40+ Casi d'uso dell'IA agentica con esempi reali

Agenti IA generativi autonomi eseguono compiti complessi con poca o nessuna supervisione umana. L'IA agentica si differenzia da chatbot e co-piloti.

A differenza dell'IA tradizionale, in particolare dell'IA generativa, che spesso richiede intervento umano nei flussi di lavoro complessi, l'IA agentica mira a navigare e ottimizzare autonomamente i processi grazie alle sue capacità decisionali e al comportamento orientato agli obiettivi. Gli agenti IA fungono da:

Agenti IA come sviluppatori

1. Creazione di applicazioni

Editor di codice IA come Cursor IA Editor, Windsurf Editor, eReplit mirano a creare e distribuire app (ad es. app per elenchi di cose da fare) tramite:

• Selezione degli strumenti giusti per il lavoro, come Flask per le API o React per i frontend.
• Generazione di codice nel linguaggio scelto (ad es., Python, JavaScript) sulla base di prompt semplici.
• Automazione dei flussi di lavoro con integrazioni come GitHub Actions per test e distribuzione.

Come funziona:

Uno sviluppatore ha usato OpenAI Operator e Replit IA Agent per costruire un'intera app in 90 minuti. Due agenti si sono scambiati autonomamente le credenziali e hanno eseguito i test. Questa collaborazione tra agenti è stata integrata in ChatGPT Atlas Agent Mode, ampliando le capacità dell'agente oltre gli ambienti di sviluppo, come e-commerce, prenotazione di viaggi e flussi di lavoro web aziendali.¹

Composer, la modalità agente di Cursor mira a generare un gioco Tic Tac Toe completo da un singolo prompt:“Genera un gioco Tic Tac Toe in HTML, CSS e JavaScript per 2 giocatori.”

Cursor è in grado di programmare su più file, eseguire comandi e determinare automaticamente il contesto di cui ha bisogno (senza dover aggiungere file).

Esempio reale: Building applications case study

Rakuten ha ricostruito il suo flusso di lavoro di sviluppo usando Anthropic Claude Code per test unitari, mocking di API, creazione di componenti, correzione di bug e documentazione. Rakuten ha ottenuto:

• Tempo di immissione sul mercato delle funzionalità ridotto del 79%
• Esecuzione di fino a cinque attività in parallelo
• Comprensione di codebase complesse e decisioni architetturali.⁴

Scopri di più sulla creazione di agenti

Se stai esplorando l'infrastruttura che alimenta i sistemi di IA agentica, ti consigliamo di consultare i nostri ultimi benchmark:

• Browser remoti: Come l'infrastruttura browser consente agli agenti di interagire con il web in modo sicuro.
• Benchmark MCP: I migliori server MCP per l'uso di strumenti e l'accesso web.

2. Crea la tua API con la programmazione IA

Gli editor di codice IA automatizzano la creazione di API trasformando le specifiche in codice funzionante. Ecco come funziona tipicamente il processo:

• Integrazione dell'output nell'ambiente dello sviluppatore per test, controllo versione e distribuzione.
• Acquisizione delle specifiche API (ad es., file OpenAPI/Swagger).
• Generazione del codice backend sulla base di endpoint, metodi e schemi documentati.

Come funziona:

Flussi di lavoro API no-code per agenti IA con n8n.

Ecco un'astrazione di alto livello di un flusso di lavoro API:

3. Modifica del codice in linguaggio naturale

Puoi selezionare frammenti di codice e impartire comandi in inglese semplice come:

“Raddoppia le dimensioni della scheda. Rendila verde – come un Apple 2e.” (vedi l'esempio reale qui sotto).

Come funziona:

Agenti di programmazione come Cursor identificano l'intento, modificano il codice pertinente su più file e applicano le modifiche.

Esempio reale: Natural language code editing

Coinbase è passata a un modello di ingegneria agent-first incentrato su Cursor, ridisegnando la pianificazione degli sprint e ampliando l'uso parallelo degli agenti, con i seguenti risultati:

• Riduzione del 90% del tempo dall'idea alla produzione
• Aumento del 55% delle pull request unite per ingegnere.⁷

4. Creazione di siti web

Creatori di siti web IA come v0 by Vercel, Bolt, Lovable e CerebrasCoder mirano a creare piattaforme complesse come siti di e-learning, generando pagine chiave come:

• Homepage
• Pagine di elenco corsi
• Dashboard personalizzate per gli studenti

Allo stesso modo, editor di codice IA come Replit creano siti web e sfruttano le API.⁶

Come funziona:

Ecco il flusso di lavoro di automazione:

5. Generazione di una dashboard CRM

Gli agenti sono in grado di generare l'interfaccia front-end, configurare la logica back-end e impostare le interazioni con il database.

Come funziona:

Roo Code usa il modello DeepSeek per creare autonomamente dashboard CRM complete.

6. Programmazione ricorsiva

Mentre la programmazione di base è tipicamente un compito per gli LLM, i flussi di lavoro di programmazione ricorsiva, in cui un agente migliora/estende iterativamente il codice su più livelli, sono intrinsecamente agentici.

Gli agenti riscrivono autonomamente grandi blocchi di codice, applicano modifiche di configurazione e testano i risultati in cicli fino al raggiungimento di un obiettivo.

Come funziona:

GT Edge IA converte il codice COBOL legacy in Java moderno.¹⁰

Persistent fornisce un framework multi-agente usato per migrare autonomamente il codice COBOL a Java; funziona tramite:¹¹

Esempio reale: Programmazione ricorsiva

Una società di logistica globale ha utilizzato IBM watsonx Code Assistant durante il suo programma di modernizzazione dei mainframe. Lo strumento ha scansionato l'infrastruttura, catturato un modello strutturale e funzionale dell'applicazione e isolato servizi aziendali specifici per la conversione in Java. In questo modo, IBM ha aiutato l'azienda a ottenere:

• Aumento del 60% della produttività degli sviluppatori nella trasformazione da COBOL a Java
• Java generato convalidato con test unitari automatizzati che confermano output identici al COBOL originale¹²

7. Refactoring del codice

Utilizzando la programmazione ricorsiva, gli agenti IA migliorano continuamente la progettazione del codice senza modificarne il funzionamento, rendendolo più facile da comprendere e mantenere.

Come funziona:

Gli sviluppatori di una startup tecnologica hanno creato un agente che effettua il refactoring del tuo codice in oltre 25 linguaggi di programmazione.¹³

Esempio reale: Refactoring del codice

Cognition ha pubblicato una revisione delle prestazioni di 18 mesi di Devin basata sull'uso in produzione tra i suoi clienti, tra cui Goldman Sachs, Santander e Nubank, riportando i seguenti dati di velocità e tasso di merge per il lavoro di migrazione e refactoring:

• Migrazione completata in 3–4 ore per file rispetto alle 30–40 ore di un ingegnere umano, con un miglioramento di circa 10x
• Quando Oracle ha cessato il supporto legacy per una versione Java, Devin ha migrato ogni repository in un tempo 14x inferiore rispetto a un ingegnere umano
• Circa il 67% delle pull request di Devin ora viene unito, in aumento rispetto a circa il 34%
• Centinaia di migliaia di pull request unite in tutta la base clienti.¹⁴

8. Generazione di suggerimenti di codice nel tuo IDE

GitHub Copilot offre una modalità agente autonoma in grado di eseguire attività di programmazione in più passaggi, eseguire comandi e iterare sul codice in modo indipendente negli IDE VS Code e JetBrains, andando oltre i suggerimenti in tempo reale e i completamenti automatici.¹⁵

Esempio reale: Generazione di suggerimenti di codice

Accenture ha distribuito GitHub Copilot ai suoi sviluppatori nell'ambito di uno studio controllato randomizzato, con un gruppo a cui è stato dato accesso e un gruppo di controllo senza accesso. I risultati misurati dalla telemetria DevOps di Accenture includono:

• Aumento del 8,69% delle pull request per sviluppatore
• Aumento del 15% del tasso di merge delle pull request
• Aumento dell'84% delle build riuscite, a indicare che la produttività è aumentata senza compromettere la qualità
• Circa il 30% dei suggerimenti di Copilot accettati, con l'88% dei caratteri generati mantenuti nell'editor
• Il 90% degli sviluppatori ha dichiarato di sentirsi più realizzato nel proprio lavoro e il 95% ha dichiarato di divertirsi di più a programmare.¹⁷

9. Monitoraggio e ottimizzazione delle pipeline CI/CD

Gli agenti IA gestiscono l'infrastruttura in ambienti cloud-native come Kubernetes. Questi agenti DevOps mirano a:

• Identificare i controller di ingresso in esecuzione o altri carichi di lavoro
• Identificare i pod in esecuzione
• Interpretare comandi di alto livello come “spegni il pod NGINX”

Come funziona:

Quando è connesso a Kubernetes tramite strumenti o wrapper, Claude può agire come agente DevOps per interrogare lo stato del cluster. “Controlla se ho pod in esecuzione.”.

Esempio reale: Monitoraggio e ottimizzazione delle pipeline CI/CD

NVIDIA ha esteso Cursor oltre la generazione di codice a debugging, revisione del codice, generazione di test e QA, e ha configurato regole personalizzate per automatizzare l'intero flusso git.

• 3x più codice committato da 30.000 sviluppatori
• Regole personalizzate automatizzano creazione di branch, commit del codice, debugging CI e tracciamento dei problemi
• Cursor utilizzato praticamente in tutte le aree di prodotto e in ogni fase del ciclo di vita dello sviluppo software
• Particolarmente efficace nel trovare e risolvere bug rari e persistenti, con agenti inviati a correggerli.¹⁹

Agenti IA come assistenti SecOps

10. Threat intelligence

Gli agenti raccolgono e correlano le TTP degli attori delle minacce (tattiche, tecniche, procedure) da fonti open-source e proprietarie e integrano i risultati nei flussi di lavoro di rilevamento.

Come funziona:

Security Copilot di Microsoft include un Threat Intelligence Briefing Agent specializzato che raccoglie, filtra e riassume dinamicamente la threat intelligence.

Esempio reale: Threat intelligence

TÜV SÜD ed Elanco hanno entrambi implementato Microsoft Security Copilot per accelerare le indagini e l'analisi delle minacce negli ambienti IT globali.

• TÜV SÜD analizza le minacce dal 60 al 70% più velocemente
• Elanco ha ridotto i tempi di risposta fino al 50%
• Gli analisti possono interrogare vettori di attacco mai incontrati prima e ottenere risposte utilizzabili senza lavorare manualmente sui feed di intelligence.²¹

11. Rilevamento e triage

Queste azioni si verificano nella fase di acquisizione iniziale del segnale per ridurre il rumore e organizzare i dati degli avvisi prima di un'analisi più approfondita.

• Deduplicazione degli avvisi: Rimuove eventi identici o quasi identici da più fonti per ridurre il rumore.
• Soppressione dei falsi positivi: Elimina gli avvisi benigni ricorrenti usando modelli di risoluzione passati.
• Raggruppamento / clustering degli avvisi: Raggruppa avvisi correlati (stesso utente, host o tattica) in un unico incidente.

Come funziona:

Charlotte IA esegue rilevamento e triage autonomi tramite:

• Identificazione di comportamenti dannosi basati su TTP note.
• Riferimenti incrociati a modelli di esecuzione e percorsi dei file.
• Fornitura di una spiegazione del verdetto leggibile da un essere umano.

Esempio reale: Rilevamento e triage

CrowdStrike ha addestrato Charlotte IA Detection Triage su milioni di decisioni di triage reali prese dai propri analisti Falcon Complete MDR, per poi rilasciarlo con un'autonomia limitata definita dal cliente, in modo che le organizzazioni stabiliscano quali azioni può intraprendere senza assistenza.

• Tasso di concordanza superiore al 98% con le decisioni di triage degli esperti umani di Falcon Complete
• Più di 40 ore di lavoro manuale di triage eliminate in media a settimana
• Filtra autonomamente i falsi positivi e chiude gli avvisi a basso rischio prima che un analista li veda
• Calcolo divulgato: media degli avvisi sottoposti a triage moltiplicata per un tempo di triage manuale di cinque minuti per avviso²³

12. Arricchimento contestuale e attribuzione delle minacce

Eseguita dopo il triage iniziale, questa fase aggiunge profondità e contesto agli avvisi.

I sistemi automatizzati di attribuzione degli attaccanti acquisiscono i feed CTI, estraggono caratteristiche comportamentali e temporali e calcolano punteggi di somiglianza tra gli incidenti. Gli algoritmi di clustering mappano poi le intrusioni ad attori di minaccia noti (ad es., APT41, Mozi o Lazarus) in base alla sovrapposizione dei modelli.

Come funziona:

Gli agenti IA di Google Chronicle + Mandiant + Gemini acquisiscono autonomamente telemetria e feed CTI, arricchiscono gli avvisi con il contesto IOC (ad es., reputazione IP, hash malware) e fanno riferimenti incrociati ai modelli comportamentali con le tattiche note degli attori di minaccia del framework MITRE ATT&CK.

In questa configurazione agentica:

• Rilevamento: Un agente IA rileva il movimento laterale tramite account di servizio.
• Arricchimento: Arricchisce automaticamente l'avviso con dati da Chronicle log, inventario degli asset e threat intelligence Mandiant.
• Attribuzione: Un secondo agente raggruppa questa attività con le catene di intrusione storiche attribuite a un gruppo noto (ad es., APT41).

13. Escalation e passaggio di consegne

• Traduzione / semplificazione degli avvisi: Converte gli avvisi tecnici in riepiloghi adatti agli analisti.
• Creazione automatica di ticket e assegnazione agli analisti: Crea ticket e instrada gli incidenti al livello o al team appropriato.

Come funziona:

Socrates di Torq, un orchestratore SOC agentico, coordina sotto-agenti specializzati (agenti Runbook, Investigation, Remediation e Case Management) durante il ciclo di vita dei casi di Livello 1.

Nell'escalation e nel passaggio di consegne, Socrates:

• Crea automaticamente i casi nelle piattaforme ITSM (ad es., ServiceNow, Jira), precompilati con gli osservabili, l'arricchimento e i dati strutturati pertinenti.
• Assegna gli analisti in base al carico di lavoro e ai turni.
• Escala in modo selettivo, in particolare quando la confidenza è bassa, l'incidente è ambiguo o l'impatto potenziale è elevato.
• Allega l'arricchimento completo al passaggio di consegne, così gli analisti ricevono un caso pronto per l'azione invece di un avviso grezzo.

Esempio reale: Caso di studio su escalation e passaggio di consegne

Carvana ha implementato Torq HyperSOC con Socrates per coordinare sotto-agenti specializzati durante il ciclo di vita dei casi di Livello 1, dalla verifica dell'utente alla creazione del caso e all'assegnazione all'analista.

• Il 100% degli avvisi di sicurezza di Livello 1 di Carvana è ora gestito dal sistema agentico
• 41 runbook separati automatizzati entro un mese dall'implementazione
• Analisti liberi di concentrarsi sugli avvisi con un potenziale impatto organizzativo significativo.²⁷

14. Azioni di risposta proattive

Nelle SecOps, gli agenti isolano gli endpoint, disabilitano gli account o terminano i processi dannosi; questi sistemi mirano a:

• Interrogare automaticamente i log usando linguaggio naturale o trigger contestuali
• Eseguire playbook automatizzati per indagini ed escalation
• Adattare i flussi di lavoro in tempo reale in base a nuove prove o logiche modificate
• Generare infrastructure-as-code (ad es., Terraform, Pulumi) per la correzione
• Bozze e modifiche delle regole di rilevamento in base agli approfondimenti delle indagini

Come funziona:

Google ha sviluppato l'agente SOC Manager, che sfrutta più sotto-agenti per eseguire un Piano di risposta agli incidenti strutturato per il rilevamento del malware.²⁸

Struttura del progetto agentico:

Nella fase finale del piano di risposta agli incidenti (Fase 5: Completamento), gli IOC (Indicatori di Compromissione) sono stati bloccati proattivamente dall'agente SOC Manager che ha eseguito un runbook di contenimento automatizzato (vedi sotto).

Esempio reale: Risposta proattiva

Deepwatch, fornitore di rilevamento e risposta gestiti, ha sostituito un SOAR legacy non funzionante con Torq Hyperautomation per accelerare analisi e triage negli stack di sicurezza dei propri clienti.

• Oltre il 90% delle attività di Livello 1 e Livello 2 automatizzate
• Anni di automazioni SOAR legacy accumulate ricreate in poche settimane
• Onboarding dei clienti più rapido di quanto l'azienda avesse ottenuto in precedenza, con flussi di lavoro creati on demand.³⁰

15. Threat hunting

Gli agenti nel threat hunting mirano a:

• Scansionare continuamente le anomalie tra log di identità, rete e cloud
• Automatizzare le ricerche ripetitive come lookup IOC o rilevamento di pattern
• Segnalare minacce sconosciute confrontando il comportamento con baseline storiche e attività simili

Come funziona:

I ricercatori hanno sviluppato un sistema di Threat Hunting MITRE ATT&CK automatizzato da LLM locali, in cui gli agenti IA collaborano per generare regole Sigma per il rilevamento delle minacce.

In questo esempio, un utente inserisce una richiesta (ad es., “Genera una regola Sigma per la ricerca di Kerberoasting”) tramite un'interfaccia web.

L'agente 1 recupera i metodi di rilevamento pertinenti da MITRE ATT&CK, mentre l'agente 2 usa questo input per generare regole Sigma consapevoli del contesto tramite un modello linguistico.³¹

16. Test automatici di software e applicazioni

Gli agenti di test IA creano ed eseguono test unitari, di integrazione, di vulnerabilità e di prestazioni senza un intervento manuale esteso. Tuttavia, la creazione di questi sistemi IA richiede molte risorse, poiché necessitano di una notevole potenza di calcolo.

Come funziona:

Copilot di Pcloudy fornisce script di test selenium, trova i browser disponibili per i test ed esegue i casi di test.³²

Esempio reale: Test automatici

Uber ha creato AutoCover, un sistema multi-agente di generazione di test che si integra con il sistema di build per scoprire artefatti e dipendenze del codice, e lo ha distribuito in tutta l'organizzazione ingegneristica.

• Distribuito a tutti gli ingegneri Uber tra settembre 2024 e settembre 2025
• Ora genera circa l'11% di tutti i nuovi test revisionati e aggiunti alla codebase di Uber
• Produce centinaia di migliaia di test al mese in modalità IDE e decine di migliaia in modalità headless
• Orchestra cinque agenti specializzati che coprono preparazione, sintesi, esecuzione, convalida e riparazione dei test.³³

Leggi di più: costruttori di agenti IA e agenti IA open-source.

Agenti IA come personaggi di gioco simili a umani

Gli agenti IA migliorano gli NPC e altri processi agentici nel mondo di gioco eseguendo comportamenti NPC, gioco e adattabilità, e generazione procedurale di contenuti.

17. Personaggi non giocanti (NPC) agentici

Agenti IA completamente autonomi nel gaming forniscono comportamenti e gameplay simili a quelli umani per i personaggi non giocanti (NPC).

Esempio reale: NPC

I ricercatori hanno creato una piccola città virtuale popolata da IA costruendo un ambiente sandbox simile a The Sims con 25 agenti chiamati “Stanford AI Village”.

In questo villaggio, gli utenti possono osservare e interagire con gli agenti mentre condividono notizie, instaurano relazioni e organizzano attività di gruppo. ³⁴

Ecco una panoramica dei componenti chiave e delle idee alla base di questi concetti:

• Script comportamentali: Gli agenti di Stanford AI Village usano script predefiniti per azioni e reazioni. Questo può includere comportamenti di base come interagire positivamente con altri NPC.
• Comportamento dinamico: Gli NPC usano l'IA per adattare il loro comportamento in base alle azioni del giocatore, rendendo il mondo di gioco più reattivo.
• Pathfinding: Gli NPC usano algoritmi per navigare efficacemente nel mondo di gioco, trovare percorsi attorno agli ostacoli e inseguire il giocatore.

18 Gioco

Gli agenti IA giocano ai videogiochi o assistono i giocatori umani nel raggiungere obiettivi specifici sfruttando:

• Pathfinding e navigazione: Gli agenti di gioco esplorano gli ambienti di gioco, usando tentativi ed errori per trovare strategie ottimali. Ad esempio, apprendono percorsi di navigazione in labirinti complessi affinando continuamente il loro processo decisionale.
• Emulazione degli input: Gli agenti di gioco emulano input come pressioni di tasti, movimenti del mouse o controlli del gamepad. Ciò consente loro di interagire con il gioco come farebbe un giocatore umano.
• Adattabilità del gameplay: Gli agenti analizzano lo stile di gioco di un giocatore e adattano di conseguenza mondo di gioco, interazioni e design delle missioni. Ad esempio, un giocatore stealth potrebbe incontrare meno sfide di combattimento diretto.

Esempio reale: gioco

Scalable Instructable Multi-Agent (SIMA) di Google DeepMind naviga e interagisce con situazioni di gioco. SIMA mira a giocare a giochi come No Man’s Sky e Goat Simulator.

Agente GenAI per ambienti virtuali 3D³⁶

19. Generazione procedurale di contenuti

Gli agenti IA sono altamente capaci di generare algoritmicamente grandi quantità di contenuti di gioco, come:

• Terreni e paesaggi
• Scenari di combattimento
• Design dei personaggi
• Paesaggi sonori e musica

Come funziona:

No Man’s Sky, un gioco di avventura, usa la generazione procedurale per creare interi pianeti con:

• Topografie variegate (ad es., montagne, valli, canyon).
• Biomi unici (ad es., deserti, foreste, oceani).
• Modelli meteorologici dinamici (ad es., tempeste, pioggia).³⁷

Agenti IA come creatori di contenuti

Gli agenti IA automatizzano la creazione, la modifica e la pubblicazione di contenuti, assistendo gli scrittori umani. Alcune applicazioni degli assistenti di scrittura IA includono:

20. Scrittura narrativa automatizzata

Gli agenti IA scrivono una narrazione delineando capitoli, redigendo contenuti e perfezionando la prosa.

Esempio reale: Scrittura narrativa automatizzata

In un progetto di agenti IA di GitHub, 10 agenti IA specializzati hanno lavorato autonomamente per scrivere un romanzo di 100.000 parole (~300 pagine) senza alcuna scrittura umana.³⁸ Alcuni esempi di quei 10 agenti includono:

• Agente di specifiche: Analizza i requisiti della storia e mantiene la coerenza narrativa.
• Agente di produzione: Genera contenuti e implementa modifiche creative.
• Agente di gestione: Coordina gli agenti e tiene traccia del flusso creativo.
• Agente di duplicazione: Previene ridondanze e duplicazioni di contenuti.

Ecco un Livestream che mostra come gli agenti creano il romanzo:

21. Scrittura di report tecnici o proposte

Gli agenti IA redigono autonomamente report tecnici tra cui:

• Report di ingegneria
• Proposte di progetto
• Articoli di ricerca
• Specifiche di prodotto

Come funziona:

ParagraphAI, un assistente di scrittura IA, scrive report tecnici di ingegneria delineando tempistiche, budget e risorse e personale necessari.⁴⁰

22. Generazione di articoli basati sulla conoscenza

Gli agenti estraggono informazioni da database di conoscenza come Wikipedia, manuali di prodotto o riviste accademiche per creare una panoramica completa di un argomento specifico.

Come funziona:

Perplexity Pages trasforma i risultati della ricerca IA generativa in pagine Wikipedia strutturate.⁴¹

23. Generazione di dashboard e diagrammi

Gli agenti generano componenti UI/UX, diagrammi di sistema e diagrammi di flusso basati su prompt testuali, semplificando il processo di progettazione.

Come funziona:

FigJam IA usa prompt testuali per generare:

• Dashboard per riunioni ed esercizi di team
• Diagrammi e diagrammi di flusso
• Timeline visive e diagrammi di Gantt⁴²

Agenti IA come assistenti assicurativi

Gli agenti automatizzano la revisione dei sinistri, l'approvazione e il rilevamento delle frodi, semplificando l'intero ciclo di vita dell'elaborazione dei sinistri. Ad esempio, un assicuratore su larga scala automatizza circa il 90% dei sinistri automobilistici individuali integrando agenti IA personalizzati nel proprio flusso di lavoro sui sinistri. ⁴³

I vendor aziendali, come Oracle e SAP, hanno implementato l'IA agentica nella gestione della supply chain, nelle operazioni finanziarie, nelle HR e nella customer experience. Questi agenti possono gestire l'ottimizzazione dell'inventario, l'automazione degli approvvigionamenti e la riconciliazione finanziaria.

24. Elaborazione end-to-end dei sinistri

Una volta presentato un sinistro, un sistema di IA agentica estrae i dati rilevanti dai moduli inviati, verifica i dettagli rispetto ai database esistenti e segnala eventuali incongruenze o potenziali segnali di frode.

Come funziona:

Power Platform di Microsoft – automatizza un modulo di richiesta di risarcimento assicurativo:

Qui, Power Platform di Microsoft:

• Documenti del modulo di richiesta acquisiti come selezioni di caselle di controllo e testi.
• Modulo di richiesta caricato su SharePoint, app per la gestione dei contenuti.
• Dati estratti dal modulo di richiesta come ID del sinistro e valori delle caselle di controllo (ad es., tipo di sinistro, numero di polizza).
• Integrazione con Dataverse per l'archiviazione dei dati per salvare i dati estratti (inclusi i valori delle caselle di controllo) in Microsoft Dataverse.
• Flussi di lavoro elaborati nei moduli, ad esempio tramite agenti Power App per approvare o negare i sinistri.

25. Sottoscrizione

L'IA agentica automatizza la sottoscrizione con agenti specializzati, tra cui un agente di valutazione del rischio per la stima della probabilità di sinistro e un agente di tariffazione per aggiustamenti dinamici del premio, ecc.

Come funziona:

Gli agenti di Akira AI automatizzano la sottoscrizione assicurativa e la valutazione del rischio tramite il sistema multi-agente, ciascuno specializzato in un aspetto critico della sottoscrizione:

• Agente di raccolta dati: Raccoglie dati strutturati e non strutturati.
• Agente di valutazione del rischio: Analizza dati storici e dettagli del richiedente per prevedere la probabilità di sinistri.
• Agente di rilevamento frodi: Rileva anomalie o modelli sospetti nei sinistri e nelle richieste.
• Agente di tariffazione: Suggerisce un prezzo in base a fattori come condizioni di mercato, prezzi dei concorrenti e comportamento dei clienti.⁴⁵

Esempio reale: Sottoscrizione

Il team U.S. Middle Market di Zurich North America ha implementato Sixfold, che distillano migliaia di pagine di dati di esposizione, report sui sinistri e rapporti di rischio in una narrazione di sottoscrizione concisa che i sottoscrittori possono modificare prima di applicare il proprio giudizio.

• L'80% delle richieste gestite da 16 sottoscrittori è stato elaborato con Sixfold durante l'implementazione iniziale
• Circa 60 minuti risparmiati in media per ogni richiesta
• Avviato con quattro uffici Middle Market a gennaio 2025, ora in espansione a decine di uffici in tutto il paese
• Sixfold è entrato in Zurich attraverso il Zurich Innovation Championship 2024, che ha vinto nella categoria assicurazione commerciale.⁴⁶

26. Risoluzione personalizzata delle polizze

Gli agenti comunicano lo stato del sinistro e i passaggi successivi all'assicurato, inclusa l'eventuale documentazione aggiuntiva richiesta, gli aggiornamenti su approvazione/rifiuto o i dettagli del pagamento.

Esempio reale: risoluzione personalizzata delle polizze

IA Jim di Lemonade comunica gli esiti del sinistro direttamente all'assicurato. Una volta presentato un sinistro, IA Jim:

• Riceve il Primo Avviso di Sinistro (FNOL), un breve video o testo dal cliente.
• Esegue un triage conversazionale, ponendo domande chiarificatrici per guidare il cliente attraverso il processo.
• Verifica i dettagli di polizza e copertura con controlli basati su regole.
• Esegue algoritmi anti-frode prima di approvare il sinistro.
• Invia le istruzioni di pagamento alla banca e comunica all'assicurato che il sinistro è stato accettato.

Agenti IA come assistenti per le risorse umane (HR)

Le operazioni HR spesso comportano numerose attività ripetitive come lo screening dei curriculum che possono essere automatizzate. Ecco alcuni esempi chiave di IA agentica nelle operazioni HR:

27. Screening dei curriculum

I flussi di lavoro agentici automatizzano il processo di screening, filtrano le competenze pertinenti e assegnano automaticamente punteggi in base ai criteri predefiniti.

Come funziona:

PepsiCo usa strumenti IA per classificare i candidati in base a quanto soddisfano i requisiti del lavoro.⁴⁸

Esempio reale: Screening dei curriculum

Chipotle ha implementato l'IA conversazionale di Paradox come membro virtuale del team chiamato “Ava Cado,” che chatta con i candidati, risponde a domande sull'azienda, raccoglie informazioni di base, pianifica colloqui e invia offerte una volta che un manager seleziona un candidato.

• Il tempo dalla candidatura alla data di inizio è sceso da 12 giorni a quattro, con una riduzione fino al 75%
• Il tasso di completamento delle candidature è salito dal 50% a oltre l'85%
• Il volume di candidature è raddoppiato
• Distribuito in oltre 3.500 ristoranti in Nord America ed Europa
• Opera in inglese, spagnolo, francese e tedesco.⁴⁹

28. Pianificazione dei colloqui

Gli agenti possono gestire la pianificazione dei colloqui e il coordinamento tra candidati e responsabili delle assunzioni per trovare orari ottimali.

Come funziona:

LinkedIn HR Assistant svolge attività quotidiane come sintetizzare descrizioni di lavoro, cercare candidati e fare chiamate di screening di base.⁵⁰

Esempio reale: Pianificazione dei colloqui

ISS North America ha utilizzato l'IA conversazionale di Paradox per gestire il livello amministrativo di pianificazione tra candidati e responsabili delle assunzioni in un ambiente di assunzioni distribuito e ad alto volume.

• Riduzione dell'85% del tempo di assunzione
• Circa 10.000 ore risparmiate all'anno
• Sulla stessa piattaforma, Great Wolf Lodge risparmia 700.000 dollari all'anno e un retailer ha restituito oltre 40.000 ore a settimana ai responsabili di negozio
• Un cliente ha ridotto il tempo medio di assunzione da oltre 10 giorni a meno di cinque subito dopo l'implementazione.⁵¹

29. Automazione delle buste paga

Gli agenti nell'elaborazione delle buste paga calcolano gli stipendi, elaborano le deduzioni e gestiscono le ritenute fiscali. Si integrano con i sistemi HRIS (sistemi informativi per le risorse umane) e con i software di contabilità per garantire accuratezza e conformità agli standard sulle buste paga.

Scopri di più sulle soluzioni di automazione finanziaria come:

• Casi d'uso e strumenti RPA per la finanza
• Benchmark degli strumenti LLM per la finanza
• Strumenti di IA agentica per la finanza

Come funziona:

Il sistema multi-agente di buste paga di Akira AI automatizza ogni aspetto del ciclo delle buste paga. Il sistema usa diversi agenti, tra cui:

Qui, il sistema multi-agente di buste paga di Akira AI usa diversi agenti, tra cui:

• Agente di acquisizione e pre-elaborazione dei dati: Usa metodi di estrazione dei dati per pulire i dati provenienti da sistemi HR e finanziari.
• Agente di calcolo delle buste paga: Automatizza i calcoli delle buste paga, inclusi retribuzione, deduzioni e bonus.
• Agente di reporting sulla conformità: Rileva i problemi di conformità tramite apprendimento automatico.
• Agente di risoluzione delle richieste: Risolve i problemi relativi alle buste paga usando RAG.

Agenti IA come assistenti del servizio clienti

I chatbot tradizionali gestiscono richieste semplici ma hanno difficoltà con richieste complesse. Gli strumenti agentici per il servizio clienti risolvono questo problema:

• Interpretando richieste sfumate, anche quando le domande sono vaghe o complesse
• Operando senza soluzione di continuità su canali chat, voce ed email recuperando dati dai profili dei clienti, dalla cronologia degli ordini e dalle basi di conoscenza
• Mantenendo il contesto delle interazioni precedenti, consentendo risposte più informate e personalizzate
• Coinvolgendo in modo proattivo, ad esempio inviando promemoria per controlli o follow-up prima che sia il cliente a iniziare il contatto

30. Risposta alle chiamate dei clienti:

Quando un cliente chiama per una richiesta, gli agenti IA elaborano la chiamata con il linguaggio naturale.

Come funziona:

Ada IA Agent risponde alle chiamate dei clienti:

31. Risposta ai ticket dei clienti

Gli agenti IA forniscono risposte specifiche al contesto o indirizzano i clienti verso le risorse appropriate per ulteriore assistenza.

Esempio reale: Risposta ai ticket dei clienti

Fin IA Agent di Intercom risolve i ticket dei clienti in modo autonomo. Per ogni ticket in arrivo, Fin:

• Deduce l'intento dal messaggio del cliente.
• Recupera contenuti pertinenti dalla knowledge base, dagli articoli di aiuto e dalla cronologia dei ticket.
• Stila una risposta, poi decide se può risolvere il ticket da solo o se deve passarlo a un operatore.
• Passa il contesto quando scala, trasmettendo l'intera trascrizione, il riepilogo del problema e il motivo per cui non è riuscito a risolverlo.

Synthesia e Fundrise hanno implementato lo stesso agente Fin di Intercom su scala startup e in fase di crescita, offrendo un contraltare ai numeri enterprise di Klarna.

• Synthesia: oltre 6.000 conversazioni risolte in sei mesi, oltre 1.300 ore di supporto risparmiate
• Synthesia: tassi di supporto self-service fino all'87%
• Fundrise: oltre il 50% del volume totale di supporto automatizzato entro tre mesi
• Fundrise: accuratezza delle risposte mantenuta al 95%, picchi stagionali di casi circa dimezzati anno dopo anno.⁵⁴

32. Invio di SMS di follow-up e informativi

Dopo un'interazione, gli agenti inviano SMS per il follow-up con i clienti. Il 42,8% delle aziende usa agenti IA testuali e il 33,4% usa agenti vocali IA per l'outreach proattivo. ⁵⁵

Come funziona:

L'agente IA E-Care di Toyota si collega all'elettronica di bordo dell'auto e contatta i clienti per avvisarli di esigenze di riparazione o manutenzione, guidandoli poi nella prenotazione del veicolo presso una struttura di assistenza. L'agente riduce il carico complessivo delle chiamate di servizio in entrata.⁵⁶

A differenza degli invii programmati, l'outbound agentico si adatta a ciascun destinatario. In caso di interruzione di un servizio di pubblica utilità, l'agente:

• Identifica i quartieri interessati, invece di inviare messaggi a tutta la base.
• Controlla il canale preferito di ciascun cliente (SMS, WhatsApp, voce o email).
• Invia aggiornamenti personalizzati (ad es., “Si prevede che l'energia venga ripristinata entro le 16:15”).
• Effettua automaticamente il follow-up se il ripristino richiede più del previsto, passando a un agente umano se il cliente risponde con preoccupazioni.

33. Generazione e ottimizzazione delle FAQ

Gli agenti:

• Generano e aggiornano automaticamente le FAQ dalle interazioni live con i clienti e dalla cronologia dei ticket.
• Si integrano con CRM, chat e strumenti di knowledge base per identificare richieste ricorrenti.

Come funziona:

Knowledge Builder di Zendesk analizza i ticket degli ultimi 30 giorni, esaminando sia i problemi segnalati dai clienti sia le soluzioni fornite dagli agenti, e genera una struttura di categorie piena di bozze di articoli. Il knowledge copilot di Zendesk mantiene poi la base tramite:

• Identificazione delle lacune nei contenuti e suggerimento di aggiornamenti per articoli che coprono solo parzialmente ticket ricorrenti.
• Generazione di bozze di articoli o procedure dai dati dei ticket.
• Valutazione dello stato di salute dei contenuti in termini di copertura, freschezza (quota di articoli aggiornati di recente) e leggibilità IA (quota di articoli formattati per l'elaborazione IA).
• Messa in evidenza degli argomenti di supporto, segnalando picchi di richieste ricorrenti (ad es., reimpostazione delle password) e consigliando nuovi articoli per il centro assistenza.

Non perderti i nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati. Il pulsante apre Google; selezionare AIMultiple conferma che desideri vedere AIMultiple più spesso nei risultati di ricerca di Google.

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Agenti IA come assistenti di ricerca

Gli agenti IA come assistenti di ricerca sono usati in vari campi per assistere con l'analisi dei dati, la revisione della letteratura, la generazione di ipotesi e la progettazione sperimentale.

Esempi reali:

1. Deep Research di OpenAI usa il ragionamento per sintetizzare grandi quantità di informazioni online e completare ricerche in più fasi a livello di dottorato quando esegue ricerche ampie usando o3 & DeepSeek.⁵⁹⁶⁰

In un esperimento in cui i ricercatori hanno chiesto a Deep Research di condurre un progetto reale con un prompt dettagliato, Deep Research:

• Ha posto domande di follow-up per chiarire ambito e dettagli del progetto di ricerca prima di iniziare.
• Ha sintetizzato i risultati da 22 fonti basate su report accademici e di settore.⁶¹

2. Il sistema di supporto alle decisioni cliniche (CDS) di ChemicalQDevice è stato incaricato di eseguire un flusso di lavoro agentico per la scoperta di farmaci. In questo esempio, il sistema di ChemicalQDevice:

• Ha analizzato grandi quantità di letteratura clinica da dataset.
• Ha eseguito programmazione automatizzata con strumenti come GitHub Actions.
• Ha usato l'IA generativa (ad es., GPT-4 o modelli personalizzati) per generare ipotesi, suggerire progetti sperimentali e scrivere report di ricerca.⁶²

3. Il sistema di flusso di lavoro agentico end-to-end, otto-SR, sfrutta gli LLM per condurre ricerche bibliografiche, applicare criteri di inclusione/esclusione, estrarre dati strutturati ed eseguire meta-analisi.⁶³

4. Google ha implementato un revisore paritario agentico alle conferenze ICML e STOC per automatizzare parti del processo di revisione scientifica su larga scala. In questa implementazione, l'agente:

• Ha elaborato circa 10.000 articoli con tempi di risposta di 30 minuti per manoscritto.
• Ha individuato il 34% in più di errori matematici rispetto ai metodi standard di prompting zero-shot.⁶⁴

Deep Research di OpenAI, il sistema di ChemicalQDevice e otto-SR possono essere usati in diversi casi d'uso agentici indicati di seguito:

34. Revisione della letteratura e scoperta di conoscenza

Gli agenti IA cercano autonomamente in database accademici, riviste e repository di ricerca online (ad es., Google Scholar, PubMed) per raccogliere studi, articoli e paper pertinenti relativi a specifici argomenti o ipotesi di ricerca.

35. Generazione e verifica di ipotesi

Agenti analitici avanzati scansionano continuamente flussi di dati per generare e testare autonomamente ipotesi di business. Quando si verifica un'anomalia come un picco di abbandono del carrello, l'agente testa immediatamente variabili come latenza della pagina o codici promozionali non riusciti, fornendo informazioni convalidate agli utenti in minuti anziché in giorni.

36. Data mining e analisi

Gli agenti IA acquisiscono dati strutturati e non strutturati da diverse fonti come database di ricerca, social media, brevetti o risultati di sperimentazioni cliniche, fornendo approfondimenti sulle tendenze emergenti.

Caso di studio su data mining e analisi: AES

AES ha usato agenti basati su BigQuery e Vertex AI di Google Cloud per sintetizzare dati strutturati e non strutturati in tutto il suo patrimonio di audit interno.

• Costi di audit ridotti del 99% e tempo ridotto da 14 giorni a un'ora
• General Mills ha risparmiato oltre 100 milioni di dollari dando ai dipendenti accesso sicuro all'IA generativa sui propri dati
• Il Department of Employment, Training and Rehabilitation del Nevada ha creato un assistente per i ricorsi che ha aiutato i giudici a decidere 4x più velocemente.⁶⁵

37. Visualizzazione e presentazione dei dati

Gli agenti analitici compilano automaticamente i dati grezzi in elementi visivi pronti per la presentazione, mappando tendenze complesse in grafici puliti di analisi di coorte e waterfall finanziari usando strumenti integrati come Tableau o Power BI.

Agenti IA come utenti di computer

“Computer Use” mira a consentire all'IA di interagire con un computer come farebbe una persona. Questo offre la flessibilità di eseguire attività digitali senza usare API specifiche del sistema operativo o del web.

Esistono due approcci per consentire agli agenti IA di eseguire compiti come gli esseri umani:

1. Eseguire azioni sull'interfaccia grafica utente (GUI) del sistema operativo (Anthropic Claude, OmniParser di Microsoft, ecc.).
2. Navigazione web (OpenAI Operator, Kura IA, Runner H, HyperWriteAI, MultiOn Agent Q, ecc.).

Esempi di strumenti:

1. ChatGPT Atlas con Agent Mode, successore dello strumento Operator, passa da un'applicazione all'altra e completa complesse attività basate sul web per unificare la GUI.¹
2. Kura IA eRunner H mirano a completare attività tramite browser web.⁶⁶⁶⁷
3. HyperWriteAI mira a compilare moduli di testo, fare clic su pulsanti e selezionare voci di menu per effettuare un ordine online.⁶⁸
4. OmniParser di Microsoft migliora la comprensione delle interfacce visive da parte degli agenti per l'automazione della GUI.⁶⁹

38. Compilazione di moduli e automazione web

Gli agenti navigano nelle pagine web, fanno clic sui campi e compilano moduli in base ai prompt degli utenti o a dati strutturati.

Come funziona:

Esempio reale: Compilazione di moduli

Danfoss ha implementato agenti IA di Google Cloud nella produzione industriale per automatizzare l'elaborazione degli ordini via email e ha ottenuto:

• Automatizzazione dell'80% delle decisioni transazionali
• Tempo medio di risposta al cliente ridotto da 42 ore a quasi tempo reale.⁷¹

39. Generazione e modifica di documenti

Gli agenti aprono file, apportano modifiche, rinominano, organizzano e salvano documenti in ambienti locali o cloud.

Come funziona:

A Anthropic Claude viene chiesto di “Generare 25 righe di spese campione, salvarle in un foglio di calcolo e poi aprire il foglio di calcolo”.

In questo esempio, Claude:

• Ha aperto il file CSV nell'app LibreOffice Calc.
• Ha creato un file CSV con 25 righe di dati di spesa campione.
• Ha installato il foglio di calcolo LibreOffice Calc.⁷²

40. Ricerca web e raccolta strutturata di dati

A differenza degli script di automazione di base, gli agenti di ricerca web profonda interpretano le informazioni non strutturate su più pagine e restituiscono approfondimenti in un formato strutturato.

Come funziona:

Deep Research di OpenAI, una nuova capacità agentica all'interno di ChatGPT progettata per ricerche web multi-fase e ad alto contesto, pianifica, naviga e sintetizza informazioni da più fonti per rispondere a query complesse.

41. Operazioni CLI ed esecuzione di script

Gli agenti di programmazione basati su CLI come Aider, progettati per flussi di lavoro di sviluppo basati su terminale, eseguono comandi shell, installano software, lanciano script e interpretano gli output nelle interfacce del terminale.

Come funziona:

Aider, un agente di programmazione IA nativo per la CLI, è usato dagli sviluppatori per effettuare il refactoring di codebase ed eseguire comandi shell come l'esecuzione di suite di test (pytest, npm test). L'agente interpreta gli output del terminale, corregge gli errori in modo iterativo e committa direttamente le modifiche nei repository Git.⁷³

In alternativa ad Aider, Cognition ha rilasciato Devin 2.0, un ingegnere software IA autonomo con una variante nativa per la CLI che compete direttamente con gli agenti basati su terminale. Devin è in grado di effettuare il refactoring di codebase, eseguire comandi shell, eseguire suite di test e committare modifiche nei repository Git.⁷⁴

42. Navigazione e coordinamento multimodale tra app

Agenti GUI unificati (ad es., prototipi di OpenAI Operator) possono passare da un'applicazione all'altra.

Come funziona:

Per testare un caso d'uso di consegna di un ordine, ho fornito una semplice richiesta di acquisto da Open Operator: Aiutami a comprare una federa per cuscino in stile boho sotto i 30 dollari.

43. Agenti di flusso di lavoro autonomi (attività a lungo orizzonte)

Gli agenti di pianificazione con memoria e uso di strumenti (ad es., Auto-GPT, Agent Q con definizione degli obiettivi) eseguono obiettivi multi-fase con strumenti diversi (ad es., raccogliere input, intraprendere azioni, rivedere il piano), prendendo decisioni in tempo reale.

Come funziona:

In questa analisi di report finanziari multi-fase, all'agente di pianificazione IA viene affidato il compito: “Analizza la performance finanziaria dell'ultimo trimestre e prepara un riepilogo per il team finanziario.”

All'agente viene chiesto di ottenere:

• Notizie recenti sull'azienda (le prime 3 storie)
• Prezzo attuale delle azioni dell'azienda (AAPL)
• Informazioni sull'azienda (ad es., profilo, capitalizzazione di mercato, settore)
• Prezzi storici delle azioni (intervallo di 1 giorno nell'ultimo mese)
• Raccomandazioni degli analisti (ad es., rating buy/hold/sell)

Ecco l'output del report finanziario:

MultiOn Agent Q che prenota un volo.

Creazione di agenti IA

Il passaggio da applicazioni agentiche di base, come le ricerche meteo in linguaggio naturale tramite strumenti come LangChain, a casi d'uso autonomi più complessi come lo sviluppo di app (ad es., la generazione di un gioco Tic Tac Toe con l'editor IA Cursor) ha portato alle seguenti sfide:

Questo passaggio presenta sfide come la gestione di flussi di lavoro multi-fase, la gestione dei loop di errore delle API e il mantenimento del contesto in codebase di grandi dimensioni.

• Gestione della complessità nell'esecuzione dei compiti
  • Standardizzazione dei modelli che guidano il loro processo decisionale.
  • Incorporazione di più opzioni e selezione dell'azione ottimale per eseguire un compito. (ad es., “Devo mostrare questa schermata o un'altra in base all'input dell'utente?”).
• Interfacciamento con sistemi esterni e API

44. Generazione di agenti IA personalizzati:

I framework per la creazione di agenti IA aiutano ad affrontare queste sfide fornendo:

• Framework decisionali e di ragionamento (ad es., modelli di apprendimento automatico o probabilistici) per standardizzare i modelli e incorporare più opzioni.
• Strumenti di accesso ai dati e integrazione (ad es., connettori API) per interfacciarsi con sistemi esterni e API.

L'ecosistema degli sviluppatori ha adottato strumenti di orchestrazione agentica specializzati come LangGraph, CrewAI, Google Agent Development Kit, Mastra, OpenAI Agents SDK e Claude Agent SDK, poiché questi strumenti offrono flussi di lavoro strutturati per il coordinamento multi-agente e le attività a lungo orizzonte.

Come funziona:

Creazione di un agente guida personalizzato per un viaggio in Slovenia con Microsoft 365:

Esempio reale: Generazione di agenti IA personalizzati

AppFolio ha migrato il suo copilota di gestione immobiliare Realm-X da un'architettura a catena a LangGraph, pubblicando i dati prima e dopo su ciò che il cambiamento ha prodotto.

• Miglioramento di 2x nell'accuratezza delle risposte dopo la migrazione
• Oltre 10 ore risparmiate a settimana per ogni gestore immobiliare
• Il prompting few-shot dinamico ha migliorato le prestazioni su funzionalità specifiche dal 40% all'80%.⁷⁸

FAQ

Cita questa ricerca

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{40+ Casi d'uso dell'IA agentica con esempi reali}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 8 settembre 2026}
}

Registro delle modifiche

20 aggiornamenti

202620252024

1. 26 ago

   Sostituita 'Esempio reale' con 'Come funziona' nella sezione 'Costruire applicazioni', chiarendo la natura degli esempi.

2. 4 ago

   Aggiunto un esempio reale alla sezione 'Risoluzione personalizzata delle polizze', offrendo un'illustrazione concreta del concetto.

3. 16 lug

   Rimossa una URL specifica per paese da un esempio reale, rendendo il contenuto universalmente accessibile.

4. 8 lug

   Espanso l''Esempio di vita reale' nell'introduzione, offrendo una comprensione più ampia delle capacità di collaborazione tra agenti.

5. 7 lug

   Aggiornato l'esempio reale nella sezione 'Monitoraggio e ottimizzazione della pipeline CI/CD', fornendo una comprensione più chiara del ruolo di Claude come agente DevOps.

Collegamenti di riferimento

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Presentamos Operator | OpenAI

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Cursor vs GitHub Copilot: Which AI Coding Assistant is better?

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Rakuten Claude Code case study | Claude

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APIs for AI Agents: The Only Beginner’s Guide You’ll Ever Need (n8n) - YouTube

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Replit’s AI agent built my entire website (I just watched) - YouTube

7.

Cursor · Customers

Cursor

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How to Build a Website AI Agent in 13 Min (Free N8N Template) - YouTube

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Deepseek-R1 + RooCode: BEST AI Coding Agent! Develop a Full-stack App Without Writing ANY Code! - YouTube

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COBOL to Java Migration with Multi-Agent Frameworks

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Watsonx Code Assistant for Z is the Rosetta Stone for COBOL - IBM Research

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Launch YC: Kura: New State of the Art for Browser Agents [31% better than Computer Use] | Y Combinator

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Create an AI agent to fill forms from your private documents

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Creating an AI Agent for Financial Report Analysis - YouTube

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MultiOn AI Agent books a flight - YouTube

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Lisa Crosbie – Tech Tutorials | Microsoft Business Applications

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LangGraph AI Agent Framework for Production Applications

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Ricercato da

Hazal Şimşek

Analista di settore

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Hazal è analista di settore presso AIMultiple e si occupa di process intelligence (incluso il process mining) e automazione aziendale (inclusa l'automazione IT e l'automazione low-code/no-code).

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