Dai sistemi di registrazione ai sistemi d'azione: preparazione per l'IA agente
Pubblicato: 2025-07-10Negli ultimi due decenni, le imprese hanno costruito stack tecnologici alimentati da "sistemi di record". CRMS. Progetto tracker. Basi di conoscenza. Queste piattaforme fungono da unica fonte di verità per l'azienda, consentendo ai team di acquisire conoscenze, tenere traccia dei progressi e preservare i dati su vasta scala. Sono stati essenziali per creare coerenza, responsabilità e allineamento tra le organizzazioni.
Ma mentre i sistemi di registrazione sono bravi a archiviare informazioni, si basano sulle persone per estrarre valore da tali informazioni: ricerca manualmente, commutazione di strumenti, interpretazione dei dati e fare il passo successivo. Ed è qui che le crepe stanno iniziando a mostrare.
Nel rapporto annuale di Grammarly, il turno di produttività , abbiamo scoperto che il 77% dei professionisti è sopraffatto dal puro volume di informazioni. E l'83% afferma di non avere gli strumenti o le risorse per trovare e utilizzare le informazioni in modo efficace. La produttività non è sofferenza perché ci manca i dati, è sofferenza perché non ci è la capacità di trasformare tali dati in azione.
È qui che entra in gioco AI agente, non in sostituzione di sistemi di registrazione ma come catalizzatore che li trasforma. Gli agenti sono il livello mancante che trasforma i dati memorizzati in valore reale. Lavorano attraverso gli strumenti, tirano il contesto dai sistemi ed eseguono in modo proattivo le attività, colmando il divario tra intuizione e azione.
Con gli agenti in atto, i sistemi di registrazione diventano sistemi di azione. Le basi rimangono, ma ora sono attivate, delegendo valore non solo attraverso l'accesso, ma attraverso un'esecuzione intelligente.
Cos'è AI agente?
Terniamo un po 'e definiamo l'IA agente. Pensa all'intelligenza artificiale agente come il tuo partner nel lavorare. A differenza dei chatbot tradizionali che aspettano i comandi, gli agenti sono collaboratori proattivi che funzionano per tuo conto. Capiscono su cosa stai lavorando, quali dati hai bisogno e quali passaggi sono necessari per far avanzare le cose.
Come mi piace descriverlo, gli agenti sono i tuoi partner onnlenti nel crimine. Sono lì quando ne hai bisogno, aiutandoti a superare il tuo lavoro più velocemente, con risultati migliori. Che si tratti di preparare un mazzo QBR interfunzionale utilizzando approfondimenti dei tuoi dashboard CRM, thread di posta elettronica e analisi o di generare messaggi multilingue per i team di marketing globali, gli agenti non fanno solo suggerimenti: agiscono per tuo conto per aumentare la produttività e amplificare il tuo impatto.
Tuttavia, non tutti gli agenti sono creati uguali, ed è una buona cosa. La maggior parte di ciò che vediamo oggi sono agenti di attività, progettati per gestire azioni specifiche e ripetibili come riassumere note o riscrivere il contenuto. Mentre progrediamo, vedremo l'ascesa di flussi di lavoro multi-agente: sistemi in cui più agenti si coordinano per completare compiti interfunzionali più complessi. Alla fine, alcuni agenti raggiungeranno un livello di piena autonomia, in cui possono pianificare, eseguire e adattare i flussi di lavoro end-to-end con un minimo bisogno di intervento una volta impostato i guardrail adeguati.
Per i team Enterprise, il vero valore dell'IA agente sta nel modo in cui sfrutta i dati bloccati su più sistemi di record e si spostano su un sistema di azione. Quindi, come si svolge questo turno in flussi di lavoro reali? Cominciamo con un sistema di record che molti di noi sanno bene: la piattaforma di gestione delle relazioni con i clienti o CRM.
Il tuo CRM esiste ancora. Semplicemente non lo userai allo stesso modo.
Oggi, le chiamate di registro dei rappresentanti di vendita, aggiornano le fasi della pipeline e tirano i rapporti nel tuo CRM, spesso saltando tra le interfacce e facendo clic su campi.
Domani? Il CRM esiste ancora, ma i rappresentanti non dovranno trascorrere del tempo prezioso lì. Non dovranno nemmeno aprirlo. Invece, un agente AI sarà integrato negli strumenti che già usano, come la loro e -mail o all'interno di una pagina CODA. Trasporterà la cronologia dei clienti dal tuo CRM, il contesto dalle e -mail e i dati di vendita dal tuo strumento di business intelligence. Quindi, genererà un messaggio di follow-up, suggerisce la prossima azione, aggiornerà la fase di opportunità e registrerà l'attività, tutto automaticamente in background.
Questo è il passaggio dai sistemi di registrazione ai sistemi di azione. Sistemi di acquisizione record e informazioni sull'archiviazione. I sistemi di azione lo hanno messo a lavorare con agenti intelligenti che trasformano quei record in azione.
Questo non è speculativo. Stiamo già assistendo ai primi sistemi agenti in superficie nelle vendite, al supporto e alle operazioni. Ma oggi, la maggior parte di questi sistemi è ancora limitata: sono spesso contenuti all'interno di un'unica piattaforma e focalizzati sull'esecuzione a livello di attività singola. Nel tempo, mi aspetto che più piattaforme abbracciano questo spostamento riposizionandosi non come interfacce autonomi, ma come fonti affidabili di verità che gli agenti possono accedere all'azione di guida. La vera differenziazione non sarà in quante dashboard puoi accedere: sarà nel modo in cui i tuoi sistemi lavorano insieme attraverso agenti intelligenti che operano attraverso di loro.
Riscrivere il ruolo degli strumenti aziendali
- Questo sistema offre API e interoperabilità aperte?
- Gli agenti possono accedere al giusto contesto, al momento giusto, attraverso le piattaforme?
- I miei flussi di lavoro sono definiti dagli strumenti o dai risultati?
In Grammarly, ci siamo concentrati a lungo sulla fornitura di supporto AI che sembra intuitivo, contestuale e incorporato direttamente nel tuo flusso di lavoro. In molti modi, questo è il fondamento di come si sentiranno l'IA agente: sistemi che si presentano al momento giusto, capiscono cosa stai cercando di fare e aiuta a far avanzare il tuo lavoro. Ora stiamo costruendo su quella fondazione con agenti che vanno oltre: attingere al contesto aziendale, agire attraverso strumenti e completare in modo proattivo le attività, non solo suggerendoli.
La prossima generazione di produttività aziendale verrà da agenti e app che funzionano per la persona, non viceversa.
- Alex Gay, vicepresidente del marketing presso Grammarly