Come creare un Agente AI in 5 passi [Guida 2026]

Stai pensando di creare un agente AI per ridurre il carico del lavoro operativo? Oppure vuoi utilizzare un chatbot AI per vendere i tuoi prodotti e rispondere ai tuoi clienti 24/7?

Noi di ELAN42 – Digital Agency a Venezia lavoriamo ogni giorno su scenari legati all’innovazione. Per questo abbiamo creato CIAO, la nostra rubrica dedicata all’intelligenza artificiale, agli agenti AI e ai nuovi modelli di automazione digitale. L’obiettivo è raccontare l’AI in modo concreto, senza tecnicismi inutili, mostrando come queste tecnologie possano davvero migliorare il lavoro delle aziende.

In questa guida aggiornata al 2026 ti raccontiamo:

• cos’è un agente AI;
• quali strumenti utilizzare;
• come funziona l’addestramento agente AI;
• perché sempre più aziende stanno investendo nei chatbot AI;
• qual è il nostro metodo per creare agenti AI realmente efficaci.

Cosa sta cambiando con l’intelligenza artificiale a livello business

Negli ultimi due anni, strumenti come ChatGPT, Claude, Gemini e i moderni chatbot AI hanno cambiato il modo in cui le persone interagiscono online. Il vero salto di qualità è legato a questi ultimi, perchè oggi un agente AI aziendale può leggere documenti, recuperare informazioni da database interni, automatizzare attività operative e integrarsi con software già presenti in azienda. Di questo tema ne abbiamo parlato in parte nell’articolo di blog dedicato a Google Workspace Intelligence. 

Pensiamo a un esempio concreto in cui un sito e-commerce riceve ogni giorno centinaia di richieste in cui il cliente chiede:

• dov’è il mio ordine?
• posso cambiare indirizzo?
• questo prodotto è compatibile?
• quanto tempo richiede la spedizione?

Fino a poco tempo fa, tutto questo veniva gestito manualmente dal customer care. Oggi, invece, un agente AI può leggere la richiesta, recuperare le informazioni dal CRM, verificare lo stato dell’ordine e rispondere in pochi secondi con dati aggiornati e contestualizzati. Il risultato? Tempi ridotti, meno errori e clienti più soddisfatti.

Per molte aziende il tema non è più “se” adottare l’AI, ma capire come farlo nel modo corretto.

Agente AI: cos’è e qual è la differenza con il chatbot

Molti continuano a confondere un agente AI con un semplice chatbot. In realtà possiamo trovare delle differenze tra chatbot e agente AI: 

• Un chatbot tradizionale funziona spesso attraverso regole preimpostate: se l’utente scrive una determinata parola chiave, il sistema restituisce una risposta specifica. 
• Un agente AI, invece, ragiona in modo molto più evoluto. Utilizza modelli linguistici avanzati (si parla di LLM) per comprendere il contesto della conversazione e generare risposte dinamiche. Questo significa che può interpretare richieste complesse, fare collegamenti tra informazioni diverse e adattarsi al linguaggio dell’utente.

Facciamo un esempio legato ad un sito e-commerce in cui il cliente, dopo aver fatto un ordine, vuole informazioni sulla posizione del suo pacco. Possiamo trovarci in due scenari:

• Il chatbot risponde con: “Vuoi informazioni su spedizioni, resi o pagamenti?”
• L’agente AI aziendale, invece, può: recuperare il numero ordine, collegarsi al CRM e verificare lo stato della spedizione. Dopodichè può rispondere in modo dettagliato e con indicazioni precise.

In quest’ultimo caso c’è un aspetto ancora più interessante:l’apprendimento continuo. Attraverso il corretto addestramento agente AI, il sistema migliora progressivamente analizzando conversazioni, documenti e feedback. Più dati di qualità riceve, più diventa preciso. Proprio per questo è fondamentale gestire i sistemi di intelligenza artificiale con una visione strategica e approfondita. Nella rubrica CIAO affrontiamo spesso questo tema: l’intelligenza artificiale non è uno strumento “magico”, ma un ecosistema che funziona bene solo quando tecnologia, dati e strategia lavorano insieme. 

Secondo Gartner, una delle fonti a tema innovazione più riconosciute nel mondo, entro il 2028 oltre il 30% delle interazioni aziendali sarà gestito da sistemi AI conversazionali avanzati. E il motivo è semplice: questi strumenti permettono di scalare l’assistenza senza sacrificare la qualità dell’esperienza utente.

Quando un agente AI può fare davvero la differenza?

Uno degli errori più comuni è pensare che gli agenti AI servano solo alle grandi aziende. In realtà sono spesso le PMI a ottenere i vantaggi più immediati. 

Oggi gli agenti AI vengono utilizzati in moltissimi settori:

• ecommerce;
• customer support;
• sanità;
• settore bancario;
• formazione & consulenza;
• risorse umane;

Facendo alcuni esempi più concreti:

• Nel recruiting, ad esempio, alcune aziende usano agenti AI per fare screening automatico dei CV. 
• Nel settore immobiliare vengono impiegati per rispondere ai lead 24 ore su 24. 
• Nel turismo supportano prenotazioni e richieste multilingua.

Quali strumenti usiamo per creare gli agenti AI?

Uno degli aspetti che rende l’AI così interessante oggi è l’accessibilità. Fino a pochi anni fa, creare un agente AI richiedeva team di sviluppo enormi e investimenti fuori portata. Oggi, invece, esistono strumenti molto più semplici e modulari. Le piattaforme più utilizzate attualmente per creare agenti AI sono:

• OpenAI;
• Claude di Anthropic;
• Gemini di Google;

Questi modelli rappresentano il “cervello” dell’agente.

Poi serve una struttura che permetta al sistema di collegarsi ai dati aziendali. Ed è qui che entrano in gioco strumenti come:

• MCP / API
• LangChain
• Pinecone
• Weaviate
• N8N
• Make
• Zapier

Di questi ultimi ne abbiamo parlato in un altro articolo di blog che ti consiglio di leggere. Abbiamo provato ad usare alcuni di questi strumenti per i nostri chatbot agentici.

Come un chatbot AI può essere utile per un’e-commerce?

Se un’azienda con un e-commerce è interessata alla creazione di un chatbot AI, dovrà fare in modo che questo possa collegarsi a tutta la sua infrastruttura digitale (gestionale, CRM, catalogo prodotti, ecc.). Solo così potrà suggerire prodotti, gestire gli ordini e rispondere alle domande frequenti degli utenti.

Inoltre, negli ultimi mesi si sta diffondendo moltissimo anche il concetto di RAG, Retrieval-Augmented Generation. Questa tecnologia permette all’agente AI di recuperare informazioni aggiornate da documenti aziendali in tempo reale invece di basarsi solo sull’addestramento iniziale. In questo modo, qualsiasi aggiornamento può essere immediatamente implementato nell’agente AI.

Ed è proprio questo il passaggio più importante: gli agenti AI non stanno sostituendo semplicemente le FAQ. Stanno cambiando il modo in cui le aziende costruiscono relazioni digitali.

All’interno di CIAO analizziamo spesso esempi reali di AI applicata al business proprio per mostrare come l’automazione intelligente possa migliorare produttività ed esperienza utente contemporaneamente.

Perché l’addestramento AI è la fase più importante?

Il motivo per cui sempre più aziende stanno investendo negli agenti AI è molto concreto: funzionano e riducono fino al 40% del tempo dedicato ad attività ripetitive.

Un agente AI ben progettato migliora anche la qualità dell’esperienza utente perchè gli utenti si aspettano risposte immediate che possono ottenere solo con l’AI. Naturalmente esiste anche una questione delicata: la fiducia.

Le persone si accorgono subito quando un chatbot sembra “finto” o poco utile. Per questo l’addestramento agente AI è fondamentale e un agente AI ben addestrato:

• comprende il business;
• conosce prodotti e servizi;
• mantiene il tono di voce del brand;
• restituisce risposte pertinenti.

Quando si parla di addestramento di un agente AI, si parla anche di dati. Ogni conversazione diventa una miniera di informazioni:

• dubbi frequenti;
• problemi ricorrenti;
• obiezioni commerciali;
• esigenze dei clienti.

Questi dati aiutano le aziende a migliorare prodotti, servizi e strategie di comunicazione.

Creare un agente AI: il nostro metodo in 5 passi

Creare un agente AI efficace necessita di un processo strutturato e strategico. Noi di ELAN42, che in questi anni abbiamo testato la creazione di diversi agenti AI, siamo partiti sempre da questi primi 5 step: 

1. Il primo passo è capire il problema da risolvere. In questo caso è sempre bene chiedersi quali sono le attività che si vogliono automatizzare e quali sono opportunità di produttività legate all’agente AI. 
2. Una volta definito l’obiettivo, si passa alla raccolta delle informazioni e si comincia con l’addestramento dell’AI grazie ai dati che vengono forniti.
3. Il terzo step riguarda l’architettura tecnica e quindi la scelta del modello linguistico, delle integrazioni e degli strumenti di automazione.
4. Da qui si passa alla progettazione conversazionale. Un agente AI deve guidare l’utente, capire quando essere sintetico, quando approfondire, quando trasferire la conversazione a un operatore umano.
5. Infine c’è la fase di testing per migliorare l’intelligenza artificiale creata.

Negli ultimi mesi abbiamo visto aziende passare dall’interesse generico verso l’intelligenza artificiale a una domanda molto più concreta:

“Come possiamo integrare davvero l’AI nei nostri processi?”

La risposta non è creare automazioni casuali o installare chatbot standardizzati: ma di definire strategie e progettare con visione per far sì che un agente AI possa migliorare il lavoro delle persone.