IA per l'orchestrazione dei workflow: 15+ strumenti agentici e di IA generativa

Osserviamo un crescente spostamento verso l'IA per gli strumenti di orchestrazione dei workflow. Con il 36% delle organizzazioni che ora danno priorità alla creazione di workflow assistita dall'IA, l'orchestrazione si sta spostando dalla pianificazione statica al ragionamento dinamico e agentico. ¹

Gli strumenti di orchestrazione dell'IA svolgono due ruoli principali:

• Ottimizzare i workflow operativi:
  • Il backend: Strumenti di automazione del carico di lavoro aziendale per i processi a livello di infrastruttura.
  • Il frontend: Software RPA intelligente per automatizzare le attività dell'interfaccia rivolta all'utente.
  • I dati: Strumenti di orchestrazione dei dati per gestire e spostare le informazioni sottostanti.
• Coordinare il livello logico: LLM orchestrazione o strumenti di orchestrazione degli agenti per coordinare ragionamenti complessi e interazioni tra agenti IA.

Esplora questi importanti strumenti e come integrano le funzionalità di IA:

Nota che questi strumenti sono elencati in ordine alfabetico, ad eccezione degli sponsor, che sono posizionati in cima.

IA per l'orchestrazione dei workflow operativi

Questi strumenti utilizzano l'IA per unificare l'intero stack operativo, sincronizzando tutto, dai feed di dati di livello profondo all'automazione del frontend per l'utente finale.

Automazione del carico di lavoro aziendale

Gli strumenti di automazione del carico di lavoro, noti anche come piattaforme di orchestrazione e automazione dei servizi (SOAP), possono integrarsi e orchestrare in ambienti IT aziendali.

Stonebranch (Universal Automation Center)

Stonebranch fornisce un hub di automazione centralizzato che coordina i carichi di lavoro in ambienti on-premise, cloud, containerizzati e ibridi. I principali casi d'uso IA di Stonebranch sono:

• Robi IA (orchestrazione intelligente): un framework di IA generativa governato che fornisce:
  • Interfaccia conversazionale: risoluzione dei problemi in linguaggio naturale e analisi automatizzata della causa radice.
  • Attività di IA generativa governate: i passi LLM sono incorporati direttamente nei workflow per gestire attività cognitive (ad es. riepilogo dei log o classificazione dei ticket) utilizzando schemi di output rigorosi.
• Interoperabilità agentica (MCP): utilizza il Model Context Protocol per collegare agenti IA esterni (ChatGPT, Claude o agenti personalizzati), consentendo loro di attivare le attività UAC come strumenti nativi.
• Modello di esecuzione basato su agenti: utilizza Universal Agents per eseguire script, comandi e trasferimenti di file su sistemi distribuiti, consentendo un'esecuzione dell'automazione sicura e controllata.
• Integrazione di pipeline di dati e MFT: include funzionalità di trasferimento file gestito e orchestrazione di pipeline di dati, consentendo flussi di lavoro automatizzati di spostamento e trasformazione dei dati.

Scopri di più su Stonebranch e le sue alternative.

RunMyJobs di Redwood

RunMyJobs è uno strumento SaaS che si integra con SAP, Oracle e ambienti ibridi per gestire dipendenze, bilanciare i carichi di lavoro e coordinare l'esecuzione di job tra sistemi. Le sue funzionalità di IA includono:

• Livello agentico RangerAI: Redwood RangerAI incorpora un livello di IA agentica lungo l'intero ciclo di vita. Include:
  • Un assistente di supporto e un co-pilota di automazione per la risoluzione immediata dei problemi, la generazione di script in linguaggio naturale e indicazioni sulla configurazione tecnica (K8s/OpenVMS).
  • Orchestrazione multi-agente per coordinare gli agenti al fine di risolvere obiettivi di alto livello (ad es. "Preparare la chiusura finanziaria di fine mese") pianificando e delegando le attività.
  • Autoriparazione autonoma per ragionare sui log degli errori, interpretare i guasti ed eseguire piani di correzione in più fasi senza intervento umano.
• Automazione guidata dai metadati: utilizza un'architettura basata sui metadati per adattare i workflow in base agli stati del sistema, alle dipendenze e al contesto di esecuzione, consentendo un'orchestrazione flessibile rispetto alla pianificazione statica.
• Orchestrazione integrata con MFT (tramite JSCAPE): include il trasferimento file gestito con trigger basati su eventi (ad es. arrivo di file) per avviare e controllare i workflow senza richiedere strumenti MFT esterni.

Scopri di più su RunMyJobs, funzionalità, pro e contro.

ActiveBatch

ActiveBatch è uno strumento di automazione del carico di lavoro che scala risorse cloud e virtuali. Sfrutta inoltre un adattatore Super REST API che auto-rileva i requisiti API per connettere ActiveBatch praticamente a qualsiasi servizio SaaS o cloud (come ServiceNow o Snowflake) senza richiedere codice personalizzato. Le funzionalità IA di ActiveBatch consentono:

• Heuristic queue allocation (HQA): analizza i dati storici delle istanze e prevede l'allocazione ottimale delle risorse per distribuire i carichi di lavoro tra gli agenti di esecuzione e ridurre al minimo i tempi morti.
• Progettazione dell'automazione low-code: fornisce un generatore di workflow visivo con una libreria di lavori di logica di automazione drag-and-drop, consentendo agli utenti di definire workflow complessi con una scrittura minima di script.
• Pianificazione basata su eventi e vincoli: utilizza la pianificazione basata su vincoli per garantire che i job vengano eseguiti quando sono soddisfatte specifiche condizioni ambientali (come spazio su disco o disponibilità del database), riducendo il rischio di errore.

Scopri di più su ActiveBatch, capacità e casi d'uso.

BMC Control-M

I principali casi d'uso IA di BMC Control-M sono:

• Jett (consulente IA generativa): un assistente conversazionale che fornisce indicazioni contestuali per la risoluzione dei problemi dei workflow e genera approfondimenti operativi automatizzati per ottimizzare le prestazioni.
• Creatore di workflow IA: uno strumento di progettazione guidato dall'intento che utilizza il linguaggio naturale per redigere immediatamente strutture di workflow complete, suggerendo tipi di job e dipendenze per accelerare la consegna.
• Orchestrazione di agenti IA: Control-M può integrarsi con framework come CrewAI e LangGraph per gestire agenti IA e attività basate su IA come risorse governate e pronte per la produzione.
• Governance agentica e conformità: include controlli di accesso granulari per le funzionalità IA e fornisce audit trail completi per tutte le azioni attivate dagli agenti IA per garantire un'esecuzione sicura.

HCL Universal Orchestrator

HCL UnO (precedentemente Workload Automation) è una soluzione SaaS cloud-native che introduce un'esecuzione adattiva dei workflow utilizzando trigger sensibili al contesto e logica decisionale basata sull'IA. I suoi principali casi d'uso IA sono:

• UnO IA pilot: un front-end generativo che trasforma i prompt in linguaggio semplice in modelli di workflow tecnici, riducendo lo sforzo di scripting manuale e la configurazione complessa.
• Builder di IA agentica: un ambiente low-code per creare agenti autonomi che utilizzano l'IA generativa e la logica per percepire il contesto del sistema e prendere decisioni in tempo reale tra applicazioni distribuite.
• Processi decisionali autonomi: UnO consente agli agenti di andare oltre i passaggi fissi, permettendo loro di gestire eccezioni, ottimizzare i processi quote-to-cash o gestire le chiusure finanziarie tramite decisioni intelligenti.

RPA intelligente

Gli strumenti RPA utilizzano computer vision e ML per automatizzare le attività su interfacce legacy e applicazioni web senza accesso API.

AutomationEdge

AutomationEdge è una piattaforma di automazione con IA integrata per l'esecuzione di workflow front-end.

• Operazioni bot auto-riparanti: se un bot fallisce, un LLM analizza l'errore e rielabora il percorso per completare l'attività.
• Decisioni cognitive: applica modelli ML per determinare il passaggio successivo nelle attività strutturate in base ai modelli di dati in ingresso.
• Elaborazione intelligente dei documenti: include OCR integrato e ML per estrarre dati strutturati da documentazione non strutturata per l'attivazione dei workflow.

MS Power Automate

Microsoft Power Automate è una piattaforma di automazione low-code che offre l'interfaccia Copilot e altre funzionalità agentiche.

• Copilot per Power Automate: consente agli utenti di creare, descrivere e perfezionare flussi complessi utilizzando il linguaggio naturale. Gestisce l'IA Codegen, scrivendo espressioni e logica di script che in precedenza richiedevano competenze tecniche.
• Flussi auto-riparanti agentici: invece di fallire a causa di una modifica dell'interfaccia utente, il livello IA rielabora il percorso. Utilizza la computer vision e il ragionamento LLM per identificare gli elementi spostati e corregge autonomamente l'esecuzione del flusso in tempo reale.
• Agenti desktop IA: andando oltre i "bot", questi agenti possono gestire attività non strutturate, come leggere un'email disordinata,

Robocorp (Semafor)

Robocorp è una piattaforma di automazione nativa Python con un modello di esecuzione basato su agenti che integra direttamente le librerie ML nei workflow.

• Controllo browser agentico: ottimizzato per agenti web che navigano in ambienti dinamici e ricchi di JavaScript per l'estrazione di dati o l'esecuzione di attività.
• Scalabilità cloud-native: fornisce un modello di orchestrazione per l'esecuzione parallela di più agenti senza vincoli di licenza per bot.

UiPath

UiPath è una piattaforma di automazione aziendale che consente il coordinamento multi-agente, il ragionamento contestuale e l'esecuzione adattiva delle attività tra le interfacce front-end offrendo funzionalità come:

• Autopilot: è un livello agentico in grado di pianificare, prendere decisioni e utilizzare strumenti. Ad esempio, può percepire una fattura disordinata, pianificare i passaggi di inserimento dati e agire navigando in un ERP legacy.
• Orchestrazione agentica: un agente identifica un ritardo nella catena di fornitura, un altro agente calcola il reindirizzamento e un terzo agente aggiorna l'inventario. Tutti questi agenti sono governati da un approccio human-in-the-loop.
• Clipboard IA: utilizza LLM per leggere il contesto da una schermata (come un'email disordinata) e mapparlo logicamente su un'altra (come un campo SAP) senza regole predefinite.

Orchestrazione dei dati

Gli strumenti di orchestrazione dei dati gestiscono lo spostamento e la trasformazione dei dati utilizzando l'IA per il controllo qualità, il rilevamento degli schemi e la generazione di pipeline.

Airbyte

Airbyte applica l'IA per rilevare e adattarsi ai cambiamenti nelle strutture dei dati di origine. Ciò aiuta a prevenire i guasti delle pipeline durante gli aggiornamenti. I modi in cui Airbyte utilizza l'IA includono:

• Generazione di connettori IA: sfrutta gli LLM per creare connettori dati personalizzati analizzando la documentazione API per fonti di nicchia.
• Destinazioni di database vettoriali: fornisce destinazioni specializzate (ad es. Pinecone, Weaviate) per supportare pipeline di applicazioni IA basate su RAG.

Dagster

Dagster può coordinare le pipeline di IA utilizzando l'IA generativa. Ad esempio, può tracciare lo stato degli asset di dati controllando migliaia di trasformazioni di tabelle e deducendo il significato aziendale del flusso di dati. Altre applicazioni principali dell'IA per l'orchestrazione dei workflow includono:

• Integrazione ML: gestisce l'intero ciclo di vita di un modello di IA attivando agenti di "riaddestramento" quando rileva che le prestazioni del modello stanno diminuendo.
• Guardrail di qualità dei dati: utilizza controlli automatizzati per fermare le pipeline quando l'IA rileva anomalie negli schemi dei dati o nelle distribuzioni dei valori.

dbt Cloud

dbt Cloud può integrarsi con framework di agenti basati su MCP per coordinare agenti IA esterni e interni. Alcuni di questi agenti dbt specifici sono:

• Agente sviluppatore: convalida la generazione SQL rispetto al motore Fusion dbt e controlla le dipendenze prima dell'esecuzione.
• Agente analista: utilizza il livello semantico per rispondere a domande in linguaggio naturale con SQL accurato, garantendo che l'IA utilizzi le definizioni aziendali per metriche come Revenue o Churn.
• Agente di osservabilità: questo agente monitora autonomamente le pipeline, identifica le cause principali dei guasti e suggerisce (o applica) la correzione.

Prefect

Prefect offre un'interfaccia di IA generativa chiamata Prefect Control che consente agli ingegneri di interrogare lo stato dell'intero livello di orchestrazione. Ad esempio, quando un utente chiede, “Che cosa ha causato il ritardo delle 3:00?”, l'agente IA sintetizza log e derivazione per fornire una risposta narrativa. Altre capacità IA dello strumento sono:

• Gestione autonoma degli errori: analizza l'eccezione specifica. Se si tratta di un errore API transitorio, reinstrada l'attività; se si tratta di una deriva dello schema, mette in pausa il flusso e avvisa l'utente con una correzione del codice suggerita dall'IA generativa.
• Orchestrazione ibrida a livello di attività: consente "nodi agentici" all'interno di una pipeline. Un workflow può mettersi in pausa in un passaggio specifico per consentire a un agente LLM di verificare la qualità dei dati prima che la pipeline proceda verso il data warehouse.

IA per l'orchestrazione degli agenti

Questa sezione presenta piattaforme che sfruttano l'IA per coordinare agenti autonomi e più LLM.

LLM orchestrazione

LLM framework di orchestrazione forniscono il "motore di ragionamento" dell'automazione, gestendo la collaborazione multi-agente, la memoria e il processo decisionale autonomo.

Secondo il nostro benchmark di orchestrazione agentica, le prestazioni sono misurate bilanciando l'efficienza dei token (costo) rispetto alla latenza (velocità):

• CrewAI: etichettato come il meno attraente per l'attività di pianificazione del viaggio testata, richiedendo oltre 6.500 token con un'elevata latenza di 75s.
• LangGraph: ha ottenuto la combinazione più bassa latenza-utilizzo di token nel benchmark, mantenendo circa 1.000 token di output con una latenza di circa 25s per attività end-to-end.
• Microsoft AutoGen: occupa la posizione intermedia con un'efficienza moderata, utilizzando circa 4.200 token a una latenza di 40s.

CrewAI

• Ragionamento tollerante ai guasti: come evidenziato dal benchmark, CrewAI utilizza più eventi decisionali in seguito a guasti degli strumenti per garantire la completezza dei risultati, anche a costo di una latenza più elevata.
• Delega autonoma basata sui ruoli: assegna automaticamente sotto-attività ad agenti specializzati (ad es. Ricercatore, Manager) in base a personaggi definiti.
• Gestione gerarchica delle attività: supporta strutture organizzative complesse in cui gli agenti riferiscono agli agenti principali, imitando un flusso di lavoro aziendale.

LangGraph (di LangChain)

• Orchestrazione ciclica con stato: a differenza delle catene lineari, consente agli agenti di ripetere, tornare indietro e iterare sulle attività, il che è fondamentale per la correzione autonoma degli errori.
• Controllo del flusso a grana fine: utilizza un'architettura basata su grafi per predefinire le dipendenze di esecuzione, riducendo le chiamate LLM ridondanti e lo spreco di token.
• Persistenza multi-agente: mantiene checkpoint a lungo termine degli stati degli agenti, consentendo l'intervento human-in-the-loop senza perdere i progressi delle attività.

Microsoft AutoGen

• Logica multi-agente conversazionale: ottimizzata per il ragionamento dinamico e non lineare in cui agenti specializzati dialogano tra loro per eseguire il debug e risolvere problemi aperti.
• Esecuzione autonoma del codice: offre la capacità per gli agenti di scrivere, testare ed eseguire il proprio codice in modo sicuro per risolvere attività ad alta intensità di dati.
• Gestione scalabile del contesto: in grado di sintetizzare gli output di più agenti specializzati (ad es. agenti per voli, meteo e attività) in un piano unificato.

Che cos'è l'IA per l'orchestrazione dei workflow?

L'orchestrazione dei workflow con IA è il passaggio dall'automazione statica basata su regole al coordinamento dinamico e intelligente. I sistemi guidati dall'IA possono:

• Connettere fonti di dati, API e servizi disparati in un unico livello coeso che apprende dal feedback.
• Adattare i percorsi di esecuzione in base alle condizioni mutevoli.
• Interpretare input che i sistemi tradizionali non possono elaborare.

Scegliere il giusto strumento di IA per l'orchestrazione dei workflow

Avvertenze

Riconosciamo che il nostro elenco di strumenti e la categorizzazione sono influenzati da fattori come:

• Sovrapposizione delle categorie: molte piattaforme possiedono capacità ibride e possono rientrare in più categorie funzionali.
• Implementazione variabile dell'IA: la profondità e l'applicazione dell'IA variano in modo significativo tra gli strumenti elencati.
• Integrazione universale: presupponiamo un'interoperabilità standard, poiché quasi tutti gli strumenti aziendali forniscono integrazioni native con i principali ecosistemi di terze parti.
• Maturità dell'IA agentica: il termine agente IA è spesso usato in modo approssimativo nella letteratura di settore. Le funzionalità descritte come agentiche o autonome potrebbero non essere funzionalità completamente mature e pronte per la produzione.

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Collegamenti di riferimento

1.

IT Automation Trends 2026 | Global State of IT Automation Report

2.

AI-Powered IT Automation: Robi AI

3.

AI Workflow Orchestration Solutions | Control-M for Reliable AI Workflows and AI Agents - BMC Software

BMC Software, Inc.

4.

HCL Universal Orchestrator | Agentic AI Automation

HCLSoftware

5.

Orchestrating AI Agents with Hex and Dagster - YouTube

Hazal Şimşek

Analista di settore

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Hazal è un'analista di settore presso AIMultiple, con focus su process mining e automazione IT.

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