Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale conversazionale è passata dall’essere una tecnologia sperimentale a uno strumento sempre più concreto per le imprese. Oggi chatbot evoluti e AI Agent sono in grado di comprendere il linguaggio naturale, recuperare informazioni aziendali e supportare clienti e operatori in attività quotidiane con un livello di accuratezza sempre più elevato.
L’AI conversazionale parte dagli LLM
Alla base dell’AI conversazionale troviamo gli LLM (Large Language Model), una famiglia di modelli linguistici avanzati capaci di elaborare il linguaggio naturale attraverso reti neurali e modelli probabilistici. Progettati per leggere un input testuale, interpretarne il significato e generare una risposta coerente.
Il funzionamento si basa sulla scomposizione del testo in token, ovvero piccole unità linguistiche che il modello elabora per prevedere statisticamente quale sarà la sequenza più probabile di parole successive.
A differenza di quanto si possa pensare, un LLM non “comprende” realmente un argomento come farebbe una persona, ma costruisce la risposta attraverso complessi modelli probabilistici addestrati su enormi quantità di dati.
Chatbot, AI conversazionale e AI Agent: cosa cambia
Spesso questi termini vengono utilizzati come sinonimi, ma identificano livelli differenti di complessità.
Un chatbot tradizionale segue flussi predefiniti e risponde a domande codificate.
L’AI conversazionale, invece, sfrutta gli LLM per comprendere il linguaggio naturale, interpretare il contesto della conversazione e adattare dinamicamente le risposte.
L’evoluzione successiva è rappresentata dagli AI Agent, sistemi capaci non solo di dialogare, ma anche di eseguire azioni, interrogare database, utilizzare software aziendali e prendere decisioni operative seguendo regole e obiettivi definiti.
In questo scenario il linguaggio diventa l’interfaccia attraverso cui utenti e sistemi aziendali possono comunicare.
Il ruolo del Fine Tuning
Perché un modello linguistico possa rispondere correttamente alle esigenze di un’azienda non è sufficiente utilizzare un LLM “generico”. È necessario adattarne il comportamento attraverso attività di Fine Tuning, ovvero un processo di specializzazione che consente al modello di acquisire conoscenze specifiche senza dover essere riaddestrato completamente.
Come spiega Matteo Mumoli, Senior AI Developer di Errepi Net, il Fine Tuning può essere immaginato come la sostituzione di una piccola parte delle conoscenze del modello con competenze verticali. L’obiettivo non è modificare il funzionamento dell’intelligenza artificiale, ma insegnarle come comportarsi in uno specifico dominio applicativo, fornendole esempi di domande e risposte coerenti con il contesto aziendale.
La qualità di questo processo è determinante. Un numero insufficiente di esempi produce un modello poco affidabile; al contrario, un addestramento eccessivamente specifico può generare fenomeni di overfitting, rendendo le risposte troppo rigide e ripetitive. Trovare il corretto equilibrio rappresenta una delle principali attività dello sviluppatore nella costruzione di un sistema conversazionale.
Comprendere il significato, non solo le parole
Uno dei principali punti di forza degli LLM è la capacità di lavorare sulla semantica piuttosto che sulla semplice corrispondenza tra parole, proprio come un essere umano. Domande formulate in modi diversi possono infatti essere ricondotte allo stesso significato. Richieste come “A che ora apre il negozio?” oppure “Quando iniziate a lavorare?” vengono interpretate come appartenenti allo stesso dominio informativo, consentendo al sistema di fornire una risposta coerente senza dover prevedere ogni possibile formulazione. Questa capacità rende l’interazione molto più naturale rispetto ai chatbot tradizionali basati su parole chiave.
Ma cosa succede quando il modello non possiede le informazioni richieste da un utente? Per ridurre il rischio di allucinazioni, ovvero la generazione di informazioni inesatte ma formulate in modo convincente, le moderne architetture conversazionali vengono progettate affinché dichiarino esplicitamente di non essere in grado di rispondere quando manca una base informativa affidabile. La conversazione viene, quindi, trasferita a un operatore umano, garantendo continuità nel servizio senza compromettere l’affidabilità delle informazioni.
Monitoraggio e miglioramento continuo
Lo sviluppo di un sistema conversazionale non termina con il rilascio. Ogni interazione rappresenta un’opportunità di perfezionamento del modello. Per questo motivo vengono normalmente implementate dashboard di monitoraggio che consentono di analizzare, in forma anonimizzata, indicatori come:
- percentuale di risposte corrette;
- richieste trasferite a operatori umani;
- tipologie di domande più frequenti;
- eventuali criticità del modello.
Dal bisogno del cliente alla soluzione tecnologica: il caso Tombolini
Un esempio concreto è rappresentato dal progetto sviluppato da Errepi Net per Tombolini.
L’esigenza iniziale era quella di ridurre il carico di lavoro del servizio clienti, impegnato quotidianamente nella gestione di numerose richieste ripetitive come: orari di apertura, tempi di rinnovo di dispositivi, informazioni sulle sedi, stato degli ordini e richieste amministrative. Su questa base è stata progettata una soluzione di AI conversazionale capace di gestire autonomamente gran parte delle richieste standard. Quando l’utente pone una domanda, il sistema interroga in tempo reale i sistemi informativi aziendali.
La tecnologia dietro la soluzione
Dal punto di vista architetturale, il progetto utilizza Weaviate, piattaforma open source specializzata nella costruzione di sistemi RAG e nella ricerca semantica su basi documentali. Per l’interfaccia utente è stato invece adottato Next.js, framework che consente di sviluppare applicazioni web moderne e altamente performanti.
Uno degli aspetti più importanti del progetto è stata la scelta del modello linguistico. Non sempre il modello con il maggior numero di parametri rappresenta la soluzione migliore. Modelli più piccoli, ad esempio da 4 miliardi di parametri, richiedono meno risorse hardware, offrono tempi di risposta più rapidi e possono essere eseguiti interamente in locale. Modelli più grandi, invece, garantiscono capacità inferenziali superiori ma comportano costi infrastrutturali maggiori. La scelta dipende sempre dal corretto equilibrio tra prestazioni, velocità, costi e requisiti di sicurezza.
Privacy e deployment: locale o cloud?
Per molte organizzazioni il tema della privacy rappresenta un elemento centrale. Quando il sistema deve elaborare dati sensibili, documentazione riservata o informazioni proprietarie, diventa preferibile utilizzare modelli installati on premise, all’interno dell’infrastruttura aziendale. Questa scelta consente di mantenere il pieno controllo dei dati e di rispettare i requisiti di sicurezza e conformità normativa.
In altri scenari, invece, può risultare conveniente utilizzare servizi cloud basati su modelli commerciali, valutando attentamente costi ricorrenti, dipendenza dal provider e politiche di trattamento dei dati.
Accuratezza e limiti dell’AI conversazionale
Come ogni tecnologia basata su modelli probabilistici, anche l’AI conversazionale presenta limiti fisiologici. La probabilità di errore non può essere completamente eliminata. Per questo motivo l’obiettivo progettuale non è raggiungere il 100% di accuratezza, risultato oggi praticamente irrealizzabile, ma ottenere un livello di affidabilità sufficientemente elevato da rendere il sistema realmente utile.
Nel caso Tombolini, le prime valutazioni mostrano una percentuale di risposte corrette superiore al 70%, con tempi medi di risposta di circa 2-3 secondi. Un risultato che consente già oggi di automatizzare una parte significativa delle richieste, lasciando agli operatori umani la gestione dei casi più complessi.
Una tecnologia destinata a evolvere
L’AI conversazionale sta evolvendo rapidamente. Miglioreranno la qualità dei modelli linguistici, la naturalezza delle interazioni vocali, la gestione della pronuncia e l’integrazione con i sistemi aziendali.
Parallelamente crescerà il ruolo degli AI Agent, capaci non solo di rispondere, ma di eseguire attività sempre più articolate all’interno dei processi organizzativi.
Per le imprese, la sfida non sarà semplicemente adottare l’intelligenza artificiale, ma progettare soluzioni che integrino competenze tecnologiche, dati aziendali e processi operativi in modo sicuro, controllabile e realmente orientato alla creazione di valore.
