Podcast Pieces: perché Agentic AI promette un futuro entusiasmante per i team

Nella vita dei professionisti del marketing impegnati, l'obiettivo è chiaro: dedicare meno tempo ad attività ripetitive ma necessarie e più tempo a strategie ad alto impatto. L'automazione tradizionale prometteva di rendere le cose un po' più semplici, ma l'intelligenza artificiale agentica ha il potenziale per andare molto oltre.

In questo episodio di Podcast di marketing locale Beat, il presentatore Christian Hustle parla con Uberall CTO Ana Martinez, che guida il team di ricerca e sviluppo dell'azienda.

Ana spiega perché considera l'intelligenza artificiale agentica come uno dei cambiamenti più trasformativi dagli albori di Internet e come Uberall si sta evolvendo dall'automazione statica all'orchestrazione nativa dell'IA. Con innovazioni come Punteggio delle prestazioni della posizione (LPS) e UB-I, la piattaforma sta diventando più intelligente e proattiva.

Dove l'intelligenza artificiale agentica differisce dall'automazione tradizionale

Ana Martinez: «Con l'orchestrazione e l'intelligenza artificiale agentica, puoi avvicinarti molto all'intelligenza proattiva».

L'automazione tradizionale è ideale per attività semplici e ripetitive. Ma come sottolinea Ana Martinez, il percorso del cliente di oggi è tutt'altro che semplice.

È qui che l'intelligenza artificiale agentica fa la differenza. Anziché affidarsi a regole preimpostate, ragiona, si adatta e risponde in modo dinamico al comportamento dei clienti in tempo reale.

UB-I: IA agentica nella pratica

Ana Martinez: «Ciò che abbiamo fatto è incorporare l'intelligenza agentica nei nostri flussi di lavoro principali. Cosa UB-I non può fare altro che operare in migliaia di località. Ciò che assicuriamo è che l'essere umano sia sempre aggiornato e abbia il controllo».

Per Ana, l'agente AI di Uberall UB-I è la vetrina e il direttore della piattaforma agentica di Uberall. Tiene traccia del Location Performance Score (LPS) di ogni sito e capisce Ottimizzazione delle prestazioni della posizione (LPO) pratica e sa come agire in modo efficiente.

Lo sviluppo di UB-I è stato molto diverso dalla creazione di software tradizionale. UB-I è basato su un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM). I primi utenti hanno posto a UB-I domande che il team non si aspettava, solo per scoprire che UB-I era in grado di gestirle grazie alla sua profonda integrazione con la piattaforma Uberall tramite MCP e dati contestuali.

Il team ha investito fin dall'inizio in guardrail e circuiti di feedback. UB-I è progettato per rimanere in tema, in linea con il marchio e in linea con la fiducia dei clienti.

Per i marchi con più sedi, agenti di intelligenza artificiale come UB-I sono sinonimo di coerenza su larga scala. Possono aspettarsi meno lavoro manuale, un'esecuzione più rapida e una maggiore visibilità online.

Come le aziende vincono il gioco dell'IA

Ana Martinez: «Anche se hai il miglior tirocinante al mondo, non ti aspetti che quella persona sia efficace sin dal primo giorno. Con l'intelligenza artificiale agentica, è più o meno la stessa cosa».

I consumatori stanno adottando l'IA a una velocità vertiginosa. Le strategie relative ai contenuti devono evolversi per Ricerca AI, mentre le aziende devono identificare le aree ad alto impatto in cui l'intelligenza artificiale può sostituire lo sforzo manuale. Ana consiglia di iniziare in piccolo, con un piano di 30-60-90 giorni, per testare i casi d'uso, misurare i risultati e scalare ciò che funziona.

Soprattutto, esorta le aziende a non temere l'intelligenza artificiale, ma a trattarla come una superpotenza. I migliori risultati derivano dalla collaborazione tra uomo e macchina, guidata da framework collaudati come LPO.