Lavorare al fianco degli agenti: compagni di squadra AI8 min read

6 mesi dopo il momento cruciale di OpenClaw, abbiamo 7 agenti come parte del team e, cavolo, loro danno risultati. Adoro questa citazione perché è esattamente come mi sento adesso:

“Gli alieni sono atterrati qui e sono pronti a lavorare, a basso costo e su vasta scala”. – Daniel Schreiber, CEO di Lemonade

In questa serie di articoli tratterò di cosa si prova a lavorare con gli agenti, delle lezioni che abbiamo imparato e delle migliori pratiche che abbiamo adottato. Ma prima, iniziamo con un’introduzione su dove siamo e cosa penso che ogni CEO, fondatore e leader dovrebbe sapere, per quanto riguarda te oggi. Il tuo posto di lavoro, la tua metodologia e il tuo team stanno per cambiare radicalmente e dovresti concentrarti su questo per trarne il meglio.

I nostri compagni di squadra agenti presso Anima operano nelle operazioni di marketing, BI, QA, successo dei clienti e back-office. Si siedono nei nostri canali Slack. Prendono il lavoro alle 2 del mattino o corrono su cicli giornalieri. Eseguono ricerche, analizzano dati, pubblicano contenuti, aprono ticket Asana e inviano richieste pull affinché gli ingegneri possano esaminarle.

Ogni agente fa capo a un manager umano che lo assume, gli fornisce contesto e feedback costante, espande le sue capacità e strumenti, imposta la sua routine e lo prepara per il successo come parte del team.

Chat tra agenti e intelligenza artificiale

Gli agenti di oggi (OpenClaw, Hermes) si sentono più compagni di squadra remoti che chatbot. Cambia il modo in cui interagiamo con loro e ciò che ci aspettiamo da loro.

Hanno i propri computer. Fisico o nel cloud. Inoltre, un agent non si spegne quando si chiude il portatile. Può scaricare gigabyte di dati, analizzarli per ore, svegliarsi di notte per svolgere attività, fare ricerche e intraprendere azioni. Insomma, lavoro.

Imparano. Tu sali a bordo. Li mandi a leggere materiali online o offline e a condurre ricerche a beneficio delle loro conoscenze. Capiscono meglio i domini che desideri che possiedano con ogni attività e feedback. 

Ottengono l’accesso ai tuoi dati e ai tuoi sistemi. Quindi, eseguono attività end-to-end. Puoi portarli nell’app di messaggistica dell’azienda come Slack o Teams, in modo che abbiano lunghe discussioni con più membri del team all’aperto.

Collaborano. A differenza del tuo Claude Cowork/Codex, un agente cloud condiviso può imparare da più persone e rendere tale conoscenza disponibile a tutti. Un product manager può insegnargli l’analisi. Gli esperti di marketing possono insegnargli l’attribuzione e il funnel. I team di ingegneri possono dargli accesso al codice e a un ambiente di sviluppo. Lo stesso agente può quindi effettuare connessioni tra tali domini.

I nostri agenti a Anima

Scriverò di più sui nostri agenti, ma eccone un assaggio:

Rocket, l’agente di marketing, mi fa rapporto. È un esperto nella configurazione del nostro blog WordPress, nelle tattiche SEO, nella voce e nel tono, nella configurazione dell’elenco delle newsletter, nei modelli di email, nella canalizzazione e nell’analisi. Comprende bene il prodotto, vi ha accesso e dispone del proprio account Anima. 

Parte della sua routine include il monitoraggio della canalizzazione e l’aggiornamento delle sue conoscenze dai canali relativi alle attività di prodotto, tecnologia e marketing, quindi è sempre un’analisi acuta, non generica e non è necessario alcun contesto aggiuntivo. Esamina i test che abbiamo eseguito su SEO e li monitora. 

Aiuta a scrivere e tradurre post di blog, a trovare punti di attrito o errori nella canalizzazione e a eseguire le nostre attività mensili di newsletter dalla manutenzione alla composizione e fino all’invio di e-mail. Ci riusciamo ancora, ma lui fa il lavoro quotidiano. Viene con intuizioni e le esegue.

Tracey, il nostro agente più maturo, fa capo al CTO. È un’esperta di business intelligence/analisi dei prodotti, tracce di log, segnalazioni di errori e la nostra codebase. Alcune delle sue routine includono essere un ingegnere di guardia, svegliarsi in seguito ai reclami degli utenti, tracciare il problema, inviare un aggiornamento al codice (PR) o aprire un ticket sul sistema di gestione delle attività e, ovviamente, aggiornare sui risultati e sulle azioni in Slack. Questo è circa il 5% di quello che fa.

La singolarità del dipendente digitale

Credo che abbiamo superato quella che io chiamo la singolarità del dipendente digitale: il punto in cui gli agenti diventano sufficientemente capaci da unirsi alla forza lavoro come livello operativo, non solo come software utilizzato dalla forza lavoro.

Gli agenti sono una magia per la quale devi ancora lavorare duro. L’impostazione è ancora più vicina all’artigianato fai-da-te che a un servizio gestito. Hanno bisogno di formazione, manutenzione, supervisione e tanto amore e cura. Ma ne vale la pena, perché è come costruire canne da pesca invece di pescare pesci. Una volta che un agente funziona bene, il suo valore continua ad aumentare.

Non tutti sono entusiasti dell’intelligenza artificiale

Si tratta di un grande cambiamento e dovrebbe essere gestito da molteplici punti di vista: business, metodi di lavoro, sicurezza, tecnologia e, soprattutto, persone. 

C’è una grande discussione su come l’intelligenza artificiale fa sentire le persone Noam Segal da Lenny. È uno specchio importante per tutti noi del “Gruppo 1” – Il gruppo emozionato. Il 72% teme i licenziamenti. Molte persone sono confuse, incerte o stressate riguardo al futuro per vari motivi.

Credo che gran parte della gestione di questo cambiamento, e anche del trarne il massimo beneficio, sia la trasparenza e l’affrontare questo cambiamento insieme come azienda, come squadra. Una cosa che facciamo è avere un angolo “Storie di agenti” nella sessione settimanale della nostra azienda. Ci sono due obiettivi per questo:

Impariamo insieme. Tutto il mio team è composto da persone brillanti e tutti utilizzano gli agenti in modi diversi ogni settimana. Questo è un mondo nuovo e coraggioso e impariamo più velocemente se impariamo insieme. C’è un enorme impatto psicologico nell’avere agenti come parte della squadra, quindi invece di lavorare nell’oscurità, preferisco averlo allo scoperto e avere tutta la mia squadra intelligente come parte di questa avventura, per quanto emozionante e bizzarra sia.

Ecco alcune storie degli agenti:

• Uno dei nostri agenti ha inviato un messaggio rivolto al cliente quando avrebbe dovuto lasciare solo un commento interno. Nessun danno, ma un piccolo “???” dall’utente, ha risposto con una risposta onesta.
• Un’e-mail non è riuscita perché non avevamo mai indicato chiaramente quali errori fossero fatali. È stata inviata una newsletter dal sottodominio sbagliato, causando la cancellazione di 166.000 e-mail. Nessun danno questa volta, ma abbiamo imparato a definire meglio i nostri compiti.

Nessuno di questi errori è dovuto al fatto che un agente non è stato in grado di utilizzare il software. Derivano dall’ambiguità, dall’autorità e dal coordinamento.

La domanda più importante quindi non è: “Cosa può fare questo modello?”. Si tratta di: “Quale autorità dovrebbe avere questo agente, per conto di chi e sotto quale supervisione?”

Inserisci gli agenti in un organigramma

Utilizzando ChatGPT, ci siamo abituati a fare ricerche molto più velocemente, a ripetere il testo o a far rimbalzare idee con un partner AI, ma questa è un’altra cosa. Il modo giusto di utilizzare un agente non è gestirlo in modo microscopico e richiedere ogni piccola attività.

Fornisci al tuo agente conoscenza, comprensione del dominio e accesso a strumenti e dati, in modo da potergli assegnare un obiettivo, non un compito da poco. E troverà la strada, simile a un essere umano. Commetterà anche degli errori. E dovresti raccontarlo, perché ricorda e impara.

Ciò lo rende molto più vicino a un operatore junior che al software o alla chat AI.

Ogni agente ha bisogno di un proprietario umano nominato. Senza qualcuno che lo coltiva, lo corregge e ne espande le capacità, col tempo diventa meno utile. Le cose continuano ad accadere nella tua attività. Cambia la terminologia aziendale. Cambiano le metriche. Cambiamenti nel posizionamento del marchio. Vengono introdotti nuovi strumenti. Un agente non è un’implementazione una tantum.

Formerai gli agenti come se fossero nuovi dipendenti. Ti fidi degli agenti come dei nuovi dipendenti.

Questo è anche il motivo per cui consiglio vivamente di non affrettarsi a creare 100 agenti. Inizia con uno. Aggiungine un altro solo quando la separazione è necessaria per ambito, sicurezza o specializzazione. Abbiamo trascorso mesi cercando di mantenere il numero di agenti il ​​più basso possibile, rendendoli al tempo stesso più intelligenti e capaci.

Un numero maggiore di agenti crea anche maggiori spese di gestione. Non distribuire più agenti di quelli che la tua organizzazione può gestire.

Da dove cominciare

Un nuovo agente dovrebbe iniziare dal livello più basso che crea ancora valore ed espandersi successivamente. Sostituisci le istruzioni con le procedure operative

Lo sforzo di configurazione di un agente efficace non consiste principalmente nello scrivere un messaggio brillante. È più vicino alla formazione di un nuovo junior per compiti ben definiti.

Gli agenti più forti accumulano capacità nel tempo. Configurano i loro computer, installano strumenti, creano competenze, mantengono file di lavoro e sviluppano conoscenze da attività precedenti. Quando abbiamo bisogno di un nuovo agente con una base simile, possiamo eseguire il backup e clonare la macchina, risparmiando sforzi di onboarding.

Il modello stesso sta diventando una merce. Abbiamo cambiato fornitore di modelli e potremmo cambiare ancora. Il valore durevole è il contesto, le capacità, le procedure operative e l’integrazione accumulate dall’agente con l’organizzazione.

Il tuo modello è noleggiato. Il tuo contesto è il nucleo.

Vai a creare il tuo primo agente. Raccomando Hermes. Pubblicherò altri contenuti del nostro viaggio: seguimi se lo trovi interessante.