AgentLabs progetta e implementa progetti di agenti AI presso il cliente — nei processi, nella conoscenza e nei sistemi che già fanno funzionare l’organizzazione. Dall’analisi del Use Case di business a un Agent in Production, con integrazioni, permessi, Human Handoff, monitoraggio e formazione del team.
Costruiamo lo strato Agent intorno ai sistemi, alle procedure e alle persone del cliente. Così l’AI non si limita a rispondere: comprende il contesto, raccoglie informazioni, attiva strumenti, aggiorna sistemi e coinvolge una persona nei punti giusti.
Mappiamo il percorso esistente, le fonti informative, i sistemi target, i punti decisionali, le eccezioni e i permessi — e scegliamo un Use Case con valore di business chiaro e misurabile.
Al processo di implementazione →Definizione del ruolo, strumenti, Instructions, memoria, metodi operativi, confini di responsabilità e scenari di fallimento.
CRM, ERP, Ticketing, eCommerce, calendario, pagamenti, DMS, sistemi interni, Webhooks e API.
Policy, documenti, FAQ, SharePoint, knowledge base e dati di business — con fonte, contesto e permessi.
Accesso basato sul ruolo, approvazione prima di azioni sensibili, log, limiti sugli strumenti e policy di uso dell’AI.
Escalation intelligente, approvazioni, passaggio completo del Context e punti di controllo in cui la persona resta responsabile.
Documentazione di conversazioni, azioni, errori ed eccezioni — per migliorare l’Agent nel tempo, non solo il giorno del lancio.
Dopo aver dimostrato il valore, espandiamo ad altri reparti e scenari mantenendo standard condivisi.
Il divario tra una Demo impressionante e un progetto che regge in Production sta in integrazioni, permessi, eccezioni, dati, UX dei dipendenti, monitoraggio e responsabilità operativa. È esattamente lì che ci concentriamo.
Partiamo piccoli e precisi: un processo ad alto valore, pilot controllato, misurazione e poi espansione. Così riduciamo il rischio e costruiamo fiducia con leadership, IT e team di business.
Obiettivi, pain point, sistemi, dati, business owner e KPI.
Architettura, strumenti, modello di permessi, RAG e Human Handoff.
Costruzione dell’Agent e collegamento ai sistemi via API, Webhooks o connector.
Scenari reali, test edge-case, red-team di business e affinamento del comportamento.
Formazione, rollout controllato, permessi, monitoring e supporto.
Analisi delle performance ed espansione a reparti, strumenti e altri Agents.
La soluzione può iniziare da servizio, vendite o operations e poi espandersi in un insieme coordinato di Agents, ciascuno con fonti e strumenti rilevanti.
Identifica il cliente, trova ordine o ticket, recupera la policy, esegue azioni consentite e scala a un operatore con Context completo quando serve.
Fa domande di qualification, recupera informazioni di prodotto, fissa un incontro, aggiorna il CRM e attiva follow-up secondo regole definite.
Raccoglie dati, verifica condizioni, apre un task, aggiorna un sistema, attende approvazione e prosegue automaticamente al passo successivo.
Legge documenti, estrae campi, confronta con i dati di sistema, prepara un riepilogo e invia all’approvazione umana quando la policy lo richiede.
AgentLabs può collegarsi a CRM, commerce, supporto, email, calendario, pagamenti e sistemi interni tramite integrazioni pronte, Webhooks o API. L’architettura segue i limiti di sicurezza e il processo del cliente.
Verificare fattibilità dell’integrazioneDefiniamo in anticipo cosa l’Agent può vedere, cosa può fare, quando deve chiedere approvazione e quando deve fermarsi e passare a una persona.
Uno strato di controllo che separa la comprensione dell’AI dal permesso di agire nel mondo reale.
In ogni progetto definiamo livello di rischio e controllo per processo: dati personali, azioni finanziarie, modifiche dati, impegni verso il cliente o accesso a sistemi interni.
Gli esempi seguenti sono scenari d’uso possibili — non storie di clienti né promesse di performance. Nella riunione di discovery valutiamo quali si adattano ai vostri sistemi e alle vostre policy.
Identificare cliente → verificare stato → verificare policy → aggiornare sistema → messaggio di conferma.
Raccolta dati e documenti → controllo completezza → apertura cliente → assegnazione task → aggiornamento stato.
Diagnosticare problema → cercare Knowledge → eseguire azione consentita → aprire Ticket o escalare.
In una riunione di discovery mirata capiremo processo, sistemi e dati, e proporremo l’architettura per un primo pilot — inclusi i punti di controllo umani.
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