AI agentica e automazione

Consulenza AI agentica

Gli agenti cambiano l'aspetto che un processo può avere, non solo la sua velocità. È quindi prima una questione di progettazione operativa e poi di ingegneria: quali decisioni restano alle persone, che cosa un agente può fare da solo e chi risponde dell'esito.

Parliamo della vostra iniziativa AI Consulenza

Il problema di business

Automatizzare un processo difettoso lo rompe solo più in fretta

La maggior parte dei processi ha accumulato passaggi che esistono per un limite di sistema, un vecchio rilievo di audit o una persona che una volta ha sbagliato. Automatizzarli fedelmente conserva tutto questo. Le organizzazioni che ottengono valore reale dagli agenti ridisegnano il processo attorno a ciò che gli agenti sanno fare, il che solleva domande su responsabilità e controllo cui nessun team di ingegneria può rispondere da solo.

Cosa facciamo

Progettare insieme processo e modello di controllo

Descriviamo come si svolge oggi il lavoro e dove risiede davvero il giudizio, poi progettiamo un processo obiettivo che ripartisce deliberatamente il lavoro tra persone e agenti. Con esso arriva un modello di controllo esplicito: che cosa un agente può fare senza supervisione, che cosa richiede approvazione, che cosa viene registrato e chi risponde quando qualcosa va storto. Definiamo anche come l'organizzazione saprà che funziona, perché un agente che peggiora in silenzio è peggio di uno che si guasta in modo visibile.

Consulenza AI agentica

Competenze

Agent Strategy
Agentic Workflow Design
Business Process Redesign
Human-in-the-Loop Architecture
Multi-Agent Architecture
Agent Governance
Agent Operating Models

Casi d'uso comuni

Ridisegnare un processo di back office attorno agli agenti anziché automatizzarne la forma attuale.
Stabilire una posizione aziendale su che cosa gli agenti possano fare senza approvazione umana.
Valutare un'architettura multi-agente proposta prima che cambiarla diventi costoso.
Definire la responsabilità per le decisioni degli agenti in un processo regolamentato.

Il nostro approccio

Discovery del processo

Mappare il percorso attuale, le ramificazioni, le eccezioni e la definizione di corretto.
Prototipo circoscritto

Un processo, prima in sola lettura, misurato su un set etichettato prima di scrivere.
Guardrail e approvazione

Permessi, rate limit, gate di approvazione e audit logging prima dell'accesso in produzione.
Produzione ed esercizio

Rollout graduale con valutazione continua, monitoraggio dei costi e percorso di rollback.

Tecnologie

OpenAI
Anthropic
Google Vertex AI
Azure OpenAI
AWS Bedrock
Model Context Protocol
LangGraph
Temporal
OpenTelemetry

Sicurezza e governance

Un software che agisce dentro i vostri sistemi è un'identità privilegiata e viene trattato come tale. Si autentica tramite il vostro provider di identità, detiene ambiti a privilegio minimo e non può eccedere i permessi dell'utente per conto del quale agisce. Le chiamate agli strumenti sono validate e limitate in frequenza, i contenuti non attendibili sono trattati come dati e non come istruzioni per limitare la prompt injection, e le azioni rilevanti richiedono approvazione umana. Ogni esecuzione è registrata con input, chiamate e output, ed è ciò che rende il sistema verificabile.

Modelli di collaborazione

Progetto AI

Ci assumiamo la responsabilità di progettare e realizzare una soluzione AI definita.

Team AI forward-deployed

Un team AI interfunzionale lavora dentro la vostra organizzazione per individuare e realizzare opportunità in modo continuo.

Team AI dedicato

Capacità ingegneristica dedicata di lungo periodo, costruita sul vostro stack e modello di delivery.

Managed AI

Gestiamo, monitoriamo e miglioriamo continuamente i sistemi AI in produzione.

Perché TeamExtension.ai

Abbiamo dovuto fare queste scelte in produzione

Le domande da cui dipende un programma di agenti sono pratiche: quanta autonomia, che cosa registrare, quando fermarsi. Rispondervi bene richiede aver convissuto con le conseguenze, che è diverso dall'averne letto. Costruiamo e gestiamo questi sistemi, quindi il consiglio poggia su ciò che è davvero andato storto.

Clienti selezionati

Domande frequenti

Quanta autonomia dovrebbe avere un agente?

Partite da zero e fatela guadagnare. Prima in sola lettura, poi in scrittura su azioni reversibili, poi azioni soggette ad approvazione, con ogni passo giustificato da un'accuratezza misurata. L'autonomia concessa in partenza viene di solito revocata dopo il primo incidente, e costa più che partire stretti.

Servono più agenti?

Di solito meno di quanti se ne propongano. Le architetture multi-agente aggiungono modalità di guasto legate al coordinamento, e la maggior parte dei processi che sembrano richiederne diversi ha bisogno di un agente con più strumenti. Consigliamo la struttura più semplice, salvo che il lavoro si scomponga davvero.

Chi risponde quando un agente sbaglia?

Sempre una persona nominata. Parte di questo lavoro è decidere chi sia per ciascun processo e assicurarsi che abbia la visibilità per esercitare quella responsabilità. Un modello di responsabilità che si ferma al «sistema» non sopravvive a un incidente.

Che impatto ha sulle nostre persone?

Onestamente cambia i ruoli, e sostenere il contrario rende l'adozione più difficile. Analizziamo quali attività si spostano, che cosa diventa il lavoro umano residuo e che cosa comporta per la composizione del team, dentro la progettazione e non dopo.

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