Qual è la differenza tra un "agente IA" e la normale automazione?

L'automazione normale segue una serie fissa di regole: se succede questo, fai quello. Un agente usa un modello per decidere cosa fare in base al contesto, quindi può gestire casi che le regole non avevano previsto. Questa flessibilità è anche il compromesso: gli agenti sono più difficili da testare e più propensi a fare qualcosa di inaspettato rispetto a un workflow fisso.

Mi serve un agente diverso per ogni attività, o uno che ne gestisca tante?

Qui trovi entrambi gli approcci. Gli agenti specifici per un solo compito (scrivere bozze di risposte, smistare i ticket) tendono a essere più affidabili e più economici da gestire; le piattaforme di agenti generici costano di più ma evitano di dover combinare più strumenti. Se sei alle prime armi in questa categoria, parti da qualcosa di specifico: è più facile capire se ti ha davvero fatto risparmiare tempo.

Come valuto l'affidabilità prima di introdurlo in tutto il team?

Fallo girare prima in modalità ombra — fagli scrivere bozze o suggerimenti senza agire — e confronta i risultati con quello che avrebbe fatto una persona per un paio di settimane. Le demo dei fornitori sono ottimizzate per i loro casi migliori; sono i tuoi dati e i tuoi casi limite a determinare l'affidabilità reale.