# Guida pratica per agenti AI affidabili ed efficienti - From: Salesforce - Type: Video - Length: 45 pages - Language: English - Page: ## About it I decisori d’impresa manifestano una certa diffidenza verso i LLM (Large Language Model) e non senza motivo. Molti modelli di intelligenza artificiale tendono a produrre risultati troppo creativi e imprevedibili che non si prestano alle finalità aziendali, specie in ambiti ad alto rischio. Tendono a saltare passaggi, trascurare regole e generare informazioni non verificate. Questa mancanza di affidabilità impedisce alle aziende di ampliare gli investimenti in AI. Le ricerche lo confermano: secondo Gartner, entro il 2027 le aziende annulleranno il 40% dei progetti di intelligenza artificiale agentica, indicando l'affidabilità come principale ostacolo. Parallelamente, l’ultimo Economic Index di Anthropicevidenzia che il successo dell'AI cala con l’aumentare della complessità dei compiti. Gli LLM, da soli, non costituiscono una base affidabile per agenti efficienti. Anche se comunicano in un modo apparentemente sicuro e professionale, spesso generano risultati imprevedibiliquando vengono impiegati in processi aziendali complessi o critici. Una tendenza problematica che abbiamo riscontrato durante le nostre prime implementazioni. Anche con prompt dettagliati, gli agenti non sempre si comportavano come previsto. Come evidenziaAron Kale, Product Director di Agentforce, questa mancanza di affidabilità e trasparenza porta spesso a confinare i workflow agentici in attività semplici e a basso rischio, come le FAQ. Per questo abbiamo trasformato la nostra piattaforma, che ora offre pieno controllo su come operano i tuoi agenti. Abbiamo introdotto Agentforce Scripte il ragionamento ibridoper garantire il giusto equilibrio tra risultati probabilistici e deterministici. Invece di perfezionare i prompt e sperare che l’agente segua istruzioni del tipo “prima, sempre, mai”, ora è possibile inserire queste regole direttamente in uno script che le applica correttamente ogni volta. Gli utenti possono facilmente aumentare o diminuire il grado di controllo deterministico sui propri agenti. In questa guida scoprirai come il ragionamento ibrido cambia l’approccio alla progettazione di agenti potenti e affidabili, per coniugare la creatività degli LLM con la prevedibilità indispensabile per l’ambiente enterprise. ## Getting it It's free on the page: fill in a short form there to read it. Published on CXO Insights.