Un assistente AI ben addestrato fa il lavoro di un intero team di supporto, a una frazione del costo.
Risponde a ogni richiesta in pochi secondi, di notte, nei weekend e nelle festività — senza costi aggiuntivi.
Intercetta i visitatori nel momento giusto, qualifica i lead e li accompagna verso l'acquisto o la prenotazione.
Riconosce il contesto della conversazione e risponde in modo pertinente, come farebbe un consulente umano.
Ogni conversazione è un dato: scopri i dubbi più frequenti, le obiezioni comuni e le opportunità di miglioramento.
Progettiamo assistenti specializzati in base all'obiettivo del tuo business.
Gestisce ticket, risponde alle FAQ, traccia lo stato degli ordini e scala ai tecnici solo i casi complessi.
Accompagna l'utente nella scelta del prodotto, confronta opzioni, gestisce obiezioni e propone up-sell.
Raccoglie disponibilità, prenota slot nel calendario e invia conferme automatiche via email o SMS.
Qualifica i visitatori con domande intelligenti e li segmenta prima di passarli al CRM o al commerciale.
Risponde ai dipendenti su procedure, ferie, benefit e policy aziendali, integrabile con HR software.
Comunica con i clienti nella loro lingua: italiano, inglese, tedesco, spagnolo e oltre 40 lingue supportate.
Il 70% del successo di un assistente AI dipende da come viene preparata la base di conoscenza. Non dall'AI stessa. Un chatbot generico risponde genericamente. Un assistente addestrato sui tuoi dati risponde come il tuo miglior consulente.
Raccogliamo e cataloghiamo tutto il materiale aziendale che diventerà la base di conoscenza dell'AI: documentazione di prodotti e servizi, FAQ esistenti, manuali tecnici, email di supporto storiche, trascrizioni di chat, schede prodotto e-commerce, listini prezzi, politiche di reso e spedizione.
I documenti vengono suddivisi in blocchi semantici ottimali (chunking), arricchiti con metadati (categoria, prodotto, lingua, data) e vettorializzati. Questo processo determina la qualità delle risposte: un chunking mal fatto produce risposte imprecise o incomplete.
Implementiamo la Retrieval Augmented Generation (RAG): l'AI non "memorizza" staticamente le informazioni, ma le recupera in tempo reale dal tuo database di conoscenza. Questo significa che ogni aggiornamento al catalogo, ai prezzi o alle policy si riflette immediatamente nelle risposte, senza re-training.
Analizziamo le intenzioni tipiche degli utenti del tuo settore e costruiamo una mappa degli intent: domande su prezzi, richieste di supporto, dubbi pre-acquisto, lamentele, richieste di rimborso. Per ogni intent definiamo la risposta ideale, il tono e le azioni da intraprendere.
Definiamo la personalità dell'assistente: nome, tono (formale/informale), limiti di risposta (cosa può e non può dire), regole di escalation verso un operatore umano, disclaimer legali. Il system prompt è il "cervello direttivo" dell'AI e richiede un design accurato per evitare risposte fuori contesto.
Prima del go-live costruiamo un golden dataset di 100-300 domande reali con le risposte attese. L'AI viene valutata su accuratezza, pertinenza, completezza e sicurezza. I gap vengono corretti prima che l'assistente parli con i tuoi clienti. Solo quando supera la soglia di qualità concordata viene attivato.
L'AI migliora nel tempo: ogni conversazione reale viene analizzata per identificare domande senza risposta adeguata, nuove intenzioni emerse, contenuti da aggiornare. Definiamo con te un ciclo di revisione mensile per aggiornare la knowledge base e mantenere l'assistente sempre allineato al business.
Un percorso strutturato in 6 fasi, con la tua partecipazione attiva nelle fasi di contenuto.
Analizziamo il tuo sito, il tuo business e i tuoi obiettivi. Definiamo insieme il tipo di assistente, i canali (web, WhatsApp, Telegram) e le metriche di successo.
Raccogliamo tutta la documentazione aziendale, la strutturiamo e costruiamo la knowledge base. Questa è la fase più critica e richiede la tua collaborazione attiva.
Configuriamo l'architettura RAG, sviluppiamo i prompt, mappiamo gli intent e definiamo i flussi di escalation verso il team umano.
Integriamo l'assistente nel tuo sito (WordPress, custom, e-commerce) o nei canali di messaggistica scelti. Widget, API o script dedicato.
Ciclo di test con golden dataset, correzione dei gap e validazione con un campione di utenti reali prima del lancio ufficiale.
Attivazione, monitoraggio delle prime conversazioni in tempo reale, ottimizzazioni rapide e definizione del piano di manutenzione evolutiva.
Nessuna migrazione, nessun rifacimento. L'assistente si integra su qualsiasi piattaforma.
Dipende dalla complessità del business e dalla quantità di materiale da strutturare. Per un'azienda media con documentazione già disponibile, la fase di preparazione richiede 3-5 settimane. Il go-live avviene tipicamente entro 6-8 settimane dall'inizio del progetto.
Il rischio di "allucinazioni" esiste con tutti i modelli LLM, ma con l'architettura RAG che utilizziamo lo riduciamo drasticamente: l'AI risponde solo sulla base dei tuoi documenti, non inventa. I guardrails e il golden dataset pre-lancio garantiscono un livello di accuratezza elevato prima che l'assistente venga esposto ai clienti.
L'assistente AI si integra su qualsiasi sito già esistente, senza modifiche strutturali. Per WordPress installiamo un plugin dedicato; per siti custom integriamo tramite script JavaScript o API REST. Non è necessario rifare nulla.
Definiamo insieme le regole di escalation: l'assistente può rispondere "Non ho informazioni su questo, ti metto in contatto con un nostro operatore" e aprire un ticket, avviare una chat live o inviare un'email al team. Nessun cliente rimane senza risposta.
Sì, è uno dei vantaggi principali dell'architettura RAG: aggiorni il documento sorgente (scheda prodotto, listino, policy) e l'assistente riflette il cambiamento in tempo reale, senza re-training. Per aggiornamenti maggiori è previsto un ciclo di revisione mensile.
I modelli LLM moderni supportano oltre 40 lingue. L'assistente può rispondere automaticamente nella lingua del cliente — italiano, inglese, tedesco, spagnolo, francese — senza configurazioni aggiuntive. La knowledge base può essere multilingua.