Il supporto agli operatori in prima linea sta evolvendo grazie all’introduzione di agenti AI sempre più sofisticati. Nell’articolo che condividiamo di seguito, Ash Sawhney, Global Director of Implementation Management & Support di Zebra Technologies, esplora i passaggi chiave per implementare con successo AI agent realmente utili: dalla scelta di modelli specializzati e addestrati su dati proprietari, all’integrazione con i flussi operativi, fino alle migliori strategie di sicurezza e hosting (locale, cloud o ibrido).
L’approccio suggerito consente non solo di migliorare produttività ed efficienza, ma anche di preservare la sicurezza dei dati aziendali, ottimizzando le esperienze di lavoro e di acquisto.
Buona lettura!
Vuoi connettere chi lavora in prima linea nel settore Retail con un AI (Change) Agent?
Il primo passo è individuare il tipo di AI agent più adatto a offrire il miglior supporto. Sebbene inizialmente si fosse suggerito di usare una soluzione di intelligenza artificiale generica, addestrata su un ampio insieme di dati, è spesso più efficace fornire agli addetti del settore retail l’accesso ad assistenti AI specializzati, addestrati su dati proprietari e integrati con le applicazioni aziendali.
Questo è particolarmente importante quando gli AI agent vengono utilizzati dagli operatori per gestire richieste relative ai prodotti, comunicare le procedure operative standard (SOP), monitorare l’esposizione sugli scaffali e l’inventario, oppure svolgere il ruolo di amministratori dei dispositivi su cui lavorano gli AI agent.
L’utilizzo di un modello AI personalizzato consente di ottenere risposte più pertinenti e precise, adattando l’automazione intelligente ai processi aziendali specifici e riducendo il rischio di dispersione delle informazioni nei grandi sistemi di dati utilizzati per l’addestramento di modelli AI più ampi. Tuttavia, è fondamentale che i dati siano adeguatamente filtrati e verificati prima di essere forniti o utilizzati dagli AI agent. Questi ultimi, infatti, potrebbero non essere in grado di distinguere autonomamente tra dati validi e non validi – limitandosi a trasmettere i contenuti così come ricevuti.
Chi è responsabile dei dati dovrebbe dedicare il tempo necessario a una pulizia accurata dei sistemi che gestiscono inventario, pricing e vendite, così come dei dati relativi ai programmi fedeltà che potrebbero essere consultati dagli addetti durante l’assistenza ai clienti o per prendere decisioni di merchandising. È inoltre consigliabile che i leader implementino un sistema di controllo delle versioni per le SOP, così da esser certi che gli AI agent accedano sempre a documenti aggiornati. Questa attività di pulizia avviene generalmente all’interno dei sistemi originali in cui i dati sono archiviati, il che implica che più sistemi potrebbero richiedere interventi prima che l’agente AI possa entrare in funzione.
Trova una collocazione Adeguata agli AI agent
È fondamentale identificare il modello di hosting più efficiente e scalabile per queste tecnologie. L’AI agent dovrebbe essere ospitato localmente su un dispositivo, in cloud, oppure attraverso un’architettura ibrida che combini risorse locali e cloud?
Molti retailer stanno iniziando a preferire l’approccio ibrido, che consente di ottimizzare l’interfaccia del chatbot e alcune funzionalità direttamente sui dispositivi degli operatori in prima linea, mentre le attività più complesse dal punto di vista computazionale vengono gestite in cloud. Questo modello garantisce un uso efficiente delle risorse e una maggiore scalabilità.
Questo approccio permette inoltre una sincronizzazione più efficiente tra l’AI agent e le tecnologie a cui è integrato. Ad esempio, l’AI agent potrebbe risiedere su un dispositivo palmare, ma estendere le proprie funzionalità comunicative a un dispositivo indossabile consentirebbe all’operatore di riporre il palmare in tasca, alla cintura o al braccio, utilizzandolo solo quando necessario per operazioni specifiche come la scansione di codici a barre, la lettura di tag RFID, la cattura di immagini o la navigazione visiva. Per le attività quotidiane, gli operatori in prima linea potrebbero invece interagire con l’AI agent tramite comandi vocali, accedendo a informazioni o fornirle, oppure comunicando con altri colleghi o con i clienti. Diventa quindi fondamentale scegliere AI agent progettati per lavorare con – e a supporto di – gli operatori sul campo.
Stabilisci le Connessioni Giuste
Valuta bene quanto le reti Wi-Fi attuali o le reti wireless private saranno in grado di supportare l’aumento delle trasmissioni tra AI agent, operatori in prima linea sempre più connessi, dispositivi host e sistemi di archiviazione delle informazioni basati su cloud. Le aziende devono investire tempestivamente nell’aggiornamento delle infrastrutture per evitare interruzioni nelle comunicazioni in futuro.
Infine, considera come dovranno essere configurati gli AI agent per essere attivati. Sarà meglio utilizzare frasi di attivazione vocale, un’interfaccia di programmazione delle applicazioni (API) o un tasto fisico dedicato? Questi fattori dovrebbero essere inclusi fin dall’inizio nella definizione del progetto, così da evitare problemi di compatibilità imprevisti con software o hardware di terze parti. Va inoltre chiarito sin da subito quali API saranno necessarie per collegare gli AI agent ai sistemi di dati proprietari.
Proteggi la Connessione
Quando si parla di sicurezza in ambito AI, è essenziale che l’intero ecosistema di dispositivi sia messo in sicurezza. Questo garantisce protezione a tutti i livelli, riducendo i rischi e mantenendo i dati al sicuro. Che si tratti di adottare soluzioni AI di terze parti o di sviluppare sistemi proprietari, le organizzazioni devono considerare attentamente sia le architetture on-premise sia quelle cloud, implementando misure di sicurezza efficaci in ogni punto di accesso. Ogni nodo in cui i dati vengono generati, consultati o elaborati deve essere difeso da misure di sicurezza robuste e aggiornate. In questo contesto, l’impiego di strumenti automatizzati di monitoraggio può aiutare a controllare regolarmente la presenza di vulnerabilità e a correggere eventuali debolezze del sistema.
È fondamentale criptare i dati sia in transito che a riposo per prevenire accessi non autorizzati, utilizzando standard avanzati di crittografia (AES) e protocolli Secure Sockets Layer (SSL) per rafforzare la sicurezza.
A questo si affiancano controlli di accesso più rigorosi, che assicurano che solo il personale autorizzato possa accedere ai dati sensibili, mentre l’autenticazione a più fattori (MFA) e il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) contribuiscono a rafforzare la protezione. Infine, eseguire regolarmente test di vulnerabilità, revisioni del codice e controlli di conformità permette di identificare tempestivamente e correggere eventuali falle.
La preferenza dei retailer per un approccio ibrido rende l’impiego degli AI agent installati direttamente sui dispositivi una risorsa strategica per migliorare la sicurezza. Questi agenti sono in grado di elaborare i dati direttamente sul dispositivo, senza la necessità di trasmetterli al cloud. In questo modo si riduce il rischio di violazioni, poiché le informazioni sensibili restano locali. Con meno dati trasmessi o archiviati nel cloud, diminuisce l’esposizione alle minacce informatiche. Inoltre, controllare l’accesso ai dati è più semplice quando tutto rimane sul dispositivo, riducendo il rischio di accessi non autorizzati o fughe di dati.
Supporto Sicuro
Sebbene il dipartimento IT possa essere tentato di adottare un approccio self-service per l’onboarding degli AI agent, è essenziale riconoscere che queste tecnologie richiedono un’attenzione particolare. Gli AI agent non sono semplici strumenti da attivare, ma componenti strategici che devono essere integrati con precisione all’interno dei flussi di lavoro nel settore retail e nelle architetture di sistema.
Sono molte le parti in movimento e le persone coinvolte, e i rischi o i ritardi costosi possono essere evitati più facilmente quando un team imparziale si occupa di supervisionare tempistiche, budget e coordinamento. Inoltre, le organizzazioni avranno bisogno di risposte puntuali a domande riguardanti la formazione degli AI agent, soprattutto man mano che le procedure operative standard (SOP) evolvono.
Un team adeguato sarà in grado di porre (e rispondere a) le domande giuste, anticipando e risolvendo i problemi prima che impattino le operazioni. Dovrà inoltre essere capace di formare direttamente gli operatori in prima linea sull’uso dei nuovi assistenti AI, attraverso workshop pratici, documentazione mirata e attività formative, per garantire che tutti comprendano e valorizzino al meglio il contributo di questi strumenti.
Perché è Importante
Gli operatori in prima linea hanno bisogno di supporto costante, e molti riconoscono negli agenti di intelligenza artificiale un valido alleato – soprattutto nel settore retail. L’AI può aiutare gli addetti alle vendite a essere più produttivi, meglio connessi e a migliorare efficienza e qualità del servizio al cliente.
Per questo motivo, mentre i retailer investono sempre di più in AI agent per supportare gli operatori, è fondamentale valutarne attentamente la qualificazione, l’integrazione e la gestione. Solo un approccio strutturato consente di massimizzare il valore dell’investimento, evitando sprechi di tempo e risorse
di Ash Sawhney, Global Director of Implementation Management & Support, Zebra Technologies
