All'inizio, abbiamo frainteso completamente. Consideravamo i nostri Hatchi come "dipendenti digitali" capaci di imparare e adattarsi autonomamente. Bastava spiegare cosa volevamo a grandi linee, e il resto sarebbe venuto da sé. Sbagliato.
Dopo numerosi tentativi, abbiamo compreso un principio fondamentale che oggi guida il nostro approccio agli Agenti AI: un Hatchi non è né un'automazione rigida né un dipendente indipendente, ma qualcosa di profondamente diverso che richiede un approccio specifico.
L'errore delle aspettative sbagliate
"Rudolf, potresti analizzare le performance di queste keyword?"
è stata una delle prime richieste che abbiamo fatto al nostro Hatchi dedicato alla SEO. Ci aspettavamo che comprendesse autonomamente quali metriche considerare, dove recuperare i dati, come aggregarli e quale formato utilizzare per presentarli.
Il risultato? Un output confuso, incompleto e spesso inutilizzabile.
Non era colpa dell'intelligenza artificiale, ma delle nostre aspettative errate. Avevamo attribuito al nostro Hatchi capacità tipiche di un professionista SEO con anni di esperienza, dimenticando che, nonostante la sua potenza, un Agente AI necessita di istruzioni precise.
Né automazioni né dipendenti: la giusta prospettiva
La differenza principale tra un Agente AI e una semplice automazione è che il primo non segue una sequenza rigida e predefinita di passaggi. Un Hatchi può adattarsi a variazioni nei dati, ragionare su casi specifici e utilizzare strumenti diversi in base al contesto.
D'altro canto, a differenza di un dipendente, un Agente AI ha un'autonomia limitata. Non può improvvisare completamente, imparare da solo attraverso tentativi ed errori, o decidere autonomamente di modificare radicalmente il proprio approccio in base all'esperienza.
Questo significa che in genere servono più Agenti AI rispetto ai dipendenti che sostituirebbero, proprio perché ciascuno eccelle in un compito specifico anziché in un intero dominio di competenze.
Un Agente, una procedura
La chiave per utilizzare efficacemente un Agente AI sta nel definire con precisione la procedura che dovrà seguire.
Nel nostro percorso di sviluppo degli Hatchi, abbiamo imparato a pensare non in termini di ruoli ampi ("analista SEO"), ma di procedure operative specifiche ("analizzare le performance delle keyword di un sito secondo parametri specifici").
Prendiamo l'esempio di Sammy, il nostro Hatchi per le vendite. Invece di configurarlo genericamente come "consulente commerciale", lo abbiamo istruito specificamente per:
- Condurre una discovery call seguendo una precisa sequenza di domande
- Identificare esigenze specifiche in base a criteri predefiniti
- Consultare la knowledge base aziendale per selezionare servizi pertinenti
- Preparare una proposta strutturata secondo un template codificato
Ognuna di queste attività è stata definita nei minimi dettagli, specificando input necessari, output attesi e gestione delle eccezioni.
Un Hatchi eccelle quando sa esattamente cosa fare, non quando deve intuire cosa potrebbe essere utile.
Lezioni apprese sul campo
La vera svolta è arrivata quando abbiamo iniziato a utilizzare un documento di configurazione strutturato per ogni Hatchi.
Questo ci ha costretti a definire con estrema chiarezza l'attività specifica, gli input necessari, l'output atteso, i limiti operativi e la gestione delle eccezioni.
Dopo mesi di implementazione, abbiamo raccolto alcune lezioni fondamentali:
- Specificità vince sulla generalità: Un Hatchi che fa una cosa sola ma la fa perfettamente è infinitamente più utile di uno che fa molte cose mediocremente.
- Le istruzioni sono un processo iterativo: La configurazione iniziale raramente è perfetta. Osservare l'output dell'agente e affinare le istruzioni è parte integrante del processo.
- Contestualizzare è fondamentale: Fornire esempi concreti di casi d'uso e risultati attesi migliora drasticamente le performance dell'agente.
- Scomporre processi complessi: Invece di configurare un unico agente per un processo articolato, è più efficace creare più agenti specializzati che collaborano.
Ripensare i processi aziendali per l'era degli Agenti
Questa consapevolezza ci ha portato a ripensare il modo in cui documentavamo i nostri processi aziendali.
Prima dell'introduzione degli Hatchi, le nostre procedure operative erano spesso descritte in termini generali, sufficienti per un professionista, ma troppo vaghe per un Agente AI.
Abbiamo quindi iniziato a documentare ogni processo scomponendolo in attività discrete e ben definite, specificando nei minimi dettagli input, output e gestione delle eccezioni. Questo esercizio, oltre a creare la base per la configurazione degli Hatchi, ha migliorato l'efficienza complessiva dei nostri processi e la formazione dei nuovi collaboratori.
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