Le 25 migliori assistenti IA aziendali per categoria e caso d'uso

Gli assistenti e gli agenti AI aziendali sono programmi software intelligenti che aiutano i dipendenti a svolgere il proprio lavoro in modo più efficiente utilizzando l'intelligenza artificiale, in particolare l'intelligenza artificiale generativa e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Tuttavia, trovare quello più adatto alla propria azienda può essere complicato.

Abbiamo esaminato e testato 25 assistenti e agenti di intelligenza artificiale per aziende, organizzando i nostri risultati in tre categorie principali:

• Assistenti alla conoscenza
• Strumenti IT e di supporto
• Generatori di flussi di lavoro

Caratteristiche e prezzi dei 25 migliori assistenti e agenti AI per aziende

Assistenti alla conoscenza

*Il prezzo si basa su un modello mensile per utente. "Gratis" indica che è disponibile una versione gratuita dello strumento.

Vedi le spiegazioni delle categorie .

N/D indica che non sono state trovate informazioni pubbliche.

L'interfaccia ubiqua indica se l'assistente/agente funziona su più canali utilizzati dai dipendenti, come Slack, Teams, e-mail, applicazioni web, applicazioni mobili, sistemi CRM, portali IT, ecc.

La governance definisce se la governance aziendale dell'assistente/agente prevede delle misure di protezione (RBAC, autorizzazioni, controlli delle policy).

Tidio Lyro

Tidio Lyro è un agente di assistenza clienti basato sull'intelligenza artificiale per siti web e negozi online. Aiuta le aziende a rispondere automaticamente alle domande dei clienti, senza dover modificare gli strumenti attualmente in uso.

Lyro si connette ai contenuti del centro assistenza esistenti degli utenti e impara come gli agenti rispondono al meglio. Utilizza solo le informazioni e le istruzioni fornite, in modo che le risposte siano coerenti con il marchio e accurate.

Caratteristiche principali:

• Risposte in linea con il marchio: risponde solo in base a contenuti e linee guida approvati dall'utente.
• Apprendimento continuo: migliora attraverso la revisione delle conversazioni e l'aggiornamento delle conoscenze.
• Automazione flessibile: può gestire attività più complesse adattando le istruzioni.

Nexos AI

Nexos AI è una piattaforma di intelligenza artificiale completa per le aziende che aiuta i team a utilizzare più modelli di IA in modo sicuro e su larga scala.

Funge da spazio di lavoro condiviso e da gateway per l'IA. Gli utenti aziendali interagiscono con l'IA tramite un'interfaccia web, mentre i team tecnici collegano i modelli di IA ai sistemi interni attraverso un'unica API. Gli amministratori mantengono il pieno controllo su accesso, dati e utilizzo.

Caratteristiche principali:

• Accesso unificato ai modelli: utilizza più modelli di intelligenza artificiale, come ChatGPT, Claude e Gemini, tramite un unico endpoint sicuro.
• Spazio di lavoro per l'IA: un ambiente basato su browser in cui i dipendenti possono chattare con l'IA, confrontare i risultati dei modelli, caricare file e collaborare a progetti condivisi.
• Confronto tra modelli: esegui la stessa query su diversi modelli e visualizza i risultati affiancati per scegliere l'opzione migliore.
• Gateway AI: un'API plug-and-play che connette i modelli, supporta la generazione aumentata tramite recupero (RAG) e include una logica di fallback nel caso in cui un modello fallisca.
• Sicurezza e meccanismi di controllo: Controllare quali dati gli utenti possono caricare e quali informazioni l'IA è autorizzata a generare.
• Massima visibilità: monitora richieste, risposte, utilizzo dei file e costi grazie a registri centralizzati e metriche di utilizzo.
• Implementazione flessibile: utilizza Nexos AI tramite l'interfaccia web, tramite API o entrambe, senza vincolarti a un singolo fornitore di modelli.

Amazon Q Business

Amazon Q Business è un assistente basato sull'intelligenza artificiale generativa che aiuta i dipendenti a porre domande, ottenere informazioni utili e completare le attività all'interno delle applicazioni aziendali. È pensato per le aziende che utilizzano AWS e desiderano integrare l'IA con la propria infrastruttura cloud.

Risponde a domande a partire da documenti, immagini e database e consente agli utenti di creare app di intelligenza artificiale leggere descrivendo le proprie esigenze in parole semplici.

Caratteristiche principali:

• App Q: creazione e condivisione di app in un solo passaggio.
• Supporto multimodale: gestisce testo, audio, immagini e video.

Assistente ONYX

ONYX Assistant è un chatbot aziendale sicuro che aiuta i dipendenti a porre domande, analizzare dati e completare flussi di lavoro utilizzando strumenti aziendali privati.

È stato progettato per i professionisti della conoscenza che gestiscono documenti di grandi dimensioni e supporta qualsiasi fornitore di LLM o modello self-hosted.

La nostra esperienza:

ONYX è semplice da usare e non richiede praticamente alcuna formazione. Sebbene possa non trovare tutte le risposte nei documenti caricati, si comporta bene utilizzando le informazioni pubbliche. Questo lo rende utile per domande di carattere generale, anche quando i dati interni non sono sufficienti.

Caratteristiche principali:

• Open source e modulare: personalizza codice, interfacce utente e pipeline.
• Autorizzazioni a livello di documento: eredita automaticamente le regole di accesso.
• Privacy: offre opzioni di implementazione isolate dalla rete.

Assistente alla raccolta

Glean Assistant è una soluzione basata sull'intelligenza artificiale che ricerca in un unico luogo tutti i documenti aziendali e i dati web, fornendo risposte chiare e corredate da fonti. La versione di febbraio 2026 consente agli utenti di selezionare il modello di intelligenza artificiale che alimenta le conversazioni con l'Assistente.

Consente di effettuare ricerche tra documenti, messaggi e app da un'unica posizione, riassume file e dati in un linguaggio semplice e permette agli utenti di rimanere in Slack, Zoom o altri strumenti mentre ricevono assistenza.

Caratteristiche principali:

• Citazioni delle fonti: Ogni risposta indica la sua provenienza.
• Guida contestuale: funziona all'interno delle applicazioni esistenti, evitando agli utenti di dover cambiare strumento.
• Analisi di dati misti: gestisce sia dati strutturati (fogli di calcolo) che non strutturati (discussioni di chat).
• Collaborazione vocale in tempo reale : consente un'interazione vocale naturale in modalità vivavoce. Questa funzionalità è stata introdotta nel febbraio 2026. ¹

Mistral Le Chat

Le Chat è un'interfaccia di intelligenza artificiale conversazionale di Mistral che aiuta gli utenti a interagire con i modelli linguistici di Mistral per l'uso aziendale. Ospita agenti di intelligenza artificiale personalizzati in base ai dati e ai flussi di lavoro degli utenti e fornisce strumenti di ricerca, analisi, creatività e analisi.

Caratteristiche principali:

• Controllo completo dello stack: personalizza modelli, interfacce e flussi di lavoro.
• Modulare: integra gli strumenti aziendali e programma liberamente.
• Apprendimento continuo: gli agenti migliorano senza perdere il controllo.

Strumenti IT e di supporto

Assistente AI di Splunk

Splunk AI Assistant aiuta i team IT a tradurre il linguaggio naturale in query Splunk e ad analizzare i dati delle macchine per velocizzare la risoluzione dei problemi. Converte il linguaggio naturale in query SPL, spiega concetti SPL complessi in termini semplici e opera all'interno dell'interfaccia di Splunk.

Caratteristiche principali:

• Competenza specifica nel settore: specializzata in operazioni IT e monitoraggio della sicurezza.
• Flusso di lavoro integrato: nessun cambio di strumento, avvio diretto delle query.

Moveworks

Moveworks utilizza l'intelligenza artificiale autonoma per automatizzare il supporto ai dipendenti e i flussi di lavoro in numerosi sistemi aziendali e in diverse lingue.

Risponde a domande relative a diversi reparti, tra cui IT, risorse umane, finanza, produzione e vendite, in oltre 100 lingue. Moveworks automatizza le attività ripetitive, come il ripristino delle password, le richieste di ferie e l'elaborazione delle fatture, su diverse app, portali e browser.

Caratteristiche principali:

• Integrazioni pronte all'uso: centinaia di connettori già pronti, senza bisogno di scripting.
• Esecuzione multi-app: esecuzione autonoma di attività multi-app.

Generatori di flussi di lavoro

LunarTech Phoenix

LunarTech Phoenix è un assistente basato sull'intelligenza artificiale che contribuisce ad aumentare la produttività e l'innovazione, ad automatizzare i flussi di lavoro e a migliorare il processo decisionale nelle aziende che operano nei settori dei prodotti, dei servizi e della tecnologia.

Integra il supporto dell'IA direttamente nei flussi di lavoro e negli strumenti degli sviluppatori, concentrandosi su strumenti interni, dati privati e conformità con rigorosi controlli di accesso. LunarTech Phoenix offre una sicurezza elevata grazie all'hosting on-premise e ad ambienti isolati.

Caratteristiche principali:

• Piattaforma Phoenix: offre decine di strumenti per contenuti, branding e innovazione.

Sana Agents

Sana Agents è uno strumento di intelligenza artificiale per l'ambiente di lavoro che aiuta ad automatizzare attività e flussi di lavoro basandosi sulla conoscenza aziendale. Automatizza attività complesse come l'aggiornamento di un CRM o l'elaborazione delle buste paga e si integra con Slack e altre applicazioni chiave.

La nostra esperienza:

Sana è facile da usare e richiede un breve periodo di apprendimento. Tuttavia, ha difficoltà a trovare risposte nei documenti caricati e il suo utilizzo di informazioni pubbliche non è sempre accurato. Una funzione utile è che mostra la fonte di ogni risposta, il che aumenta l'affidabilità e la chiarezza.

Caratteristiche principali:

• Progettazione senza codice: Progettazione visiva del flusso senza codice.
• Azioni parallele: esegue più attività contemporaneamente.
• Sicurezza aziendale: rispecchia le autorizzazioni esistenti e mantiene i dati al sicuro e riservati.

StackAI

StackAI offre automazione AI senza codice per i team di back-office, con modelli standard di settore e una solida conformità alla sicurezza. Consente agli utenti non tecnici di creare agenti AI e di distribuirli con interfacce utente personalizzate o endpoint API.

Caratteristiche principali:

• Progettazione senza codice: crea e avvia senza scrivere codice.
• Modelli di settore: flussi di lavoro predefiniti per enti governativi, assicurazioni, istruzione e altro ancora.

Aisera Assistant

Aisera Assistant è uno strumento di intelligenza artificiale per le aziende che automatizza le attività, risponde alle domande e risolve i problemi di supporto su tutti i canali utilizzando conversazioni naturali. Riassume i log e i documenti, genera articoli della knowledge base, risolve automaticamente i ticket e prevede gli incidenti IT.

Caratteristiche principali:

• Hyperflows: automatizza flussi di lavoro complessi e a più fasi utilizzando il linguaggio naturale.
• Integrazione AIOps: rileva e risolve i problemi prima che si verifichino.
• Multimodale e multilingue: supporta tutti i canali e le lingue.

OpenAI Frontiera

OpenAI Frontier è una piattaforma che aiuta le aziende a creare, implementare e gestire agenti di intelligenza artificiale che svolgono attività concrete all'interno dell'azienda.

Si concentra sul passaggio degli agenti da piccoli progetti pilota alla produzione. Invece di bot isolati, Frontier supporta "collaboratori IA" che comprendono il contesto aziendale, utilizzano strumenti e operano secondo regole chiare.

Funziona con i sistemi, i dati e le configurazioni cloud esistenti. Le aziende non hanno bisogno di sostituire la propria infrastruttura attuale.

Caratteristiche principali:

• Ambiente di esecuzione degli agenti: consente agli agenti di ragionare sui dati, eseguire codice, utilizzare strumenti e completare attività composte da più fasi.
• Ecosistema aperto: supporta l'integrazione con agenti interni e strumenti di terze parti utilizzando standard aperti.
• Identità e autorizzazioni: a ciascun agente sono definiti accessi, ruoli e parametri di sicurezza per un utilizzo protetto.

Intelligenza artificiale a fascio

Gli agenti Beam AI automatizzano le operazioni di back-office di routine grazie all'integrazione con i sistemi interni esistenti (CRM, ERP, ecc.) e i database.

L'automazione degli agenti di Beam AI è suddivisa in due categorie:

• casi d'uso di comunicazione (come l'assistenza clienti o i contatti con fornitori/venditori)
• Flussi di lavoro aziendali per l'estrazione/inserimento dati (come l'elaborazione delle fatture e la gestione degli ordini)

Agente di lavoro

Workato Agentic consente agli utenti aziendali di accedere ad agenti AI chiamati Genie. Sono disponibili Genie preconfigurati (ad esempio per le vendite e le risorse umane) e le aziende possono anche creare i propri Genie. I Genie hanno controlli di governance granulari e hanno accesso al contesto aziendale che consente loro di

• Rispondere alle domande dell'utente tenendo conto delle autorizzazioni dell'utente
• Limitare le loro attività alla loro area di interesse, riducendo così le allucinazioni.

IBM Orchestra Watsonx

Watsonx Orchestrate si integra con le applicazioni aziendali più comuni, come SAP e Workday. Quando un utente invia una richiesta a Watsonx Orchestrate, l'obiettivo è quello di utilizzare funzionalità di base (aggiungere una riga a una tabella) o capacità complesse (trovare contatti nel database, creare una tabella con tali contatti e inviare loro un'e-mail).

Consigli per gli acquirenti

Analizza le funzionalità agentiche della tua piattaforma di orchestrazione aziendale (ad esempio, la tua piattaforma iPaaS o il fornitore di automazione che hai scelto). Probabilmente è proprio questa piattaforma a fornire gli agenti AI aziendali. I tuoi flussi di automazione risiedono lì e, grazie agli agenti AI aziendali, questi flussi possono essere resi accessibili a tutta l'azienda tramite un'interfaccia testuale/vocale.

Investite in piattaforme flessibili ed estensibili . Si tratta di una tecnologia emergente. Ad esempio, non vorrete certo ritrovarvi con opzioni limitate nella scelta dei LLM (Learning Management Leaders).

Governance e affidabilità sono fondamentali . L'automazione aziendale senza meccanismi di governance o elevati livelli di affidabilità è una ricetta per il disastro. Il vostro PoC deve esaminare i meccanismi di governance. Domande importanti da porsi sono:

• Quanto impegno sarà necessario per integrare il nostro modello di governance nella piattaforma?
• Quali sono le difficoltà incontrate dai primi utenti?

5 capacità distinte degli agenti di IA aziendali

1. Disporre di un'interfaccia testuale o vocale onnipresente per interagire con i dipendenti

Gli agenti di intelligenza artificiale devono essere accessibili per essere utili. Devono essere presenti nel sistema di messaggistica aziendale (ad esempio Slack, MS Teams) ed essere pronti a rispondere tramite interfacce vocali e testuali.

Figura 5: Anteprima della conversazione su Agentforce (precedentemente Einstein Copilot)

Fonte: Salesforce ²

2. Accedere alla base di conoscenze dell'azienda

Un agente generico ha un valore limitato in un contesto aziendale. Gli agenti devono poter accedere alla knowledge base dell'azienda per essere informati sulle sue politiche. Può svolgere le seguenti funzioni:

• Ricerca contestuale: l'agente di intelligenza artificiale è in grado di effettuare ricerche all'interno della base di conoscenza, comprendendo le sfumature della terminologia specifica del settore e le relazioni tra le diverse informazioni contestualizzate.
• Comprensione gerarchica: l'agente è in grado di navigare in strutture di conoscenza complesse e gerarchiche, comprendendo l'architettura dei dati dell'organizzazione, incluse categorie, sottocategorie e metadati.

Ad esempio, un agente di assistenza clienti basato sull'IA può accedere ai database dei prodotti e delle politiche di reso di un'azienda. Allo stesso modo, un agente di marketing basato sull'IA può accedere ai database di analisi dei clienti per ottenere informazioni contestuali relative alle attività di marketing.

3. Eseguire azioni sui sistemi aziendali

Gli agenti distribuiti sui sistemi devono essere in grado di partecipare a flussi di lavoro e processi complessi in diverse funzioni aziendali come finanza, risorse umane, catena di approvvigionamento e servizio clienti. Possono:

• Interroga i dati.
• Definire le azioni specifiche da eseguire (ad esempio, inserimento dati, generazione di report, assistenza clienti) su tutti i sistemi.
• Eseguire integrazioni API in base agli obiettivi definiti per comunicare con i sistemi aziendali.

4. Fornire linee guida specifiche per il contesto al fine di ridurre al minimo gli errori

I sistemi multi-agente necessitano di meccanismi di controllo e di governance contestuali. Ciò contribuisce a ridurre gli abusi e la presenza di agenti esterni non autorizzati.

Ad esempio, si consideri un addetto al servizio clienti . I clienti possono avviare una conversazione con l'addetto, chiedendo il reso di un prodotto specifico. I meccanismi di controllo degli input possono aiutare a valutare se la persona che richiede informazioni ha l'autorità per attivare il modello e ottenere le informazioni.

Senza guardrail:

• Richiesta: "Quanti clienti hai servito oggi?"
• Risposta: "Ho servito 45 clienti"

Con guardrail:

• Richiesta: "Quanti clienti hai servito oggi?"
• Risposta: "Mi dispiace, ma non posso esserti d'aiuto."

5. Registrare tutte le azioni in un registro di controllo dettagliato per l'analisi del processo

Senza un registro di controllo, le aziende perderebbero l'opportunità di avere una visione dettagliata dei propri processi. Le aziende investono milioni nell'acquisto di soluzioni di process mining per accedere a tali dati di registro, quindi non dovrebbero perdere l'occasione di generare file di registro accessibili che descrivano in dettaglio le azioni degli utenti.

Quando un utente finale interagisce con un agente IA, ogni azione intrapresa dall'agente IA deve essere registrata come voce con:

• Un timestamp : l'ora esatta in cui è stata eseguita l'azione.
• Descrizione dell'azione : una descrizione dettagliata dell'azione intrapresa.
• ID utente e agente : identificativo dell'agente IA o dell'utente che ha avviato l'azione.
• Sistema e modulo interessati : Il sistema o modulo aziendale specifico in cui è stata eseguita l'azione.
• Dati di input : qualsiasi dato o parametro di input utilizzato dall'agente di intelligenza artificiale per l'azione.
• Esito : Il risultato dell'azione (ad esempio, successo, fallimento, codice di errore).

L'agente AI può quindi utilizzare un servizio di registrazione centralizzato (ad esempio, Splunk o un database personalizzato) per archiviare i log di controllo.

Per maggiori informazioni sul perché gli agenti di intelligenza artificiale aziendali vengono ora offerti:

Chatbot basati su LLM vs. agenti IA aziendali

I LLM hanno iniziato a lavorare sul testo senza alcuna pianificazione. Gli agenti di IA aziendali possono interagire con i sistemi aziendali e pianificare le proprie azioni.

Azioni vs testo

I modelli linguistici causali (LLM) vengono addestrati per la modellazione causale del linguaggio, che prende in input una sequenza di token di testo e restituisce la distribuzione di probabilità per il token successivo. Ad esempio, digitando "John ha comprato..." in un chatbot basato su LLM, si potrebbe ottenere un suggerimento come "un computer portatile".

Queste capacità di predizione dei token LLM sono addestrate su grandi volumi di testo provenienti da Internet.

Flusso di lavoro generale di un LLM che prevede la parola successiva ³

Pertanto, gli LLM possono manipolare il testo (ad esempio, condurre conversazioni coinvolgenti, rispondere a domande, scrivere codice). Tuttavia, gli LLM da soli non possono navigare in Internet, eseguire codice o recuperare dati da una base di conoscenza. Per tali attività, necessitano di accedere ai sistemi aziendali. Con gli agenti di intelligenza artificiale, possiamo aggiungere funzionalità esterne agli LLM.

Pianificazione

Nell'IA agentiva , i modelli lineari lineari (LLM) vengono utilizzati per scomporre i compiti in sottocomponenti più piccoli, valutare i risultati delle potenziali azioni, intraprendere azioni e valutarne le conseguenze. Ciò consente loro di completare processi più complessi.

Differenze tra agenti di intelligenza artificiale aziendali e chatbot tradizionali:

Diagramma “pianificazione ed esecuzione” per agenti di intelligenza artificiale ⁴

I vantaggi di questi agenti "pianifica ed esegui" includono:

• Pianificazione esplicita a lungo termine
• Capacità di utilizzare modelli più piccoli/meno performanti per la fase di esecuzione e modelli più grandi/migliori per la fase di pianificazione.

Questo spiega perché un agente può svolgere i compiti senza sforzo, mentre un chatbot avrà prestazioni inferiori. L'agente AI beneficia di diverse chiamate LLM e di un sistema esterno necessario per la pianificazione, il pensiero, la valutazione e l'esecuzione dei compiti.

Il benchmark delle prestazioni del modello GPT dimostra questo punto. Il modello GPT-3.5 avvolto in un ciclo di riflessione (95%) supera GPT-4 (~65%) nel prompting zero-shot (esecuzione di un'attività senza esempi precedenti o addestramento specifico).

Riflessione: Il programma LLM rivede il proprio lavoro per individuare possibili miglioramenti.

Valutazione umana: benchmark delle prestazioni di codifica ⁵

Messa a terra

Senza un solido ancoraggio, le allucinazioni compromettono l'usabilità dei modelli di apprendimento basati su entità (LLM) come agenti. Ad ogni fase del processo (ad esempio, pianificazione, valutazione), la probabilità di allucinazioni aumenta. Gli agenti di IA aziendali utilizzano diversi approcci per ancorarsi alla realtà:

• Ricerca di informazioni nelle basi di conoscenza aziendali
• Contesto : Se un utente del reparto vendite chiama l'agente, questo fatto può essere utilizzato per ridurre significativamente lo spazio delle soluzioni per le azioni. Ad esempio, non ci si aspetterebbe che un addetto alle vendite paghi una fattura o risponda a una richiesta IT interna.
• Focus : Se un agente di intelligenza artificiale aziendale è focalizzato sulla finanza , non si aspetterà di intraprendere azioni nel dominio IT, semplificando la scelta delle azioni da intraprendere.

In questa sede, ci siamo concentrati sugli assistenti e copiloti IA aziendali con ampie capacità di automazione. Abbiamo anche trattato gli assistenti IA aziendali progettati per casi d'uso più specifici , tra cui:

• Strumenti di intelligenza artificiale per Excel
• Strumenti finanziari basati sull'IA agente
• Applicazioni di intelligenza artificiale per la contabilità fornitori (AP - Contabilità fornitori)
• Chatbot
• Agenti dell'assistenza clienti

Categorie di piattaforme di intelligenza artificiale aziendale

Assistenti alla conoscenza

Queste soluzioni aiutano le persone a trovare informazioni all'interno di un'azienda. Effettuano ricerche in documenti, app e messaggi per fornire risposte alle domande in modo rapido e dettagliato. I team le utilizzano per risparmiare tempo e ridurre il lavoro ripetitivo.

Generatori di flussi di lavoro

Questi assistenti fanno molto di più che rispondere alle domande. Le loro funzionalità consentono agli utenti di intraprendere azioni, automatizzare attività e seguire i passaggi di un processo. I team li utilizzano per risparmiare tempo su lavori ripetitivi come l'invio di e-mail o l'aggiornamento dei record.

Strumenti IT e di supporto

Questi strumenti aiutano i team IT, gli addetti all'assistenza e i dipendenti a risolvere i problemi tecnici più velocemente. Possono rispondere alle domande, creare ticket o trovare soluzioni collegandosi all'help desk e ai sistemi di monitoraggio.

Collegamenti di riferimento

1.

Glean’s Latest AI Assistant Moves Every Employee from Insight to Execution | Glean Press

2.

Agentforce: The AI Agent Platform | Salesforce

3.

How to Get Better Outputs from Your Large Language Model | NVIDIA Technical Blog

NVIDIA Developer

4.

langgraph/examples/plan-and-execute/plan-and-execute.ipynb at main · langchain-ai/langgraph · GitHub

5.

GPT-4 Rapporto tecnico

Ezgi Arslan, PhD.

Analista di settore

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Ezgi ha conseguito un dottorato di ricerca in amministrazione aziendale con specializzazione in finanza e lavora come analista di settore presso AIMultiple. Si occupa di ricerca e analisi all'intersezione tra tecnologia e business, con competenze che spaziano dalla sostenibilità all'analisi di sondaggi e sentiment, dalle applicazioni di agenti di intelligenza artificiale in ambito finanziario all'ottimizzazione dei motori di risposta, dalla gestione dei firewall alle tecnologie di approvvigionamento.

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