L'alleanza Humans + AI è finalmente realtà con Salesforce Agentforce

Ammettiamolo: dall'avvento di ChatGPT nei primi mesi del 2023 le abbiamo sentite tutte! Chatbot, Copilot… tutte le varianti possibili e immaginabili degli strumenti di intelligenza artificiale generativa a supporto degli esseri umani.

Del resto, il sogno che tutti hanno è lo stesso, e ci aveva già avvertito al riguardo il Divin Poeta che abbiamo spesso citato in altri articoli:

“Considerate la vostra semenza: fatti non foste a viver come bruti, ma per seguir virtute e canoscenza.“

Parafrasando in chiave moderna: con l’avvento delle nuove tecnologie di IA generativa, ha senso impiegare preziosi neuroni per compiti “da bruti”, ripetitivi, a scarso valore? Perché non contare sull’aiuto della tecnologia al servizio dell’essere umano, in modo contestuale, affidabile e perfettamente accessibile nel flusso di lavoro? 

La tecnologia che incarna questo spirito è rappresentata dagli agenti autonomi, ossia programmi o entità software che operano in maniera indipendente, senza necessità di un intervento continuo da parte di un essere umano. La loro caratteristica principale è l’autonomia, che significa che possono prendere decisioni e intraprendere azioni da soli, in base a obiettivi prestabiliti o a informazioni che ricevono dal loro ambiente. 

Gli agenti autonomi sono alla base di innovazioni portentose quali ad esempio i taxi a guida autonoma di Waymo, anche se dopo averne visto uno bloccarsi nel mezzo di un incrocio a San Francisco ho concordato con Nino Guarnacci che dopotutto forse era meglio andare a piedi.

E no, non è vero che gli agenti autonomi vengono a rubarci il lavoro e non cielo dicono!!!!111!! 

In questa terza wave dell’Intelligenza Artificiale, infatti, il mantra è: Humans + Agents:

Avere a disposizione una serie di agenti autonomi consente di beneficiare di una forza lavoro aumentata dalle capacità autonome di ragionamento e decisione degli agenti stessi, che liberano o coadiuvano gli umani nelle operazioni più triviali consentendo loro di dedicarsi a compiti di maggior valore.

L’interpretazione Salesforce degli agenti autonomi è rappresentata da Agentforce, la recentissima innovazione della piattaforma CRM numero 1 al mondo presentata durante il Dreamforce 2024.

Gli agenti Agentforce sono applicazioni Salesforce progettate per eseguire compiti specializzati perfettamente innestate nella piattaforma Salesforce e nei prodotti (Salesforce Clouds) che già conoscete. Utilizzano Large Language Model (LLM) per analizzare e comprendere l'intero contesto delle interazioni con i clienti o in risposta a un trigger e quindi prendere decisioni e svolgere azioni in modo autonomo. 

E’ possibile con Agentforce creare agenti in grado di svolgere in autonomia alcuni compiti e/o agenti che aiutano gli esseri umani nel contesto del loro flusso di lavoro. 

In entrambi i casi, è possibile creare e personalizzare tali agenti in pochi minuti senza necessità di scrivere codice, utilizzando semplici configurazioni punta-e-clicca nell’apposita interfaccia chiamata Agent Studio. 

La configurazione di un agente con Agentforce prevede di definire:

1. Ruolo (Role): lo scopo dell'agente, ovvero il lavoro da eseguire e gli obiettivi che l'agente deve raggiungere. Ad esempio, in ambito Public Sector, l'agente potrebbe aiutare l'URP a gestire le richieste dei cittadini, nell'esecuzione di un processo di istruttoria o nella richiesta di una sovvenzione o finanziamento da parte di enti e imprese;
2. Conoscenza (Knowledge): i dati necessari affinché l'agente possa svolgere efficacemente il suo lavoro. Questi dati possono includere articoli della base di conoscenza proprietaria, dati del CRM, informazioni provenienti da fonti esterne importate tramite Data Cloud, o anche siti web pubblici;
3. Azioni (Actions): gli obiettivi specifici che l'agente può soddisfare, ovvero i compiti predefiniti che può eseguire in base a un trigger o a un'istruzione. Non c'è limite alle azioni custom che si possono creare, che si vanno ad aggiungere alle numerose azioni standard fornite out of the box;
4. Limiti operativi (Guardrails): le linee guida entro cui l'agente può operare. Possono essere istruzioni in linguaggio naturale che indicano cosa l'agente può o non può fare;
5. Canali (Channels): le modalità attraverso le quali l'agente viene distribuito, diventa accessibile e interagisce con l'esterno. Questi canali possono includere il sito web dell'azienda, la console Lightning del CRM stesso, mobile app, Slack, chatbot, voce e molto altro.

Questi parametri rendono gli agenti altamente personalizzabili, adattabili ai diversi compiti richiesti dalle aziende e alle specifiche esigenze di interazione con i clienti.

Ma la flessibilità nella personalizzazione non è il solo fattore differenziante degli agenti Salesforce sul mercato. Salesforce si distingue anche per il modello collaborativo tra umani e AI e per le funzionalità di accesso ai dati fornite da Data Cloud.

A differenza di altri approcci che puntano a sostituire interi team con agenti, Salesforce promuove un modello ibrido. Questo modello prevede che gli agenti lavorino a fianco del personale umano.

E l’umano sa che può contare sul suo agente di fiducia, dal momento che la conoscenza fornita all’agente stesso viene costruita grazie a Data Cloud. Salesforce utilizza Data Cloud per rendere i suoi agenti più intelligenti, attingendo tramite il grounding a grandi quantità di dati aziendali sicuri e affidabili, sia strutturati che non strutturati.

Grazie a questo, gli agenti possono prendere decisioni informate basate su dati aziendali reali, senza compromettere la riservatezza dei dati. L’Einstein Trust Layer garantisce che le interazioni con l’AI rispettino standard di sicurezza e conformità, cruciali per le esigenze di compliance in ambito privato e pubblico. 

Sulla base di questi dati sicuri e affidabili, l’agente effettua le sue elucubrazioni attraverso un “cervellone” chiamato ATLAS (non Ufo Robot ma) Reasoning Engine, strumento innovativo avanzato realizzato a cura di Salesforce AI Research.

Cosa avviene nel dettaglio durante un’ordinaria attività nei panni di Agentforce? Possiamo sintetizzare il processo come segue:

1. Ricezione del trigger: L'agente riceve un trigger, che può essere una conversazione con un dipendente o un cliente, un cambiamento nei dati o un'automazione preimpostata;
2. Comprensione del contesto: L'agente utilizza il modello di linguaggio (LLM) e le descrizioni in linguaggio naturale per identificare il contesto e selezionare l'argomento che meglio si adatta al compito da svolgere, considerando lo scopo, i dati necessari e le condizioni richieste;
3. Selezione delle azioni: A seconda del compito, l'agente seleziona e collega una serie di azioni. Queste azioni vengono eseguite attraverso Salesforce Flow, classi Apex, API o Prompt;
4. Pianificazione ed esecuzione dinamica: L'agente pianifica ed esegue dinamicamente i compiti, seguendo rigorosamente i limiti operativi predefiniti (guardrails).

Con Agentforce il futuro consiste in una forza lavoro ibrida composta da esseri umani coadiuvati da agenti, che consente ad aziende ed enti pubblici di competere in un mondo in continua evoluzione. Uno strumento abilitante per la sinergia tra umani e tecnologia: Agentforce è ciò che l'AI era destinata a essere!

Se vuoi scoprirne di più, puoi contattarmi o fare un salto su Trailhead per collezionare badge e punti mentre svolgi i tuoi primi passi nel mondo di Agentforce.