Intelligenza artificiale per l'orchestrazione dei flussi di lavoro: oltre 15 strumenti di IA agentica e IA generale

Osserviamo una crescente diffusione dell'intelligenza artificiale negli strumenti di orchestrazione dei flussi di lavoro. Con il 36% delle organizzazioni che ora dà priorità alla creazione di flussi di lavoro assistita dall'IA, l'orchestrazione si sta spostando dalla pianificazione statica al ragionamento dinamico e basato sull'azione. ¹

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

• Ottimizzazione dei flussi di lavoro operativi:
  • Il backend: strumenti di automazione dei carichi di lavoro aziendali per i processi a livello di infrastruttura.
  • Il frontend: Intelligent software RPA per automatizzare le attività dell'interfaccia utente.
  • I dati: strumenti di orchestrazione dei dati per gestire e spostare le informazioni sottostanti.
• Coordinamento del livello logico: orchestrazione LLM o strumenti di orchestrazione degli agenti per coordinare il ragionamento complesso e l'interazione tra agenti di intelligenza artificiale.

Scopri questi strumenti principali e come integrano le funzionalità di intelligenza artificiale:

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

Intelligenza artificiale per l'orchestrazione dei flussi di lavoro operativi

Questi strumenti utilizzano l'intelligenza artificiale per unificare l'intera infrastruttura operativa, sincronizzando ogni elemento, dai flussi di dati più complessi all'automazione dell'interfaccia utente.

Automazione dei carichi di lavoro aziendali

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

Stonebranch (Centro di automazione universale)

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 dell'IA di Stonebranch sono:

• Robi AI (Intelligent Orchestration): un framework GenAI governato che fornisce:
  • Interfaccia conversazionale: risoluzione dei problemi in linguaggio naturale e analisi automatizzata delle cause principali.
  • Attività GenAI governate: i passaggi LLM sono incorporati direttamente nei flussi di lavoro per gestire attività cognitive (ad esempio, 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 attività UAC come strumenti nativi.
• Modello di esecuzione basato su agenti: utilizza agenti universali per eseguire script, comandi e trasferimenti di file tra sistemi distribuiti, consentendo un'esecuzione dell'automazione sicura e controllata.
• Integrazione tra pipeline di dati e MFT: include funzionalità di trasferimento file gestito e orchestrazione della pipeline di dati, consentendo flussi di lavoro automatizzati per lo spostamento e la 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 le dipendenze, bilanciare i carichi di lavoro e coordinare l'esecuzione dei processi tra sistemi diversi. Le sue funzionalità di intelligenza artificiale includono:

• Livello agente di RangerAI: Redwood RangerAI integra un livello di intelligenza artificiale agente lungo tutto il ciclo di vita. Le sue caratteristiche principali sono:
  • Un assistente di supporto e un copilota per l'automazione, in grado di fornire assistenza immediata per la risoluzione dei problemi, la generazione di script in linguaggio naturale e la guida alla configurazione tecnica (K8s/OpenVMS).
  • Orchestrazione multi-agente per coordinare gli agenti al fine di raggiungere obiettivi di alto livello (ad esempio, "Preparare il bilancio di fine mese") attraverso la pianificazione e il passaggio di consegne dei compiti.
  • Capacità di autoriparazione autonoma per analizzare i registri degli errori, interpretare i guasti ed eseguire piani di ripristino in più fasi senza intervento umano.
• MetaAutomazione basata sui dati: utilizza un'architettura basata sui metadati per adattare i flussi di lavoro 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 gestito di file con trigger basati su eventi (ad esempio, arrivo di file) per avviare e controllare i flussi di lavoro senza richiedere strumenti MFT esterni.

Scopri di più sulle funzionalità, i vantaggi e gli svantaggi di RunMyJobs .

ActiveBatch

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

• Allocazione euristica delle code (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 di inattività.
• Progettazione di automazione low-code: offre un generatore di flussi di lavoro visivo con una libreria di processi (Jobs Library) di logica di automazione drag-and-drop, che consente agli utenti di definire flussi di lavoro complessi con un minimo di scripting.
• Pianificazione basata su eventi e vincoli: utilizza la pianificazione basata su vincoli per garantire che i processi vengano eseguiti quando vengono soddisfatte specifiche condizioni ambientali (come lo spazio su disco o la disponibilità del database), riducendo il rischio di errore.

Scopri di più sulle funzionalità e sui casi d'uso di ActiveBatch .

BMC Control-M

I principali casi d'uso dell'intelligenza artificiale in BMC Control-M sono:

• Jett (consigliere GenAI): un assistente conversazionale che fornisce indicazioni contestuali per la risoluzione dei problemi del flusso di lavoro e genera automaticamente informazioni operative per ottimizzare le prestazioni.
• Creatore di flussi di lavoro basato sull'IA: uno strumento di progettazione guidato dalle intenzioni che utilizza il linguaggio naturale per creare istantaneamente strutture di flusso di lavoro complete, suggerendo tipologie di attività 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 sull'IA come risorse governate e pronte per la produzione.
• Governance e conformità degli agenti: include controlli di accesso granulari per le funzionalità di IA e fornisce registri di controllo completi per tutte le azioni attivate dagli agenti di IA per garantire un'esecuzione sicura.

Orchestratore universale HCL

HCL UnO (precedentemente Workload Automation) è una soluzione SaaS nativa del cloud che introduce l'esecuzione adattiva dei flussi di lavoro utilizzando trigger contestuali e una logica decisionale basata sull'intelligenza artificiale. I suoi principali casi d'uso dell'IA sono:

• Progetto pilota UnO AI: un'interfaccia generativa che trasforma i prompt in linguaggio naturale in modelli di flusso di lavoro tecnici, riducendo lo sforzo di scripting manuale e la complessità della configurazione.
• Agentic AI builder: un ambiente low-code per creare agenti autonomi che utilizzano GenAI e la logica per percepire il contesto del sistema e prendere decisioni in tempo reale su applicazioni distribuite.
• Processo decisionale autonomo: UnO consente agli agenti di andare oltre le procedure predefinite, permettendo loro di gestire le eccezioni, ottimizzare i processi di preventivazione e incasso o gestire le chiusure finanziarie attraverso un processo decisionale intelligente.

Intelligent RPA

Gli strumenti RPA utilizzano la visione artificiale e l'apprendimento automatico per automatizzare le attività su interfacce legacy e applicazioni web senza accesso alle API.

AutomationEdge

AutomationEdge è una piattaforma di automazione con intelligenza artificiale integrata per l'esecuzione dei flussi di lavoro front-end.

• Operazioni del bot con funzionalità di auto-riparazione: se un bot fallisce, un LLM analizza l'errore e ricalcola il percorso per completare l'attività.
• Decisione cognitiva: applica modelli di apprendimento automatico per determinare il passo successivo in attività strutturate in base ai modelli di dati in ingresso.
• Elaborazione intelligente dei documenti: include OCR e machine learning integrati per estrarre dati strutturati da documenti non strutturati e attivare flussi di lavoro.

MS Power Automate

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

• Copilot per Power Automate: consente agli utenti di creare, descrivere e perfezionare flussi complessi utilizzando il linguaggio naturale. Gestisce la generazione di codice tramite IA, scrivendo espressioni e logica di script che in precedenza richiedevano competenze tecniche.
• Flussi auto-riparanti agentici: anziché fallire a causa di una modifica dell'interfaccia utente, il livello di intelligenza artificiale ricalcola il percorso. Utilizza la visione artificiale e il ragionamento LLM per identificare gli elementi spostati e corregge autonomamente l'esecuzione del flusso in tempo reale.
• Agenti desktop AI: 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 in Python con un modello di esecuzione basato su agenti che integra librerie di machine learning direttamente nei flussi di lavoro.

• Controllo del browser Agentic: 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 singolo bot.

UiPath

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

• Autopilot: è un livello di intelligenza artificiale in grado di pianificare, prendere decisioni e utilizzare strumenti. Ad esempio, può riconoscere una fattura complessa, pianificare le fasi di inserimento dei dati e agire navigando all'interno di un sistema ERP obsoleto.
• Orchestrazione basata su agenti: un agente identifica un ritardo nella catena di approvvigionamento, un altro agente calcola il percorso alternativo e un terzo agente aggiorna l'inventario. Tutti questi agenti sono gestiti da un approccio con intervento umano.
• Clipboard AI: utilizza modelli LLM per leggere il contesto da una schermata (come un'e-mail disorganizzata) e mapparlo logicamente su un'altra (come un campo SAP) senza regole predefinite.

Orchestrazione dei dati

Gli strumenti di orchestrazione dei dati gestiscono il movimento e la trasformazione dei dati utilizzando l'intelligenza artificiale per il controllo qualità, il rilevamento dello schema e la generazione di pipeline.

Airbyte

Airbyte utilizza l'intelligenza artificiale per rilevare e adattarsi ai cambiamenti nelle strutture dei dati di origine. Questo aiuta a prevenire i guasti della pipeline durante gli aggiornamenti. Airbyte utilizza l'intelligenza artificiale in diversi modi, tra cui:

• Generazione di connettori AI: sfrutta i modelli LLM per creare connettori dati personalizzati analizzando la documentazione API per fonti di nicchia.
• Destinazioni del database vettoriale: fornisce destinazioni specializzate (ad esempio, Pinecone, Weaviate) per supportare le pipeline di applicazioni di intelligenza artificiale basate su RAG.

Dagster

Dagster può coordinare le pipeline di IA utilizzando GenAI. Ad esempio, può monitorare lo stato delle risorse dati controllando migliaia di trasformazioni di tabelle e deducendo il significato aziendale del flusso di dati. Altre funzionalità di IA fondamentali per le applicazioni di orchestrazione dei flussi di lavoro includono:

• Integrazione con l'apprendimento automatico: gestisce l'intero ciclo di vita di un modello di intelligenza artificiale attivando agenti di "riaddestramento" quando rileva un calo delle prestazioni del modello.
• Misure di sicurezza per la qualità dei dati: impiega controlli automatizzati per arrestare 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 di intelligenza artificiale esterni e interni. Alcuni di questi agenti dbt specifici sono:

• Agente sviluppatore: convalida la generazione SQL rispetto al motore dbt Fusion e verifica 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 definizioni aziendali per metriche come fatturato o tasso di abbandono.
• Agente di osservabilità: questo agente monitora autonomamente le pipeline, identifica le cause principali dei guasti e suggerisce (o applica) la soluzione.

Prefetto

Prefect offre un'interfaccia GenAI chiamata Prefect Control che consente agli ingegneri di interrogare lo stato dell'intero livello di orchestrazione. Ad esempio, quando un utente chiede "Cosa ha causato il ritardo delle 3 del mattino?" , l'agente AI sintetizza i log e la cronologia per fornire una risposta narrativa. Altre funzionalità AI dello strumento sono:

• Gestione autonoma degli errori: analizza l'eccezione specifica. Se si tratta di un errore API temporaneo, reindirizza l'attività; se si tratta di una discrepanza nello schema, mette in pausa il flusso e avvisa l'utente con una correzione del codice suggerita da GenAI.
• Orchestrazione ibrida a livello di attività: consente l'utilizzo di "nodi agenti" all'interno di una pipeline. Un flusso di lavoro può interrompersi in una fase specifica per consentire a un agente LLM di verificare la qualità dei dati prima che la pipeline proceda verso il data warehouse.

Intelligenza artificiale per l'orchestrazione degli agenti

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

Orchestrazione LLM

I framework di orchestrazione LLM 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 vengono misurate bilanciando l'efficienza dei token (costo) con la latenza (velocità):

• CrewAI: Etichettato come il meno attraente per l'attività di pianificazione del viaggio testata, richiede oltre 6.500 token con un'elevata latenza di 75 secondi.
• LangGraph: Ha raggiunto la combinazione latenza-utilizzo dei token più bassa nel benchmark, mantenendo circa 1.000 token di output con una latenza di circa 25 secondi per le attività end-to-end.
• Microsoft AutoGen: Si posiziona nella fascia media con un'efficienza moderata, utilizzando circa 4.200 token con una latenza di 40 secondi.

CrewAI

• Ragionamento tollerante ai guasti: come evidenziato dal benchmark, CrewAI utilizza molteplici eventi decisionali a seguito di guasti degli strumenti per garantire la completezza dei risultati, anche a costo di una maggiore latenza.
• Delega autonoma basata sui ruoli: assegna automaticamente le sotto-attività ad agenti specializzati (ad esempio, ricercatore, responsabile) in base ai profili definiti.
• Gestione gerarchica delle attività: supporta strutture organizzative complesse in cui gli agenti riportano ad agenti responsabili, replicando un flusso di lavoro aziendale.

LangGraph (di LangChain)

• Orchestrazione ciclica con stato: a differenza delle catene lineari, consente agli agenti di eseguire cicli, tornare indietro e iterare sui compiti, aspetto fondamentale per la correzione autonoma degli errori.
• Controllo del flusso granulare: 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 umano senza perdere i progressi dell'attività.

Microsoft AutoGen

• Logica conversazionale multi-agente: ottimizzata per il ragionamento dinamico e non lineare, in cui agenti specializzati comunicano tra loro per eseguire il debug e risolvere problemi aperti.
• Esecuzione autonoma del codice: offre agli agenti la possibilità di scrivere, testare ed eseguire il proprio codice in modo sicuro per risolvere attività che richiedono un'elevata elaborazione dei dati.
• Gestione del contesto scalabile: in grado di sintetizzare gli output di più agenti specializzati (ad esempio, agenti di volo, meteorologici e di attività) in un piano unificato.

Che cos'è l'intelligenza artificiale per l'orchestrazione dei flussi di lavoro?

L'orchestrazione dei flussi di lavoro tramite IA rappresenta il passaggio dall'automazione statica e basata su regole al coordinamento dinamico e intelligente. I sistemi basati sull'IA possono:

• Collega fonti di dati, API e servizi eterogenei 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 sono in grado di elaborare.

Scegli l'IA più adatta allo strumento di orchestrazione del flusso di lavoro

Dichiarazioni di non responsabilità

Riconosciamo che il nostro elenco di strumenti e la relativa categorizzazione sono messi in discussione da fattori quali:

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

Per approfondire

Scopri di più su:

• Strumenti di orchestrazione IT
• Strumenti di orchestrazione dei processi
• Strumenti di orchestrazione dei processi SAP

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

4.

HCL Universal Orchestrator - AI-Powered Process Orchestration

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, specializzato in process mining e automazione IT.

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