Copilot Studio nei processi aziendali: cinque scenari di agenti AI al lavoro

Dalla finanza al servizio clienti, dall’IT alle vendite fino alla produzione, cinque esempi concreti di processi in cui un agente costruito con Copilot Studio può prendere in carico una parte del lavoro, mantenendo il controllo umano dove è necessario.

In ogni organizzazione ci sono attività che tornano con regolarità: confrontare dati tra sistemi, smistare richieste, recuperare informazioni prima di contattare un potenziale cliente, rispondere alle stesse domande interne, controllare ciò che accade in produzione. Sono attività necessarie, ma assorbono tempo e spesso hanno un perimetro abbastanza chiaro da poter essere affidate, almeno in parte, a un agente.

Per un certo periodo l’intelligenza artificiale ha aiutato soprattutto come assistente, uno strumento a cui chiedere una sintesi, una bozza, una risposta. Con gli agenti il registro cambia: una parte di questi processi può essere svolta in autonomia, entro i trigger, le istruzioni e i limiti stabiliti da chi configura l’agente.

Dove prendono forma questi agenti

È qui che entra in gioco Copilot Studio, l’ambiente Microsoft con cui un’organizzazione può costruire agenti personalizzati, collegarli ai dati e ai sistemi che utilizza già e definire quali azioni possono svolgere e con quali limiti. Il percorso è quello che porta da un Copilot che assiste chi lo interroga a un agente che si occupa di una parte di processo.

Microsoft raccoglie molti di questi casi in una libreria di scenari pubblica, pensata per mostrare come gli agenti possono inserirsi nelle diverse funzioni aziendali. Vale la pena leggerli come esempi concreti da cui partire, più che come funzioni pronte all’uso. Ne abbiamo scelti cinque, uno per area, in cui Copilot Studio ha un ruolo centrale.

Finanza, la riconciliazione contabile che si prepara da sola

La chiusura periodica è uno dei momenti in cui il lavoro di raffronto pesa di più. Confrontare i saldi tra sistemi diversi, cercare le voci che non trovano corrispondenza, ricostruire il motivo di uno scostamento sono attività lunghe e delicate, in cui un errore di distrazione costa caro.

Un agente di riconciliazione raccoglie i dati dai sistemi coinvolti, allinea le transazioni tra le diverse entità, individua gli scostamenti, le voci mancanti e i disallineamenti e ne analizza le probabili cause, dai problemi di competenza temporale alle registrazioni assenti. Propone le rettifiche necessarie e porta al team o al responsabile i casi che richiedono una verifica. Il team contabile arriva alla chiusura con il grosso del raffronto già impostato e può concentrarsi sui casi che richiedono un giudizio.

Servizio clienti, capire i problemi ricorrenti invece di rincorrerli

Molti team di assistenza vivono immersi nella gestione del singolo caso, mentre gli stessi problemi si ripresentano con regolarità senza che nessuno abbia il tempo di guardarli nell’insieme.

Lo scenario Microsoft parte da un agente collegato al CRM, che può passare in rassegna chat, email e ticket per far emergere problemi ricorrenti, pattern e temi comuni. L’analisi può poi essere approfondita confrontando il feedback dei clienti e i dati storici sulle risoluzioni, per capire cosa c’è all’origine delle richieste che tornano più spesso. Il lavoro del team si sposta così dalla gestione reattiva del singolo caso all’intervento sulle cause che generano più richieste.

IT, un helpdesk che risponde e sa quando passare la mano

Le richieste ripetitive sono la parte più prevedibile del lavoro di un supporto IT: domande sulle policy, dubbi sugli strumenti interni, stato di una segnalazione già aperta.

Un agente di helpdesk risponde a queste domande attingendo alla documentazione e alle policy aziendali, controlla lo stato di un ticket già aperto e ne crea uno nuovo quando serve. Quando la richiesta esce dal suo perimetro o non riesce a risolvere, trasferisce la conversazione a una persona. Le domande semplici trovano risposta subito, e all’operatore arriva solo ciò che richiede competenza specifica.

Vendite, capire su quali lead puntare

Prima di decidere su quali contatti concentrarsi, un commerciale spende tempo a raccogliere informazioni e a capire quali opportunità meritano attenzione per prime.

Un agente di lead targeting utilizza dati comportamentali e dati del CRM per assegnare un punteggio ai lead, stimarne la probabilità di conversione e ordinare le priorità di follow-up. Può aggiornare la valutazione sulla base delle comunicazioni più recenti e suggerire la strategia più adatta per ciascuna opportunità. Il venditore arriva così alla conversazione con una priorità più chiara e più contesto a disposizione.

Produzione, visibilità sui processi e attenzione ai fermi

Sulla linea di produzione i rallentamenti e i colli di bottiglia diventano evidenti spesso quando hanno già prodotto un ritardo, e ricostruire cosa è successo richiede tempo e l’attraversamento di più sistemi.

Un agente per le operazioni di produzione dà visibilità sull’andamento dei processi e mette in evidenza colli di bottiglia e anomalie attraverso indicatori come l’efficienza complessiva degli impianti (OEE), il rendimento e le prestazioni, aiutando a ricostruire le cause di fermi, ritardi o difetti. È lo scenario più legato al contesto industriale, e il suo valore emerge dove i dati di produzione sono numerosi e distribuiti su più fonti.

Come scegliere da dove partire

Cinque scenari raccontano cinque funzioni diverse, ma la logica con cui portarli in azienda è la stessa. I percorsi che funzionano condividono alcune scelte di fondo:

• Partire da un processo ricorrente, circoscritto e ad alta frequenza, dove il ritorno si vede presto e il perimetro resta controllabile.
• Definire con chiarezza il livello di autonomia, distinguendo ciò che l’agente può gestire da ciò che richiede approvazione o intervento umano.
• Ampliare l’autonomia in modo graduale, man mano che l’agente dimostra affidabilità sul campo.

In Var Prime affianchiamo le organizzazioni che lavorano su ecosistema Microsoft nel trasformare processi ricorrenti come questi in agenti costruiti con Copilot Studio, connessi ai dati di Business Central e della suite Dynamics 365. Si parte quindi dal processo, non dall’agente: da ciò che oggi assorbe tempo, richiede passaggi ripetitivi o costringe le persone a recuperare informazioni da sistemi diversi.