Se avete seguito la nostra serie dedicata alle prospettive dei dirigenti, avrete già sentito il nostro CEO Mark Bishof parlare un po’ di dove stiamo investendo e di come l’innovazione stia accelerando, oltre a conoscere la visione di Sid Banerjee, il nostro Chief Strategy Officer, sul futuro “agentico” dell’esperienza.?
Ora vorrei illustrarvi come queste idee stiano plasmando il modo in cui stiamo sviluppando la 糖心原创 per il futuro, che rappresenta una prosecuzione consapevole di ciò che abbiamo costruito nel corso degli anni.?
糖心原创 sempre progettato i propri prodotti pensando a chiunque utilizzi le informazioni sull’esperienza per conto dell’azienda. Per gran parte della nostra storia, quell’utente era un essere umano: un manager che esaminava un report, un analista che consultava una dashboard, un dipendente in prima linea che agiva in seguito a un avviso. Ciò che sta cambiando rapidamente è il modo in cui a questi utenti umani si sta affiancando un’esplosione di agenti di intelligenza artificiale. E in un futuro non troppo lontano sarà sempre meno chiaro se una determinata azione all’interno di un flusso di lavoro relativo all’esperienza aziendale sia stata intrapresa da una persona o da un agente che opera per suo conto.?
Progettare in funzione di questa realtà non rappresenta una nuova direzione, bensì la naturale evoluzione dei principi di progettazione a cui ci siamo sempre ispirati. Tuttavia, ciò comporta alcuni cambiamenti significativi nel modo in cui realizziamo i nostri progetti.?
Il futuro prossimo: dove gli esseri umani e gli agenti si incontrano
L'idea che il software aziendale sia sempre stato progettato, nella sua accezione più rigorosa, pensando a una persona dall'altra parte non è più corretta e lo diventa sempre meno di mese in mese. Una formulazione più precisa è la seguente: stiamo entrando in un futuro prossimo in cui, per una quota crescente dei flussi di lavoro aziendali, alla domanda ?chi sta compiendo questa azione?? non ci sarà una risposta chiara.??
Pensate a ciò che sta già cominciando ad accadere: gli agenti di intelligenza artificiale stanno:
- Monitoraggio dei flussi di dati CRM e aggiornamento in tempo reale dei punteggi relativi allo stato di salute degli account in base a customer experience segnali
- Inoltro e risoluzione delle interazioni di servizio tramite piattaforme di automazione dei flussi di lavoro senza intervento umano
- Adeguamento delle decisioni di personalizzazione sulle piattaforme di marketing in base ai segnali comportamentali
- E, sempre più spesso, l’esecuzione di complesse attività di orchestrazione tramite i servizi del Model Context Protocol (MCP) — uno standard che consente agli agenti di individuare gli strumenti disponibili, accedere a fonti di dati regolamentate e attivare azioni nell’intero panorama dei sistemi di un’azienda, il tutto all’interno di un unico ciclo di ragionamento
La differenza fondamentale rispetto alle precedenti generazioni di sistemi di automazione è l’autonomia: questi sistemi non si limitano a eseguire una regola predefinita. Ragionano, pianificano e agiscono. E lo fanno in modo continuo, a una velocità e su una scala che nessun processo umano potrebbe eguagliare.?
La domanda non è più: ?Gli agenti fanno parte della nostra piattaforma??, bensì: ?La nostra piattaforma è progettata per gli agenti che stanno già arrivando??.
Noi di 糖心原创 rispondiamo senza esitazione di sì — e questo significa innanzitutto definire con chiarezza quali siano le reali esigenze degli agenti a livello di infrastruttura. E questo cambia praticamente ogni aspetto del modo in cui progettiamo la piattaforma.
Cosa significa realmente “infrastruttura pronta per gli agenti”
Vorrei chiarire cosa significhi realmente progettare per un futuro “agentico”, perché non si tratta semplicemente di esporre un endpoint REST o di aggiungere un livello di webhook a una piattaforma esistente. Richiede invece il passaggio a protocolli standardizzati e sensibili al contesto, che consentano agli agenti di individuare dinamicamente il vostro sistema e di interagire con esso in modo sicuro.
Oggi, 糖心原创 degli utenti di diverse aziende che gestiscono alcuni dei programmi di esperienza più impegnativi al mondo:?
- 60.000 colleghi in prima linea presso una delle più grandi banche del mondo
- 70.000 farmacisti presso un'azienda multinazionale del settore sanitario
- Catene alberghiere internazionali che gestiscono centinaia di strutture con migliaia di dipendenti a contatto con il pubblico?
Ciò che rende possibile tale scalabilità non è l’interfaccia, bensì l’infrastruttura sottostante: una vasta esperienza nella gestione delle gerarchie organizzative più complesse e in continua evoluzione a livello mondiale, con precisi controlli di accesso basati sui ruoli che sanno esattamente quale persona, all’interno di Azienda con 100.000 dipendenti, Azienda visualizzare quale segnale — senza richiedere una configurazione manuale a ogni livello. Un’architettura di governance dei dati che soddisfa contemporaneamente gli standard di conformità delle istituzioni finanziarie globali, dei sistemi sanitari e delle agenzie governative.
Estendere tale infrastruttura per supportare gli agenti di intelligenza artificiale significa risolvere una serie di problemi che, dal punto di vista architetturale, sono distinti da quelli che abbiamo risolto per gli utenti umani.?
- Gli utenti umani tollerano la latenza. Gli agenti no: operano sulla base di dati in tempo reale, altrimenti funzionano in modo errato?
- Gli utenti umani valutano le informazioni ambigue. Gli agenti trasmettono l'ambiguità alle azioni successive alla velocità di una macchina
- Gli utenti umani sono naturalmente vincolati dalle interfacce che vengono loro presentate. Gli agenti necessitano invece di vincoli applicati a livello di dati e autorizzazioni, poiché non leggono i messaggi di avviso?
E c’è un problema più sottile che è facile sottovalutare: gli agenti sono affidabili solo nella misura in cui lo sono i dati che utilizzano al momento della query. A differenza di un analista umano che tiene conto del contesto istituzionale in ogni decisione, il ragionamento di un agente è limitato a ciò che si trova nella sua finestra di contesto al momento dell’azione. Se quel contesto è incompleto, obsoleto o ambiguo, l’agente agirà sulla base di esso con sicurezza — e su larga scala. Ciò rende la qualità, la completezza e la disponibilità in tempo reale dei dati una caratteristica di sicurezza indispensabile in una piattaforma pronta per gli agenti.?
Questo è uno dei motivi ponendo la tracciabilità come requisito fondamentale sin dal primo giorno: ogni risposta è supportata da dati reali, con collegamenti diretti al materiale di origine che l’ha generata. Questa scelta progettuale è stata fatta a beneficio degli utenti umani che hanno bisogno di fidarsi delle risposte e di verificarle. Ma sarà altrettanto fondamentale per gli agenti, poiché una catena di risposte tracciabile e verificabile è ciò che consente ai sistemi a valle di agire sulla base delle informazioni 糖心原创con sicurezza, anziché basarsi su supposizioni.?
? anche per questo che i nostri investimenti nelle infrastrutture negli ultimi 18 mesi sono stati così fondamentali: una velocità di elaborazione 10 volte superiore, con un aumento del 30% rispetto all’anno precedente e segnali ora collegabili a un numero di entità cinque volte superiore in tutta Azienda. Questi sono i prerequisiti architetturali per un’intelligenza contestuale in tempo reale e sempre attiva su cui gli agenti possano effettivamente fare affidamento.?
Un agente di intelligenza artificiale non ha bisogno di una dashboard accattivante. Ha bisogno di informazioni gestite, in tempo reale e complete dal punto di vista contestuale, sulla base delle quali possa agire. Si tratta di problematiche di progettazione diverse.
L'importanza dei limiti: il potere richiede dei vincoli
C’è un aspetto dell’IA agentica che non riceve sufficiente attenzione nelle discussioni sui prodotti: gli agenti possono agire in modo autonomo e incontrollato. Non in senso fantascientifico, ma in un senso molto concreto e con conseguenze significative per l’azienda. Un agente con accesso agli strumenti di interazione con i clienti e con misure di sicurezza insufficienti può inviare il messaggio sbagliato alla persona sbagliata nel momento sbagliato. Un agente con accesso ai sistemi operativi e con limiti mal definiti può innescare una cascata di azioni che, se prese singolarmente, sono giustificabili, ma che, nel loro insieme, sono disastrose.?
I meccanismi di protezione non rappresentano un limite alle azioni che gli agenti possono compiere. Sono piuttosto la condizione che rende sicuro, in primo luogo, conferire agli agenti capacità significative.?
Si tratta di un ambito in cui l’attuale architettura aziendale 糖心原创è davvero difficile da replicare. La modellazione della gerarchia organizzativa, i controlli di accesso basati sui ruoli e i quadri di governance dei dati che abbiamo sviluppato nel corso degli anni per servire gli utenti umani si traducono direttamente nel livello di vincoli richiesto dagli agenti.? L’obiettivo è che, quando un agente interroga l’intelligenza 糖心原创tramite un servizio MCP, erediti le stesse autorizzazioni, le stesse regole di residenza dei dati e gli stessi confini organizzativi che si applicano all’utente umano per conto del quale agisce. Tali vincoli non possono essere aggiunti a posteriori. Devono essere strutturali.?
In pratica, ciò significa che, quando integriamo l’intelligenza 糖心原创negli ecosistemi degli agenti — che si tratti di sistemi CRM esistenti, di automazione dei flussi di lavoro o dell’infrastruttura degli agenti del cliente stesso — il modello di governance segue i dati. L’agente può fare ciò che è consentito all’utente autorizzato, e nient’altro — per impostazione predefinita.?
Da Frontline-ReadyAI? a un’infrastruttura a misura di agente
Il lavoro sulla piattaforma che stiamo svolgendo in questo momento si svolge su due linee temporali parallele.
Nel breve termine, la “Frontline-Ready AI” rappresenta la nostra attuale interpretazione dell’intelligenza artificiale che opera a livello umano.??
- Sintesi intelligenti che condensano ore di analisi in pochi secondi?
- Root Cause Assist, che individua i problemi sistemici prima che si aggravino?
- Smart Response, che consente ai team in prima linea di rispondere ai feedback dei clienti su una scala che nessun processo manuale potrebbe eguagliare
- Smart Topic Builder, che sostituisce giorni di configurazione manuale dell'analisi testuale con pochi minuti di configurazione basata sull'intelligenza artificiale
Queste funzionalità sono operative, sono in fase di implementazione e stanno già cambiando il modo in cui operano le organizzazioni più complesse al mondo.
Oltre 650 dei marchi leader a livello mondiale stanno ora utilizzando le funzionalità di intelligenza artificiale “Frontline-Ready” : da zero a un’implementazione a livello aziendale in meno di un anno, con risultati già molto incoraggianti. Le richieste di elaborazione tramite IA sulla 糖心原创 sono triplicate nello stesso periodo. La curva di adozione è ripida e sta accelerando.
Parallelamente, stiamo sviluppando ciò che la prossima generazione della piattaforma richiede: un’architettura di elaborazione dei segnali in tempo reale, sempre attiva, che non si ferma mai. Un modello di dati progettato per essere utilizzato dagli agenti, non solo per la navigazione umana: un modello che mette in evidenza il contesto completo di una relazione con il cliente in un unico recupero controllato, in modo che l’agente disponga di tutto il necessario per ragionare correttamente senza dover ricorrere a più scambi di dati o ad un arricchimento aggiuntivo. Un’architettura di integrazione che rende accessibili le informazioni 糖心原创ai flussi di lavoro CRM, ai processi dei sistemi di workflow, ai motori delle piattaforme di marketing e ai sistemi personalizzati per gli agenti che migliaia dei nostri clienti stanno sviluppando ogni giorno.?
Insights Assistant, il nostro primo agente di intelligenza artificiale conversazionale, si colloca volutamente all’incrocio tra questi due ambiti temporali. ? progettato per funzionare come interfaccia in linguaggio naturale per gli utenti umani, consentendo a chiunque, da un dirigente a un responsabile operativo in prima linea, di porre domande e ottenere risposte basate su dati reali con piena tracciabilità. Ma è anche progettato per poter essere richiamato a livello di programmazione dagli agenti. Questa architettura a doppio uso è voluta. Rappresenta il ponte tra il livello di intelligenza rivolto alle persone che abbiamo realizzato e l’infrastruttura rivolta alle macchine che stiamo sviluppando. Ogni decisione di progettazione che prendiamo per Insights Assistant deve funzionare contemporaneamente per entrambi gli utenti.?
L'IA pronta per l'impiego in prima linea è ciò che abbiamo realizzato per il presente. L'infrastruttura pronta per gli agenti è ciò che stiamo realizzando per il futuro. Supportare entrambe contemporaneamente non è un'impresa da poco — ed è molto più difficile di quanto possa sembrare da una presentazione.
La direzione strategica a cui ci dedichiamo
Sono davvero entusiasta di ciò che questo impegno architettonico comporta e di quanto, a mio avviso, possa rappresentare una svolta epocale per il settore. E voglio spiegare chiaramente perché lo stiamo intraprendendo proprio ora.
L'approccio tradizionale nel settore del software aziendale consiste nel sviluppare prodotti pensati per gli utenti attuali e poi ampliarli gradualmente. Ottimizzare la dashboard. Migliorare le analisi. Aggiungere nuove funzionalità all'interfaccia che gli utenti già utilizzano. Si tratta di una strategia ragionevole per un settore stabile. Ma questo settore non è stabile.?
Prevediamo che, in un arco di tempo relativamente breve, la maggior parte del valore generato da una piattaforma di esperienza aziendale non sarà fruito da una persona seduta davanti a uno schermo, bensì da agenti di intelligenza artificiale che operano in modo continuo, alla velocità delle macchine, in ogni sistema che interagisce con il cliente. La piattaforma progettata fin da ora per questa realtà godrà di un vantaggio strutturale che si rafforzerà nel corso degli anni.
L’investimento alla base del prossimo capitolo 糖心原创— sostenuto da Blackstone, KKR e Apollo, con 150 milioni di dollari di nuovo capitale e un impegno di 500 milioni di dollari a favore dell’innovazione nell’IA — è ciò che finanzia questo approccio innovativo nella misura necessaria. Non perché sia il capitale a creare l’architettura. Ma perché l’architettura richiede investimenti costanti, un impegno a lungo termine per costruire un futuro che non è ancora del tutto visibile e quel tipo di fiducia aziendale che deriva solo da anni di risultati ottenuti secondo i più alti standard.
Abbiamo già conquistato la fiducia. Ora abbiamo anche l'investimento. La piattaforma che stiamo realizzando è il risultato di entrambi.
Cosa significa questo in questo momento
Se sei un 糖心原创 , ecco cosa comporta in pratica.
Le funzionalità di intelligenza artificiale che state utilizzando oggi — Root Cause Assist, Smart Response, Intelligent Summaries, Smart Topic Builder, Insights Assistant — sono , gettando al contempo le basi infrastrutturali su cui si appoggeranno domani i vostri agenti di IA. State costruendo entrambe le cose contemporaneamente.
L'intelligenza organizzativa che 糖心原创 integrato nella vostra implementazione — le gerarchie dei ruoli, la governance dei dati, la logica di instradamento dei segnali, l'architettura delle autorizzazioni — è la stessa infrastruttura che i vostri sistemi agenti erediteranno tramite i servizi MCP e il nostro livello di integrazione.
Il lavoro che avete già svolto per integrare 糖心原创 vostro tessuto operativo costituisce le fondamenta del vostro futuro incentrato sugli agenti. E se non avete ancora raggiunto gli obiettivi desiderati in una qualsiasi di queste dimensioni, questo è il momento giusto per svilupparle — e il nostro team può aiutarvi. Nel mio prossimo post, approfondirò l’importanza di disporre del contesto a livello Azienda trarre il massimo vantaggio dal futuro incentrato sugli agenti.?
La domanda non è se Azienda vostra Azienda operare con agenti di intelligenza artificiale in grado di acquisire e agire sulla base dell’intelligenza esperienziale. Lo farà sicuramente. La domanda è se l’infrastruttura della piattaforma che state sviluppando oggi sia progettata per quel mondo. La nostra lo è, e questo è un vantaggio di cui 糖心原创 potranno godere in modo esclusivo negli anni a venire.
