Gemini Gemini Enterprise + Agent Platform

10 casi d'uso dell'IA con Gemini Enterprise e Agent Platform

Casi d'uso progettati e implementati su Google Cloud , combinando Gemini Enterprise come livello di agenti per l'intera forza lavoro e Agent Platform come motore per agenti su misura, dotati di memoria, RAG, capacità di esecuzione e osservabilità. Abbiamo iniziato con tre progetti reali.

Parliamo del tuo caso Cos'è Gemini Enterprise

Tre progetti già in corso

01
Produttività dei dirigenti

Cervello operativo basato su IA per la direzione e i team

Un sistema che collega documentazione, e-mail, ticket, CRM, BI e repository interni per comprendere il contesto completo di un account, di un progetto o di un problema. Non si limita a rispondere alle domande: prepara brief, report, proposte, piani, analisi post-mortem e azioni successive, ed è in grado di avviare attività approvate nei sistemi operativi reali.

Esempio concreto

Un direttore commerciale chiede: "Preparami la riunione di domani con il Cliente X". Il sistema esamina e-mail, documenti, ticket aperti, utilizzo del prodotto, ultimi report e note interne. In pochi secondi genera un briefing che include contesto, rischi, opportunità e passi successivi. Se approvato, crea attività nel CRM o in Jira e salva il riepilogo su Drive.

Gemini Enterprise Piattaforma di agenti (RAG + agenti) Google Workspace
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02
Automazione dei processi

Agenti che eseguono processi end-to-end

Agenti che ricevono una pratica, la scompongono in fasi, convalidano regole e dati, consultano diversi sistemi, richiedono l'approvazione quando necessario, eseguono la modifica e garantiscono una tracciabilità completa. Un flusso di lavoro automatizzato dall'inizio alla fine, con controllo e audit.

Esempio concreto

Arriva un reclamo o una richiesta di inserimento fornitore. L'operatore esamina il caso, consulta le politiche interne, verifica la presenza di eventuali informazioni mancanti, incrocia i dati tra ERP e CRM, redige la decisione proposta, richiede l'approvazione umana, aggiorna il sistema, invia e-mail, apre attività e chiude il caso con una tracciabilità completa (audit trail).

Piattaforma per agenti Cloud Workflows Pub/Sub
03
Assistenza clienti

Centro di assistenza multimodale 24/7

Assistenti vocali, via chat e video per web, app, WhatsApp o call center, in grado di comprendere il linguaggio naturale, cambiare lingua, utilizzare strumenti, consultare sistemi e trasferire la conversazione a un operatore umano quando necessario. Funzionano come una reception digitale attiva 24 ore su 24.

Esempio concreto

Un cliente chiama o scrive per informazioni su un ordine o una problematica. L'assistente comprende la richiesta, risponde a voce o per iscritto, consulta i sistemi interni e risolve la maggior parte dei casi senza l'intervento umano. Se rileva rabbia o una situazione delicata, trasferisce la pratica all'agente umano, fornendo il contesto già riassunto.

Agenti conversazionali Customer Engagement Suite Speech-to-Text
04
Gestione documentale

Piattaforma documentale che legge, decide e agisce

Fatture, contratti, reclami, moduli, polizze o pratiche. La soluzione estrae, classifica, convalida, rileva anomalie, propone una decisione, instrada la pratica al revisore competente, aggiorna i sistemi e archivia tutto garantendo la tracciabilità. Il risultato: si elimina gran parte del lavoro manuale di revisione e caricamento dati.

Esempio concreto

Una fattura arriva in una casella di posta. Il sistema estrae i campi chiave, li confronta con le regole di business e i dati anagrafici, rileva eventuali anomalie, decide se procedere o se è necessaria una revisione, carica le informazioni nell'ERP, archivia il documento e predispone la documentazione per l'audit.

Document AI Cloud Functions BigQuery
05
Business Intelligence

Analista aziendale e finanziario con agenti

Un agente che risponde a domande su dati aziendali reali in linguaggio naturale, spiega anomalie, elabora narrazioni, prepara report e predispone le azioni successive. La direzione smette di richiedere report al team dati e interroga direttamente i dati.

Esempio concreto

Il CFO chiede: "Perché il margine in Andalusia è calato questa settimana?". L'agente consulta BigQuery , incrocia dati su vendite, sconti, giacenze, criticità e costi, e fornisce una risposta comprensiva di narrazione, tabelle e principali fattori determinanti. Successivamente, genera il report settimanale e prepara grafici pronti per il comitato.

BigQuery Looker Gemini Enterprise
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06
Ingegneria dei dati

Team dati potenziato dagli agenti

Uno strato di agenti che accelera il lavoro del team dati: propone pipeline, genera SQL o Dataform, suggerisce test, documenta dataset, aiuta a diagnosticare errori e risponde a domande sui dati. Il team dati dedica meno tempo ad attività ripetitive e più a ciò che crea valore.

Esempio concreto

Un responsabile di prodotto richiede: "Ho bisogno di un dataset settimanale con i resi suddivisi per canale e paese". Un agente propone la pipeline, genera il codice, suggerisce le validazioni, documenta il dataset e prepara una bozza di PR per la revisione. Un altro agente risponde alle domande su tali dati su Slack .

BigQuery Dataform Agente di Data Engineering
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07
Ottimizzazione predittiva

Previsione e processo decisionale in tempo reale

Non si tratta solo di reporting: sistemi che prevedono domanda, scorte, staffing, pricing o rischio, trasformando tali previsioni in raccomandazioni o azioni dirette. Forecasting, bidding e ottimizzazione con un impatto misurabile sul conto economico.

Esempio concreto

Una catena di vendita al dettaglio vuole sapere di quanto personale ha bisogno in ogni negozio il sabato, quali prodotti rifornire e dove sta perdendo opportunità di vendita. La soluzione prevede la domanda, rileva anomalie, suggerisce azioni e può avviare proposte di acquisto, ricollocamento delle scorte o pianificazione del personale.

Piattaforma di agenti (ML) BigQuery ML Looker
08
Visione artificiale

IA visiva per retail, operazioni sul campo e qualità

Soluzioni che interpretano immagini o video per rilevare scorte insufficienti, difetti, non conformità o necessità di manutenzione, avviando automaticamente l'azione corrispondente.

Esempio concreto

Un addetto passa davanti a uno scaffale con lo smartphone e scatta una foto. Il sistema riconosce i prodotti, rileva spazi vuoti, errori di prezzo o problemi di planogramma e indica immediatamente l'azione consigliata. In stabilimento o in magazzino: rileva difetti o letture errate e apre automaticamente un'attività.

Vision AI Piattaforma per agenti (AutoML) Cloud Run
09
Sicurezza e compliance

Sicurezza e conformità assistite da agenti

Agenti che esaminano gli avvisi, raccolgono prove, correlano segnali, verificano le configurazioni e forniscono una conclusione motivata per la revisione umana, garantendo controllo e tracciabilità completi. Particolarmente utile nei settori regolamentati, poiché combina l'IA con le attività di audit e conformità.

Esempio concreto

Invece di analisti che esaminano gli avvisi uno alla volta, un agente raccoglie log, autorizzazioni, modifiche recenti ed evidenze, indaga sul caso e fornisce una spiegazione strutturata che include rischio, contesto e azione raccomandata. Può inoltre verificare eventuali scostamenti rispetto alle politiche interne o ai requisiti normativi.

Google Security Operations Centro di comando per la sicurezza Piattaforma per agenti
Visualizza la sicurezza cloud →
10
Automazione legacy

Automazione di interfacce legacy prive di API

Sistemi in cui oggi una persona accede, naviga, copia e incolla dati, convalida e preme manualmente diversi pulsanti. Un agente può operare su tale interfaccia visivamente, eseguire la sequenza e mantenere una registrazione completa delle operazioni svolte, garantendo convalide e tracciabilità.

Esempio concreto

Un'azienda utilizza un'applicazione obsoleta, priva APIs per registrare le operazioni. Attualmente, una persona dedica ore ogni giorno a inserire dati, controllare campi, copiare informazioni da altri sistemi e compilare moduli. Un agente esegue lo stesso processo in modalità assistita o semiautonoma, con convalide a ogni passaggio.

Piattaforma per agenti Cloud Run Gemini (multimodale)

Quale di questi casi si adatta alla tua azienda?

Organizziamo un workshop di 2 ore per individuare i casi d'uso a maggior impatto e ROI per la tua attività. Senza impegno.

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Domande frequenti

Di cosa ho bisogno per iniziare con un caso d'uso dell'IA?+

Non è necessario disporre di Google Workspace : Gemini Enterprise funziona anche con Microsoft 365 La maggior parte di questi casi d'uso impiega Gemini Enterprise come interfaccia utente e Agent Platform come motore. Organizziamo un workshop iniziale di due ore per individuare i 3-5 casi d'uso a maggior impatto e ROI per la tua azienda.

Quanto tempo richiede l'implementazione di un caso d'uso?+

Un PoC (Proof of Concept) funzionale può essere pronto in 2-4 settimane. L'implementazione completa in produzione dipende dalla complessità: un assistente per il servizio clienti può essere operativo in 6-8 settimane, mentre un sistema completo di elaborazione documentale richiede 2-3 mesi.

I miei dati sono al sicuro con questi agenti?+

Sì. I dati rimangono nella regione Google Cloud scelta (ad esempio nell'UE), non vengono utilizzati per addestrare i modelli di Google e tu controlli le autorizzazioni di accesso. Gemini Enterprise offre VPC-SC, CMEK e Access Transparency per i settori regolamentati.

Ho bisogno di un team di data science interno?+

Non per la maggior parte di questi casi. Gemini Enterprise consente di creare agenti e flussi automatizzati senza scrivere codice, grazie a Workflow Builder. Per i casi più avanzati (modelli predittivi, computer vision), siamo noi a sviluppare e distribuire i modelli sulla Agent Platform: il tuo team li utilizza, mentre noi ci occupiamo della loro realizzazione e manutenzione.

Qual è la differenza tra Gemini Enterprise e Agent Platform?+

Gemini Enterprise rappresenta il livello utente: agenti accessibili a tutti i dipendenti, interfaccia conversazionale e integrazione con Workspace. Agent Platform (precedentemente Vertex AI ) è il motore di IA: RAG, memoria, runtime per agenti avanzati, ML personalizzato, fine-tuning e osservabilità. Si completano a vicenda: Gemini Enterprise per le attività quotidiane, Agent Platform per i casi che richiedono una personalizzazione approfondita.