Agenti IA per le imprese
Agenti AI per aziende che completano
il flusso di lavoro.
I nostri agenti utilizzano il contesto aziendale, decidono cosa succede dopo e intraprendono azioni in più fasi attraverso gli strumenti connessi. Scegli tu dove possono agire in modo indipendente e dove un essere umano deve approvare.
Or guardare un agente lavorare prima. Senza compilare moduli.
- Decisioni di runtime all'interno di flussi di lavoro definiti
- Oltre 3.000 integrazioni più API personalizzate
- Contesto condiviso dal Cervello Aziendale
- Approvazione umana configurabile
Xero 214 riconciliate
Jira 38 smistati
Slack 1 passaggi di consegneAziende che stanno già lavorando con noi
Che cosa comprende
Esplora gli agenti AI per team, governance e flusso di lavoro.
Prima di affidare un vero lavoro a un agente, vuoi tre risposte: cosa può fare, quanto va lontano da solo e come si adatta ai sistemi che già utilizzi. Inizia ovunque si trovi il tuo collo di bottiglia: finanza, operazioni quotidiane o controlli che responsabilizzano un agente di produzione.
Approfondimento · pagina dedicata
Agenti AI per reparto
Guarda come Agenti AI per la Finanza coordinare il lavoro definito tra i sistemi mantenendo tracciabili le approvazioni e le decisioni sui materiali. Lo stesso modello di esecuzione può supportare le risorse umane, le vendite e le operazioni.
Approfondimento · governance
Agenti AI governati
Esaminare le autorizzazioni, la supervisione umana e i controlli di distribuzione quando gli agenti lavorano su più sistemi. Growy Governance dell'IA L'approccio mantiene tali confini espliciti.
Pagina Trust · human-in-the-loop
Agenti AI in un flusso di lavoro reale
Guarda come un segnalante delle operazioni combina trigger, contesto, chiamate a strumenti e un risultato controllato in un processo aziendale ricorrente.
Approfondimento · per settore
Casi d'uso dell'agente AI
Stesso modello di esecuzione, lavori molto diversi. Trentacinque passaggi manuali per assunzione sono diventati sei flussi di lavoro secondo il modello agente di reclutamento. Contro una scadenza per la quale nessuno ha tempo, il agente di appalto continua a inseguire finché un fornitore non risponde. I prezzi della concorrenza vengono spazzati via dall'oggi al domani agente di intelligence sui prezzi, quindi il team di categoria inizia la giornata con i movimenti anziché con un foglio di calcolo.
Dal problema alla soluzione
Dove gli agenti AI per le aziende aggiungono valore oltre le risposte e i flussi di lavoro fissi.
Un assistente redige, riassume e risponde. Un flusso di lavoro standard esegue ogni volta la stessa sequenza. I nostri agenti fanno quello che nessuno dei due può fare: leggere la situazione che hanno di fronte in fase di runtime e decidere cosa succederà dopo, scegliendo quale strumento chiamare, quale ramo prendere, come classificare il caso e quando fermarsi e metterlo di fronte a te. Quella decisione è il confine tra il software che aiuta e il software che porta a termine il lavoro.
Prima
Risposte o sequenze fisse
Dopo
Esecuzione consapevole del contesto
Demo interattiva
Scopri quali agenti AI può essere eseguito in produzione.
Si tratta di flussi di lavoro agente in più fasi che abbiamo già in esecuzione del lavoro operativo. I sistemi esatti, il tempo risparmiato e le metriche di successo dipendono dal processo e dalla base di riferimento di ciascun cliente.
Agente dal vivo
Agente di onboarding
“Eseguire la sequenza di onboarding dei nuovi assunti per il dipendente successivo.”
- Leggere il trigger di onboarding e il contesto del dipendenteUtilizzare il payload iniziale e le relative procedure aziendaliContestoIn coda
- Preparare la documentazione e gli accessi richiestiCoordinare le fasi di configurazione ripetibili tra gli strumenti collegatiStrumentiIn coda
- Assegnare percorsi di apprendimento e materiali di onboardingUtilizzare le istruzioni del flusso di lavoro e il contesto Company BrainConoscenzaIn coda
- Pausa dove è richiesta un'approvazioneUn approvatore nominato esamina il contesto rilevante prima che il percorso continuiApprovazioneIn coda
- Eseguire i check-in e completare il flusso di lavoroContinuare la sequenza definita e conservare la cronologia di esecuzioneFlusso di lavoroIn coda
Contesto
In esecuzione sui tuoiCompany Brain: procedure di onboarding aziendale, informazioni sui ruoli e risultati delle fasi precedenti del flusso di lavoro.
Strumenti coinvolti
Visto abbastanza? Portaci un flusso di lavoro.
Come funziona
Come gli agenti Growy AI eseguire un flusso di lavoro aziendale.
L'automazione classica si interrompe nel momento in cui la realtà smette di corrispondere al diagramma di flusso. Il nostro no. Il flusso di lavoro rimane definito e verificabile, ma al suo interno l'agente legge ciò che c'è effettivamente e sceglie il percorso. Ogni esecuzione viene attivata da un trigger, raccoglie il contesto man mano che i passaggi vengono completati, ragiona sui nodi dell'agente, chiama gli strumenti connessi e segue il ramo che il caso merita, non quello che qualcuno ha indovinato in fase di creazione.
Fase 01
Iniziare con un trigger e assemblare il contesto.
Un flusso di lavoro può essere avviato manualmente, da un messaggio di chat dell'utente, in base a una pianificazione, da un evento di integrazione, tramite un webhook esterno o al completamento di un altro flusso di lavoro. Supportiamo flussi di lavoro multi-trigger, quindi diversi segnali possono avviare la stessa esecuzione. Il trigger invia un payload di dati iniziale alla corsa. Al termine di ciascun nodo, il suo output diventa disponibile per i passaggi successivi. Per impostazione predefinita, un agente può ricevere un riepilogo degli output upstream, mentre i flussi di lavoro che richiedono identificatori, campi o numeri esatti possono trasmettere l'output strutturato completo. Ciò significa che l’agente può ragionare su ciò che il processo ha già appreso invece di recuperare ripetutamente le stesse informazioni.
SlackAApplicazioni aziendaliIl contesto può combinare la conoscenza dell'azienda, i dati del sistema in tempo reale e i risultati delle fasi precedenti
Fase 02
Prendi una decisione in fase di esecuzione e chiama lo strumento giusto.
Il nodo agente riceve un ruolo e istruzioni che definiscono cosa deve valutare, decidere e fare. Legge il contesto disponibile e sceglie l'azione o il percorso appropriato in base a ciò che trova. I flussi di lavoro di produzione vengono mappati e approvati prima della distribuzione, quindi non si tratta di un agente che inventa un processo completamente nuovo a ogni esecuzione. La flessibilità risiede all'interno del flusso di lavoro definito: classificare il caso, scegliere un ramo, selezionare uno strumento, classificare le opzioni o decidere se una condizione è soddisfatta. Quando è necessaria un'azione esterna, l'agente chiama uno strumento connesso e controlla la risposta dello strumento. Colleghiamo oltre 3.000 integrazioni, inclusi sistemi come Gmail, HubSpot, Slack, Stripe, Salesforce, Notion e Zendesk, oltre a strumenti API personalizzati per software non coperti in modo nativo.
- Ricevere il trigger e il contesto attuale
- Valutare il caso e scegliere l'azione successiva
- Chiamare lo strumento connesso e confermare la rispostaIn esecuzione
- Continuare, attendere o intensificare in base al flusso di lavoroIn coda
Fase 03
Pausa del giudizio umano laddove il costruttore lo richiede.
L'approvazione umana è una scelta di progettazione del flusso di lavoro, non una regola automatica della piattaforma. I costruttori inseriscono nodi di approvazione nelle decisioni in cui un errore sarebbe costoso, delicato o difficile da correggere. Esempi tipici includono autorizzazioni finanziarie, comunicazioni esterne, cancellazioni, decisioni legali o di conformità e impegni assunti per conto dell'azienda. Il nodo di approvazione può nominare gli approvatori e utilizzare una policy come una qualsiasi persona, un numero specifico di persone o tutti nel gruppo. Un rifiuto può fermare quel percorso. Le decisioni a basso rischio prima e dopo il checkpoint possono continuare in modo autonomo.
Punto di controllo raggiunto
Esempio di checkpoint di approvazione
- L'agente ha completato le fasi di preparazione a basso rischio
- Il contesto pertinente è disponibile per l'approvatore
- ⚠Prima della successiva azione sensibile è necessaria una decisione umana
Come costruiamo il tuo agente
Come costruire agenti AI per le aziende attorno ad un processo operativo reale.
Iniziamo dove fa male, non con una tabula rasa e il mandato di aggiungere l’intelligenza artificiale. Mappiamo il flusso di lavoro, lo testiamo confrontandolo con i tuoi dati reali in una sandbox, quindi lo rendiamo operativo con il monitoraggio e un essere umano coinvolto ovunque tu voglia.
Fase 01
Definire il collo di bottiglia
Scegli un lavoro che ti costa tempo o che riduce i volumi. Copertura per malattia e onboarding, coperta da Automazione delle risorse umane, sono un punto di partenza comune perché il volume è già conteggiato. La nostra è iniziata con un'assunzione che ha richiesto trentacinque passaggi manuali ed è diventata la agente di reclutamento. Annotare la linea di base odierna prima di costruire qualsiasi cosa, in modo che la prima distribuzione sia misurabile.
Fase 02
Mappare il flusso di lavoro e i confini decisionali
Mappiamo i sistemi toccati dall'agente, le conoscenze da cui attinge, il percorso comune, i casi limite e le chiamate che restano tue. Il cervello aziendale fornisce le tue SOP, le tue politiche e il contesto aziendale in tempo reale, quindi l'agente non funziona mai sulla base di una conoscenza generica del modello.
Fase 03
Costruisci e testa in una sandbox
Il flusso di lavoro viene eseguito rispetto ai dati reali senza intraprendere azioni dal vivo. Vedi cosa decide l'agente da solo, quali strumenti chiama, come si comportano le filiali e cosa arriva a un approvatore. La modalità Plan può collegare il primo grafico a una semplice descrizione.
Passaggio 04
Distribuire, monitorare e migliorare
Diventa operativo con il monitoraggio e la supervisione umana: visualizzazioni permanenti di esecuzioni, errori e tempi di esecuzione, oltre a flussi di lavoro e registri a livello di nodo. I casi limite trovati nella produzione alimentano la versione successiva. Giudicalo rispetto al tuo riferimento, non al benchmark del fornitore.
Risultati
Prove misurate da tre implementazioni reali.
Tre business diversi, ciascuno misurato sui propri processi e sulla propria baseline. Preferiremmo mostrarti tre programmi in modo approfondito piuttosto che una pagina di medie, e nessuno di questi numeri è un punto di riferimento della piattaforma.
Capacità rilasciata
20,1 capacità liberata per ruoli a tempo pieno
Misurato a livello di processo piuttosto che a livello di attività e con lo stesso numero di dipendenti sul libro paga. Queste sono le cifre fornite dal cliente per il proprio carico di lavoro, non una promessa standard.
Carico contabile
L'80-85% delle operazioni contabili vengono eseguite in modo automatico
Un team di cinque persone ha gestito manualmente la riconciliazione bancaria, i voucher, la contabilità e la ricerca dei pagamenti per un'attività di vendita al dettaglio giornaliera ad alto volume. Le discrepanze ora vengono indirizzate a un proprietario nominato.
Tempi dei preventivi
Preventivi: da 48 ore a pochi minuti
Oltre sessanta richieste di preventivo al giorno per un team che non riusciva a smaltirle e non poteva aggiungere risorse. I tempi sono scesi a pochi minuti, evitando che l'attesa facesse perdere clienti e quote di mercato.
Caso cliente
Oltre 35 passaggi manuali per assunzione ricostruito come sei flussi di lavoro.
Questa è l'implementazione a cui ci riferiamo quando qualcuno chiede se un agente può possedere un intero processo anziché un'attività. Un gruppo di più di trenta aziende, un team centrale delle risorse umane, che effettua reclutamenti end-to-end e si forma solo in base alle decisioni del gruppo, che è ciò che lo mantiene all'interno dell'EU AI Act.
“Il reclutamento ha richiesto oltre 35 passaggi manuali per assunzione, in più di trenta aziende servite da un team centrale delle risorse umane. Ricostruito come sei flussi di lavoro su un'unica fonte di verità, con l'agente addestrato solo sulle procedure del gruppo e sulle decisioni passate: nessun dato esterno, quindi lo screening rimane all'interno della legge UE sull'intelligenza artificiale e del GDPR.”
Sfida
Un team delle risorse umane ha servito più di trenta aziende, ciascuna con le proprie procedure, e il solo reclutamento ha richiesto oltre 35 passaggi manuali per assunzione. I dettagli sui posti vacanti erano sparsi tra e-mail e chat senza alcun record alle spalle, i requisiti oscillavano tra ciò che veniva richiesto, ciò che veniva pubblicato e ciò che veniva vagliato e le fonti dei candidati venivano etichettate in modo incoerente. I CV sono stati esaminati uno alla volta rispetto alle descrizioni dei lavori che erano già diventati obsoleti, quindi il risultato variava a seconda di chi stava effettuando lo screening quel giorno.
Soluzione
Venti di questi passaggi manuali sono stati riprogettati in sei flussi di lavoro agenti, con SharePoint come unica fonte di verità per ogni posto vacante e ogni record di candidato. Sono uscite la carta, la partita doppia e l'inseguimento manuale; la decisione di assunzione è rimasta con una persona. L'agente è stato formato solo sulle migliori pratiche, procedure e decisioni storiche del gruppo, senza dati esterni, quindi lo screening non può ereditare errori da un set di dati pubblici, che è ciò che rende il flusso di lavoro difendibile ai sensi della legge sull'intelligenza artificiale dell'UE e del GDPR.
Risultati
35+ to 6
i passaggi manuali per assunzione sono diventati sei flussi di lavoro
75%+
dei flussi di lavoro HR e di reclutamento del gruppo agentic
Il tempo necessario per assumere è sceso da mesi a una frazione, e il ritardo non è mai stato dovuto al colloquio, ma al coordinamento attorno ad esso. Queste cifre appartengono al gruppo, per i suoi processi e i suoi volumi, e noi dimensioneremo il tuo progetto rispetto alla tua base di riferimento.
Per funzione e per settore
Dove effettivamente operano gli agenti all'interno di un'azienda di medie dimensioni.
Il modello di esecuzione è lo stesso ovunque. Ciò che cambia è il volume, i sistemi coinvolti e la decisione a cui non cederesti mai.
All'interno dell'azienda
I primi agenti si recano solitamente dove il volume è già contato e le regole sono già scritte.
Le assunzioni, le ferie, la copertura e le pratiche burocratiche relative a un nuovo falegname sono voluminosi, piene di regole e costantemente interrotte. Quella combinazione è cosa Agenti AI per le risorse umane sono costruiti per: la metà transazionale funziona da sola e qualsiasi cosa che riguardi la retribuzione o un contratto si ferma per un approvatore nominato.
Il coordinamento tra sistemi è il luogo in cui la maggior parte del tempo operativo scompare, con uno stato in uno strumento, un'approvazione in un altro e un foglio di calcolo che tiene insieme i due. Spostare quello stato nel flusso di lavoro piuttosto che nella testa di qualcuno è il caso pratico per cui Agenti AI per operazioni.
I service desk portano con sé una lunga coda di richieste di accesso, reset e provisioning che seguono ogni volta una policy scritta. Squadre in schieramento Agenti AI per team IT di solito iniziano con quella coda, risolvendola rispetto ai propri runbook e intensificando solo ciò che è veramente insolito.
Comprare, realizzare e traslocare
Il lavoro dal lato dell'offerta è per lo più in attesa di altre persone, che è esattamente la parte che un flusso di lavoro può tenere aperta senza dimenticare.
Il sourcing è in gran parte una rincorsa: un requisito, una lista ristretta di fornitori e una settimana di follow-up prima che qualcuno risponda. Quel ciclo è cosa Agenti AI per gli appalti corrono ininterrottamente, lasciando l'impegno stesso ad un acquirente.
Le spedizioni, le eccezioni e la documentazione dietro di esse attraversano corrieri, clienti e sistemi interni. Lo stato di consegna deve sopravvivere a tutti e tre, questo è il problema Agenti AI per la logistica e la catena di fornitura hanno la forma di intorno.
I piani di produzione si muovono in base agli ordini, alle scorte e ai tempi di consegna dei fornitori, e la riconciliazione di tali visualizzazioni è ancora spesso manuale. Mantenerli allineati e segnalare uno spazio vuoto prima che raggiunga la linea è dove Agenti di intelligenza artificiale per la produzione guadagnarsi il posto.
Erogazione del servizio
Laddove il prodotto è il tempo delle persone, la metà amministrativa del lavoro è la parte che vale la pena regalare.
Le ore fatturabili sono il vincolo, quindi l'assunzione, la raccolta dei documenti e il follow-up di una questione sono ciò che consuma il margine. Aziende che valutano Agenti AI per servizi professionali di solito cercano di dare via quella metà e di mantenere il consiglio.
I team a contatto con i clienti necessitano di informazioni approvate recuperate rapidamente, di richieste coordinate tra i sistemi e di una linea chiara dove una persona prende il comando. Gestire il volume della routine mentre si intensifica tutto ciò che necessita di giudizio è ciò che serve Agenti AI per il servizio clienti sono costruiti per fare.
Operazioni multisito
Eseguire la stessa procedura in cinquanta posti è un problema diverso dall'eseguirla una volta, ed è qui che la conoscenza aziendale smette di essere facoltativa.
Le reti di negozi applicano le stesse procedure in decine di siti, con il personale che non può fermarsi a metà turno per andare a cercarli. Lo scopo è rispondere dalle procedure già adottate dalla sede centrale, mirate per negozio e per ruolo Agenti AI per operazioni di vendita al dettaglio e franchising.
La domanda oscilla a seconda della stagione e i turni vengono ricostruiti costantemente, per cui il lavoro a turni e al coperto è la prima cosa da interrompere. Gli operatori si rivolgono a Agenti AI per l'ospitalità assorbire tale abbandono senza perdere la catena di approvazione che sta dietro ad esso.
Maggiori informazioni sugli agenti AI
Una guida pratica a Agenti IA per le imprese.
Definizioni, capacità, casi d'uso, valutazione della piattaforma, prezzi e scelte di implementazione per i team che confrontano gli strumenti degli agenti di intelligenza artificiale aziendale.
Cosa sono gli agenti AI per le aziende?
Gli agenti AI sono software che decidono e agiscono, non solo software che rispondono. Un flusso di lavoro fisso ripete una sequenza; un assistente aspetta che gli venga chiesto. Un agente legge il contesto di fronte a sé in fase di runtime e decide cosa succede dopo all'interno di un lavoro definito: classificare una richiesta, scegliere un ramo, selezionare uno strumento, assegnare un punteggio a un elemento, verificare se una condizione è valida. La nostra soglia è semplice: è un agente quando può prendere una decisione che cambia il passo successivo. Ciò non significa autonomia illimitata. Sei tu a definire il ruolo, le istruzioni, gli strumenti a cui può arrivare, i punti decisionali e le approvazioni. Il software prende le chiamate operative; mantieni quelli sensibili, costosi o difficili da annullare.
Come funzionano gli agenti AI?
Un agente di produzione ha bisogno di più di un modello linguistico: un trigger, il contesto aziendale, strumenti che possano agire e un flusso di lavoro che controlli ciò che accade dopo. Quell'architettura viene smontata nodo per nodo sotto come funzionano gli agenti AI. Un'esecuzione inizia manualmente, dalla chat, in base a una pianificazione, da un evento di integrazione, da un webhook o da un altro completamento del flusso di lavoro. Ciò che entra e ciò che restituisce ogni passaggio diventa il contesto dell'esecuzione. I nodi agente lo utilizzano per scegliere uno strumento o un ramo, le chiamate agli strumenti raggiungono i tuoi sistemi attraverso oltre 3.000 integrazioni e API personalizzate, i nodi condizionali dividono il percorso, i nodi attendono la pausa e i nodi di approvazione trattengono qualsiasi cosa sensibile finché l'approvatore nominato non risponde. Ogni percorso termina con un nodo completo, la cronologia viene conservata, la memoria è configurabile e i tuoi dati non addestrano mai modelli per nessun altro.
Dove gli agenti di intelligenza artificiale per le imprese danno i loro frutti
Gli agenti pagano dove il lavoro si ripete, le decisioni dipendono dal contesto e il completamento significa attraversare diversi sistemi. I nostri esempi di produzione riguardano l'onboarding, le operazioni di vendita, il reporting delle operazioni e le risorse umane. Durante l'onboarding, il agente di onboarding coordina la documentazione, i percorsi di apprendimento, l'accesso al sistema e i check-in, per poi dare seguito a ciò che non è arrivato. Le modifiche alla copertura malata e ai turni vanno a Agente operativo HR, mantenendo l'approvazione laddove sia necessario un giudizio. La tracciabilità è il test in finanza, e il agente di riconciliazione finanziaria è così: la maggioranza netta si autopubblica e ad una persona arrivano solo autentici disallineamenti. La reportistica ricorrente tra sistemi, del tipo che iniziava con qualcuno che apriva quattro dashboard, è gestita dal segnalante delle operazioni. Attorno ad esso si trova il lavoro di approvvigionamento, dove il agente di appalto insegue i fornitori contro una scadenza per la quale nessuno ha tempo. Inizia con un collo di bottiglia sufficientemente frequente da misurare e registrare prima le ore manuali, il costo per operazione, il volume e le escalation. Se ogni passaggio è realmente corretto, la semplice automazione è più semplice. Gli agenti guadagnano il loro posto quando le decisioni, le chiamate agli strumenti e il contesto aziendale fanno tutti parte della conclusione del lavoro.
Quanta autonomia dovrebbero avere gli agenti di intelligenza artificiale?
Adattare l'autonomia al rischio della decisione, non a quanto si potrebbe automatizzare. I nostri agenti agiscono da soli quando la logica è chiara, il rischio è basso e il risultato è reversibile: classificazione, estrazione, selezione dei rami, scelta degli strumenti, classificazione, controlli delle condizioni. Tutto ciò che è costoso o difficile da annullare attende una persona: pagamenti, comunicazioni esterne, cancellazioni, chiamate legali e di conformità. Posiziona tu stesso ogni nodo di approvazione. L'accesso è l'altra metà. Gli agenti utilizzano integrazioni autenticate ed ereditano le autorizzazioni basate sui ruoli dei sistemi che toccano, quindi un agente non va mai oltre la persona per cui agisce. La memoria ha un periodo di conservazione configurabile e i tuoi dati non addestrano mai i nostri modelli per altri clienti. L'autonomia è una scelta progettuale all'interno del tuo flusso di lavoro, non un cambiamento sulla nostra piattaforma.
Come valutare le piattaforme di agenti AI
La piattaforma giusta dipende dai flussi di lavoro, dai sistemi, dal modello di sicurezza e dalla quantità di controllo che desideri. Esecuzione del test, non nomi di modelli: può completare un lavoro in più fasi o si ferma al testo? Gli agenti riescono a raggiungere la conoscenza e i dati in tempo reale di cui il lavoro ha bisogno? Osserva integrazioni, API personalizzate, logica condizionale, stati di attesa, approvazioni umane, registri, accesso basato sui ruoli e come esegui i test prima della produzione. Quindi esegui un flusso di lavoro rappresentativo attraverso ogni fornitore in condizioni identiche e osserva cosa succede quando mancano informazioni, una chiamata allo strumento fallisce o qualcuno rifiuta un'azione. Valuta il prezzo rispetto allo sforzo di implementazione e al volume di esecuzione reale e chiedi prove specifiche per il cliente piuttosto che tassi di successo generici.
Come costruire e distribuire agenti AI con Growy
Iniziamo con un lavoro operativo. Definisci il collo di bottiglia e il risultato, mappa i sistemi, le conoscenze richieste, i percorsi comuni ed eccezionali e le decisioni che restano tue. Costruiamo e testiamo i tuoi dati reali in un sandbox, coprendo le chiamate agli strumenti, i rami, le approvazioni e i percorsi di terminazione, prima che tutto venga reso operativo, quindi monitoriamo le esecuzioni reali e ripristiniamo i casi limite. Cervello aziendale fornisce ai tuoi agenti l'accesso condiviso alla conoscenza documentata e al contesto del sistema live, entro le autorizzazioni loro concesse. Costruisci e modifichi i flussi di lavoro nel generatore di nodi e la modalità Pianificazione può creare il grafico da una descrizione. Gestisci diversi agenti specializzati? Le rotte di un orchestratore funzionano tra loro nello stesso contesto e con le stesse regole di approvazione.
Esplora il Company Brain →Domande frequenti
Le domande più frequenti, con risposte concrete.
Domande comuni dei team che confrontano gli strumenti degli agenti AI, i modelli di implementazione e i controlli di produzione.
Qual è la differenza tra un agente AI, un assistente e un flusso di lavoro standard?
Abbiamo bisogno di un team tecnico per costruire agenti AI?
Quanto costano gli agenti AI?
Quali strumenti possono utilizzare gli agenti Growy AI?
Come si misura se un agente AI è affidabile?
INIZIA
Scegliere un flusso di lavoro e testare un agente su di esso.
Iniziare con il lavoro operativo che ha una base chiara, sistemi conosciuti e un vero arretrato. Mappalo, definisci i punti di approvazione e testa il flusso di lavoro prima della produzione.
DUE MODI PER INIZIARE
Prenota una demo6 CAMPISai già cosa vuoi vedere. Dicci l'essenziale e ti proponiamo degli orari.Apri il modulo →Crea il tuo agente6 DOMANDEVuoi una demo costruita sul tuo collo di bottiglia. Rispondi a sei domande e prepariamo l'agente per la chiamata.Inizia il questionario →Preferisci una chiamata dal vivo?
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