L'ascesa dei modelli linguistici di grandi dimensioni ha scatenato un'ondata di entusiasmo per gli agenti di intelligenza artificiale generalisti, bot in grado di gestire qualsiasi cosa, dalla scrittura di codice alla gestione dei calendari. Ma negli ambienti aziendali reali, questi agenti spesso si scontrano con un muro.
Si tratta di materiale demo impressionante, ma non pronto per la produzione.
Le aziende hanno bisogno di agenti di intelligenza artificiale costruiti ad hoc, chatbot aziendali profondamente integrati con i loro sistemi e mirati a risolvere problemi aziendali specifici. È qui che gli agenti di intelligenza artificiale verticali stanno entrando in gioco e superano i copiloti generalisti nei flussi di lavoro critici.
Che cosa sono esattamente gli agenti di intelligenza artificiale verticali e perché sono più adatti alle aziende? Cerchiamo di capire quali sono.
Cosa sono gli agenti verticali di intelligenza artificiale?
Gli agenti di intelligenza artificiale verticali sono sistemi specifici per il dominio, costruiti per eseguire compiti chiaramente definiti nell'ambito di una particolare funzione aziendale. A differenza degli agenti generalisti che mirano a fare tutto con un unico modello, gli agenti verticali vanno in profondità, non in larghezza: sono progettati per operare all'interno di un contesto noto, con accesso a dati strutturati, regole e sistemi importanti per il compito.
In pratica, questi agenti non si limitano a "parlare" bene, ma agiscono con uno scopo preciso. Un agente verticale nella logistica potrebbe ottimizzare i percorsi di consegna in base alla disponibilità della flotta e al traffico in tempo reale. Nel settore sanitario, potrebbe verificare l'assicurazione, programmare visite di controllo e gestire l'accettazione, il tutto secondo una logica rigorosa.
I team che utilizzano gli agenti verticali registrano un'adozione più rapida, migliori tassi di successo delle attività e meno errori. La chiave? Questi agenti non si affidano a richieste generiche. Sono basati su API, regole e dati strutturati, progettati per svolgere un lavoro molto bene.
Come funzionano gli agenti verticali di intelligenza artificiale
Gli agenti di intelligenza artificiale generalisti sono addestrati su enormi insiemi di dati pubblici, il che li rende ottimi per generare testo, ma inaffidabili in ambienti aziendali strutturati. Hanno allucinazioni, hanno difficoltà con le chiamate API e non riescono a seguire flussi di lavoro rigidi. Gli agenti verticali sono progettati per risolvere questi limiti attraverso la struttura, la logica e l'integrazione.
Ecco come vengono architettati in pratica gli agenti verticali e come ogni livello risolve una limitazione fondamentale degli LLMs generici:
Accesso diretto all'API
I modelli generalisti non possono interagire con i sistemi interni a meno che non siano avvolti da strumenti complessi. Gli agenti verticali si collegano direttamente ai CRM, agli ERP o alle piattaforme di pianificazione, consentendo loro di recuperare dati in tempo reale, creare record e attivare flussi di lavoro in modo affidabile.
Logica aziendale integrata
Invece di affidarsi a trucchi immediati, gli agenti verticali operano all'interno di regole e flussi ben definiti. Sanno cosa è valido, quali passi seguire e come comportarsi in linea con la politica aziendale, proprio come qualsiasi altro sistema di backend.
Gestione dei dati strutturati
LLMs addestrati al linguaggio naturale non funzionano bene con JSON, SQL o schemi rigidi. Gli agenti verticali colmano questo divario tra l'input libero dell'utente e i formati strutturati del backend, assicurando che l'output funzioni.
Contesto ristretto a ciò che conta
Un modello generalista non sa che la vostra politica di rimborso è più importante di Wikipedia. Gli agenti verticali si basano su conoscenze specifiche del dominio, come le SOP, i documenti sulle politiche o le basi di conoscenza, quindi operano solo su ciò che è rilevante.
L'LLM è solo una componente
In un agente verticale, l'LLM svolge un ruolo di supporto, utilizzato per riassumere, interpretare o rispondere in modo naturale. Ma è racchiuso in un sistema governato da logica, memoria e controllo degli accessi, che lo rende sicuro per la produzione.
Insieme, questi livelli danno agli agenti verticali la struttura che manca ai modelli generalisti. Non si affidano a suggerimenti intelligenti o alla speranza, ma operano con accesso, responsabilità e allineamento alle reali esigenze aziendali.
Perché gli agenti AI verticali sono migliori per i flussi di lavoro aziendali
La maggior parte dei flussi di lavoro aziendali non sono aperti: seguono regole, richiedono convalide e dipendono da dati in tempo reale provenienti da sistemi interni. Gli agenti generalisti hanno difficoltà in questo caso. Generano risposte, ma non possono seguire in modo affidabile un processo o rispettare i vincoli senza una forte personalizzazione.
Gli agenti di intelligenza artificiale verticali sono costruiti con una struttura fin dall'inizio. Sono focalizzati su un singolo caso d'uso, integrati con i sistemi che lo alimentano e consapevoli della logica che lo governa. Questo li rende più veloci da distribuire, più facili da testare e molto più affidabili in produzione.
Inoltre, creano meno caos. Invece di sollecitare eccessivamente un modello generale e sperare che comprenda il contesto, gli agenti verticali sono basati su API, regole aziendali e flussi predefiniti. Questo li rende più facili da affidare, scalare e mantenere.
I principali casi d'uso degli agenti verticali di intelligenza artificiale
Gli agenti verticali sono già presenti in produzione, non come assistenti futuristici, ma come sistemi mirati che risolvono problemi operativi reali. Non si tratta di "copiloti AI" che cercano di fare tutto. Si tratta di agenti specifici che svolgono bene un lavoro.
Vediamo alcuni casi d'uso che possono essere adottati fin da subito.
Agenti a contatto con i clienti con responsabilità del flusso di lavoro
Uno dei maggiori equivoci nella progettazione dei chatbot è pensare che la conversazione sia uguale al valore. La maggior parte dei flussi rivolti ai clienti (onboarding, prenotazioni, applicazioni) non sono "conversazioni". Sono attività strutturate con logica, convalida e dipendenze dal backend.
Tuttavia, le aziende spesso impiegano chatbot generalisti e sperano nel meglio. Il risultato? Utenti confusi, flussi interrotti e lead in calo.
Gli agenti verticali progettati specificamente per il servizio clienti, invece, sono pensati per completare l'intero percorso. Conoscono i passaggi, seguono le regole e si integrano direttamente con i sistemi interni. L'esperienza è più fluida non perché l'agente sia "più intelligente", ma perché è stato costruito per quel lavoro.
Agenti operativi interni per l'automazione delle attività
C'è un'enorme quantità di lavoro interno che è ripetibile ma ancora doloroso: aggiornamento dei record, assegnazione dei ticket, sincronizzazione dei dati tra gli strumenti. Si potrebbe automatizzare con l'RPA, ma quest'ultimo spesso si interrompe nel momento in cui cambia qualcosa.
Gli agenti verticali colmano questa lacuna in modo eccellente grazie alla loro abilità come livello logico nell'automazione del flusso di lavoro e nella comprensione delle sfumature. Sono abbastanza intelligenti da gestire input dinamici, ma sufficientemente strutturati da rimanere all'interno dei guardrail. Inoltre, sono collegati alle API e alla logica che definiscono i flussi di lavoro interni.
Agenti integrati nelle vendite e nel CRM
Le vendite sono veloci e sensibili ai dettagli. Un generico agente GPT può rispondere gentilmente, ma non conosce i vostri criteri di qualificazione, né quale rappresentante possiede una regione o se un lead esiste già nel CRM.
Con piattaforme come HubSpot che forniscono al vostro agente tutte queste preziose informazioni, avete bisogno di un agente che le sfrutti al meglio.
I chatbot di vendita costruiti con una verticalità adeguata sono diversi. Vivono all'interno della logica della pipeline. Sono in grado di qualificare i lead in tempo reale, registrare note, attivare follow-up e persino programmare passaggi di consegne, senza che ci sia qualcuno a guidarli manualmente.
Agenti di coordinamento intersistemico
Alcune attività non possono essere svolte in un unico sistema. Pensate alla generazione di un report trimestrale, all'invio di una campagna di follow-up o alla riconciliazione dell'inventario tra le varie sedi. Non si tratta di attività "conversazionali", ma di mini-flussi di lavoro che coinvolgono sistemi e logiche.
Cercare di far fare questo a un agente generalista con i prompt è un incubo. Il modello dimentica il contesto, le chiamate API falliscono, la logica si disfa.
Gli agenti verticali prosperano in questo spazio. Orchestrano gli strumenti, rispettano la logica dei processi e completano l'attività end-to-end, senza bisogno dell'assistenza umana. Si smette di pensare all'intelligenza artificiale e si inizia a pensare all'infrastruttura.
Non si tratta di scenari ipotetici. I team stanno già implementando gli agenti verticali in produzione, sostituendo silenziosamente le automazioni fragili e i copiloti troppo pubblicizzati con sistemi che portano effettivamente a termine il lavoro. La chiave non è solo l'intelligenza, ma anche la struttura, la concentrazione e l'integrazione.
Come si passa dall'idea a un agente verticale funzionante? Vediamo come fare.
Come costruire il vostro primo agente AI verticale
Oggi esistono molti modi per costruire un agente AI: stack open-source, framework di orchestrazione, piattaforme full-code e costruttori no-code. Alcuni permettono di mettere insieme più agenti. Altri permettono di mettere a punto il comportamento da zero.
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Per questo esempio, ci atterremo a un approccio pratico e concreto. Utilizzeremo Botpress come livello di orchestrazione e lo collegheremo a un modello linguistico grezzo come GPT, Claude o Gemini; poi mostreremo come trasformare questo LLM generico in un agente verticale che abbia uno scopo, sia integrato e sia pronto per attività reali.
Se avete già lavorato con strumenti come CrewAI, LangGraph o AutoGen, l'approccio vi sembrerà familiare, ma qui l'obiettivo è passare da un LLM vuoto a un sistema pronto per l'uso.
1. Iniziare con l'impostazione dell'agente
Scegliete un compito specifico, ripetibile e chiaramente definito. Attività come la prenotazione di appuntamenti, i flussi di ingresso o la qualificazione dei lead sono punti di partenza perfetti.
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Accedete alla dashboard di Botpress , create un nuovo bot e definitene subito lo scopo. Dategli una breve descrizione, come "Agente di prenotazione multisede" o "Assistente per la qualificazione dei lead". Nella sezione Ruolo dell'agente, scrivete una frase su ciò che questo agente deve fare, e niente di più. L'obiettivo è importante.
2. Aggiungere la conoscenza che giustifica l'agente
LLMs sono potenti, ma senza un contesto aziendale, sono indovinati. Andate alla scheda Knowledge Base e caricate tutto ciò che l'agente ha bisogno di sapere: PDF, documenti di aiuto, pagine di prezzi, FAQ interne, persino immagini e screenshot se questo fa parte delle vostre attività.
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Se state costruendo un assistente CRM (ad esempio, per HubSpot), caricate i documenti di onboarding, le informazioni sui prodotti e le politiche di assistenza. Etichettare chiaramente ogni voce e creare raccolte di conoscenze separate se si prevede di creare altri agenti in seguito.
Assicurarsi che la KB includa solo ciò che è rilevante per il dominio dell'agente. In questo modo si evitano derive e allucinazioni.
3. Mappare la logica aziendale nell'editor di flusso
È qui che si va oltre la conversazione e si passa all'esecuzione.
Passare all'Editor di flusso e iniziare a costruire la struttura: Quali informazioni deve raccogliere l'agente? Quali condizioni deve verificare prima di procedere? Quando deve intensificarsi o fermarsi?
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Ad esempio, se state costruendo un bot di prenotazione:
- Raccogliere l'orario, la posizione e il servizio preferiti dall'utente.
- Verificare la disponibilità tramite una chiamata API (ci arriveremo).
- Confermare lo slot o offrire alternative
È possibile utilizzare nodi di condizione, espressioni e variabili, che possono essere alimentate dalla logica LLM per attivarsi e agire senza cablaggio, per rendere la logica dinamica ma sempre mirata.
4. Aggiungere l'accesso API
Andare al pannello Integrazioni e impostare le chiamate API di cui l'agente avrà bisogno. Potrebbe trattarsi di un sistema di prenotazione (come Calendly o l'API di pianificazione interna), di un endpoint CRM o persino di un sistema di ticket di assistenza.
- URL di base e intestazioni auth
- Parametri (dinamici o statici)
- Dove memorizzare la risposta (es. workflow.slotOptions)
- Come utilizzare la risposta nel flusso (come la visualizzazione degli orari disponibili o l'invio di un modulo)
Una volta che funziona, inserite i vostri utenti nel flusso di lavoro. Il vostro agente smette di essere "intelligente" e inizia a essere utile.
5. Convalida del comportamento dell'agente
Usate l'emulatore bot per eseguire conversazioni complete e fare il debug in tempo reale. Rompete le cose di proposito: sbagliate le voci, saltate i passaggi, date input strani. Osservate come l'agente si riprende.
Poi, aggiungere i fallback. Aggiungere le convalide. Utilizzate i nodi condizionali per individuare i casi limite. Se l'utente salta un campo obbligatorio, tornate indietro con un chiarimento amichevole che non interrompa il flusso della conversazione. Se una chiamata API non va a buon fine, confermate il fallimento e comunicate all'utente i passi successivi.
Una volta terminati i test, andare alla Home della dashboard dell'agente e scegliere il canale su cui si desidera distribuire l'agente.
Una volta costruito un agente verticale, lo schema diventa ripetibile. Si iniziano a individuare altri flussi di lavoro che possono essere automatizzati, definiti e trasformati in sistemi, non solo in conversazioni. Questa è la vera forza: non solo costruire bot, ma creare un'infrastruttura che faccia progredire il lavoro.
Volete costruirne uno vostro? Botpress è dotato di funzioni che supportano le interazioni LLM con diverse API, piattaforme e servizi. È un ottimo modo per sperimentare la trasformazione LLMs in agenti che spediscono.
Iniziare a costruire oggi è gratuito.
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