I migliori assistenti AI aziendali per categoria e caso d'uso

Gli assistenti AI aziendali 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'IA generativa e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Tuttavia, trovare quello che si adatta alla tua azienda può essere complicato.

Abbiamo esaminato e testato 24 assistenti AI aziendali e agenti, organizzando i nostri risultati in tre categorie principali:

• Assistenti per la conoscenza
• Strumenti IT e di supporto
• Costruttori di flussi di lavoro

Funzionalità e prezzi dei migliori assistenti AI aziendali e agenti

Assistenti per la conoscenza

*Il prezzo si basa su un modello per utente e per mese. "Gratuito" indica che è disponibile una free versione dello strumento.

Vedi spiegazioni delle categorie.

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

Multicanale indica se l'assistente/agente funziona su più canali in cui lavorano i dipendenti, come Slack, Teams, email, app web, app mobili, sistemi CRM, portali IT, ecc.

Governance definisce se l'assistente/agente coinvolge controlli (RBAC, autorizzazioni, controlli delle policy).

Tidio Lyro

Tidio Lyro è un agente di servizio clienti AI per siti web e negozi online. Aiuta le aziende a rispondere automaticamente alle domande dei clienti, senza modificare i loro strumenti attuali.

Lyro si collega ai contenuti esistenti del centro assistenza degli utenti e impara come rispondere. Utilizza solo le informazioni e le istruzioni che fornisci, quindi le risposte rimangono coerenti con il brand e accurate.

Funzionalità chiave:

• Risposte allineate al brand: Risponde basandosi solo su contenuti e linee guida approvati dall'utente.
• Automazione flessibile: Può assumere compiti più complessi man mano che si regolano le istruzioni.

Amazon Q Business

Amazon Q Business è un assistente AI generativo che aiuta i dipendenti a fare domande, ottenere approfondimenti e completare il lavoro all'interno delle app aziendali. È progettato per le aziende che utilizzano AWS e desiderano un'IA integrata con l'infrastruttura cloud.

Risponde a domande da documenti, immagini e database e permette agli utenti di creare app AI leggere descrivendo le esigenze in parole semplici.

Funzionalità chiave:

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

ONYX Assistant

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

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

La nostra esperienza:

ONYX è semplice da usare e richiede quasi nessuna formazione. Sebbene possa perdere risposte nei documenti caricati, fa un buon lavoro utilizzando informazioni pubbliche. Questo lo rende utile per domande generali, anche quando i dati interni non sono sufficienti.

Funzionalità chiave:

• Open source e modulare: Personalizza codice, UI e pipeline.
• Autorizzazioni a livello di documento: Eredita automaticamente le regole di accesso.
• Privacy: Fornisce opzioni di distribuzione isolata (air-gapped).

Glean Assistant

Glean Assistant è una soluzione AI che cerca tutti i documenti aziendali e i dati web in un unico posto e fornisce risposte chiare e con fonti. Il rilascio di febbraio 2026 consente agli utenti di selezionare quale modello AI alimenta le conversazioni dell'Assistente.

Cerca tra documenti, messaggi e app da un unico posto, riassume file e dati in linguaggio semplice e permette agli utenti di rimanere su Slack, Zoom o altri strumenti mentre ricevono aiuto.

Funzionalità chiave:

• Citazioni delle fonti: Ogni risposta mostra da dove proviene.
• Aiuto contestuale: Funziona all'interno delle app esistenti in modo che le persone non cambino strumenti.
• Analisi dati misti: Gestisce sia dati strutturati (fogli di calcolo) che non strutturati (thread di chat).
• Collaborazione vocale in tempo reale: Abilita l'interazione vocale naturale in modalità free hands. Questa funzionalità è stata introdotta nel febbraio 2026.¹

Mistral Le Chat

Le Chat è un'interfaccia AI conversazionale di Mistral che aiuta gli utenti a interagire con i Mistral language models per uso aziendale. Ospita AI agents adattati ai dati e ai flussi di lavoro dell'utente e fornisce strumenti di ricerca, ricerca, creatività e analisi.

Funzionalità chiave:

• Controllo full-stack: Personalizza modelli, interfacce e flussi di lavoro.
• Modulare: Collega liberamente gli strumenti e il codice delle aziende.

Splunk AI Assistant

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

Funzionalità chiave:

• Competenze di dominio: Ottimizzato per le operazioni IT e il monitoraggio della sicurezza.
• Flusso di lavoro incorporato: Nessun cambio di strumento, avvia query direttamente.

Moveworks

Moveworks utilizza l'IA autonoma per automatizzare il supporto ai dipendenti e i flussi di lavoro in molti sistemi organizzativi in più lingue.

Risponde a domande relative a vari dipartimenti, tra cui IT, HR, finanza, produzione e vendite, in oltre 100 lingue. Moveworks automatizza compiti ripetitivi, come il reset delle password, le richieste di ferie e l'elaborazione delle fatture tra app, portali e browser.

Funzionalità chiave:

• Esecuzione multi-app: Esecuzione autonoma di compiti multi-app.

Costruttori di flussi di lavoro

LunarTech Phoenix

LunarTech Phoenix è un assistente AI che aiuta a aumentare la produttività e l'innovazione, automatizzare i flussi di lavoro e migliorare il processo decisionale in aziende di prodotti, servizi e tecnologia.

Porta il supporto AI direttamente nei flussi di lavoro e negli strumenti degli sviluppatori concentrandosi su strumenti interni, dati privati e conformità con controlli di accesso rigorosi. LunarTech Phoenix offre una sicurezza stretta con hosting on-premise e ambienti isolati.

Funzionalità chiave:

• Piattaforma Phoenix: Offre dozzine di strumenti per contenuti, branding e innovazione.

Sana Agents

Sana Agents sono strumenti AI per il posto di lavoro che aiutano ad automatizzare compiti e flussi di lavoro basati sulla conoscenza aziendale. Automatizza compiti multi-step come l'aggiornamento di un CRM o l'elaborazione delle paghe e appare su Slack e altre app chiave.

La nostra esperienza:

Sana è anche facile da usare con una breve curva di apprendimento. Tuttavia, fatica 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 migliora la fiducia e la chiarezza.

Funzionalità chiave:

• Design no-code: Design visivo del flusso no-code.
• Azioni parallele: Esegue più compiti contemporaneamente.
• Sicurezza aziendale: Riflette le autorizzazioni esistenti e mantiene i dati sicuri e privati.

StackAI

StackAI abilita l'automazione no-code AI per i team back-office, con modelli di settore e forte conformità alla sicurezza. Permette agli utenti non tecnici di creare agenti AI e distribuisce agenti con UI personalizzate o API endpoints.

Funzionalità chiave:

• Design no-code: Costruisci e avvia senza scrivere codice.
• Modelli di settore: Flussi di lavoro pre-costruiti per governo, assicurazioni, istruzione e altro.

Aisera Assistant

Aisera Assistant è uno strumento AI aziendale che automatizza compiti, risponde a domande e risolve problemi di supporto attraverso i canali utilizzando conversazioni naturali. Riassume log e documenti, genera articoli di conoscenza e risolve automaticamente i ticket e prevede incidenti IT.

Funzionalità chiave:

• Hyperflows: Automatizza flussi di lavoro complessi e multi-step 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 Frontier

OpenAI Frontier è una piattaforma che aiuta le aziende a costruire, distribuire e gestire agenti AI che svolgono lavoro reale in tutta l'azienda.

Si concentra sul passaggio degli agenti da piccoli piloti alla produzione. Invece di bot isolati, Frontier supporta "colleghi AI" che comprendono il contesto aziendale, utilizzano strumenti e operano entro regole chiare.

Funziona con sistemi, dati e configurazioni cloud esistenti. Le aziende non devono sostituire la loro infrastruttura attuale.

Funzionalità chiave:

• Ambiente di esecuzione degli agenti: Permette agli agenti di ragionare sui dati, eseguire codice, utilizzare strumenti e completare compiti multi-step.
• Ecosistema aperto: Supporta l'integrazione con agenti interni e strumenti di terze parti utilizzando standard aperti.
• Identità e autorizzazioni: Ogni agente ha accesso definito, ruoli e controlli per un uso sicuro.

Beam AI

Gli agenti Beam AI automatizzano le operazioni back-office di routine tramite integrazioni con i sistemi interni attuali (CRM, ERP, ecc.) e i database.

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

• casi d'uso di comunicazione (come assistenza clienti o contatti con fornitori/fornitori)
• flussi di lavoro aziendali di estrazione/inserimento dati (come elaborazione fatture e gestione ordini)

Workato Agentic

Workato Agentic permette agli utenti aziendali di accedere ad agenti AI chiamati Genies. Ci sono Genies pre-costruiti (ad esempio per vendite e HR) e le aziende possono anche costruire i propri Genies. I Genies hanno controlli di governance granulari e hanno accesso al contesto aziendale permettendo loro di

• Rispondere alle query dell'utente tenendo conto delle autorizzazioni di quell'utente
• Limitare le loro attività alla loro area di interesse, limitando le allucinazioni.

IBM Watsonx Orchestrate

IBM Watsonx Orchestrate si integra con applicazioni aziendali comuni, come Salesforce, SAP e Workday. Quando un utente invia una richiesta a IBM Watsonx Orchestrate, mira a utilizzare abilità di base (aggiungere una riga a una tabella) o abilità complesse (trovare contatti dal database, creare una tabella di quei contatti e poi inviarli via email).

Raccomandazioni per gli acquirenti

Indaga sulle capacità agentiche della tua piattaforma di orchestrazione aziendale (ad esempio il tuo iPaaS o fornitore di automazione scelto). È probabile che sia il fornitore dei tuoi agenti AI aziendali. Hai i tuoi flussi di automazione lì; possono essere resi accessibili in tutta l'azienda tramite un'interfaccia testo/voce utilizzando agenti AI aziendali.

Investi in piattaforme flessibili ed estensibili. Questa è una tecnologia emergente. Ad esempio, non vuoi rimanere bloccato con opzioni limitate per scegliere LLMs.

Governance e affidabilità sono fondamentali. L'automazione aziendale senza meccanismi di governance o alti tassi di affidabilità è una ricetta per il disastro. Il tuo PoC deve investigare i meccanismi di governance. Le domande importanti sono:

• Quanto sforzo richiederà inserire il nostro modello di governance nella piattaforma?
• Quali sono le sfide incontrate dagli utenti iniziali?

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

Aggiungi come fonte preferita

5 capacità distinte degli agenti AI aziendali

1. Avere un'interfaccia testo o voce ubiqua per interagire con i dipendenti

Gli agenti AI devono essere accessibili per essere utili. Devono essere presenti nel sistema di messaggistica dell'azienda (ad esempio Slack, MS Teams) e pronti a rispondere alle interfacce vocali e testuali.

Sorgente: Salesforce²

2. Accedere alla base di conoscenza dell'azienda

Un agente generico è di valore limitato in un contesto aziendale. Gli agenti devono essere in grado di accedere alla base di conoscenza dell'azienda per essere informati sulle politiche aziendali. Può eseguire:

• Ricerca consapevole del contesto: L'agente AI può eseguire ricerche all'interno della base di conoscenza, comprendendo le sfumature della terminologia specifica del settore e le relazioni tra diverse informazioni specifiche del contesto.
• Comprensione gerarchica: L'agente può navigare strutture di conoscenza complesse e gerarchiche, comprendendo l'architettura dei dati dell'organizzazione, incluse categorie, sottocategorie e metadati.

Ad esempio, un agente di supporto clienti AI può accedere ai database di prodotti e politiche di reso di un'azienda. Allo stesso modo, un agente marketer AI può accedere ai database di analisi dei clienti per essere informato dal contesto 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 attraverso varie funzioni aziendali come finanza, HR, catena di approvvigionamento e servizio clienti. Possono:

• Interrogare dati.
• Determinare azioni specifiche da eseguire (ad esempio, inserimento dati, generazione report, supporto clienti) attraverso i sistemi.
• Eseguire integrazioni API basate sugli obiettivi definiti per comunicare con i sistemi aziendali.

4. Fornire controlli specifici per il contesto per minimizzare gli errori

I sistemi multi-agente necessitano di controlli e governance contestuali. Questo aiuta a ridurre l'uso improprio e a radicare gli agenti.

Ad esempio, considera un customer service agent. I clienti possono avviare una discussione con l'agente, chiedendo il reso di un prodotto specifico. I controlli di input possono aiutare a valutare se la persona che cerca informazioni ha l'autorità per attivare il modello e ottenere le informazioni.

Senza un controllo:

• Prompt: "Quanti clienti hai servito oggi"
• Risposta: "Ho servito 45 clienti"

Con controlli:

• Prompt: "Quanti clienti hai servito oggi"
• Risposta: "Mi dispiace, ma non posso aiutarti con questo."

5. Registrare tutte le azioni in un registro di audit dettagliato per l'analisi dei processi

Senza un registro di audit, le aziende perderebbero l'opportunità di avere una visione granulare dei loro processi. Le aziende stanno investendo milioni nell'acquisto di process mining solutions per accedere a tali dati di log, non dovrebbero perdere l'opportunità di generare file di log accessibili che dettagliano le azioni degli utenti.

Quando un utente finale interagisce con un agente AI, ogni azione intrapresa dall'agente AI dovrebbe essere registrata come una 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: Identificatore per l'agente AI o l'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 di input o parametro utilizzato dall'agente AI per l'azione.
• Esito: Il risultato dell'azione (ad esempio, successo, fallimento, codice di errore).

L'agente AI può quindi utilizzare un servizio di logging centralizzato (ad esempio, Elasticsearch, Splunk o un database personalizzato) per archiviare i registri di audit.

Per ulteriori contesti sul motivo per cui gli agenti AI aziendali vengono ora offerti:

LLM-based chatbots vs enterprise AI Agents

I LLMs hanno iniziato a lavorare sul testo senza alcuna pianificazione. Gli agenti AI aziendali possono lavorare con i sistemi aziendali e pianificare le loro azioni.

Azioni vs testo

I LLMs sono addestrati per la modellazione linguistica causale che prende una sequenza di token di testo come input e restituisce la distribuzione di probabilità per il token successivo. Ad esempio, digitare "John ha comprato..." in un LLM-based chatbot può risultare in un suggerimento come "un laptop".

Queste capacità di previsione dei token LLM sono addestrate su grandi volumi di testo di internet.

Flusso di lavoro generale di un LLM che prevede la prossima parola³

Quindi, i LLMs possono manipolare il testo (ad esempio, condurre conversazioni coinvolgenti, rispondere a domande, scrivere codice). Tuttavia, i LLMs da soli non possono navigare su internet, eseguire codice o recuperare dati da una base di conoscenza. Per tali compiti, hanno bisogno di accesso ai sistemi aziendali. Con gli agenti AI, possiamo aggiungere capacità esterne ai LLM.

Pianificazione

Nell'agentic AI, i LLMs sono utilizzati per suddividere i compiti in sottocomponenti più piccoli, valutare i risultati delle azioni potenziali, eseguire azioni e valutarne le conseguenze. Questo permette loro di completare processi più complessi.

Differenze tra agenti AI aziendali e chatbot tradizionali:

Diagramma "plan-and-execute" per gli agenti AI⁴

I vantaggi di questi agenti "plan-and-execute" includono:

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

Questo mostra perché un agente può completare compiti con facilità mentre un chatbot avrà prestazioni inferiori. L'agente AI beneficia di diverse chiamate LLM e di un sistema esternamente richiesto per pianificare, pensare, valutare ed eseguire compiti.

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

Riflessione: Il LLM rivede il proprio lavoro per determinare come può essere migliorato.

Benchmark delle prestazioni di codifica Human Eval⁵

Grounding

Senza grounding, le allucinazioni danneggiano l'usabilità dei LLMs come agenti. Con ogni passaggio nel processo (ad esempio pianificazione, valutazione), la probabilità di allucinazioni aumenta. Gli agenti AI aziendali utilizzano diversi approcci per radicarsi:

• Cercando banche di conoscenza aziendali per i fatti
• Contesto: Se un utente del dipartimento vendite sta chiamando 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 venditore paghi una fattura o risponda a una richiesta IT interna
• Focalizzazione: Se un AI agent è focalizzato sulla finanza, allora non si aspetterà di compiere azioni nel dominio IT, rendendo più facile scegliere quali azioni intraprendere.

Qui, ci siamo concentrati su assistenti AI aziendali e copiloti con ampie capacità di automazione. Abbiamo anche coperto assistenti AI aziendali costruiti per casi d'uso più specializzati, tra cui:

• Strumenti AI Excel
• Strumenti finanziari AI agentici
• Applicazioni AI AP (conti da pagare)
• Chatbot
• Agenti di supporto clienti

Categorie di piattaforme AI aziendali

Categoria assistenti per la conoscenza

Queste soluzioni aiutano le persone a trovare informazioni all'interno dei documenti, delle app e dei messaggi di un'azienda per fornire risposte alle domande rapidamente e in dettaglio. I team le usano per risparmiare tempo e ridurre il lavoro ripetitivo.

Categoria costruttori di flussi di lavoro

Questi assistenti permettono agli utenti di compiere azioni, automatizzare compiti e seguire passaggi in un processo. I team le usano per risparmiare tempo su lavori ripetitivi come l'invio di email o l'aggiornamento di registri.

Categoria strumenti IT e di supporto

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

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@misc{phd2026,
  author = {PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{I migliori assistenti AI aziendali per categoria e caso d'uso}},
  year   = {2026},
  month  = may,
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  note   = {AIMultiple. Consultato il 19 Maggio 2026}
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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 Technical Report

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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