richieste di informazioni di base utilizzando risposte statiche e scriptate (copertura ~80%)	Anticipare le esigenze dei clienti, risolvere domande complesse in tempo reale e costruire relazioni durature.
Catena di approvvigionamento	Utilizzare i dati storici e le regole statiche per prevedere la domanda e gestire manualmente le eccezioni.	Prevedere la domanda, attivare il rifornimento e reinstradare le spedizioni in modo autonomo per evitare interruzioni nella gestione della catena.

L'IA di oggi e i suoi limiti

Negli ultimi anni, i sistemi di IA hanno compiuto notevoli progressi, con progressi nell'apprendimento automatico, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nei modelli di IA generativa. Tuttavia, l'IA di oggi presenta ancora notevoli limiti. La maggior parte degli attuali sistemi di IA richiede una significativa supervisione da parte dell'uomo per funzionare in modo efficace, soprattutto quando si tratta di gestire compiti complessi che richiedono adattabilità e un processo decisionale ricco di sfumature. In particolare, l'IA attuale fatica a prendere decisioni complesse che richiedono una comprensione più approfondita del contesto e delle sfumature. L'IA generativa, ad esempio, eccelle nella generazione di contenuti, ma dipende da suggerimenti umani e non ha la capacità di agire in modo indipendente o di perseguire da sola obiettivi complessi.

Gli agenti autonomi di IA possono eseguire compiti specifici, ma spesso necessitano di una programmazione estesa e faticano ad adattarsi ad ambienti dinamici in cui le condizioni cambiano rapidamente. L'IA agenziale si riferisce a una nuova generazione di sistemi di IA che vanno oltre l'automazione. Gli agenti di intelligenza artificiale sono progettati per riconoscere modelli, gestire compiti complessi e prendere decisioni con un intervento umano minimo. Agendo in modo indipendente e perseguendo obiettivi complessi, l'IA agenziale rappresenta un significativo passo avanti, consentendo all'IA di operare in modo più flessibile ed efficace negli scenari del mondo reale.

Modelli linguistici di grandi dimensioni e l'ascesa dell'IA agenziale

I grandi modelli linguistici (LLM) hanno svolto un ruolo cruciale nell'emergere dell'IA agenziale. Questi modelli avanzati di IA sono in grado di comprendere e generare testi simili a quelli umani, consentendo ai sistemi di IA di interagire con gli utenti in linguaggio naturale e di rispondere a domande complesse. Sono anche ampiamente utilizzati per la generazione di contenuti in varie applicazioni, consentendo la creazione automatica di articoli, relazioni e altri materiali scritti. Integrando gli LLM con l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale, i sistemi di IA agici possono gestire compiti complessi, automatizzare flussi di lavoro intricati e prendere decisioni indipendenti.

Questa combinazione di tecnologie consente all'IA agenziale di fornire soluzioni su misura in tutti i settori. Nella gestione della supply chain, ad esempio, i sistemi di intelligenza artificiale agentica possono prevedere la domanda, ottimizzare la gestione della catena e adattarsi alle interruzioni senza interventi manuali. Nel settore sanitario, questi sistemi possono elaborare grandi quantità di dati per supportare il processo decisionale clinico e migliorare i risultati dei pazienti. L'ascesa dell'IA agenziale, alimentata da modelli linguistici di grandi dimensioni, sta ponendo le basi per una nuova era di sistemi autonomi in grado di trasformare il modo in cui le aziende operano e forniscono valore.

Abilitare le applicazioni del mondo reale: Preparazione dei dati per gli agenti di intelligenza artificiale e l'automazione intelligente

L'implementazione dell'IA agenziale richiede un passaggio dalle nozioni tradizionali di disponibilità dei dati alla costruzione di pipeline di dati intelligenti e adattabili che consentano agli agenti di IA di accedere in modo affidabile ai dati e di elaborarli in tempo reale. Queste pipeline devono essere supportate da una potenza di calcolo scalabile per garantire un funzionamento e una crescita efficienti dei sistemi di IA agici. I nuovi strumenti di IA generativa supportano oggi la creazione rapida di mappe di conoscenza e l'integrazione di fonti di dati strutturati e non strutturati (ad esempio, e-mail, documenti, trascrizioni), che in precedenza erano difficili da gestire.

I System Integrator (SI) devono aiutare i clienti a mappare i loro ambienti di dati, compresi i flussi operativi, i database, le API e gli archivi di documenti, tenendo conto delle normative sull'AI e sui dati specifiche del settore. Per i primi progetti pilota o proof-of-concept, l'utilizzo di dati interni, pubblici o sintetici può fornire un rapido valore. Tecnologie come il Model Context Protocol (MCP) e l'Agent2Agent Protocol (A2A) semplificano l'accesso ai dati tra i sistemi.

Man mano che i sistemi di IA agici interagiscono con un numero maggiore di dati, migliorano continuamente il processo decisionale. Sebbene il successo a lungo termine dipenda da una solida governance e qualità dei dati, l'adozione precoce è possibile concentrandosi su una progettazione intelligente delle pipeline e sfruttando la flessibilità dell'IA genica per operare all'interno dei paesaggi di dati esistenti. La formazione dei clienti su questi modelli di integrazione in evoluzione è essenziale.

Perché l'IA agenziale è importante in un contesto aziendale

L'IA di oggi si è evoluta al di là delle automazioni isolate e ora sta facendo il botto integrando processo decisionale autonomo nei processi aziendali complessi. In InvestGlass costruiamo soluzioni basate sull'intelligenza artificiale che non si limitano ad automatizzare le attività ripetitive, ma agiscono in modo autonomo, imparano continuamente e gestiscono attività complesse in modo altamente adattivo.

Questo cambiamento è alimentato da una potenza di calcolo scalabile, da modelli di linguaggio naturale e da modelli di IA addestrati a riconoscere modelli, a comprendere testi simili a quelli umani e a operare secondo standard etici sotto la supervisione umana.

I vantaggi principali includono:

Aumentate l'efficienza eliminando i passaggi manuali che richiedono molto tempo
Automatizzare flussi di lavoro complessi che coinvolgono più sistemi e decisioni
Generare intuizioni per la pianificazione strategica
Migliorare la soddisfazione dei clienti grazie a un servizio più rapido e personalizzato
Pianificazione adattabile per adattarsi a obiettivi mutevoli e cambiamenti operativi.

InvestGlass e il futuro delle applicazioni AI agenziali

InvestGlass non si limita a reagire all'ascesa dell'IA agenziale, ma integra proattivamente queste tecnologie nella propria piattaforma. Automazione intelligente è una caratteristica fondamentale della nostra piattaforma, che consente ai clienti di snellire i processi e migliorare il processo decisionale. Ecco come aiutiamo i clienti a passare al mondo agenziale:

Customer Journey e personalizzazione

Utilizziamo l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale per creare percorsi per i clienti che si evolvono in tempo reale. I nostri sistemi analizzano le preferenze, il comportamento e le interazioni passate degli utenti per offrire soluzioni personalizzate che superano le campagne statiche.

Automazione Go-to-Market

Invece di un'attività di outreach templata, la nostra piattaforma consente ad agenti autonomi di generare contenuti (content generation), gestire sequenze di engagement e follow-up utilizzando gli insight ricavati da set di dati complessi.

Servizio clienti agenziale

Utilizzando l'intelligenza artificiale generativa e l'instradamento intelligente, i nostri sistemi sono in grado di affrontare problemi complessi con i clienti, di gestire richieste complesse, di rispondere a domande in linguaggio naturale e di intervenire solo quando necessario, migliorando l'efficienza e riducendo la dipendenza da dialoghi scriptati.

Intelligenza della catena di approvvigionamento

Nel campo della supply chain e della gestione della catena di approvvigionamento, InvestGlass utilizza l'intelligenza artificiale per prevedere le esigenze, automatizzare l'approvvigionamento e gestire le eccezioni, portando a sistemi di gestione della catena più resilienti e adattivi.

Il ruolo dell'IA agenziale nei processi decisionali basati sui dati

I sistemi di IA agici sono progettati per analizzare grandi quantità di dati e generare informazioni utili per migliorare il processo decisionale. Sfruttando gli algoritmi di apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale, l'IA agenziale è in grado di riconoscere schemi, affrontare query complesse e prendere decisioni sfumate che in precedenza erano fuori dalla portata dei sistemi di IA tradizionali.

In un contesto aziendale, l'IA agenziale consente alle organizzazioni di affrontare le sfide del mondo reale con maggiore precisione. Ad esempio, le istituzioni finanziarie possono utilizzare l'IA agenziale per individuare le tendenze del mercato, valutare i rischi e migliorare la soddisfazione dei clienti attraverso raccomandazioni personalizzate. I fornitori di servizi sanitari possono sfruttare questi sistemi per interpretare dati medici complessi, supportare la diagnosi e migliorare la cura dei pazienti. Consentendo un processo decisionale guidato dai dati, i sistemi di intelligenza artificiale agentica aiutano le organizzazioni a incrementare l'efficienza, a rispondere a condizioni mutevoli e a ottenere risultati superiori.

Superare le sfide con l'IA agenziale

Nonostante i numerosi vantaggi che l'IA agenziale apporta, è necessario affrontare diverse sfide per sbloccare il suo pieno potenziale. Garantire che i sistemi di IA agici operino nel rispetto di standard etici e non perpetuino pregiudizi è una priorità assoluta. Questi sistemi richiedono inoltre una potenza di calcolo scalabile e modelli di IA avanzati per gestire compiti complessi e adattarsi efficacemente ad ambienti dinamici.

Ricercatori e sviluppatori stanno lavorando attivamente per creare strutture di pianificazione e di decisione più adattabili per l'IA agenziale. Anche l'apprendimento continuo è essenziale affinché l'IA agenziale rimanga efficace in ambienti dinamici. Concentrandosi su standard etici, processi decisionali solidi e capacità di operare in ambienti dinamici, il settore mira a superare questi ostacoli. Una volta affrontate queste sfide, l'IA agenziale sarà meglio posizionata per mantenere la sua promessa di trasformare le industrie e migliorare la vita attraverso l'automazione intelligente e i sistemi autonomi.

Sviluppo responsabile dell'intelligenza artificiale

Con l'ingresso in una nuova era di IA agenziale, lo sviluppo e l'impiego responsabile sono più importanti che mai. È essenziale garantire che i sistemi di IA agenziali siano trasparenti, spiegabili ed equi, riducendo al minimo i rischi come i pregiudizi e la perdita di posti di lavoro. Gli sviluppatori devono dare priorità agli standard etici e considerare l'impatto più ampio di queste tecnologie sulla società.

Concentrandoci sullo sviluppo responsabile dell'IA agenziale, possiamo sfruttare i vantaggi dell'automazione intelligente, liberando gli esseri umani da compiti ripetitivi e consentendo un lavoro più creativo e strategico. Rimanere informati sugli ultimi progressi dell'IA agenziale sarà fondamentale, poiché questi sistemi continuano a evolversi e a svolgere un ruolo crescente nel plasmare il futuro delle imprese e della società.

Un ruolo cruciale per la supervisione umana

Sebbene i sistemi di IA agici siano in grado di ottenere risultati in modo indipendente, il ruolo degli esseri umani rimane essenziale. Lo stato agenziale - in cui un sistema autonomo opera sotto la direzione di una figura autoritaria - garantisce che l'IA operi secondo standard etici appropriati e in linea con l'intento strategico.

In InvestGlass ci assicuriamo che i nostri modelli di intelligenza artificiale siano sempre soggetti alla supervisione umana, mantenendo un attento equilibrio tra sistemi autonomi e governance responsabile.

Implicazioni nel mondo reale e indicazioni per il futuro

L'ascesa dell'IA agenziale è destinata a rimodellare i settori industriali, consentendo alle organizzazioni di operare in modo più efficiente e intelligente in ambienti dinamici. Nella gestione della supply chain, l'IA agenziale può automatizzare le attività ripetitive, ottimizzare la gestione della catena e rispondere alle interruzioni con un intervento umano minimo. I fornitori di servizi sanitari stanno sfruttando l'automazione intelligente per analizzare grandi quantità di dati sui pazienti, fornire soluzioni su misura e supportare processi decisionali complessi. Le istituzioni finanziarie utilizzano l'IA agenziale per perseguire obiettivi complessi, come individuare le frodi o prevedere i cambiamenti del mercato, prendendo decisioni sfumate basate su dati in tempo reale.

In prospettiva, l'intelligenza artificiale agenziale continuerà a espandere il suo ruolo nel mondo reale, operando in modo indipendente per risolvere problemi e adattarsi a nuove situazioni. Esempi reali sono i veicoli autonomi che si muovono nel traffico, le case intelligenti che imparano le preferenze degli utenti e i sistemi di automazione intelligente che migliorano continuamente i processi aziendali. Con l'evoluzione dell'IA agenziale, è fondamentale sostenere gli standard etici e garantire che questi sistemi siano in linea con i valori e le preferenze umane. Il futuro promette capacità ancora maggiori, con l'IA agenziale pronta ad affrontare obiettivi sempre più complessi e a fornire valore trasformativo in tutti i settori.

InvestGlass: Il vostro partner svizzero per l'intelligenza artificiale generativa

InvestGlass è all'avanguardia nell'IA generativa e agenziale e offre una suite completa di soluzioni progettate per aiutare le aziende a sfruttare tutto il potenziale dell'intelligenza artificiale. I loro modelli avanzati di IA sono costruiti per generare intuizioni, riconoscere modelli e fornire soluzioni su misura anche per i problemi più complessi. Con InvestGlass, le aziende possono automatizzare flussi di lavoro complessi, analizzare grandi quantità di dati e consentire agli agenti di intelligenza artificiale di prendere decisioni indipendenti in ambienti dinamici.

Se il vostro obiettivo è aumentare l'efficienza, migliorare la soddisfazione dei clienti o affrontare attività complesse che richiedono un'automazione intelligente, InvestGlass fornisce l'esperienza e la tecnologia per aiutarvi ad avere successo. I loro agenti AI sono in grado di operare in modo autonomo, di adattarsi a nuove sfide e di fornire risultati misurabili. Collaborando con InvestGlass, le aziende possono sfruttare i vantaggi dell'IA agenziale, semplificando le operazioni, migliorando il processo decisionale e rimanendo all'avanguardia in un panorama digitale in rapida evoluzione.

Conclusioni e passi successivi

In conclusione, l'IA agenziale si riferisce a una nuova generazione di sistemi di intelligenza artificiale in grado di agire in modo indipendente, gestire compiti complessi e prendere decisioni con un intervento umano minimo. Sfruttando la potenza degli agenti di IA, dei modelli linguistici di grandi dimensioni e degli algoritmi avanzati di apprendimento automatico, questi sistemi stanno ridefinendo le possibilità in settori quali la sanità, la finanza e la gestione della catena di approvvigionamento. I sistemi di IA agenziali sono in grado di automatizzare flussi di lavoro complessi, generare approfondimenti e fornire un'automazione intelligente che favorisce la crescita dell'azienda e la soddisfazione dei clienti.

Per sfruttare appieno i numerosi vantaggi dell'IA agenziale, le organizzazioni devono investire in potenza di calcolo scalabile, stabilire solidi standard etici per il processo decisionale dell'IA e dare priorità all'apprendimento e al miglioramento continui. Questo approccio garantisce che i sistemi di IA agici possano operare in modo indipendente, adattarsi a nuove sfide e perseguire obiettivi complessi nel mondo reale. Con l'ingresso in questa nuova era di automazione intelligente, la collaborazione tra esseri umani e sistemi di IA sarà la chiave per sbloccare opportunità senza precedenti e raggiungere risultati prima inimmaginabili.

Abbracciando l'IA agenziale e le sue capacità di trasformazione, le aziende possono posizionarsi all'avanguardia dell'innovazione, aumentando l'efficienza, migliorando la soddisfazione dei clienti e guidando un cambiamento significativo in tutti i settori. Il futuro dell'IA agenziale è luminoso, e i prossimi passi prevedono non solo l'adozione di queste tecnologie, ma anche il loro sviluppo per allinearsi agli standard etici e alle esigenze del mondo reale.

InvestGlass è il vostro partner svizzero pronto per l'IA generativa

Il passaggio al mondo agenziale rappresenta un salto di qualità nel modo in cui le applicazioni AI supportano le operazioni aziendali. Con InvestGlass non vi limitate ad automatizzare i processi, ma abbracciate un nuovo paradigma di agenti autonomi, adattamento dinamico e automazione intelligente.

InvestGlass è in prima linea in questa rivoluzione e offre un servizio all'avanguardia. soluzioni di IA agenziale su misura per soddisfare le esigenze in continua evoluzione delle istituzioni finanziarie, fornitori di servizi e innovatori digitali. La nostra piattaforma consente alle organizzazioni di sfruttare tutto il potenziale degli agenti AI autonomi, di semplificare i flussi di lavoro complessi e di raggiungere un'efficienza e un'agilità senza precedenti.

Invitiamo le aziende lungimiranti a collaborare con InvestGlass e ad aprirsi la strada verso il futuro dell'automazione alimentata dall'intelligenza artificiale, facendo scalpore nel settore con soluzioni innovative di intelligenza artificiale agenziale. Per vedere applicazioni reali in azione, contattateci per una demo o per approfondire la nostra piattaforma.

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Domande frequenti

1. Che cos'è l'IA agenziale secondo InvestGlass?

L'IA agenziale, secondo la definizione di InvestGlass, è una nuova generazione di sistemi di intelligenza artificiale che agiscono in modo indipendente, utilizzando più agenti intelligenti per percepire, ragionare e prendere decisioni con una minima supervisione umana.

2. Come spiega InvestGlass la differenza tra IA agenziale e IA tradizionale?

InvestGlass sottolinea che l'IA tradizionale richiede una supervisione costante, mentre l'IA agenziale coordina autonomamente gli agenti per adattarsi, imparare ed eseguire compiti complessi, consentendo alle aziende di andare oltre la semplice automazione.

3. Che ruolo hanno gli agenti di AI nei sistemi di AI di InvestGlass Agentic?

Nei sistemi di intelligenza artificiale di InvestGlass, gli agenti di intelligenza artificiale fungono da blocchi intelligenti che elaborano i dati, rilevano i modelli e agiscono in tempo reale, automatizzando collettivamente flussi di lavoro complessi in tutti i settori.

4. Quali settori possono beneficiare dell'intelligenza artificiale di InvestGlass?

InvestGlass applica l'IA agenziale in diversi settori:

Assicurazione: Semplificare la liquidazione dei sinistri
Industriali: Ottimizzare l'inventario e ridurre le interruzioni
Vendita al dettaglio: Offrire percorsi personalizzati per i clienti in tempo reale
Scienze della vita: Accelerare la scoperta farmaceutica
Finanza: Automatizzare la conformità, il rilevamento delle frodi e il coinvolgimento dei clienti

5. Che cosa rende InvestGlass unico nello spazio dell'intelligenza artificiale?

A differenza dei fornitori che si limitano ad aggiungere l'IA ai sistemi preesistenti, InvestGlass costruisce un'infrastruttura scalabile per l'IA agenziale, consentendo un processo decisionale autonomo, un apprendimento continuo e una supervisione etica su misura per le esigenze aziendali.

6. Quali vantaggi aziendali offre InvestGlass Agentic AI?

Con l'intelligenza artificiale di InvestGlass, le aziende guadagnano:

Efficienza attraverso l'automazione delle attività manuali
Flussi di lavoro scalabili attraverso sistemi complessi
Approfondimenti praticabili per la pianificazione strategica
Migliori esperienze per i clienti con personalizzazione
Risposte adattive alle condizioni dinamiche del mercato

7. Quanto è grande l'opportunità dell'IA agenziale che InvestGlass sta perseguendo?

Secondo InvestGlass, l'Intelligenza Artificiale Agenziale rappresenta una $1 trilione di opportunità globali, tra cui $350-450 miliardi negli Stati Uniti.-Una trasformazione pari all'ascesa del cloud computing.

8. Quali sfide affronta InvestGlass nell'implementazione dell'IA agenziale?

InvestGlass aiuta le aziende ad affrontare sfide come il processo decisionale privo di pregiudizi, la supervisione etica, l'elaborazione scalabile e le pipeline di dati intelligenti, garantendo che l'IA agenziale sia responsabile ed efficace.

9. In che modo InvestGlass sfrutta i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nell'IA agenziale?

InvestGlass integra gli LLM nei suoi sistemi di intelligenza artificiale per consentire interazioni in linguaggio naturale, ragionamenti avanzati e automazione personalizzata, rendendo l'intelligenza artificiale un vero e proprio partner nel processo decisionale complesso.

10. Qual è la visione di InvestGlass per il mondo agenziale?

InvestGlass immagina un futuro in cui le aziende abbraccino un paradigma di agenti autonomi piuttosto che di semplice automazione. La loro missione è quella di mettere le organizzazioni in condizione di guidare l'innovazione, semplificare le operazioni e ottenere una crescita sostenibile nell'era agenziale.

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