Le operazioni aziendali stanno cambiando rapidamente. Siamo passati da flussi di lavoro manuali a una prima automazione di base, e ora stiamo entrando in un territorio completamente nuovo con l’agentic AI, che sta determinando una trasformazione fondamentale nei servizi di business process (BPS).
Invece di script rigidi e bot basati su regole, parliamo di agenti di intelligenza artificiale in grado di prendere decisioni, adattarsi in tempo reale, collaborare e ottenere risultati senza la necessità di un intervento umano costante. È il salto che ci porta dalle attività automatizzate ai flussi di lavoro intelligenti, capaci di adattarsi a condizioni variabili.
Vediamo cosa significa e come le organizzazioni lo stanno già applicando.
Qual è la nuova frontiera dei servizi di business process?
Abbiamo assistito a ondate successive di trasformazione digitale. Prima la digitalizzazione, poi la robotic process automation (RPA), quindi l’analisi potenziata dall’AI. La prossima ondata è ancora più grande: i servizi come software (SaS).
Con il SaS, sono i sistemi — non le persone — a svolgere il lavoro. Proprio come il software, sono modulari, scalabili, in abbonamento e distribuiti tramite API (application programming interfaces). Invece di vendere ore di lavoro, le organizzazioni possono offrire capacità preconfezionate, orientate ai risultati, pronte per essere integrate e utilizzate.
L’ingrediente chiave è l’agentic business process as a service (BPaaS), ovvero processi aziendali gestiti in modo autonomo da agenti AI, dall’inizio alla fine. Niente passaggi manuali, niente ritardi in attesa che qualcuno agisca o prema il pulsante “Avanti”.
È come passare da un servizio taxi che ha sempre bisogno di un autista a un’auto a guida autonoma che sa dove portarti, evita gli ingorghi e aggiorna il percorso in tempo reale.
In che modo le organizzazioni stano ripensando l’erogazione dei servizi?
Per decenni i servizi sono cresciuti in modo lineare: più volume significava più persone. Più clienti avevi, più personale serviva per gestire il carico di lavoro e mantenere gli standard di servizio.
Oggi la curva è diversa: il volume cresce, ma non necessariamente anche l’organico.
Prendiamo come esempio un centro servizi condivisi. Tradizionalmente, elaborare più fatture significava assumere più addetti. Con l’agentic AI, invece, un agente intelligente può scansionare le fatture, confrontarle con gli ordini di acquisto, segnalare le discrepanze e persino attivare i pagamenti in determinate condizioni, tutto senza intervento umano.
Poiché questi servizi sono modulari e abilitati da API, possono essere consumati on demand. Hai bisogno della riconciliazione delle fatture? Chiami l’API. Ti serve la valutazione di sinistri? Chiami un’altra API. Ogni servizio è un blocco preconfezionato che puoi combinare in base alle tue esigenze.
Il risultato è agilità aziendale, rapidità nel generare valore e servizi che assomigliano meno a progetti di outsourcing a lungo termine e più a prodotti digitali plug-and-play.
In che modo agentic BPaaS e SaS trasformano i modelli di delivery?
Pensa all’agentic BPaaS come al motore e al SaS come al cruscotto:
- Il motore (BPaaS) è dove operano gli agenti AI. Eseguono i processi dall’inizio alla fine, guidati da obiettivi e non da regole rigide.
- Il cruscotto (SaS) è il modo in cui le organizzazioni accedono e utilizzano queste capacità — come scegliere le funzionalità preferite in un servizio di streaming.
Ora, invece di firmare un contratto pluriennale di servizi gestiti per l’onboarding dei clienti, puoi abbonarti a un modulo che utilizza un agente per verificare i documenti, creare gli account e inviare le comunicazioni di benvenuto.
Questo approccio ti permette di concentrarti sul “cosa” — le tue priorità di business — mentre gli agenti si occupano del “come”, eseguendo le attività in modo rapido, accurato e sicuro.
Come l’agentic AI sta creando valore e trasformando i BPS?
Nei BPS tradizionali, le attività si basavano su script, template e automazioni piuttosto rigide, soprattutto nei contact center e nei back office. Se si presentava qualcosa di imprevisto, il processo si bloccava fino all’intervento umano.
L’agentic AI ribalta questo schema. Per esempio:
- Nei contact center: un agente AI può riassumere le chiamate, risolvere i problemi ed effettuare escalation solo quando serve davvero il giudizio umano.
- Nelle assicurazioni: può eseguire controlli di idoneità in tempo reale, valutare i sinistri e avviare i pagamenti senza interventi manuali.
- Nella finanza: può riconciliare i conti, segnalare anomalie e aggiornare i registri mantenendo una tracciabilità completa.
- Nelle risorse umane (HR): può automatizzare l’onboarding, monitorare il benessere dei dipendenti e gestire la selezione dei CV, trasformando l’HR in un servizio reattivo attivo 24/7.
Un cliente NTT DATA, un assicuratore, ha ridotto i tempi di gestione dei casi del 40% e aumentato l’accuratezza delle risoluzioni del 30%. Non è una semplice ottimizzazione: è trasformazione.
Quali sono i 3 step fondamentali prima di adottare l’agentic AI nei BPS?
Prima di adottare l’agentic AI nei BPS, ci sono tre aspetti imprescindibili:
- Allinearsi sugli obiettivi: vuoi migliorare la velocità, ridurre i costi o ottimizzare la customer experience? La progettazione dipende dal fine.
- Preparare i dati: gli agenti intelligenti hanno bisogno di contesto completo e in tempo reale. Senza informazioni accurate e aggiornate, anche l’AI più avanzata rischia scelte errate.
- Pensare alla collaborazione, non alla sostituzione: gli esseri umani mantengono un ruolo chiave. L’AI gestisce le attività ripetitive, lasciando alle persone la gestione delle eccezioni e della strategia.
La vera forza non è nell’automazione, ma nella collaborazione adattiva.
Quali sono i 5 fattori da considerare per creare una roadmap di agentic AI?
Se stai pianificando di integrare l’agentic AI nei tuoi processi, ecco una struttura semplice:
- Dare priorità ai casi d’uso ad alto impatto e ripetibili: partire da qui porta risultati rapidi e favorisce l’adozione più ampia.
- Mappare ruoli ed escalation: chiarire cosa fanno gli agenti e quando intervengono gli umani.
- Progettare un livello di governance: stabilire regole per conformità, privacy ed etica dell’AI.
- Creare moduli scalabili: costruire servizi componibili che possano evolvere senza interruzioni.
- Misurare costantemente: monitorare ROI e KPI per correggere la rotta in tempo utile.
In sintesi: pensare in grande, partire in modo intelligente e crescere con fiducia.
Uno scenario concreto: come funziona nella realtà
Un assicuratore globale impiegava in media 10 giorni per elaborare i sinistri. Il processo prevedeva numerosi passaggi manuali, controlli documentali e scambi con i clienti.
Con l’introduzione di un agente AI per la gestione sinistri, i clienti possono caricare online i documenti.
In pochi minuti, l’agente AI ne verifica la completezza, esegue controlli antifrode e confronta i dettagli con la polizza. In poche ore il sinistro viene approvato per il pagamento o inviato a un operatore umano per i casi eccezionali.
Risultato: il tempo medio di gestione passa da 10 giorni a 1 giorno. Clienti più soddisfatti, meno burocrazia per il personale, più sinistri gestiti senza aumentare l’organico.
Ridefiniamo ciò che è possibile
L’agentic AI non riguarda solo la velocità o la riduzione dei costi. Significa rendere la tua azienda più intelligente e adattiva. È il modo in cui stiamo modernizzando e accelerando i processi di business.
Il passaggio da flussi rigidi a un’orchestrazione intelligente ci porta a servizi digitali capaci di adattarsi per offrire risultati con attrito minimo.
Questa trasformazione è già in atto. La domanda è: quanto velocemente la abbraccerai?
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