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.
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.
Non si tratta di assistenti che si limitano a "dare una mano". Sono agenti che ricevono una pratica, la scompongono in fasi, convalidano regole e dati, interrogano diversi sistemi, richiedono l'approvazione quando necessario, eseguono la modifica e garantiscono una tracciabilità completa. Non è più un semplice chatbot: è un vero e proprio flusso di business automatizzato, dotato di controlli e funzionalità di audit.
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).
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. Non si tratta di "un chatbot", ma di una reception digitale operativa 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
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.
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 cliente non vede l'OCR: vede sparire una mole enorme di lavoro manuale.
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.
Un agente che risponde a domande su dati aziendali reali in linguaggio naturale, spiega anomalie, elabora narrazioni, prepara report e predispone le azioni successive. Il cambiamento è molto visivo: si passa dal richiedere report al team dati al parlare direttamente con i propri dati.
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.
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. È come avere un team dati assistito dall'IA.
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 .
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.
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.
Soluzioni in grado di interpretare immagini o video per rilevare scorte insufficienti, difetti, non conformità o necessità di manutenzione, avviando automaticamente l'azione corrispondente. Un approccio molto più concreto rispetto al parlare di "computer vision" in termini astratti.
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.
Agenti che indagano sugli avvisi, raccolgono prove, correlano segnali, verificano le configurazioni e forniscono una conclusione motivata per la revisione umana, garantendo controllo e tracciabilità completa. Una soluzione estremamente potente per i settori regolamentati, poiché unisce l'IA alle attività di audit e compliance.
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.
Uno dei casi più eclatanti. Sistemi in cui oggi una persona accede, naviga, copia e incolla dati, convalida e preme manualmente diversi pulsanti. Un agente è in grado di operare su tale interfaccia visivamente, eseguire la sequenza e mantenere una registrazione completa delle operazioni svolte, garantendo convalide e tracciabilità.
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.
Il requisito minimo è disporre di Google Workspace o Google Cloud attivi. La maggior parte di questi casi d'uso utilizza Gemini Enterprise come livello utente e Vertex AI come motore. Svolgiamo un workshop iniziale di due ore per individuare i 3-5 casi d'uso a maggior impatto e ROI per la tua azienda.
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.
Sì. Tutto funziona all'interno del tuo progetto Google Cloud . I tuoi dati non lasciano il tuo ambiente, 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.
Non per la maggior parte di questi casi. Gemini Enterprise consente di creare agenti senza scrivere codice. Per i casi più avanzati (modelli predittivi, computer vision), sviluppiamo e distribuiamo i modelli su Vertex AI . Il tuo team li utilizza, noi li realizziamo e li manteniamo.
Gemini Enterprise rappresenta il livello utente: agenti accessibili a tutti i dipendenti, interfaccia conversazionale e integrazione con Workspace. Vertex AI è il motore di IA: RAG, memoria, runtime per agenti avanzati, ML personalizzato, fine-tuning e osservabilità. Si completano a vicenda: Gemini per le attività quotidiane, Vertex per i casi che richiedono una personalizzazione approfondita.
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