La migliore piattaforma di agenti IA per fornitori di servizi gestiti

Perché gli agenti AI e l’agentic AI sono importanti per i fornitori di servizi IT

AI AGENT e AGENTIC AI stanno cambiando il modo in cui i team di servizi gestiti affrontano i problemi di routine e scalano la gestione dei servizi. In parole semplici, un ai agent è un software che agisce, prende decisioni ed esegue workflow con poca direzione umana. Questi programmi agenti intelligenti possono eseguire il triage degli incidenti, applicare correzioni di routine, recuperare conoscenza e persino redigere risposte. Per i fornitori di servizi IT, questo significa che i ticket avanzano più velocemente e gli operatori umani si concentrano sui problemi più complessi.

La ricerca pubblica mostra un’adozione in crescita. Ad esempio, uno studio di settore ha riportato che il 53% delle organizzazioni utilizza agenti AI in ambienti di produzione, il che dimostra un impulso tangibile per i fornitori di servizi che vogliono usare l’AI ora 53% che usano agenti AI. Anche le previsioni del settore prevedono che l’agentic AI gestirà una quota crescente delle interazioni con i clienti e delle attività di supporto. Cisco prevede che l’agentic AI gestirà una larga parte del supporto clienti entro il 2028, una tendenza che influenza le strategie di gestione dei servizi agentic AI che gestirà il 68% delle interazioni.

L’impatto sul business è chiaro. Un tempo medio di risoluzione più rapido riduce il costo del lavoro per ticket. Un aumento della risoluzione al primo contatto aumenta la soddisfazione del cliente. Una suite di agenti AI automatizza l’intero ciclo di vita per le richieste di routine e gli agenti aiutano a ridurre il lavoro ripetitivo. Allo stesso tempo, i fornitori di servizi devono trattare gli agenti autonomi come colleghi. Questo richiede governance, registrazione e supervisione umana. Come ha detto un esperto, “gli agenti AI non sono più solo assistenti; stanno diventando collaboratori autonomi che generano risultati di business reali nella delivery dei servizi IT” collaboratori autonomi.

La prontezza operativa varia. Molte aziende riscontrano difficoltà con l’infrastruttura e la scalabilità; il 90% segnala difficoltà nell’espandere efficacemente le implementazioni di agenti AI, il che significa che i rollout pianificati dovrebbero includere aggiornamenti dell’infrastruttura e formazione 90% con difficoltà di scalabilità. Per MSP e team di servizi gestiti, l’approccio strategico è pilotare, monitorare e ampliare. Inoltre, collegare gli agenti AI agli strumenti di monitoraggio e ITSM core assicura che le azioni automatizzate siano allineate ai processi aziendali e alle regole di conformità esistenti. Per esempi pratici di automazione end-to-end delle email nelle operations, vedere le risorse correlate sulla corrispondenza logistica automatizzata sul nostro sito corrispondenza logistica automatizzata.

Quali sono le migliori piattaforme AI e migliori piattaforme di agenti AI per i fornitori di servizi gestiti

Scegliere la migliore piattaforma di agenti AI dipende dal mix di clienti, dalle esigenze di conformità e dai volumi. Per l’adattamento all’ITSM aziendale e per l’orchestrazione profonda, ServiceNow è in cima. ServiceNow supporta l’orchestrazione dei workflow, le tracce di audit e controlli rigorosi per i clienti regolamentati. Eccelle dove bisogna applicare runbook complessi e conformità, e dove le azioni di un agente AI richiedono piena tracciabilità.

Per il supporto clienti ad alto volume, Zendesk offre solide capacità conversazionali. Zendesk AI fornisce risposte generative, assistenza copilot e funzionalità voice AI che aiutano a ridurre i tempi di gestione. Zendesk eccelle quando servono strumenti conversazionali visibili e strumenti che aumentano la produttività degli operatori. Molti team usano Zendesk AI per aumentare l’autoservizio e migliorare i risultati degli operatori del servizio clienti, poiché si concentra su risposte veloci e simili a quelle umane e su funzionalità di assistenza all’agente.

Per i portafogli MSP di mercato medio, Freshdesk con Freddy è conveniente. Offre solide automazioni, chatbot e instradamento per account più piccoli. Freshdesk spesso vince quando i budget sono contenuti ma la necessità di automazione è alta. La regola decisionale è semplice: clienti regolamentati e grandi → ServiceNow; supporto clienti ad alto volume → Zendesk; portafogli SMB e MSP → Freshdesk/Freddy. Quando confronti le migliori piattaforme, valuta come ciascuna si integra con monitoraggio, ticketing e sistemi di identity.

Altre opzioni includono agenti AI specializzati e agenti AI personalizzati integrati in stack ITSM o di monitoraggio di nicchia. Alcuni vendor offrono uno studio per agenti AI o strumenti per creare agenti AI che permettono ai team di costruire workflow agent senza programmazione pesante. Se vuoi costruire agenti AI personalizzati rapidamente, cerca piattaforme AI pronte per la produzione con opzioni no-code e supporto per agenti AI sicuri per deployment enterprise.

Infine, pensa a chi opererà la piattaforma. Per gli MSP che supportano team logistici o operativi, le piattaforme che si integrano con email, ERP e TMS sono cruciali. Ad esempio, su come l’AI può automatizzare i workflow basati su email nelle operations, vedi la nostra guida per automatizzare le email logistiche con Google Workspace e virtualworkforce.ai automatizzare le email logistiche. Questo tipo di integrazione trasforma l’email in un workflow strutturato e verificabile e mostra come una piattaforma AI può estendersi oltre la chat o l’automazione dei ticket.

Come può essere usata una piattaforma di agenti AI: usare l’AI, usare agenti AI e usare agenti AI oggi

I casi d’uso pratici mostrano dove si ottengono benefici immediati. Un caso d’uso comune iniziale è il triage e l’instradamento automatico dei ticket. Un agente AI classifica i ticket in arrivo, assegna la priorità e instrada il lavoro alla coda giusta. Questo riduce l’ordinamento manuale e aumenta la velocità della risposta iniziale. Un altro caso d’uso comune è la risoluzione self-service tramite un agente virtuale o chatbot AI che fornisce correzioni scriptate, articoli della knowledge base o diagnostica guidata.

Gli MSP usano anche agenti AI per il monitoraggio proattivo e la remediation. L’agente AI analizza gli alert e può eseguire playbook diagnostici o attivare passi di remediation sicuri. Questo riduce il rumore e libera gli ingegneri per attività a maggior valore. Gli agenti aiutano anche con l’agent assist. Redigono risposte, suggeriscono passaggi successivi e recuperano il contesto da monitoraggio o cronologia dei ticket. Questo migliora la produttività e la coerenza degli operatori.

Molti team stanno già usando agenti AI oggi per diagnostiche di routine. La ricerca mostra che i maggiori guadagni derivano dall’automatizzare attività ripetitive e workflow email. Per le operations in particolare, virtualworkforce.ai automatizza l’intero ciclo di vita delle email per i team operativi, riducendo i tempi di gestione e aumentando la coerenza. Questo dimostra un approccio AI end-to-end in cui l’agente non si limita a redigere testi ma aggiorna anche ERP, WMS e sistemi di ticket. Vedi le nostre risorse su come scalare le operazioni logistiche con agenti AI per un pattern pratico scalare le operazioni logistiche.

Pattern di deployment rapido: scegli un pilot confinato, come la deviazione chat (chat deflection) o la classificazione dei ticket. Misura deviamenti, MTTR, CSAT e impatto sul business. Poi iterare. Assicurati che siano presenti controlli human‑in‑the‑loop in modo che gli operatori umani possano sovrascrivere o intervenire. Usa osservabilità per tracciare le analisi e le decisioni dell’agente. Quando i pilot hanno successo, espandi l’automazione dei runbook e dei workflow degli agenti su più servizi. Per i team che costruiscono agenti AI, centralizzare i log e mantenere runbook coerenti previene la deriva e riduce il rischio operativo.

Cosa cercare in un’AI, l’AI giusta e i 10 migliori criteri AI per la selezione

Selezionare l’AI giusta richiede una checklist breve e pratica. Di seguito ci sono dieci criteri migliori per valutare qualsiasi piattaforma di agenti AI per il lavoro nei servizi gestiti.

1) Integrazione con strumenti ITSM e di monitoraggio. La piattaforma deve collegarsi a ticketing, log e alerting. 2) Sicurezza e gestione dei dati: crittografia, log mantenuti, accesso basato sui ruoli e residenza dei dati. 3) Personalizzazione dei workflow: l’agente AI dovrebbe permettere runbook su misura e regole di escalation. 4) Accuratezza dell’NLP e conoscenza specifica del dominio: valuta con ticket reali. 5) Supporto multicanale: chat, email, voce e API. 6) Controlli human‑in‑the‑loop e percorsi di escalation. 7) Osservabilità e spiegabilità: tracce di audit e log delle decisioni sono essenziali. 8) Scalabilità e SLA del vendor: conferma throughput e affidabilità. 9) Modello di prezzo: costi per agente, per ticket o per seat. 10) Ecosistema del vendor e supporto: integrazioni certificate e partnership per servizi gestiti.

Cerca anche funzionalità che corrispondono al tuo portafoglio di servizi. Se i tuoi clienti richiedono data grounding o lookup ERP, scegli uno strumento AI che supporti connettori esterni e accesso sicuro ai dati. Se devi costruire agenti AI personalizzati, cerca uno studio per agenti AI o un builder con opzioni no-code. Per team focalizzati sulle email operative, un servizio AI che crea dati strutturati dalle email e li reinserisce in ERP è particolarmente prezioso. La nostra guida sull’automazione delle email ERP per la logistica evidenzia come dati e AI convergono nei workflow operativi automazione email ERP.

Prioritizza AI responsabile e conformità quando valuti i modelli AI. Assicurati che il vendor supporti spiegabilità e pratiche di AI responsabile. Scegli una piattaforma che offra osservabilità AI end-to-end in modo da poter tracciare le azioni di un agente. Infine, misura il ROI. Una strategia AI chiara lega i criteri di selezione a miglioramenti misurabili come la riduzione dei tempi di gestione e il miglioramento del CSAT. Per gli MSP, l’AI giusta bilancia maturità del prodotto, sicurezza e impatto di business dimostrabile.

Come confrontano gli agenti per il cliente, Zendesk AI e i risultati degli agenti del servizio clienti

Confrontare i risultati aiuta gli acquirenti a scegliere la soluzione migliore. Zendesk AI si concentra sull’AI generativa per fornire risposte conversazionali e strumenti di assistenza per gli operatori. Le funzionalità copilot di Zendesk accelerano le risposte e aiutano gli operatori umani a risolvere i problemi più rapidamente. Ciò si traduce in maggiore deviazione dei ticket, riduzione dei tempi di gestione e miglior CSAT, quando la knowledge base sottostante è solida e la piattaforma voice AI è tarata.

I KPI chiave da monitorare includono il tasso di deviazione dei ticket, CSAT o NPS, tempo medio di gestione, tasso di escalation e costo per contatto risolto. Ad esempio, se un operatore del servizio clienti usa un assistente AI che automatizza le risposte di routine, dovresti osservare una riduzione del tempo di gestione e meno escalation. Tuttavia, devi anche misurare l’accuratezza e la correttezza delle escalation. Se gli agenti generativi producono risposte sicure ma errate, il CSAT ne risentirà.

La best practice è un flusso ibrido: lasciare che l’agente virtuale gestisca compiti routinari e a basso rischio, e passare la mano agli operatori umani per richieste complesse o sensibili. Questo mantiene il controllo umano dove contano policy o conformità. Per i workflow degli agenti, progetta regole di handover semplici e allega il contesto completo in modo che l’operatore umano veda il ragionamento dell’agente AI. Questo approccio riduce gli attriti e preserva la fiducia.

Quando valuti le piattaforme, confronta come ciascuna supporta connettori per agenti personalizzati e agenti dati. Per i team operativi, un agente AI che arricchisce le email con dati ERP è più prezioso di un chatbot generico. Per maggiori dettagli su come migliorare la delivery del servizio e automatizzare la corrispondenza logistica, leggi il nostro pezzo su come migliorare il servizio clienti logistico con l’AI migliorare il servizio clienti logistico con l’AI.

Come funzionano gli agenti: assistente AI, servizio AI, servizio potenziato dall’AI, come gli agenti lavorano e uso dell’AI nelle operations

Capire l’architettura chiarisce cosa aspettarsi. Un tipico sistema AI ha quattro livelli: sorgenti dati, layer di ragionamento AI, connettori d’azione e audit & supervisione. Le sorgenti dati includono strumenti di monitoraggio, cronologie dei ticket e sistemi operativi come ERP o WMS. Il layer AI esegue modelli e logica degli agenti. I connettori permettono agli agenti di agire sui ticket, inviare email o chiamare API di remediation. Una traccia di audit registra ogni decisione così i team possono valutare e conformarsi.

I controlli operativi devono includere runbook, ambiti di permesso e finestre di cambiamento per la remediation automatizzata. Usa flussi di fallback quando un agente non riesce a risolvere un problema e assicurati che gli operatori umani possano sovrascrivere le azioni rapidamente. Per la sicurezza, registra tutte le azioni degli agenti e validale rispetto alla policy. Molte organizzazioni non sono pienamente pronte per l’agentic AI; investi in infrastrutture e formazione del personale prima del rollout su larga scala. Il reportage di Fortune sulla prontezza evidenzia gap di fiducia e capacità che richiedono una pianificazione attenta problemi di prontezza e fiducia.

Consigli per la scalabilità: standardizza prompt e azioni, centralizza l’osservabilità e tratta la suite di agenti AI come una capacità aziendale. Usa un agente AI che supporti la governance enterprise dell’AI, funzionalità AI pronte per la produzione e agenti AI sicuri progettati per ambienti auditabili. Per i team che costruiscono agenti AI, inizia con pilot limitati e ad alto valore ed espandi usando un ciclo di vita del modello controllato. Allinea anche il change management in modo che gli operatori umani accettino e si fidino dei workflow agent. Per esempi di uso end-to-end di agenti AI nelle email logistiche, vedi la nostra guida sull’assistente virtuale per la logistica assistente virtuale per la logistica.

FAQ

Che cos’è un ai agent e in cosa differisce da un chatbot?

Un agente AI agisce in modo autonomo per eseguire workflow e prendere decisioni, mentre un chatbot gestisce principalmente scambi conversazionali. Gli agenti spesso si integrano con i sistemi per intraprendere azioni, non solo rispondere in chat.

I team di servizi gestiti possono fidarsi dell’agentic AI per il lavoro in produzione?

Molte organizzazioni già eseguono agenti AI in produzione, ma la fiducia dipende da governance e test. Implementa rollout supervisionati e tracce di audit per costruire fiducia e ridurre il rischio.

Quale piattaforma è migliore per clienti enterprise regolamentati?

ServiceNow spesso è adatta agli ambienti regolamentati grazie a una forte orchestrazione dei workflow e funzionalità di conformità. Conferma le capacità di integrazione e audit per i tuoi controlli specifici.

Quanto rapidamente un MSP può distribuire un agente AI per il triage dei ticket?

I pilot possono partire in settimane per la classificazione e l’instradamento dei ticket se le integrazioni esistono già. Misura deviazione, MTTR e CSAT prima di ampliare ai workflow agent più ampi.

Quali metriche dovrei monitorare dopo aver distribuito un agente AI?

Monitora il tasso di deviazione dei ticket, CSAT/NPS, tempo medio di gestione, tasso di escalation e costo per contatto risolto. Monitora anche accuratezza ed eventi di automazione falsi positivi.

Esistono rischi di sicurezza con gli agenti AI?

Sì, i rischi includono accessi impropri ai dati o azioni automatizzate errate. Mitiga questi rischi usando agenti AI sicuri, crittografia, accesso basato sui ruoli e logging rigoroso.

Posso costruire agenti AI personalizzati senza programmare?

Alcune piattaforme offrono builder no-code o uno studio per agenti AI per configurare workflow e regole. Questi strumenti velocizzano il deployment ma convalida attentamente gli output.

Come si integrano gli agenti AI con ERP e i workflow email?

Gli agenti si collegano tramite API o connettori a ERP, TMS e sistemi email per estrarre dati e aggiornare record. Per esempi di automazione delle email operative, vedi la nostra risorsa sulla corrispondenza logistica automatizzata.

Dovrei preferire AI generativa o automazione deterministica?

Usa l’AI generativa per la redazione e le attività conversazionali, e l’automazione deterministica per remediation guidate da policy. Combina entrambi con supervisione umana per i casi sensibili.

Come posso scalare l’adozione dell’AI su più clienti?

Standardizza i template, centralizza l’osservabilità e mantieni connettori riutilizzabili verso monitoraggio e sistemi ITSM. Forma il personale e itera partendo da pilot misurati verso rollout più ampi.