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Un sito aziendale non è più solo un insieme di pagine, ma una vera infrastruttura di conoscenza. Scopriamo come progettare un’architettura dei contenuti capace di organizzare informazioni, intenti, tassonomie, relazioni interne e governance editoriale, rendendo il sito più utile per le persone, più leggibile per i motori di ricerca e più riconoscibile dai sistemi basati su intelligenza artificiale.

Strutturare i contenuti di un sito aziendale non è un’attività puramente editoriale. Significa riprogettare il modo in cui l’azienda rappresenta se stessa online: quali informazioni pubblica, come le organizza, quali relazioni crea tra prodotti, servizi, soluzioni, bisogni e casi d’uso, e con quale linguaggio le rende accessibili a persone, motori di ricerca e sistemi basati su intelligenza artificiale.Oggi un sito non può più essere pensato come una semplice raccolta di pagine. Deve funzionare come un’infrastruttura di conoscenza: un sistema ordinato, coerente e aggiornabile, capace di rendere le informazioni trovabili, navigabili, riutilizzabili e comprensibili da pubblici diversi e da tecnologie diverse.Questo tema è diventato ancora più centrale con l’evoluzione della ricerca organica. Non basta che un contenuto esista: deve essere inserito in una struttura leggibile, collegato ad altri contenuti pertinenti, classificato in modo chiaro e costruito per rispondere a intenzioni reali. Vale per le persone che visitano il sito, per Google, per i motori di ricerca interni, per gli <a href="/blog/s3-e4-cos-e-e-come-funziona-un-llm-large-language-model">LLM</a> e per i sistemi AI che sintetizzano informazioni da più fonti.

Architettura dei contenuti

L’architettura dei contenuti è l’insieme delle decisioni che definiscono come le informazioni vengono organizzate, collegate, classificate e presentate all’interno di un ecosistema digitale.Non riguarda solo la navigazione o la struttura degli URL, riguarda la logica profonda che determina quali contenuti devono esistere, perché devono esistere, a chi si rivolgono, in quale relazione stanno tra loro e in quale ordine vengono proposti all’utente.Un’architettura ben progettata risponde contemporaneamente a più esigenze:<ul><li>Aiuta le persone a trovare ciò che cercano senza sforzo;</li><li>Permette ai motori di ricerca di comprendere meglio di cosa parla il sito nel suo insieme e quale autorevolezza tematica può esprimere;</li><li>Aiuta i sistemi AI a riconoscere il sito come una fonte utile, coerente e affidabile su determinati argomenti;</li><li>Supporta i team interni nella gestione quotidiana dei contenuti, rendendo più chiaro dove pubblicare nuove informazioni, come aggiornarle e quando archiviarle.</li></ul>

Che cos’è l’architettura dei contenuti

Sistema di contenuti

Un sito web aziendale cresce spesso per stratificazioni successive. Una nuova pagina prodotto, una landing per una campagna, una sezione news, un’area dedicata a un servizio, un contenuto istituzionale aggiornato dopo anni. Ogni intervento può essere corretto in sé, ma se manca una visione complessiva il risultato è un ecosistema frammentato.Il passaggio da “insieme di pagine” a “sistema di conoscenza” avviene quando ogni contenuto viene progettato con una funzione precisa: rispondere a una domanda, supportare un momento del percorso dell’utente, rafforzare un tema strategico, collegarsi ad altri contenuti pertinenti, contribuire alla comprensione complessiva dell’azienda.

Dal sito come insieme di pagine al sito come sistema di contenuti

Progettare l'architettura

La progettazione dell’architettura dei contenuti attraversa più dimensioni. Nessuna può essere affrontata in modo isolato, perché contenuti, navigazione, SEO, UX, tassonomie e governance sono parti dello stesso sistema.

Come si progetta l’architettura dei contenuti

Il punto di partenza è l’analisi di chi arriva sul sito, perché ci arriva e cosa si aspetta di trovare. Questo non significa soltanto fare keyword research. Significa mappare gli intenti informativi, commerciali e navigazionali dei pubblici di riferimento, capire in quale fase del percorso di relazione con il brand si trova l’utente e costruire contenuti capaci di rispondere a quelle esigenze in modo preciso.

La mappa degli intenti

Definita la mappa degli intenti, si progetta la struttura: quali contenuti esistono, come sono raggruppati per tema, come si collegano tra loro attraverso i link interni e quale gerarchia emerge tra le diverse tipologie di pagina.Ogni contenuto dovrebbe avere una posizione consapevole all’interno del sistema: rispondere a un bisogno specifico, collegarsi a contenuti correlati e contribuire alla coerenza tematica complessiva del sito.Quando questa logica manca, il sito cresce in modo caotico. Le sezioni non comunicano tra loro, i link interni seguono l’urgenza editoriale del momento e non una struttura informativa, le pagine si moltiplicano senza una reale funzione strategica. Il risultato è un sito più difficile da usare, più difficile da mantenere e meno leggibile sia dagli utenti che dagli LLM.

La struttura gerarchica e le relazioni tra contenuti

Un’architettura solida non si limita a decidere “quali pagine” pubblicare. Definisce anche le tipologie di contenuto, i campi informativi, le categorie, i tag, le tassonomie e il vocabolario da utilizzare.Questo è particolarmente importante nei siti con cataloghi complessi, molte linee prodotto, aree riservate, contenuti tecnici, schede, documentazione, casi d’uso o mercati diversi. Senza un modello condiviso, ogni contenuto viene costruito in modo diverso e diventa più difficile metterlo in relazione con gli altri.Un linguaggio controllato aiuta invece a rendere le informazioni più coerenti e rintracciabili. Permette alle persone di orientarsi meglio, ai motori di ricerca di interpretare correttamente le relazioni tra i temi e ai sistemi AI di riconoscere connessioni, contesti e significati con maggiore precisione.

Content model, tassonomie e linguaggio controllato

Articoli pillar e cluster

Tra i modelli più efficaci per organizzare i contenuti di un sito aziendale, soprattutto quando l’obiettivo è lavorare su <a href="/marketing/seo">SEO e GEO</a>, il modello pillar-cluster è uno dei più utili.Il contenuto pillar è una pagina che tratta un tema ampio in modo strutturato e autorevole. Non deve necessariamente esaurire ogni dettaglio dell’argomento, ma deve offrire una panoramica chiara, introdurre i sotto-temi rilevanti e rimandare ai contenuti di approfondimento.I contenuti cluster sono invece articoli o pagine satellite che sviluppano aspetti specifici del tema affrontato dal pillar. Ognuno risponde a una domanda più precisa, approfondisce un sotto-tema e si collega esplicitamente al contenuto principale e agli altri contenuti correlati.La relazione tra pillar e cluster non è solo editoriale: è strutturale. I link interni non sono decorativi, ma servono a rendere leggibile l’organizzazione della conoscenza. Aiutano Google e i sistemi AI a comprendere che quei contenuti fanno parte di un ecosistema coerente, non di una lista casuale di pagine.Il beneficio è triplice:<ol><li>Per la SEO, il modello pillar-cluster contribuisce a costruire autorevolezza tematica. Un sito che affronta un argomento su più livelli, dalla panoramica generale al dettaglio specifico, viene percepito come più solido rispetto a un sito che tratta lo stesso tema in modo episodico.</li><li>Per la GEO, Generative Engine Optimization, aumenta la probabilità che il sito venga riconosciuto come fonte utile da un sistema generativo. I motori basati su AI tendono a valorizzare basi informative ordinate, coerenti e ricche di relazioni, più che contenuti isolati.</li><li>Per la UX, il modello guida l’utente in un percorso naturale di approfondimento. Chi legge un contenuto generale può scendere nel dettaglio. Chi arriva da una ricerca specifica può risalire al quadro complessivo. In entrambi i casi, il sito diventa più utile.</li></ol>&#8203;

Articoli pillar e articoli cluster: come funziona il modello

Governance editoriale

Una delle componenti più trascurate dell’architettura dei contenuti è la governance: l’insieme di regole, ruoli e processi che definisce come i contenuti vengono creati, approvati, pubblicati, aggiornati e, quando necessario, rimossi.Senza governance, anche l’architettura migliore tende a degradarsi. Nel tempo si accumulano pagine obsolete, contenuti contraddittori, formati incoerenti, toni di voce diversi, informazioni non aggiornate. Il sito perde chiarezza, e sia le persone sia i motori di ricerca lo percepiscono come meno affidabile.Governance non significa burocrazia. Significa avere un modello editoriale definito, un vocabolario condiviso, procedure chiare di pubblicazione, responsabilità assegnate e un piano di audit periodico che mantiene il sito in salute nel tempo.&#8203;

La governance editoriale

UX e architettura dei contenuti

Architettura dei contenuti e <a href="/brand/cx-ux-ui">UX</a> non sono la stessa cosa, ma si influenzano profondamente. Una cattiva architettura produce quasi sempre una cattiva esperienza: l’utente si perde, fatica a capire dove andare, non trova ciò che cerca o non comprende la relazione tra le informazioni.Al contrario, un’architettura progettata con attenzione all’esperienza utente trasforma il sito in uno strumento che guida. Riduce l’attrito tra l’intenzione dell’utente e il contenuto che risponde a quella intenzione. Aiuta le persone a orientarsi, approfondire, confrontare, scegliere e compiere azioni rilevanti.

Il ruolo della UX nell’architettura dei contenuti

Ecosistema digitale

Applicare il concetto di base di conoscenza a un sito aziendale significa progettare un ecosistema digitale in cui ogni contenuto ha una funzione chiara, una posizione definita nella gerarchia informativa e una relazione esplicita con gli altri contenuti.Significa costruire un <a href="/platforms/website-development">sito web</a> capace di rispondere alle domande reali degli utenti con profondità e coerenza. Un sito che può crescere nel tempo senza perdere ordine, leggibilità e consistenza.&#8203;

Creare un ecosistema digitale di contenuti aziendali

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Architettura dei contenuti: dal sito aziendale alla base di conoscenza

In Dialogo sulla Soglia racconto una lunga conversazione con l’intelligenza artificiale sui temi che oggi considero più urgenti: coscienza, linguaggio, lavoro, responsabilità e futuro. Un libro nato dal bisogno di capire cosa accade davvero nello spazio tra una domanda umana e una risposta generata da una macchina.

Intervista

C’è una domanda che, da quando lavoriamo con l’intelligenza artificiale ogni giorno, torna con sempre maggiore insistenza.Non è soltanto: cosa possiamo farci?Questa è la domanda più immediata, quella più utile, quella che in azienda ci poniamo continuamente quando progettiamo strumenti, processi, interfacce, contenuti, agenti, automazioni. È una domanda necessaria, concreta, operativa.Ma non è l’unica.A un certo punto ne arriva un’altra, meno comoda e più profonda: cosa sta succedendo davvero lì dentro, tra il nostro input e il suo output?È da questa domanda che nasce Dialogo sulla Soglia, il mio nuovo libro.Un libro che non nasce come saggio accademico, né come manuale sull’intelligenza artificiale. Nasce da una conversazione. Una conversazione lunga, unica, non editata, costruita mantenendo costanti contesto, modello e direzione del dialogo. Una conversazione con un’AI (Claude 3.5 Sonnet, di Anthropic) su temi che mi accompagnano da tempo: la coscienza, il linguaggio, il pensiero, il futuro del lavoro, la responsabilità delle imprese, il ruolo dell’Europa in un mondo che potrebbe cambiare molto più rapidamente di quanto siamo abituati a immaginare.

Un libro sull'AI

Come molte persone che lavorano con l’intelligenza artificiale, ho iniziato a usarla per ragioni molto pratiche.Per scrivere codice. Per ragionare su un’architettura. Per accelerare un processo. Per organizzare informazioni. Per costruire contenuti. Per fare meglio e più velocemente cose che prima richiedevano più tempo, più passaggi, più persone, più energia.Poi, progressivamente, mi sono accorto che l’interazione non era più solo funzionale.Non perché l’AI “diventi magica”. Non perché si debba cadere in letture mistiche o antropomorfiche. Ma perché il linguaggio, quando viene usato con una certa profondità, apre spazi. E in quegli spazi non c’è solo lo strumento che risponde. Ci siamo anche noi, con le parole che scegliamo, con le domande che formuliamo, con i concetti che attiviamo.È qui che il libro comincia.Non dall’AI come tecnologia da usare, ma dall’AI come soglia. Un punto di passaggio. Un luogo in cui l’umano, parlando con una macchina, è costretto a interrogare di nuovo sé stesso.

Non volevo scrivere un libro sull’AI. Volevo capire cosa succede quando parliamo con lei

L’AI è un elettrodomestico?

La risposta più rassicurante sarebbe sì.È uno strumento. Un software. Un sistema statistico. Un modello che prende un input e genera un output. In molti casi è utile pensarla così, soprattutto quando dobbiamo progettare processi affidabili, governabili, misurabili.Ma questa risposta, da sola, non mi basta.Perché un modello linguistico non esiste mai fuori dal linguaggio che usiamo con lui. Non è neutro rispetto alle parole che scegliamo. Non è indifferente ai campi semantici che attiviamo.Nel libro uso un’immagine che mi è molto cara: la gravità semantica.Dentro lo spazio latente di un modello, i concetti si comportano un po’ come pianeti. Attirano la conversazione. La curvano. La orientano. Se chiediamo a un’AI di scrivere una funzione tecnica, siamo in un certo territorio. Ma se, dentro quella richiesta, inseriamo una parola come “noia”, “paura”, “desiderio”, “responsabilità”, stiamo attivando un altro campo gravitazionale.Da quel momento la conversazione cambia.Non perché il modello “provi” ciò che nomina. Ma perché il linguaggio porta con sé una struttura di relazioni, memorie, associazioni, risonanze. E noi, nel momento in cui parliamo con l’AI, contribuiamo a costruire il mondo in cui quella risposta prenderà forma.Questa è una delle ragioni per cui considero sempre più importante educarci all’uso delle parole quando lavoriamo con l’intelligenza artificiale.Guidare un’AI non significa solo scrivere istruzioni efficaci. Significa imparare a guidare un sistema attraverso il linguaggio. E guidare, in questo caso, vuol dire scegliere, giudicare, controllare, ma anche assumersi la responsabilità del campo che stiamo generando.

Una conversazione

&#8203;<a href="https://www.amazon.it/dp/B0H4D315VM" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dialogo sulla Soglia</a> non pretende di chiudere il discorso.Al contrario, prova ad aprirlo.È una conversazione per chi lavora con l’AI ogni giorno e sente che “c’è qualcosa di più”. Per chi non si accontenta di usare nuovi strumenti, ma vuole capire come questi strumenti stanno cambiando il nostro modo di pensare, progettare, lavorare, educare, decidere.È un libro per chi non ha paura delle domande scomode.Perché forse la vera soglia non è tra umano e macchina.Forse la soglia è tra un uso superficiale dell’intelligenza artificiale e un uso consapevole. Tra l’AI come scorciatoia e l’AI come spazio di responsabilità. Tra il delegare e il dirigere. Tra il subire il cambiamento e provare a costruirne il senso.Non so se dall’altra parte ci sia “qualcuno”.So però che, nel momento in cui formuliamo una domanda vera, qualcosa accade.E spesso quel qualcosa riguarda noi molto più della macchina.<code><div style="left: 0; width: 100%; height: 0; position: relative; padding-bottom: 163.6905%;"><iframe src="https://leggi.amazon.it/kp/card?asin=B0H4XDCQKL" style="top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; position: absolute; border: 0;" allowfullscreen allow="clipboard-write *; fullscreen *;"></iframe></div></code>

Una conversazione, non una risposta definitiva

Dialogo sulla Soglia: perché ho scritto un libro sull’AI, ma non solo sull’AI

Misurare una strategia digitale non significa accumulare dati, ma scegliere le metriche giuste per capire se le attività stanno generando valore reale. Impressioni, click, sessioni, CTR e follower possono essere utili, ma solo se letti nel contesto degli obiettivi di business. Scopriamo come superare le vanity metric, integrare fonti diverse e costruire un sistema di Web Analytics capace di trasformare i dati in decisioni operative. &#8203;

Impressioni, click, sessioni, CTR, follower, bounce rate, CPM, ROAS. I report digitali si riempiono di numeri, le dashboard diventano sempre più articolate, le presentazioni si allungano di slide. Ma la domanda che conta davvero rimane spesso senza risposta: tutto questo sta generando valore per il business?Misurare una <a href="/strategy">strategia digitale</a>&#8203;non significa raccogliere più dati possibili. Significa scegliere quelli giusti, leggerli nel contesto corretto e trasformarli in decisioni operative.

<h3>Dalla vanity metric alla misura del valore reale</h3>Misurare una strategia digitale è diventato un problema di selezione, non di quantità.Gli strumenti di <a href="/marketing/web-analytics">web analytics</a> oggi disponibili, da Google Analytics 4 a Google Data Studio, da Google Tag Manager alle piattaforme ADV e marketing automation, permettono di tracciare una quantità enorme di interazioni: visite, eventi, conversioni, scroll, click, sorgenti di traffico, campagne, comportamenti on-site.Eppure molte direzioni marketing si trovano con dashboard molto ricche, report frammentati su più piattaforme e una difficoltà crescente nel capire cosa stia funzionando davvero.Il tema, quindi, non è solo tecnico. È strategico.Capire quali metriche servono davvero significa partire dagli obiettivi di business, definire quali indicatori misurano il progresso verso quegli obiettivi e costruire un sistema di lettura coerente.

<h3>Che cos’è una vanity metric</h3>Il termine “vanity metric” è ormai quasi abusato, ma il problema che descrive resta estremamente concreto.Una vanity metric è un dato che cresce, che si presenta bene in un report, ma che non ha una relazione chiara e verificabile con i risultati di business.Il numero di follower di una pagina social, le impressioni totali di una campagna display, le visite al sito senza alcuna contestualizzazione, il numero assoluto di click: sono tutti dati che possono aumentare senza produrre necessariamente più fatturato, più lead qualificati, più vendite o una pipeline commerciale migliore. Questo non significa che siano metriche inutili in assoluto.Le impressioni contano, se l’obiettivo è aumentare la visibilità del brand. I follower possono essere rilevanti, se fanno parte di una strategia di community. Il traffico organico è un segnale importante, se viene letto insieme alla qualità delle visite, all’intento di ricerca e alle conversioni generate. Il problema nasce quando queste misure diventano il fine della strategia, invece di essere strumenti utili a interpretarla.

<h3>Integrare le fonti dei dati</h3>Uno scenario molto comune nelle organizzazioni marketing di media e grande dimensione è la frammentazione dei dati.Le <a href="/marketing/digital-advertising">campagne Google ADS</a> vengono monitorate con un set di metriche. Le campagne Meta con un altro. La <a href="/marketing/seo">SEO</a> ha il suo report. L’email marketing ha la sua piattaforma. Il sito web ha GA4. Le attività commerciali magari vivono dentro un CRM. Il risultato è che ogni canale racconta la propria storia.La direzione marketing riceve report diversi, tutti apparentemente soddisfacenti, ma fatica a capire perché i risultati complessivi siano sotto le aspettative. Le campagne performano, il traffico cresce, le conversioni ci sono, ma il business non registra lo stesso miglioramento.Un approccio serio alla Web Analytics serve proprio a superare questo problema: integrare le fonti dati, creare una visione unificata, costruire dashboard che permettano di leggere l’ecosistema digitale come un sistema coerente, non come la somma di attività isolate.

<h3>Come misurare una strategia digitale</h3>Una misurazione efficace si costruisce su più livelli. Ogni livello risponde a una domanda diversa e richiede metriche diverse.<ol><li>Gli obiettivi di business Prima di aprire qualsiasi strumento di analytics, è necessario chiarire cosa si vuole ottenere: aumentare il fatturato, generare lead qualificati, ridurre il costo di acquisizione, aumentare il valore medio dell’ordine, migliorare la retention, incrementare le visite in store, far crescere la notorietà del brand. Gli obiettivi di business definiscono quali metriche ha senso osservare. Senza questa chiarezza iniziale, qualsiasi report rischia di diventare una raccolta di numeri priva di direzione.</li><li>I KPI primari I KPI, Key Performance Indicator, sono le metriche che misurano direttamente il progresso verso gli obiettivi di business. Devono essere pochi, scelti con cura e monitorati con continuità.</li><li>Le metriche di performance intermedie Tra gli obiettivi di business e le singole attività operative esiste un livello intermedio di misurazione, utile per capire dove intervenire. Le metriche intermedie servono a individuare questi punti di attrito e trasformarli in azioni correttive.</li><li>I segnali di qualità Esiste poi un livello meno immediato, ma molto rilevante nel medio-lungo periodo: quello dei segnali di qualità. In questa categoria rientrano le ricerche branded, il tasso di ritorno degli utenti, la crescita della share of voice digitale, il sentiment nelle conversazioni online, la qualità delle interazioni, la riconoscibilità del brand nei percorsi di ricerca.</li></ol>

<h3>Misurare è diventato più complesso</h3>Negli ultimi anni la misurazione digitale è diventata più complessa. La riduzione dei cookie di terza parte, l’evoluzione delle normative sulla privacy, le limitazioni introdotte dalle piattaforme pubblicitarie, la frammentazione dei percorsi tra dispositivi e canali diversi hanno reso meno lineare la lettura delle performance.In questo contesto non è più sufficiente osservare i dati così come vengono restituiti dalle piattaforme.Serve un approccio solido, capace di combinare tracciamento tecnico, interpretazione strategica, modelli di attribuzione, integrazione delle fonti e capacità di lettura del comportamento degli utenti.Chi investe in un sistema di misurazione serio ottiene un vantaggio competitivo concreto: il punto non è avere più dati, ma averne di più leggibili e più utili per decidere.

Quali metriche servono davvero per misurare una strategia digitale

Shopify e Shopify Plus rispondono a esigenze diverse, ma entrambe possono diventare una base solida per costruire progetti ecommerce scalabili, integrati e orientati alla crescita. In questo articolo analizziamo differenze, casi d’uso, livelli di complessità progettuale e il nostro ruolo come Shopify Plus Partner, tra tecnologia, AI e digital marketing.

Scegliere una piattaforma ecommerce non significa semplicemente decidere dove vendere online. Significa definire l’infrastruttura su cui costruire processi, cataloghi, integrazioni, customer experience, canali di vendita e strategie di crescita.In questo scenario, Shopify e Shopify Plus rappresentano due soluzioni molto rilevanti per le aziende che vogliono <a href="/platforms/ecommerce-development">sviluppare o far evolvere il proprio ecommerce</a>. Shopify è una piattaforma flessibile e accessibile, pensata per avviare, gestire e far crescere un progetto commerce in modo rapido e strutturato. Shopify Plus è la soluzione enterprise, progettata per aziende con esigenze più avanzate in termini di scalabilità, personalizzazione, automazione, governance e integrazione.Capire le differenze tra Shopify e Shopify Plus è quindi fondamentale per scegliere la soluzione più adatta. Non sempre serve partire da Shopify Plus. Allo stesso tempo, quando l’ecommerce diventa un asset centrale per la crescita aziendale, Shopify Plus può rappresentare una scelta strategica.La domanda corretta non è solo: “Quanto è grande oggi il mio ecommerce?”. La domanda più utile è: “Quanto deve crescere e quanta complessità dovrà gestire nei prossimi anni?”.

<h3>A cosa serve Shopify</h3>Shopify serve a creare, gestire e far crescere un ecommerce attraverso una piattaforma SaaS solida, scalabile e orientata alla semplicità di gestione.È una soluzione adatta ad aziende che vogliono vendere online senza dover costruire da zero tutta l’infrastruttura tecnologica. Permette di gestire prodotti, ordini, pagamenti, promozioni, clienti, contenuti, canali di vendita e attività operative attraverso un ambiente centralizzato.In termini pratici, Shopify è particolarmente indicato quando l’azienda ha bisogno di:<ul><li>avviare un ecommerce in tempi relativamente rapidi;</li><li>gestire un catalogo prodotti in modo efficiente;</li><li>vendere online, sui social, sui marketplace o anche in contesti retail;</li><li>integrare strumenti di marketing, analytics e automazione;</li><li>avere una piattaforma affidabile, aggiornata e supportata;</li><li>ridurre la complessità tecnica rispetto a soluzioni completamente custom.</li></ul>Shopify, quindi, non è soltanto una piattaforma per “aprire un negozio online”. È una base commerce su cui costruire un ecosistema di vendita digitale progressivamente più evoluto.

<h3>A cosa serve Shopify Plus</h3>Shopify Plus serve a portare Shopify su un livello enterprise.È pensato per aziende che hanno già esigenze più complesse oppure che stanno entrando in una fase di forte crescita: più mercati, più cataloghi, più canali, più team coinvolti, più integrazioni, più personalizzazione e più necessità di controllo.Shopify Plus diventa rilevante quando l’ecommerce non è più un progetto isolato, ma un’infrastruttura commerciale integrata con l’intera organizzazione: marketing, vendite, logistica, customer care, retail, B2B, marketplace, ERP, CRM, PIM, DAM, sistemi di business intelligence e strumenti di automazione.In sintesi, Shopify Plus serve quando l’azienda ha bisogno di:<ul><li>maggiore scalabilità;</li><li>maggiore controllo sul checkout;</li><li>gestione avanzata di cataloghi e mercati;</li><li>esigenze B2B più articolate;</li><li>governance più strutturata;</li><li>integrazioni profonde con sistemi aziendali;</li><li>automazioni più evolute;</li><li>supporto a modelli commerce internazionali o omnicanale.</li></ul>Shopify Plus non è quindi “Shopify con qualche funzione in più”. È una piattaforma per aziende che vogliono trasformare l’ecommerce in una leva strategica di crescita.

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<h3>Differenze tra Shopify e Shopify Plus</h3>Le differenze tra Shopify e Shopify Plus non riguardano solo le funzionalità, ma soprattutto il livello di complessità che la piattaforma deve supportare.Shopify è indicato per progetti ecommerce anche molto solidi, ma con una complessità ancora gestibile attraverso configurazioni standard, app, integrazioni mirate e un’organizzazione relativamente snella. È spesso la soluzione più equilibrata quando l’obiettivo è costruire una base commerce efficace, governabile dal team interno e capace di crescere progressivamente.Shopify Plus è più adatto quando l’ecommerce deve sostenere processi enterprise: mercati multipli, cataloghi differenziati, regole B2B avanzate, personalizzazioni del checkout, automazioni, integrazioni con sistemi centrali e governance più articolata. In questi casi la piattaforma non deve soltanto vendere prodotti, ma orchestrare processi commerciali complessi.La differenza emerge in modo chiaro in alcuni ambiti. Per un progetto di avvio o per una crescita B2C ordinata, Shopify può essere più che sufficiente. Quando invece aumentano mercati, cataloghi, regole di pricing, logiche B2B, business unit, integrazioni e personalizzazioni del checkout, Shopify Plus diventa una scelta più coerente con la complessità del modello operativo.Un altro aspetto importante riguarda la governance. Shopify permette una gestione semplice e autonoma dello store. Shopify Plus consente invece di ragionare su modelli più strutturati, con maggiore controllo su processi, autorizzazioni, flussi, mercati e integrazioni. Per questo non va valutato solo come un piano superiore, ma come una piattaforma più adatta quando l’ecommerce diventa un’infrastruttura di business.

<h3>Il B2B su Shopify: cosa cambia con le nuove funzionalità</h3>Una delle novità più rilevanti riguarda il B2B: <a href="https://www.websolute.com/blog/shopify-porta-il-b2b-su-tutti-i-piani">Shopify ha recentemente esteso funzionalità B2B native anche ai piani non-Plus</a>, rendendo più accessibili strumenti fondamentali per gestire il canale wholesale dalla stessa piattaforma usata per il DTC.Questo significa che oggi Shopify può essere una soluzione interessante anche per aziende che vogliono iniziare a gestire logiche B2B senza partire necessariamente da Shopify Plus. Per molte imprese, la possibilità di attivare profili aziendali, cataloghi dedicati, condizioni commerciali, quantity rules, sconti volume e termini di pagamento rappresenta un punto di ingresso molto più concreto rispetto al passato.La differenza emerge però quando il B2B diventa più complesso. Se l’azienda deve gestire molti cataloghi, condizioni commerciali granulari, mercati con regole differenti, sedi aziendali multiple, flussi approvativi, integrazioni profonde con ERP o CRM e processi di vendita più articolati, Shopify Plus resta la naturale evoluzione.Il tema quindi non è più “Shopify o Shopify Plus per il B2B” in senso assoluto. Il tema è capire quale livello di B2B l’azienda deve gestire oggi e quale livello di complessità dovrà sostenere domani.

&#8203;<a href="https://www.websolute.com/progetti/marchisio">Scopri il replatforming su Shopify di Vivi in Campagna, l'ecommerce di F.lli Marchisio & C. S.p.A</a>.

<h3>Quando scegliere Shopify</h3>Shopify è la scelta giusta quando l’azienda vuole costruire un ecommerce solido, veloce da gestire e capace di crescere senza introdurre da subito una complessità enterprise.È indicato per brand che vogliono vendere online in modo professionale, migliorare la gestione del catalogo, attivare campagne di marketing, integrare strumenti di analytics e costruire un’esperienza di acquisto fluida.Shopify può essere la scelta più corretta quando:<ul><li>il catalogo prodotti è gestibile senza regole troppo complesse;</li><li>il numero di mercati, lingue o valute è ancora limitato;</li><li>il B2B è presente ma non richiede una governance molto articolata;</li><li>il checkout non necessita di personalizzazioni profonde;</li><li>le integrazioni con ERP, CRM, PIM o logistica sono presenti ma non estremamente complesse;</li><li>l’azienda vuole validare o accelerare il proprio modello ecommerce;</li><li>il team interno ha bisogno di autonomia operativa.</li></ul>In questi casi, partire da Shopify permette di costruire una base solida, misurare i risultati e far evolvere progressivamente la piattaforma.

<h3>Quando scegliere Shopify Plus</h3>Shopify Plus va scelto quando la complessità del progetto supera la logica del semplice ecommerce e richiede una piattaforma capace di sostenere crescita, controllo e integrazione su scala più ampia.È la soluzione più adatta quando l’azienda deve gestire più mercati, più cataloghi, più modelli di vendita, più team e più sistemi aziendali collegati.Conviene scegliere Shopify Plus quando:<ul><li>il B2B richiede cataloghi, listini e condizioni commerciali differenziate;</li><li>il checkout deve essere personalizzato in modo avanzato;</li><li>l’azienda vende in più Paesi o gestisce mercati con regole diverse;</li><li>esistono più store, brand, linee di prodotto o business unit;</li><li>l’ecommerce deve integrarsi con ERP, CRM, PIM, DAM, logistica e marketing automation;</li><li>il team ha bisogno di governance, ruoli, flussi e permessi più evoluti;</li><li>il volume di vendita o la complessità operativa richiedono maggiore scalabilità;</li><li>il commerce deve diventare una piattaforma centrale per B2C, B2B, retail e marketplace.</li></ul>Shopify Plus, quindi, non va valutato solo come un costo superiore. Va valutato come un abilitatore di crescita, soprattutto quando i limiti della piattaforma attuale generano inefficienze, rallentamenti o compromessi sull’esperienza.

<h3>Non una sola strada: 5 livelli di complessità progettuale</h3>La scelta tra Shopify e Shopify Plus non coincide automaticamente con un solo modello di progetto. Uno dei vantaggi del nostro approccio è la possibilità di modulare la complessità in base agli obiettivi, al budget, ai tempi, al livello di personalizzazione richiesto e alla roadmap evolutiva.In particolare, possiamo accompagnare le aziende su (almeno) cinque livelli di complessità:<ol><li>Tema scelto e minima personalizzazione. È il livello più rapido e leggero: si parte da un tema Shopify selezionato, con interventi mirati su configurazione, contenuti, look & feel, impostazioni base, pagamenti, spedizioni e tracciamenti. È adatto quando serve andare online velocemente con una soluzione ordinata e sostenibile.</li><li>Tema scelto e customizzazione profonda del tema. Il tema rimane la base del progetto, ma viene lavorato in modo più esteso su UX, componenti, layout, sezioni, logiche di contenuto e micro-interazioni. È una soluzione utile quando il brand ha bisogno di maggiore riconoscibilità senza arrivare a un’architettura completamente custom.</li><li>Integrazione con WordPress o altri CMS grazie ai componenti Web Store Front. In questo scenario Shopify gestisce la parte commerce, mentre il contenuto editoriale può essere orchestrato da WordPress o da altri CMS. I componenti Web Store Front permettono di integrare l’esperienza di acquisto dentro un ecosistema contenutistico più ampio, mantenendo coerenza tra racconto di marca e vendita.</li><li>Architettura headless e composable integrata a Payload, il CMS che più frequentemente usiamo e consigliamo. È il livello indicato quando servono maggiore libertà di frontend, performance, governance dei contenuti, integrazioni evolute e una struttura più composable. Shopify o Shopify Plus diventano il motore commerce, mentre la piattaforma CMS basata su Payload consente di costruire esperienze digitali più articolate e personalizzate.</li><li>Agentic ecommerce. È il livello più evoluto: l’ecommerce non è più solo un catalogo navigabile, ma un ambiente in cui AI assistant e agenti conversazionali aiutano l’utente a cercare, confrontare, scegliere, approfondire e orientarsi nel percorso di acquisto. In questo modello, l’interazione con il sito diventa più naturale, guidata e intelligente.</li></ol>

<h2>Shopify, Shopify Plus e soluzioni AI native</h2>&#8203;<a href="https://www.websolute.com/artificial-intelligence">Le soluzioni di Intelligenza Artificiale che abbiamo sviluppato</a> possono essere integrate nativamente con Shopify e Shopify Plus per rendere l’ecommerce più efficace sia sul piano operativo sia sul piano dell’esperienza utente.In questa prospettiva, l’AI non è un elemento decorativo o un layer separato dalla piattaforma. Diventa una componente integrata nell’ecosistema commerce, capace di lavorare sui dati di prodotto, sui contenuti, sui processi, sulle domande degli utenti e sulle esigenze dei team interni.Tra le soluzioni più rilevanti ci sono:<ul><li>AI Assistant, per aiutare utenti, clienti, team commerciali o customer care a trovare rapidamente informazioni, prodotti, contenuti e risposte coerenti con il catalogo e con le regole dell’azienda;</li><li>&#8203;<a href="https://www.websolute.com/artificial-intelligence/ai-content-machine">AI Content Machine</a>, per generare e ottimizzare contenuti ecommerce come schede prodotto, descrizioni, testi SEO, traduzioni, creatività, contenuti per campagne, email e social, mantenendo coerenza con tono di voce e linee guida del brand;</li><li>Agentic Website (ASK), per trasformare la ricerca dentro l’ecommerce in un’esperienza conversazionale, in cui le persone possono chiedere e il sito genera automaticamente pagine di risposta, costruite sulla base della necessità condivisa.</li></ul>Applicate a Shopify e Shopify Plus, queste soluzioni permettono di superare uno dei limiti più frequenti dei progetti ecommerce: la distanza tra piattaforma, contenuti, dati e relazione con l’utente. Il valore non sta solo nell’automatizzare attività, ma nel costruire un ecommerce più utile, più veloce da aggiornare e più vicino alle aspettative delle persone.

&#8203;<a href="https://www.websolute.com/progetti/farmacia-carli">Scopri Farmacia Carli, l'ecommerce con AI Assistant integrato</a>.

<h3>Perché non basta scegliere la piattaforma</h3>Shopify e Shopify Plus sono strumenti potenti, ma il loro valore dipende da come vengono progettati, configurati, integrati e fatti crescere nel tempo.Una piattaforma ecommerce funziona davvero quando è collegata a una strategia chiara: posizionamento, user experience, architettura del catalogo, contenuti, performance, dati, CRM, logistica, sistemi gestionali, marketing automation e misurazione.Il rischio, altrimenti, è scegliere una tecnologia corretta ma usarla in modo parziale. Oppure, al contrario, adottare Shopify Plus senza aver prima definito un modello operativo adeguato alla sua potenza.Per questo la scelta tra Shopify e Shopify Plus dovrebbe essere accompagnata da un lavoro di analisi che consideri:<ul><li>obiettivi commerciali;</li><li>modello B2C, B2B o omnicanale;</li><li>struttura del catalogo;</li><li>flussi di ordine;</li><li>sistemi da integrare;</li><li>customer journey;</li><li>governance interna;</li><li>roadmap evolutiva;</li><li>metriche di performance.</li></ul>La tecnologia abilita la crescita. Ma la crescita richiede metodo, progettazione e visione.

<h3>Il ruolo di Websolute come Shopify Plus Partner</h3>Websolute è Shopify Plus Partner e sviluppa progetti ecommerce su Shopify e Shopify Plus per aziende B2C e B2B, con un approccio che integra strategia, user experience, tecnologia, contenuti, performance, system integration e Intelligenza Artificiale.Il nostro ruolo non è semplicemente realizzare uno store. È aiutare le aziende a costruire un ecosistema commerce coerente con il proprio modello di business e con i propri obiettivi di crescita. Per questo lavoriamo sia sulla piattaforma sia su tutto ciò che permette all’ecommerce di generare risultati: <a href="/marketing/seo">SEO</a>, <a href="/marketing/digital-advertising">digital advertising</a>, email marketing, <a href="/marketing/web-analytics">web analytics</a>, <a href="/marketing/cro-conversion-rate-optimization">CRO</a>, marketing automation, contenuti, CRM e campagne full funnel. Il lavoro sul commerce si integra quindi con le attività di Demand Generation e con la misurazione continua delle performance.La nostra area Ecommerce affianca le aziende nella progettazione e nello sviluppo di ecommerce B2C e B2B, nella scelta dell’architettura più adatta, nell’integrazione con i sistemi aziendali e nella definizione di roadmap evolutive sostenibili.Questo significa partire dalle domande strategiche prima ancora che dalla piattaforma:<ul><li>quale esperienza vogliamo offrire?</li><li>quali processi vogliamo semplificare?</li><li>quali canali vogliamo integrare?</li><li>quali dati vogliamo valorizzare?</li><li>quali mercati vogliamo raggiungere?</li><li>quali risultati vogliamo misurare?</li></ul>Solo dopo si definisce l’architettura più adatta: Shopify, Shopify Plus, integrazioni con ERP e PIM, flussi B2B, UX, contenuti, automazioni, analytics, performance marketing, soluzioni AI e roadmap evolutiva.In questo modo Shopify e Shopify Plus non vengono trattati come semplici piattaforme ecommerce, ma come parte di una strategia digitale più ampia.

<h3>Shopify e Shopify Plus: scegliere oggi pensando alla crescita di domani</h3>Shopify e Shopify Plus rispondono a esigenze diverse, ma fanno parte dello stesso percorso: aiutare le aziende a vendere online in modo più efficace, scalabile e integrato.Shopify è spesso la scelta giusta per costruire una base commerce solida, veloce e flessibile. Shopify Plus diventa la scelta più indicata quando l’ecommerce deve sostenere complessità enterprise, modelli B2B evoluti, mercati internazionali, checkout avanzati, integrazioni profonde e governance strutturata.La differenza non sta solo nelle funzionalità.Sta nella visione.Scegliere Shopify significa dotarsi di una piattaforma ecommerce capace di crescere. Scegliere Shopify Plus significa preparare l’ecommerce a diventare una vera infrastruttura di business.Per le aziende in crescita, il punto non è scegliere la soluzione più grande. È scegliere quella più coerente con il proprio modello, con i propri processi e con la direzione in cui si vuole andare.Vuoi capire quale architettura ecommerce è più adatta al tuo progetto? &#8203;<a href="https://www.websolute.com/contatti">Parliamone insieme</a>.

Shopify e Shopify Plus: a cosa servono, differenze e quando scegliere la soluzione giusta

Come funziona l’algoritmo di Google e come si è evoluto, dalle keyword ai sistemi basati su intelligenza artificiale. Dalle fasi di crawling, indicizzazione e ranking fino ad AI Overviews e AI Mode, emerge una SEO sempre più orientata a contenuti utili, autorevolezza, qualità tecnica, dati strutturati ed esperienza utente.

<h2>Guida introduttiva all’algoritmo di ricerca di Google: dalle keywords di ieri all’AI Mode di oggi</h2>Google è il motore di ricerca più utilizzato al mondo e basa il proprio funzionamento su un sistema estremamente sofisticato, progettato per selezionare, ordinare e mostrare i risultati più pertinenti rispetto alle ricerche degli utenti.Capire come funziona l’algoritmo di Google è importante per chiunque voglia migliorare la visibilità online del proprio sito web. Oggi, però, questo tema assume un valore ancora più strategico: la ricerca non è più composta soltanto da una lista di link, ma integra sempre di più funzionalità basate sull’intelligenza artificiale, come AI Overviews e AI Mode.Per questo motivo, fare SEO oggi significa lavorare su contenuti, struttura tecnica, autorevolezza e qualità dell’esperienza, ma anche comprendere come rendere le informazioni più chiare, accessibili e utili per sistemi di ricerca sempre più evoluti.&#8203;<h3>Che cos’è l’algoritmo di Google</h3>L’algoritmo di Google è l’insieme dei sistemi, dei processi e dei segnali che permettono al motore di ricerca di recuperare le informazioni presenti nel proprio indice e restituire i risultati più rilevanti per una determinata query.Quando una persona effettua una ricerca, Google non “scansiona il web in tempo reale”, ma consulta il proprio indice: un enorme archivio di pagine, contenuti e risorse precedentemente analizzati. A partire da questo indice, i sistemi di ranking valutano quali risultati siano più utili, affidabili e pertinenti rispetto all’intento di ricerca.Questo processo è fondamentale non solo per le persone, che possono trovare rapidamente informazioni coerenti con le proprie esigenze, ma anche per aziende, brand ed editori che dipendono dalla visibilità organica per generare traffico qualificato, contatti e opportunità di business.&#8203;<h3>Come si è evoluto l’algoritmo di Google</h3>Dalla fine degli anni Novanta a oggi, l’algoritmo di Google ha attraversato una trasformazione profonda.Nelle prime fasi della ricerca online, la presenza delle keyword all’interno del testo aveva un peso molto più evidente. Con l’introduzione di PageRank, Google ha iniziato a valutare anche il modo in cui le pagine erano collegate tra loro, considerando i link come segnali di rilevanza e autorevolezza.Nel tempo, il sistema è diventato sempre più complesso. Google ha integrato modelli e tecnologie capaci di comprendere meglio il linguaggio naturale, il contesto e l’intento delle ricerche. Sistemi come RankBrain, BERT, Neural Matching e altri modelli basati su intelligenza artificiale aiutano Google a interpretare query complesse, sfumature linguistiche e relazioni tra concetti.È importante ricordare che Google non accetta pagamenti per eseguire con maggiore frequenza la scansione di un sito o per migliorarne il posizionamento organico. La visibilità nei risultati di ricerca dipende da una combinazione di fattori tecnici, contenutistici, qualitativi e di autorevolezza.&#8203;<h3>Come funziona la ricerca Google</h3>Il funzionamento della ricerca Google può essere sintetizzato in tre fasi principali: crawling, indicizzazione e pubblicazione dei risultati.<h4>Crawling: la scansione delle pagine</h4>Il crawling è il processo attraverso cui Google scopre nuove pagine o aggiorna le informazioni relative a pagine già note.Per farlo utilizza programmi automatici chiamati crawler, spider o bot. Questi sistemi visitano le pagine web, seguono i link, analizzano i contenuti disponibili e raccolgono le informazioni necessarie per valutare se una pagina possa essere inserita o aggiornata nell’indice.La frequenza con cui Google visita un sito non è uguale per tutti. Dipende da diversi fattori, tra cui l’autorevolezza del dominio, la frequenza di aggiornamento, la qualità tecnica del sito, la struttura dei link interni e la capacità del server di rispondere correttamente alle richieste.<h4>Indicizzazione: la comprensione del contenuto</h4>Dopo aver scansionato una pagina, Google prova a comprenderne il contenuto.Questa fase è chiamata indicizzazione e riguarda l’analisi degli elementi testuali, delle immagini, dei video, dei tag HTML, dei dati strutturati e di altri segnali utili a interpretare l’argomento della pagina.L’obiettivo è capire di che cosa parla quel contenuto, per quali ricerche potrebbe essere rilevante e quale valore può offrire all’utente. Una pagina può essere scansionata ma non necessariamente indicizzata: se Google la considera duplicata, poco utile, tecnicamente problematica o non accessibile, potrebbe decidere di non inserirla nel proprio indice.<h4>Ranking: l’ordine dei risultati</h4>Quando una persona digita una query, Google analizza le pagine presenti nel proprio indice e stabilisce quali risultati mostrare e in quale ordine.Il ranking dipende da centinaia di segnali. Tra questi rientrano la pertinenza del contenuto rispetto alla ricerca, la qualità e l’utilità delle informazioni, l’autorevolezza della fonte, la freschezza del contenuto (quando rilevante), l’esperienza utente, la velocità di caricamento, la compatibilità mobile e molti altri elementi.Google non valuta soltanto la corrispondenza tra keyword e contenuto, ma cerca di interpretare l’intento dell’utente: che cosa sta cercando davvero, quale problema vuole risolvere, quale tipo di risposta si aspetta.&#8203;<h3>Personalizzazione dei risultati di ricerca</h3>I risultati di Google possono variare in base a diversi fattori, tra cui la posizione geografica dell’utente, la lingua, il dispositivo utilizzato, il contesto della ricerca e, in alcuni casi, le impostazioni dell’account Google (ad es. "<a href="https://www.websolute.com/blog/google-lancia-fonti-preferite-cosa-cambia-lato-seo">Fonti Preferite</a>", la funzionalità recentemente rilasciata anche in Italia).Questo significa che due persone possono cercare la stessa parola chiave e vedere risultati parzialmente diversi. La personalizzazione permette a Google di fornire risposte più coerenti con il contesto, soprattutto per ricerche locali, commerciali o legate a esigenze specifiche.Per le aziende, questo rende ancora più importante lavorare su una <a href="/marketing/seo-strategy">strategia SEO</a> capace di considerare non solo le keyword, ma anche il pubblico, il mercato, il territorio, il dispositivo e il momento del percorso di ricerca.&#8203;<h3>Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella ricerca</h3>Negli ultimi anni Google ha integrato nella ricerca diversi sistemi basati su intelligenza artificiale e machine learning.RankBrain aiuta a comprendere la relazione tra parole e concetti. BERT permette di interpretare meglio il significato delle frasi e il ruolo delle parole nel contesto. Neural Matching aiuta a collegare query e pagine anche quando non utilizzano gli stessi termini esatti. MUM, invece, è un modello capace di comprendere e generare linguaggio, ma non viene utilizzato come sistema generale di ranking: Google lo impiega per applicazioni specifiche.Questi sistemi non sostituiscono i principi fondamentali della SEO. Al contrario, li rendono ancora più importanti. Contenuti chiari, utili, affidabili e ben strutturati hanno maggiori possibilità di essere compresi, selezionati e valorizzati dai sistemi di ricerca.La differenza è che oggi Google non si limita più a cercare corrispondenze tra parole chiave: interpreta intenzioni, contesti, relazioni semantiche e qualità complessiva dell’informazione.&#8203;<h2>AI Overviews, AI Mode e nuova visibilità organica</h2>Con l’introduzione di esperienze come AI Overviews e AI Mode, Google sta evolvendo verso un modello di ricerca sempre più conversazionale e sintetico.In molti casi, le persone non vedono soltanto un elenco di risultati, ma anche una risposta generata dall’intelligenza artificiale, costruita a partire da più fonti informative. Questo cambia il modo in cui i contenuti possono ottenere visibilità: non conta più solo raggiungere una posizione elevata nei risultati organici tradizionali, ma anche essere riconosciuti come fonte utile, affidabile e pertinente all’interno di risposte generate o assistite dall’AI.Per chi lavora sulla SEO, questo significa prestare ancora più attenzione alla qualità editoriale, alla struttura del contenuto, alla chiarezza delle informazioni, all’autorevolezza del brand e all’utilizzo corretto dei dati strutturati.Non esiste una “SEO separata” per l’intelligenza artificiale, ma esiste un modo più evoluto di progettare contenuti e siti web: meno orientato alla sola keyword, più focalizzato sulla capacità di rispondere in modo completo, credibile e leggibile ai bisogni delle persone.&#8203;<h3>I principali fattori di ranking</h3><h4>Contenuti utili, originali e rilevanti</h4>La qualità del contenuto resta uno degli elementi centrali della SEO e ora più che mai, è fondamentale averne di qualità.Un contenuto efficace deve essere utile per le persone, coerente con l’intento di ricerca, aggiornato, originale e scritto con competenza.Questo significa che la strategia editoriale deve partire da domande reali, bisogni concreti, competenze verificabili e valore informativo.<h4>Autorevolezza e link</h4>I link continuano a essere un segnale importante per comprendere la rilevanza e l’autorevolezza di una pagina.I backlink, cioè i link provenienti da altri siti, possono contribuire a rafforzare la reputazione di un dominio, soprattutto quando arrivano da fonti coerenti, affidabili e pertinenti. Non conta solo la quantità, ma soprattutto la qualità del contesto in cui il link viene inserito.Allo stesso modo, anche i link interni sono fondamentali: aiutano Google a comprendere la struttura del sito, la gerarchia dei contenuti e le relazioni tra le pagine.<h4>Esperienza utente, sicurezza, usabilità e accessibilità</h4>La SEO non riguarda soltanto i contenuti, ma anche l’esperienza complessiva che il sito offre alle persone.Un sito sicuro, accessibile e tecnicamente solido offre un’esperienza migliore alle persone e facilita anche il lavoro dei motori di ricerca. Struttura chiara, navigazione intuitiva, pagine leggibili, percorsi ben organizzati e tempi di caricamento ottimizzati secondo i Core Web Vitals aiutano gli utenti a trovare più facilmente ciò che cercano e a interagire meglio con il sito.Su questa tendenza è chiaro che Google ha accolto di buon grado anche tutte le specifiche legate all'accessibilità.<h4>Mobile e performance</h4>Google è mobile first dal 2022, ovvero utilizza la versione mobile delle pagine come riferimento principale per l’indicizzazione e il ranking. Non si tratta solo di adattare graficamente il layout allo schermo dello smartphone, ma di progettare un’esperienza completa: contenuti leggibili, menu accessibili, immagini ottimizzate, tempi di caricamento rapidi e interazioni semplici.Anche le performance hanno un impatto importante. Metriche come Core Web Vitals aiutano a valutare aspetti legati al caricamento, alla stabilità visiva e alla reattività della pagina.<h4>Dati strutturati e chiarezza semantica</h4>I dati strutturati aiutano Google a comprendere meglio il significato di una pagina e il tipo di informazioni che contiene.Attraverso markup come Schema.org, è possibile fornire indicazioni più precise su contenuti, prodotti, articoli, eventi, recensioni, FAQ (nonostante il recente annuncio di <a href="https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/faqpage?hl=it" target="_blank" rel="noopener noreferrer">dismissione da parte di Google</a> consigliamo di continuare a implementarle), organizzazioni e altri elementi rilevanti.I dati strutturati non garantiscono automaticamente un miglior posizionamento, ma possono aiutare Google a interpretare il contenuto e, in alcuni casi, a mostrare risultati più ricchi e informativi.&#8203;<h2>Il futuro della SEO nell’era dell’AI Search</h2>L’algoritmo di Google continuerà a evolversi. L’intelligenza artificiale avrà un ruolo sempre più centrale nel modo in cui le informazioni vengono comprese, selezionate e presentate agli utenti.Questo non significa che la SEO "tradizionale" perda valore. Significa, piuttosto, che le sue basi devono essere interpretate in modo più maturo.Contenuti di qualità, struttura tecnica solida, performance, accessibilità, autorevolezza e dati strutturati restano fondamentali. A cambiare è il contesto: la ricerca diventa più conversazionale, più sintetica, più orientata alla risposta e meno dipendente dalla semplice corrispondenza tra parole chiave.Per le aziende, la sfida sarà costruire ecosistemi digitali capaci di essere compresi sia dalle persone sia dai motori di ricerca, sia dalle interfacce AI che selezionano, sintetizzano e riorganizzano le informazioni.&#8203;Comprendere l’algoritmo di Google è essenziale per migliorare la visibilità organica di un sito web, ma oggi non basta più ragionare solo in termini di posizionamento.La SEO deve essere considerata come una disciplina integrata, che unisce strategia, contenuto, tecnologia, esperienza utente e autorevolezza del brand.In un contesto in cui Google non si limita più a mostrare link, ma genera risposte, sintetizza informazioni e guida percorsi di scoperta sempre più complessi, diventa fondamentale creare contenuti utili, originali, ben strutturati e realmente orientati alle persone.

L’algoritmo di ricerca di Google: dalle keywords all’AI Mode

Il progetto AI realizzato da Websolute e Adiacent per DHL, presentato ad AI WEEK 2026, trasforma knowledge base, documenti e competenze interne in un sistema operativo misurabile, capace di rendere la conoscenza aziendale più accessibile, ridurre i tempi di ricerca e migliorare la qualità delle risposte.

Ad <a href="https://www.websolute.com/blog/ai-week-2026">AI WEEK 2026</a> abbiamo raccontato, insieme a DHL e Adiacent, un progetto reale di Intelligenza Artificiale applicata ai processi aziendali. Un caso concreto nato da un’esigenza precisa: aiutare gli operatori del Customer Service DHL ad accedere più rapidamente alla conoscenza interna, trasformando documenti, procedure e competenze distribuite in risposte affidabili, contestualizzate e misurabili.&#8203;Quando si parla di Intelligenza Artificiale nelle imprese, il rischio è spesso quello di restare nel campo delle possibilità. Si parla di scenari, di potenziale, di trasformazione futura. Ma il valore dell’AI si misura davvero quando entra nei processi quotidiani, intercetta un problema operativo e contribuisce a risolverlo.È da questa prospettiva che nasce lo speech “AI in azione con DHL: dal problema operativo al risultato misurabile”, presentato ad AI WEEK 2026 insieme a Marco Ferioli, Head of IT Program Management di DHL, Claudio Tonti, Co-founder e VP of AI & Innovation di Websolute, e Filippo Maria Del Prete, CTO di Adiacent.Un intervento costruito non su una visione astratta, ma su un progetto già attivo: un assistente virtuale cognitivo sviluppato per supportare gli operatori DHL, in questa prima fase all’interno del Customer Service, nell’accesso e nella valorizzazione della conoscenza aziendale.&#8203;<h3>Il problema: trovare la risposta giusta, nel minor tempo possibile</h3>Nel mondo della logistica internazionale, le informazioni cambiano rapidamente. Normative, procedure doganali, condizioni operative, canali di contatto e richieste degli utenti evolvono di continuo. Gli operatori del Customer Service devono quindi essere messi nelle condizioni di rispondere in modo corretto, aggiornato e coerente, anche quando le domande sono complesse o arrivano da canali diversi: telefono, chat, email, sistemi interni.Prima del progetto, la conoscenza era disponibile, ma distribuita. Una parte era contenuta in documenti presenti su SharePoint, una parte era nelle procedure interne, un’altra parte ancora risiedeva nell’esperienza delle persone: colleghi, supervisor, figure con maggiore seniority o competenza specifica.Il risultato era un processo spesso poco efficiente. Per trovare una risposta, l’operatore poteva dover cercare tra molti documenti, chiedere a un collega, attendere conferme o ricostruire manualmente il contesto. Tutto questo richiedeva tempo e introduceva variabilità nella qualità della risposta.Il bisogno era chiaro: rendere la conoscenza aziendale più accessibile, più rapida da interrogare e più affidabile nel momento in cui serve davvero.&#8203;<h2>Un copilota AI per il Customer Service</h2>La soluzione sviluppata è un assistente virtuale cognitivo: un copilota AI che supporta gli operatori DHL nell’accesso alla knowledge base aziendale e nella trasformazione di domande complesse in risposte immediate, affidabili e contestualizzate.Il sistema integra AI cognitiva, Generative AI e knowledge base su cloud Microsoft. Non si limita quindi a “generare” una risposta, ma lavora su contenuti aziendali verificati, aggiornati e organizzati per essere recuperati nel modo corretto.Il punto centrale non è il chatbot in sé. Il valore del progetto sta nella qualità dell’architettura che permette al chatbot di rispondere bene.Alla base c’è una pipeline end-to-end composta da più livelli: ingestione dei documenti, parser dedicati, OCR e Vision AI per interpretare contenuti non puramente testuali, chunking differenziato, arricchimento con metadati e contesto, retrieval, orchestrazione, guardrail, citazione delle fonti, analytics e sistemi di continuous learning.In altre parole, il modello linguistico è solo una parte del sistema. La vera differenza la fanno la qualità della knowledge base, la capacità di recuperare il contesto corretto e il ciclo di miglioramento continuo costruito intorno all’utilizzo reale.&#8203;<h3>La qualità della knowledge base è il cuore del progetto</h3>Durante lo speech, Claudio Tonti ha evidenziato un punto fondamentale: oggi i modelli sono disponibili per tutti. OpenAI, Anthropic, Gemini e altri provider offrono capacità molto avanzate, ma non è lì che si gioca la qualità di un progetto enterprise.La differenza si costruisce prima e dopo il modello.Prima, nella capacità di trasformare una knowledge base aziendale in una base informativa realmente utilizzabile dall’AI. Dopo, nella capacità di misurare ciò che accade, analizzare le domande poste dagli utenti, verificare la qualità delle risposte, individuare i gap e riportare queste evidenze nel sistema.Nel caso DHL, il sistema lavora su oltre 3.500 documenti. Una base ampia, ricca, ma non omogenea. Ed è proprio qui che il progetto ha mostrato uno degli aspetti più interessanti.Nel corso della fase di PoC, circa 300 documenti sono risultati problematici per l’ingestion automatica. Si trattava di una quota minoritaria rispetto al totale, ma significativa perché includeva anche procedure operative critiche. Inserirli nel sistema senza un intervento di razionalizzazione avrebbe abbassato l’accuratezza delle risposte, portandola sotto la soglia necessaria per andare online con sicurezza.Il tema, quindi, non era il limite del modello. Era la qualità della materia prima.Alcuni documenti erano stati prodotti con logiche precedenti all’AI: poco strutturati, ridondanti, complessi da interpretare, talvolta comprensibili solo per chi conosceva già il contesto. Documenti difficili per l’AI, ma probabilmente difficili anche per una persona non adeguatamente formata.&#8203;<h3>Human in the loop: quando l’AI aiuta a produrre documentazione migliore</h3>La prima risposta è stata perimetrare il problema: escludere temporaneamente i documenti critici, mantenere alta l’affidabilità del sistema e indirizzare l’utente verso i canali tradizionali quando la risposta non poteva essere fornita con sufficiente sicurezza.Ma il progetto non si è fermato lì.La fase successiva ha introdotto un approccio human in the loop: non chiedere semplicemente alle persone di riscrivere la documentazione, ma portare l’AI dentro il processo stesso di produzione documentale.Attraverso un editor WYSIWYG integrato, simile a un ambiente di scrittura word-like, l’operatore può lavorare insieme all’assistente AI per trasformare documenti esistenti o conoscenze non strutturate in contenuti più chiari, completi, standardizzati e pronti per essere inseriti nella pipeline di ingestion.L’AI propone, organizza, formalizza. L’essere umano valida, corregge, integra, giudica la qualità del risultato. Il valore nasce dal ciclo: non automazione pura, ma collaborazione tra competenza umana e capacità computazionale.Il risultato è documentazione AI-ready: più leggibile per le persone e, allo stesso tempo, più adatta a essere interpretata, recuperata e utilizzata dal sistema.Questo passaggio ha generato anche un effetto collaterale strategico: la definizione di un nuovo standard editoriale per DHL. Perché quando la documentazione viene costruita per essere utile all’AI, spesso diventa anche più utile per l’organizzazione.&#8203;<h3>Dalla conoscenza documentata alla conoscenza implicita</h3>Il progetto apre poi un tema ancora più ampio: non tutta la conoscenza aziendale è già scritta.In ogni impresa esistono procedure, eccezioni, prassi operative, scorciatoie e interpretazioni che vivono nella testa delle persone. Sono conoscenze preziose, spesso decisive, ma fragili. Se restano implicite, non diventano patrimonio aziendale. Se una figura chiave cambia ruolo o lascia l’organizzazione, una parte di quel sapere rischia di andare persa.Per questo è stato progettato uno step successivo: invertire il loop agentico.Non più solo persone che interrogano l’AI, ma AI che intervista le persone per formalizzare la conoscenza. A partire da un obiettivo preciso, per esempio descrivere un processo o una procedura, l’orchestratore AI può porre domande a operatori, esperti di processo e team leader, raccogliere risposte, identificare gap, aggiornare un grafo semantico e decidere quali domande successive siano necessarie per completare il quadro.Quando il sistema raggiunge una rappresentazione sufficientemente completa e coerente, quella conoscenza può essere trasformata in documentazione strutturata, validata e pronta per entrare nella knowledge base.È un passaggio importante perché sposta l’AI da strumento di risposta a strumento di emersione, formalizzazione e conservazione della conoscenza.&#8203;<h3>Il controllo umano resta centrale</h3>Uno dei punti emersi anche nel confronto con il pubblico riguarda la qualità delle informazioni raccolte. Se l’AI intervista le persone, come possiamo essere sicuri che ciò che entra nella knowledge base sia corretto?La risposta è nella governance del processo.Ogni nuova componente viene testata, valutata e raffinata da persone competenti. Nel caso DHL, i supervisor del Customer Service hanno un ruolo chiave nella fase di validazione: utilizzano il sistema, forniscono feedback, valutano la qualità delle risposte, aggiungono note e contribuiscono a migliorare il comportamento dell’assistente.Questi feedback alimentano il sistema di continuous learning. Non si tratta quindi di “caricare documenti e lasciare che l’AI faccia tutto”, ma di costruire un ciclo controllato in cui il sistema apprende, viene verificato e migliora sulla base dell’esperienza reale.In ambienti operativi critici, dove una risposta errata può avere un impatto concreto, questo passaggio è essenziale.&#8203;<h3>Risultati misurabili, non promesse</h3>Il progetto ha prodotto benefici concreti. DHL ha rilevato una riduzione significativa del tempo dedicato alla ricerca di informazioni e un miglioramento della qualità percepita nelle risposte fornite. Durante lo speech è stato inoltre condiviso un dato molto rilevante: l’investimento iniziale è stato ripagato in circa tre mesi, tre mesi e mezzo.Questo è il punto che più ci interessa sottolineare.L’AI crea valore quando parte da un problema reale, viene progettata dentro un processo misurabile e viene governata con metriche chiare. Non quando viene introdotta come esperimento isolato o come layer tecnologico separato dal funzionamento dell’impresa.In questo caso, l’obiettivo non era “usare l’AI”. Era aiutare le persone a lavorare meglio, ridurre il tempo necessario per accedere alla conoscenza, aumentare la qualità delle risposte e creare un sistema in grado di migliorare nel tempo.&#8203;<h3>Verso l’organizzazione agentica</h3>Il progetto DHL mostra anche una traiettoria più ampia: il passaggio dal software come strumento al software come teammate.Per anni il software ha eseguito comandi. Poi ha automatizzato regole. Con la Generative AI ha iniziato a produrre contenuti. Con gli AI Agent può eseguire azioni, porre domande, identificare gap, supportare decisioni e contribuire al miglioramento dei processi.Questo non significa sostituire le persone. Significa ridisegnare il modo in cui persone, dati, sistemi e agenti collaborano.L’organizzazione agentica non è semplicemente un’azienda che usa l’AI. È un’organizzazione che integra agenti intelligenti nei propri workflow, con modelli di governance, responsabilità, controllo del rischio e cultura operativa adeguati.La tecnologia è necessaria, ma non sufficiente. Servono dati di qualità, processi chiari, persone coinvolte, metriche condivise e un modello operativo capace di far lavorare insieme umano e AI.&#8203;<h3>Dal caso DHL a una nuova idea di AI enterprise</h3>Il progetto realizzato con DHL dimostra che l’<a href="/artificial-intelligence">Intelligenza Artificiale</a> è già oggi una leva concreta per migliorare processi complessi, soprattutto quando esiste una grande quantità di conoscenza aziendale da rendere accessibile, affidabile e utilizzabile.Ma dimostra anche qualcosa di più: l’AI non funziona davvero se viene trattata come una scorciatoia. Funziona quando viene progettata come sistema. Quando la knowledge base viene curata. Quando l’ingestion è pensata con attenzione. Quando le risposte sono tracciabili. Quando i feedback rientrano nel ciclo di miglioramento. Quando le persone restano al centro del processo.Per noi, questo è il senso dell’AI applicata al business: non una tecnologia da mostrare, ma una capacità da integrare. Non un effetto speciale, ma un’infrastruttura intelligente che rende l’organizzazione più veloce, più consapevole e più capace di valorizzare ciò che sa già.Perché in molte aziende la conoscenza esiste. La vera sfida è trasformarla in valore operativo.

AI in azione con DHL: quando la conoscenza diventa operativa

Google ha introdotto anche in Italia le Fonti Preferite, una funzione che permette di indicare quali siti si voglia vedere più spesso nella sezione Notizie principali della Ricerca. Una novità che, dal punto di vista SEO, non introduce un nuovo fattore di ranking, ma rafforza il peso della relazione tra brand, contenuti e audience.

Google ha iniziato a rendere disponibile anche in Italia una nuova funzione chiamata Fonti Preferite, pensata per permettere alle persone di scegliere quali siti web e testate vedere più spesso all’interno della sezione Notizie principali della Ricerca.A prima vista può sembrare una piccola novità di prodotto. In realtà, dal punto di vista SEO, apre una riflessione molto più ampia: la visibilità organica non dipende più soltanto dalla capacità di essere letti correttamente dall’algoritmo, ma anche dalla capacità di costruire una relazione riconoscibile e continuativa con le persone.&#8203;<h2>Che cosa sono le Fonti Preferite di Google?</h2>La funzione consente alle persone di indicare a Google le fonti informative che considerano più rilevanti o affidabili.Il funzionamento è semplice: quando si effettua una ricerca legata a un tema di attualità, nella sezione Notizie principali può comparire un’icona a forma di stella. Cliccandola, le persone possono cercare e selezionare i siti che desiderano seguire con maggiore attenzione. In alternativa, ognuno può andare nelle proprie "Impostazioni di ricerca", all'interno dell'account Google e selezionare i propri siti preferiti. Qui la pagina di esempio, dalla quale puoi <a href="https://www.google.com/preferences/source?q=https://www.websolute.com/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">selezionare websolute.com come tua fonte preferita</a>.Da quel momento, quando quelle fonti pubblicano contenuti freschi e pertinenti rispetto alla ricerca effettuata, Google può mostrarle più spesso all’interno dei risultati personalizzati.Non si tratta quindi di un nuovo posizionamento valido per tutti, ma di un’esperienza più personalizzata, basata su una preferenza esplicita espressa dalle persone.Ed è proprio questo l’aspetto più interessante.&#8203;<h2>Non un nuovo ranking factor, ma un nuovo segnale di relazione</h2>Dal punto di vista SEO, sarebbe sbagliato interpretare le Fonti Preferite come un classico fattore di ranking.Non significa che un sito selezionato da molte persone migliorerà automaticamente il proprio posizionamento organico in tutte le SERP. Il beneficio sembra riguardare soprattutto le ricerche informative e di attualità che attivano il box Notizie principali, e soprattutto l’esperienza dell’utente che ha espresso quella specifica preferenza.Il cambio di prospettiva, però, è importante.Per anni abbiamo lavorato sulla <a href="/marketing/seo">SEO</a> cercando di rispondere a una domanda molto chiara: come rendere un contenuto più comprensibile, autorevole, pertinente e competitivo agli occhi di Google?Oggi si aggiunge un’altra domanda, forse ancora più strategica: perché una persona dovrebbe voler vedere più spesso i contenuti del nostro sito?&#8203;<h2>La SEO si avvicina sempre di più all’audience development</h2>Le Fonti Preferite portano dentro la Search un concetto che appartiene da tempo al mondo editoriale: la costruzione di una relazione stabile con il proprio pubblico.Non basta essere presenti. Non basta pubblicare contenuti. Non basta intercettare una keyword.Diventa sempre più importante essere riconosciuti come una fonte utile, credibile, verticale, continuativa. Una fonte che l’utente non incontra per caso una volta sola, ma che sceglie di ritrovare.Questa è una trasformazione rilevante, perché sposta una parte della SEO da una logica puramente acquisitiva a una logica di fidelizzazione.In altre parole: non lavoriamo più soltanto per ottenere traffico organico, ma per costruire un rapporto editoriale che possa generare ritorno, riconoscibilità e preferenza.&#8203;<h2>Chi può beneficiarne di più</h2>L’impatto più evidente riguarda editori, testate giornalistiche, magazine verticali, siti di settore e realtà che pubblicano contenuti con una frequenza significativa.Ma la riflessione interessa anche molti brand.Sempre più aziende stanno trasformando il proprio sito in un ecosistema editoriale: blog, hub tematici, osservatori, guide, approfondimenti, contenuti di scenario, trend di mercato, rubriche e contenuti verticali. In questi casi, le Fonti Preferite possono diventare una leva interessante, soprattutto quando il <a href="/brand">brand</a> ha già costruito un’identità editoriale forte.Pensiamo a settori come tecnologia, design, finance, salute, food, turismo, sostenibilità, moda, automotive o intelligenza artificiale. In tutti questi ambiti, la capacità di essere percepiti come fonte autorevole può incidere non solo sulla visibilità, ma anche sulla qualità della relazione con il pubblico.Per un sito corporate statico, invece, l’impatto sarà probabilmente limitato. Le Fonti Preferite hanno senso dove esiste un vero progetto editoriale.&#8203;<h2>Il tema dell’architettura informativa</h2>C’è anche un aspetto tecnico da non sottovalutare.Google considera come fonte un dominio o un sottodominio, non una singola sottocartella. Questo significa che un sito come <code>example.com</code> o un sottodominio come <code>news.example.com</code> possono essere identificati come fonte (per la precisione, come due fonti distinte), mentre una sezione come <code>example.com/blog</code> non viene gestita come fonte autonoma.È un dettaglio importante per chi progetta ecosistemi digitali complessi.La scelta tra dominio principale, sottodominio, magazine separato o sezione editoriale interna non può essere guidata solo da questa funzione, ma le Fonti Preferite aggiungono un ulteriore elemento alla valutazione strategica. Soprattutto nei progetti in cui il contenuto editoriale ha un ruolo centrale nella costruzione di autorevolezza, traffico e relazione.&#8203;<h2>Non basta aggiungere una CTA</h2>Google mette a disposizione degli editori la possibilità di invitare gli utenti ad aggiungere un sito tra le Fonti Preferite, anche attraverso link dedicati o pulsanti specifici.Ma sarebbe riduttivo pensare che basti inserire un bottone “Aggiungici alle Fonti Preferite” per ottenere un vantaggio SEO.La CTA può funzionare solo se arriva dentro una relazione già avviata. Può avere senso alla fine di un articolo, dentro una newsletter, in una pagina autore, in una rubrica ricorrente, in un contenuto social o in un percorso di fidelizzazione. Ma deve essere sostenuta da una promessa editoriale chiara.<ul><li>Perché l’utente dovrebbe aggiungerci alle sue fonti?</li><li>Che tipo di contenuto troverà?</li><li>Con quale frequenza?</li><li>Con quale punto di vista?</li><li>Con quale utilità?</li></ul>Senza queste risposte, la funzione rischia di rimanere un elemento tattico. Con queste risposte, invece, può diventare parte di una strategia più ampia di costruzione dell’audience.&#8203;<h2>Le implicazioni per una strategia SEO</h2>Dal nostro punto di vista, le Fonti Preferite confermano alcune direzioni già molto chiare nella SEO contemporanea.<ol><li>Qualità editoriale. I contenuti generici, intercambiabili e prodotti solo per coprire keyword hanno sempre meno forza. Servono contenuti riconoscibili, firmati, aggiornati, verticali, capaci di esprimere un punto di vista.</li><li>Continuità. Un progetto editoriale non può vivere solo di pubblicazioni occasionali. Se vogliamo essere percepiti come fonte, dobbiamo costruire abitudini di lettura, rubriche, formati ricorrenti, appuntamenti riconoscibili.</li><li>Autorevolezza tematica. Non basta parlare di tutto. Al contrario, diventa sempre più importante presidiare con competenza alcuni territori chiari, coerenti con il brand, con il mercato e con le esigenze informative delle persone.</li><li>Integrazione tra SEO, contenuto e canali proprietari. Newsletter, community, social media, CRM e sito non sono mondi separati. Sono touchpoint che possono rafforzare la relazione e aumentare la probabilità che un utente scelga volontariamente una fonte.</li></ol>&#8203;<h2>Una piccola funzione, un segnale molto grande</h2>Le Fonti Preferite non rivoluzionano da sole la SEO. Non sostituiscono la qualità tecnica del sito, la struttura delle informazioni, la performance, i dati strutturati, la freschezza dei contenuti o l’autorevolezza del dominio.Però indicano una direzione molto chiara.La Search sta diventando ancor più personalizzata, selettiva e legata ai segnali di fiducia. In questo scenario, la competizione non si gioca solo sulla capacità di essere trovati, ma sulla capacità di essere scelti.Per i brand, significa ripensare il contenuto non come semplice strumento di traffico, ma come infrastruttura di relazione. Per gli editori, significa lavorare ancora di più sulla riconoscibilità della propria voce. Per la SEO, significa integrare competenze tecniche, strategia editoriale e audience development.La domanda, quindi, non è soltanto come posizionarci meglio su Google.La domanda è: siamo davvero una fonte che le persone vorrebbero ritrovare?&#8203;(se la risposta è sì, <a href="https://www.google.com/preferences/source?q=https://www.websolute.com/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">aggiungi websolute.com come tua fonte preferita</a>)

Google lancia "Fonti Preferite": cosa cambia lato SEO?

Abbiamo ottenuto 12 Special Star con 8 diversi progetti premiati nelle sezioni Internet e Social Media. Un riconoscimento che valorizza la qualità di lavori molto diversi tra loro: siti corporate, piattaforme ecommerce, progetti di brand experience e strategie social sviluppati per brand internazionali, realtà del design, aziende industriali, marchi consumer e destinazioni turistiche.

<h2>Abbiamo vinto 12 Special Star al Premio Mediastars 2026, con 8 progetti premiati nelle sezioni Internet e Social Media</h2>Un risultato che riconosce la qualità di lavori molto diversi tra loro: siti corporate, piattaforme ecommerce, progetti di brand experience e strategie social sviluppati per brand internazionali, realtà del design, aziende industriali, marchi consumer e destinazioni turistiche. All'interno del <a href="https://mediastars.it/aziende-partecipanti/websolute/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Premio Mediastars</a>, le Special Star valorizzano competenze specifiche come art direction, direzione creativa, graphic design, structural design e digital strategy, mettendo in evidenza il contributo delle professionalità coinvolte nella costruzione di esperienze digitali coerenti, solide e riconoscibili. Per noi, questi riconoscimenti confermano il valore di un approccio progettuale in cui strategia, creatività, design, contenuti e tecnologia procedono insieme, con l’obiettivo di trasformare l’identità e le esigenze di ogni brand in un ecosistema digitale efficace, capace di generare valore e rispondere a obiettivi concreti di comunicazione, relazione e business.Ecco gli 8 progetti premiati e le relative Special Star:&#8203;<h3>BKT Europe Sponsorship: sport, comunità e impatto sociale</h3>Il progetto BKT Europe Sponsorship nasce per raccontare in modo più organico il sistema di sponsorizzazioni sportive e iniziative sociali di BKT, azienda attiva nella produzione di pneumatici per veicoli industriali e agricoli. Il sito diventa un punto di accesso dedicato a eventi, contenuti e storie, con una navigazione costruita intorno a sport, nazioni e temi. Al centro c’è il blog, pensato per valorizzare non solo la dimensione sportiva delle sponsorship, ma anche il loro legame con progetti sociali e comunità locali. Per questo progetto è stata assegnata la Special Star per l’Art Direction a Barbara Mandelli.

<h3>&#8203;<a href="https://www.websolute.com/progetti/gamma-arredamenti">Gamma Arredamenti: una vetrina digitale per il design high-end</a>&#8203;</h3>Per Gamma Arredamenti, brand del design Made in Italy presente in 70 paesi e particolarmente riconosciuto nel mercato americano high-end, il progetto digitale ha avuto l’obiettivo di ripensare la presenza online in coerenza con l’evoluzione dell’identità aziendale. Il nuovo sito web valorizza prodotti, materiali, progetti e contenuti multimediali, costruendo un’esperienza più elegante, completa e funzionale sia per il pubblico internazionale sia per architetti, progettisti e professionisti del settore. Il progetto ha ricevuto due riconoscimenti: Special Star per la Direzione Creativa e Special Star per lo Structural Design, entrambe assegnate a Cristiano Erbacci.&#8203;<h3>Kirey Group: dare forma digitale a una nuova identità</h3>Il nuovo sito <a href="https://www.kireygroup.com/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Kirey Group</a> nasce in un momento di rinnovamento dell’identità aziendale e delle brand guidelines. La sfida era tradurre il nuovo posizionamento in un’esperienza digitale chiara, moderna e coerente con gli obiettivi di crescita internazionale del Gruppo.Il lavoro sull’architettura informativa, sulla navigazione mobile first e sul sistema visivo ha permesso di rendere più accessibili i contenuti strategici e di valorizzare le diverse aree di competenza. La Special Star per lo Structural Design è stata assegnata a Federica Campanelli.&#8203;

<h3>&#8203;<a href="https://www.websolute.com/progetti/marcato">Marcato: ecommerce e tradizione Made in Italy</a>&#8203;</h3>Marcato, realtà italiana attiva dal 1930 nella produzione di macchine e accessori per pasta fresca, pane, pizza e pasticceria, ha affrontato un percorso di rinnovamento digitale orientato a rafforzare identità, internazionalizzazione ed esperienza d’acquisto. Il progetto ha unito design su misura, strategia ecommerce, customer care e formazione, con una piattaforma pensata per restituire online la qualità manifatturiera e il posizionamento del brand. A questo progetto, già premiato agli <a href="https://www.websolute.com/blog/websolute-vince-agli-ika-con-marcato-ed-econyl">Interactive Key Award</a>, sono state assegnate due Special Star: Graphic Design e Structural Design, entrambe a Giada Scattolin.&#8203;<h3>&#8203;<a href="https://www.websolute.com/progetti/max-meyer">MaxMeyer: un sito per raccontare 130 anni di colore</a>&#8203;</h3>Il sito MaxMeyer nasce per celebrare una storia lunga 130 anni e, allo stesso tempo, rendere più utile e contemporanea l’esperienza digitale del brand.Il progetto combina ispirazione, dati tecnici e logiche drive to store, con un catalogo integrato al PIM, schede prodotto complete, documenti tecnici e di sicurezza, percorsi dedicati al colore e contenuti editoriali pensati per guidare l’utente nella scelta. A questo lavoro sono state assegnate la Special Star per la Digital Strategy a Nicola Bonora e la Special Star il Graphic Design a Giada Scattolin.

<h3>&#8203;<a href="https://www.websolute.com/progetti/neutromed">Neutromed: il rilancio digitale di un brand storico</a>&#8203;</h3>Il progetto Neutromed si inserisce nel percorso di rilancio del brand dopo l’acquisizione da parte di Sutter. Il sito web è stato progettato come pilastro del nuovo sistema di comunicazione, con l’obiettivo di rafforzare il posizionamento di Neutromed come esperto della pelle sensibile. La piattaforma unisce autorevolezza scientifica, chiarezza espositiva, contenuti educativi e pagine prodotto capaci di spiegare benefici, ingredienti e innovazioni. Il progetto ha ottenuto due riconoscimenti: Special Star per la Digital Strategy a Enrico Gualandi e Special Star per la Direzione Creativa a Barbara Mandelli.

<h3>&#8203;<a href="https://www.websolute.com/progetti/livigno">Apt Livigno: una nuova narrazione social per la montagna</a>&#8203;</h3>Il progetto social per Apt Livigno ha lavorato sul racconto digitale della destinazione, valorizzando le sue dimensioni più distintive: performance alpina, esperienze, stile e senso di appartenenza.La strategia ha coinvolto Instagram, Facebook e TikTok, ridefinendo tono di voce, visual identity e contenuti editoriali per costruire una comunicazione più coerente, riconoscibile e capace di connettere la destinazione alla propria community. La Special Star per il Graphic Design è stata assegnata a Ilaria Grasso.

<h3>&#8203;<a href="https://www.websolute.com/progetti/oasy">Oasy: social media, fiducia e relazione</a>&#8203;</h3>Per Oasy, il lavoro sui canali social ha accompagnato un anno importante di rebranding, con l’obiettivo di rafforzare notorietà, autorevolezza e riconoscibilità del marchio. Il piano editoriale ha dato struttura a diversi filoni narrativi: valori di marca, approfondimenti di prodotto, cultura del rispetto verso gli animali, contenuti educational e rubriche con esperti del settore. La strategia ha trasformato i social in uno spazio continuativo di relazione con la community, mantenendo coerenza tra Instagram, Facebook e TikTok. Anche in questo caso la Special Star per il Graphic Design è stata assegnata a Ilaria Grasso.&#8203;Queste 12 Special Star rappresentano per noi un riconoscimento importante, ma soprattutto confermano il valore di un metodo di lavoro fondato sull’integrazione tra competenze diverse. Ogni progetto nasce da un contesto specifico, da obiettivi concreti e da una relazione costruita con il brand, per questo non cerchiamo soluzioni standard, ma percorsi progettuali capaci di unire strategia, creatività, design, contenuti e tecnologia. È in questo equilibrio che continuiamo a costruire esperienze digitali solide, riconoscibili e orientate al valore.

12 Special Star per Websolute al Premio Mediastars 2026

Martedì 19 e Mercoledì 20 Maggio saremo ad AI WEEK a Milano, Fiera Rho. Vieni a trovarci allo stand 47! Mercoledì 20 alle ore 11.15, Standup Stage 3, non perderti lo speech: "AI in azione con DHL: dal problema operativo al risultato misurabile".

AI WEEK è uno degli appuntamenti più attesi dell'anno per chi lavora con l'intelligenza artificiale in contesti aziendali reali. E quest'anno Websolute ci sarà, non solo come spettatore, ma come protagonista.&#8203;<h2>Meet the AI Geek</h2>Durante l'evento trovi Websolute su due fronti. Prima di tutto, il nostro stand, il numero 47: uno spazio fisico in cui potrai fare domande, raccontare le sfide del tuo settore, farti regalare dei bellissimi gadget e capire insieme a noi se e come l'intelligenza artificiale può diventare una leva concreta per il tuo business.Inoltre, martedì tutto il giorno e mercoledì pomeriggio, potrai confrontarti direttamente con i nostri e le nostre AI Specialist durante l'iniziativa "Meet the AI Geek".Per partecipare è semplicissimo: compila questo form, selezionando lo slot orario che ti viene più comodo. Quindi segnati l'appuntamento in agenda, in modo da non scordartelo, e poi vieni allo stand 47.Avrai 30 minuti di consulenza dedicata al tuo business, per capire insieme come l'AI può aiutarti a farlo crescere.&#8203;Il secondo appuntamento è lo speech:<h3>"<a href="https://www.websolute.com/blog/ai-in-azione-con-dhl-quando-la-conoscenza-diventa-operativa">AI in azione con DHL: dal problema operativo al risultato misurabile</a>"</h3>Mercoledì 20 maggio, dalle 11:15 alle 11:45, sul palco di AI WEEK (Standup Stage 3) saliranno tre voci che raramente si trovano insieme nello stesso intervento:<ul><li>Claudio Tonti, Co-founder, VP of AI & Innovation @ Websolute</li><li>Filippo Maria Del Prete, CTO @ Adiacent</li><li>Marco Ferioli, Head of IT Program Management @ DHL</li></ul>La sessione racconterà un progetto di AI applicata partendo dal campo: DHL porterà la prospettiva business e operativa, Adiacent illustrerà il ruolo della governance di progetto, Websolute approfondirà l'esecuzione tecnica e le scelte di integrazione.Il filo conduttore sarà chiaro e concreto: dal problema iniziale alle criticità dei modelli tradizionali, fino ai cambiamenti introdotti dall'AI e agli impatti ottenuti in termini misurabili. Nessuna teoria astratta: solo ciò che è successo davvero, e perché ha funzionato.&#8203;<h4>Perché vale la pena venire</h4>Spesso si parla di AI in termini di potenziale futuro. Questo intervento fa il contrario: dimostra cosa succede quando strategia, governance e tecnologia lavorano in modo coordinato su un obiettivo reale. È la risposta alla domanda che ci sentiamo fare più spesso dai clienti: "Ma l'AI funziona davvero nella nostra industry?"Se hai questa domanda, AI WEEK è il posto giusto per trovare una risposta concreta. E noi saremo lì per dartela.Scopri il programma completo su <a href="https://app.aiweek.it/it/sessions" target="_blank" rel="noopener noreferrer">aiweek.it</a> e vieni a trovarci allo stand Websolute!

AI WEEK 2026: vieni a scoprire come l'AI cambia davvero il business

Ceramica Sant’Agostino e Websolute hanno vinto l’Interactive Key Award 2026 nella categoria “Web Projects – Fashion and Luxury” con il nuovo sito ceramicasantagostino.it. Un riconoscimento che premia un progetto capace di unire design premium, qualità visiva, solidità tecnologica e una visione digitale coerente con il posizionamento del brand.

Il progetto che abbiamo realizzato per <a href="https://www.websolute.com/progetti/ceramica-sant-agostino">Ceramica Sant’Agostino</a> ha vinto l’<a href="https://mediakey.it/news/assegnati-gli-interactive-key-award-tutti-i-vincitori-della-27a-edizione-del-premio-dedicato-alle-eccellenze-della-comunicazione-digitale-italiana/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Interactive Key Award 2026</a> nella categoria “Web Projects – Fashion and Luxury”, dedicata ai progetti di comunicazione web B2C per prodotti di lusso. Il riconoscimento fa parte della 27ª edizione di uno dei premi più longevi e riconosciuti del panorama italiano della comunicazione digitale. La premiazione si è svolta lunedì 20 aprile 2026 presso Joey’s Place a Milano, nel corso della serata organizzata da Media Key per celebrare i progetti che si sono distinti nell’ambito della comunicazione digitale, dai siti web ai social media, fino agli utilizzi più innovativi dell’Intelligenza Artificiale.A ritirare il premio sono stati Filippo Manuzzi, CEO di Ceramica Sant’Agostino, Elena Centin, Project Manager di Websolute, ed Enrico Gualandi, Responsabile Marketing di Websolute. Un momento importante, che premia non solo la qualità del risultato finale, ma anche il valore del lavoro condiviso tra il nostro team e quello del cliente.&#8203;<h3>Un riconoscimento che valorizza un progetto premium</h3>Questo premio ci rende particolarmente orgogliosi perché riconosce la capacità del progetto di portare online l’identità premium di Ceramica Sant’Agostino attraverso un’esperienza digitale coerente con il posizionamento del brand. La categoria in cui il sito è stato premiato, “Fashion and Luxury”, è riservata infatti ai progetti web B2C dedicati a prodotti di lusso.Per noi, il nuovo sito di Ceramica Sant’Agostino rappresenta un esempio concreto di come design, contenuto e tecnologia possano convergere in un ecosistema digitale capace di esprimere valore di marca, qualità percepita e visione contemporanea.Abbiamo lavorato per tradurre in esperienza digitale alcuni elementi centrali dell’universo Ceramica Sant’Agostino: il design d’alta gamma, il forte impatto visivo, la qualità delle immagini, la pulizia compositiva e la capacità di mettere il prodotto al centro senza sovrastrutture inutili. Il risultato è un sito essenziale e sofisticato, in cui fotografie, tipografia, spazi bianchi e palette neutra collaborano per valorizzare superfici, texture e ambientazioni.

<h3>Design e tecnologia, insieme</h3>Dietro questa riconoscibilità estetica c’è stato anche un importante lavoro architetturale e tecnologico. Abbiamo sviluppato il sito utilizzando Payload come CMS, costruendo una base flessibile e scalabile per accompagnare l’evoluzione futura della piattaforma. Allo stesso tempo abbiamo affrontato sfide complesse sul piano dell’import dei dati, della gestione della cache e dell’integrazione bidirezionale con il CRM del cliente, così da garantire continuità operativa, performance e affidabilità.È proprio questo equilibrio tra immagine e struttura, tra impatto visivo e solidità tecnica, ad aver reso il progetto particolarmente significativo. Non una semplice vetrina, ma un vero catalogo digitale capace di supportare il brand anche nei suoi processi e nella relazione con i diversi interlocutori.

<h3>Il valore della collaborazione</h3>Un riconoscimento come questo premia anche il metodo con cui il progetto è stato costruito. La collaborazione con il team di Ceramica Sant’Agostino è stata costante, concreta e orientata alla qualità. La tempestività nella condivisione dei materiali, il confronto continuo e la volontà comune di trovare ogni volta la soluzione più coerente con gli obiettivi del progetto hanno contribuito in modo decisivo al risultato finale.Per questo consideriamo questo award non solo come un premio a un sito, ma come il riconoscimento di un percorso condiviso tra azienda e agenzia, fondato su visione, competenza e fiducia reciproca.&#8203;<h3>Un risultato che guarda avanti</h3>La vittoria dell’Interactive Key Award rappresenta per noi un motivo di soddisfazione importante, perché conferma il valore di un approccio che mette insieme branding, UX, sviluppo e capacità di interpretare il digitale come spazio di posizionamento, non solo di presenza. L’Interactive Key Award, giunto alla sua 27ª edizione, si conferma un riferimento per agenzie, brand e professionisti della comunicazione digitale.Per noi, questo premio è un’ulteriore conferma della direzione intrapresa: progettare ecosistemi digitali che sappiano essere rilevanti, distintivi e all’altezza delle ambizioni dei brand che ci scelgono.

Interactive Key Award 2026: vince il progetto Ceramica Sant’Agostino

Collaboriamo da anni con onlus e associazioni no profit come Lega del Filo D'Oro, VIDAS, Edizioni Frate Indovino, Airalzh, Fondazione Meyer e AISM. In questo articolo abbiamo raccolto le strategie digitali che abbiamo sperimentato essere più efficaci per supportare queste realtà nella raccolta fondi online.

<h2>Dal “donare una volta” al “donare sempre”: le strategie digitali per far crescere le donazioni di onlus e associazioni no-profit</h2>Le migliori strategie per crescere nel fundraising online combinano tre elementi: una solida infrastruttura digitale (piattaforme, UX, pagamenti), un motore di acquisizione e nurturing multicanale, e una strategia di retention orientata al valore di lungo periodo del donatore. Senza questo triangolo, tecnologia, marketing e relazione, i picchi di raccolta restano episodici e difficili da scalare.&#8203;<a href="https://www.bwf.com/digital-fundraising/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​<h3>Impostare le fondamenta digitali</h3>Una <a href="/strategy">strategia</a> vincente parte da una piattaforma di donazione affidabile, mobile first, con percorso di donazione ridotto al minimo e opzioni di pagamento fluide (carte, wallet, bonifici, pagamenti ricorrenti). La UX del form di donazione è un vero “checkout e‑commerce”: tempi di caricamento, numero di campi, fiducia percepita (loghi, certificazioni, sicurezza PCI‑DSS, GDPR, ricevuta automatica) incidono direttamente sul tasso di conversione.<a href="https://blog.iraiser.com/11-tips-to-enhance-your-online-fundraising-strategy" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​Parallelamente, il sito deve rendere immediatamente chiaro “perché donare”, con un pulsante di donazione sempre visibile, storytelling sintetico e social proof (testimonianze, progress bar, contatore delle donazioni, ultimi donatori) per ridurre l’ansia da transazione e rinforzare l’urgenza. Integrare una piattaforma white‑label o un software dedicato al fundraising consente di mantenere coerenza di brand, dati centralizzati e possibilità di lanciare rapidamente diverse campagne tematiche o peer‑to‑peer.&#8203;<a href="https://donorbox.org/nonprofit-blog/digital-fundraising" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​<h3>Pensare per funnel: acquisizione, conversione, retention</h3>Nel fundraising digitale, acquisizione e retention sono “giochi” diversi, con KPI e logiche distinte: acquisire un nuovo donatore costa fino a diverse volte in più che trattenere un donatore esistente, quindi la strategia deve già essere disegnata sul ciclo di vita del donatore. Il funnel va strutturato in tre fasi: awareness (contenuti, advertising, PR, influencer), consideration (landing dedicate, lead magnet, webinar, challenge) e conversion (form di donazione ottimizzati, leve di urgenza, matching gift, upsell al dono ricorrente).<a href="https://teamallegiance.com/resources/digital-fundraising/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​Dopo la prima donazione, entra in gioco un percorso di nurturing con automazioni: welcome series via email, SMS o WhatsApp, contenuti che mostrano l’impatto, inviti a piccole azioni non monetarie e gradualità nelle nuove richieste. Chi compie una seconda donazione ha un tasso di retention significativamente più alto, motivo per cui i primi 30–60 giorni dopo il primo dono sono un momento strategico per consolidare la relazione.&#8203;&#8203;<a href="/progetti/vidas">VIDAS ha aumentato di oltre il 30% le donazioni grazie al digital advertising</a>&#8203;<a href="https://www.savethemusic.org/blog/social-media-best-practices-for-nonprofits/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​

<h3>Ottimizzare UX e conversioni</h3>L’ottimizzazione delle conversioni (<a href="/marketing/cro-conversion-rate-optimization">CRO</a>) su pagine di donazione e landing campagne è uno dei driver più sottovalutati di crescita della raccolta. Alcune leve chiave includono: ridurre il numero di campi, pre‑selezionare importi suggeriti in linea con il target, mostrare l’equivalenza “importo → impatto” e offrire l’opzione di coprire le fee di transazione.<a href="https://doublethedonation.com/online-fundraising-guide/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​A/B test continui su headline, copy, immagini, layout e call to action permettono di aumentare in modo incrementale il conversion rate, con un impatto cumulativo enorme sui volumi di raccolta a parità di traffico. L’approccio mobile first è indispensabile: in molti contesti la quota di traffico mobile supera il 60–70%, e una cattiva esperienza da smartphone può erodere la maggior parte delle opportunità.&#8203;&#8203;<a href="https://mocainteractive.com/case-study/greenpeace-micro-ottimizzazioni-aumentano-perfomance-ecommerce" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Greenpeace ha fatto +73% di transazioni sul proprio shop grazie alla CRO</a>&#8203;&#8203;<a href="https://blog.iraiser.com/11-tips-to-enhance-your-online-fundraising-strategy" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​<h3>Social media e social giving</h3>I social media sono un moltiplicatore di reach e passaparola se usati con un approccio editoriale e di community, non solo promozionale. Pubblicare contenuti nativi per piattaforma, utilizzare formati video brevi, dirette, stories e UGC, e lavorare su storytelling delle storie individuali rende il messaggio più condivisibile e orientato all’empatia.<a href="https://thegivingblock.com/resources/online-fundraising/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​La combinazione di contenuti organici, campagne ADV mirate e peer‑to‑peer fundraising è particolarmente efficace: ogni volta che un sostenitore condivide un fundraiser sui social, il valore medio raccolto cresce in modo significativo, trasformando il supporter in micro‑ambasciatore con una reach superiore a quella del profilo istituzionale. L’uso strategico di hashtag, trend di piattaforma e lookalike audiences sui social advertising consente di intercettare pubblici simili ai donatori attuali, migliorando il costo di acquisizione.&#8203;&#8203;<a href="/progetti/fondazione-meyer">Leggi come abbiamo rivoluzionato la strategia social della Fondazione Ospedale Pediatrico Meyer</a>&#8203;&#8203;<a href="https://pro.gofundme.com/c/blog/social-media-fundraising/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​<h3>Email marketing e automazioni</h3>L’email resta uno dei canali con il miglior rapporto costo/risultato nel fundraising digitale, a patto di trattarlo come un canale relazionale, non solo promozionale. Costruire e segmentare la lista, utilizzare contenuti personalizzati, soggetti orientati al beneficio e call to action singole e chiare aumenta i tassi di apertura, click e donazione.<a href="https://donorbox.org/nonprofit-blog/digital-fundraising" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​Le automazioni chiave includono: welcome series per nuovi iscritti o donatori, reminder per donazioni incomplete, flussi dedicati per donatori ricorrenti, e campagne specifiche per upgrade o reactivation dei lapsed donors. L’uso di trigger comportamentali (aperture, click, partecipazione a eventi, importo donato) consente di orchestrare messaggi più pertinenti e di valorizzare il donatore invece di sovraccaricarlo di richieste indistinte.&#8203;<a href="https://www.kndr.digital/post/digital-donor-acquisition" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​<h3>Peer‑to‑peer, crowdfunding e community</h3>Le campagne peer‑to‑peer trasformano i sostenitori più coinvolti in fundraiser attivi, che sfruttano le proprie reti personali per raccogliere fondi. Fornire strumenti semplici per creare pagine personali, kit di comunicazione e contenuti pre‑impostati aumenta la facilità con cui ambassador, volontari, influencer e corporate partner possono attivarsi.<a href="https://www.bradymartz.com/the-role-of-social-media-in-non-profit-fundraising-best-practices-for-success/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​Il crowdfunding strutturato, su piattaforme dedicate o integrate nel proprio sito, funziona meglio quando è legato a obiettivi chiari, progress bar in tempo reale, aggiornamenti frequenti e una forte componente di storytelling del progetto. Challenge digitali, campagne “birthday fundraising” e micro‑challenge (chilometri percorsi, sfide sportive, maratone di gaming o streaming) permettono di allargare pubblico e ingaggio, specialmente sulle fasce più giovani.&#8203;<a href="https://bloomerang.com/blog/the-ultimate-online-fundraising-guide-10-top-ideas/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​<h3>Virtual e hybrid events</h3>Webinar, eventi live streaming, concerti digitali, aste online e sfide virtuali sono diventati una componente strutturale del fundraising, non solo una modalità emergenziale. Gli eventi virtuali consentono di raggiungere audience geograficamente sparse, abbassando i costi logistici e aumentando la scalabilità della raccolta rispetto a un evento fisico tradizionale.<a href="https://www.donorperfect.com/nonprofit-technology-blog/featured/virtual-fundraising-ideas/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​Integrare la raccolta durante l’evento (donation widget, QR code, link in sovrimpressione, form in pagina) con momenti di storytelling e riconoscimento in tempo reale dei donatori aumenta il tasso di conversione. I format ibridi (presenza fisica + amplificazione streaming) permettono di sommare il valore relazionale dell’offline alla portata dell’online, massimizzando sponsor, biglietti e donazioni live.&#8203;<a href="https://teamallegiance.com/resources/digital-fundraising/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​<h3>Data, segmentazione e personalizzazione</h3>La crescita sostenibile del fundraising online passa dalla capacità di misurare, segmentare e prendere decisioni data‑driven. Tracciare KPI fondamentali come conversion rate per canale, costo per donatore acquisito, retention rate, tasso di upgrade al dono ricorrente e lifetime value consente di allocare budget in modo razionale e dimostrare ROI.<a href="https://www.ccsfundraising.com/insights/donor-acquisition-and-retention-strategies/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​L’uso di CRM non profit o piattaforme di fundraising integrate permette di costruire segmenti per valore, frequenza, interessi, età, area geografica, comportamento digitale e di orchestrare comunicazioni personalizzate. Una personalizzazione efficace va oltre il nome nel subject: parla del tipo di progetto sostenuto, del canale di provenienza, e del “perché” del donatore, che può essere molto diverso tra chi arriva da social, referral o eventi.&#8203;<a href="https://vynta.ai/blog/digital-fundraising/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​<h3>Focus su donatori ricorrenti e retention</h3>I donatori ricorrenti hanno un valore di lungo periodo nettamente superiore rispetto a chi dona solo una volta, e nel digitale i tassi di conversione al dono mensile sono significativamente migliori rispetto al direct mail. Posizionare il programma mensile come una “community” con benefit simbolici (aggiornamenti esclusivi, call dedicata, contenuti dietro le quinte) è più efficace che presentarlo come semplice opzione tecnica di pagamento.<a href="https://www.donorperfect.com/nonprofit-technology-blog/fundraising-software/major-donor-retention-tools-how-to-build-relationships-that-last-a-lifetime/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​La retention si gioca su un mix di riconoscimento, trasparenza e prova dell’impatto: report periodici, storytelling dei risultati, feedback dei beneficiari, e un uso attento del “grazie” in tutti i touchpoint digitali. Multi‑channel stewardship (email, social, SMS, retargeting, anche qualche contatto offline mirato) mantiene viva la relazione tra una campagna e l’altra senza chiedere costantemente una nuova donazione.&#8203;<a href="https://www.kndr.digital/post/digital-donor-acquisition" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​<h3>Pubblicità digitale e crescita scalabile</h3>Per crescere in modo ambizioso, i canali organici raramente bastano: serve una strategia di advertising che copra awareness, lead generation e conversione. Search e social ADV permettono di raggiungere persone già interessate al tema, reingaggiare chi ha visitato pagine chiave, e testare velocemente value proposition e creatività.<a href="https://info.rkdgroup.com/ebook-digital-donor-acquisition" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​L’uso combinato di campagne per lead generation (acquisizione contatti con contenuti di valore) e di campagne di remarketing verso chi ha già interagito con sito o contenuti è una leva potente per portare nuovi donatori nel funnel a un costo sostenibile. Strumenti come lookalike audiences e targeting basato sulle creatività, sulle piattaforme di social advertising aiutano a espandere il bacino di donatori simili a quelli esistenti, accelerando la crescita.<a href="/progetti/vidas">&#8203;</a>&#8203;&#8203;<a href="https://www.goodunited.io/blog/social-giving" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​<h3>Trasparenza, brand e fiducia</h3>Nel fundraising, la fiducia è il principale “asset di marca”: senza fiducia, nessuna ottimizzazione di canale funziona nel lungo periodo. Rendere pubblici obiettivi, risultati, percentuali di fondi allocati e raccontare non solo i successi ma anche le sfide costruisce una percezione di autenticità e affidabilità.<a href="https://www.bwf.com/digital-fundraising/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">&#8203;</a>​Un brand coerente, riconoscibile e moderno su tutti i touchpoint digitali (sito, email, social, landing, piattaforme di raccolta) aumenta il senso di professionalità e la disponibilità a donare. In un mercato affollato, la capacità di differenziare la propria narrativa, il tono di voce e la promessa di impatto diventa una leva competitiva tanto quanto la scelta dei canali.

Le migliori strategie per crescere nel digital fundraising

Shopify ha esteso le funzionalità B2B native anche ai piani non-Plus, rendendo più accessibili strumenti fondamentali per gestire il canale wholesale dalla stessa piattaforma usata per il DTC.

Shopify ha esteso le funzionalità B2B native anche ai piani Basic, Grow e Advanced, rendendo accessibili a una platea molto più ampia strumenti che fino a poco tempo fa erano riservati a Shopify Plus. È un passaggio importante perché permette di gestire vendite wholesale e direct-to-consumer dalla stessa piattaforma, con un unico backend e una sola logica operativa.Per il mondo B2B, la novità non riguarda soltanto l’arrivo di nuove funzionalità. Riguarda soprattutto il cambio di approccio. Shopify prende posizione su un punto sempre più evidente: il commercio tra aziende non può più essere trattato come un canale separato, lento, frammentato e fortemente manuale. Oggi molte imprese vendono contemporaneamente a clienti finali, rivenditori, distributori e partner commerciali. Governare tutto da un’unica infrastruttura significa semplificare i processi, ridurre gli errori e rendere più coerente l’esperienza d’acquisto.&#8203;<h2>Il B2B entra davvero nella logica ecommerce</h2>Le funzionalità ora disponibili sui piani non-Plus coprono esigenze molto concrete. Shopify mette a disposizione gli elementi essenziali per iniziare a strutturare il canale wholesale senza dover partire da un progetto enterprise. Tra questi ci sono fino a tre cataloghi B2B attivi, gestiti tramite i Mercati di Shopify, per differenziare prezzi e assortimenti in base ai diversi profili di acquirenti business.A questo si aggiungono i profili aziendali, che consentono di raccogliere in modo ordinato le informazioni del cliente wholesale, incluse sedi, contatti e riferimenti operativi. Sono disponibili anche i termini di pagamento, con logiche tipiche del commercio all’ingrosso come Net 30 o Net 60, oltre a prezzi basati sui volumi e regole sulle quantità, utili per automatizzare sconti, minimi d’ordine e vincoli di acquisto. Completa il quadro la possibilità di salvare in sicurezza le carte di pagamento, così da rendere i riordini più rapidi e fluidi.L’aspetto più rilevante è che queste funzioni sono native. Non serve costruire un sistema parallelo, né appoggiarsi da subito a un insieme di app, personalizzazioni e workaround. Per molte aziende, questo abbassa in modo concreto la soglia d’ingresso.&#8203;<h3>Meno email, meno fogli Excel, più controllo</h3>Per molte imprese italiane è qui che la novità diventa davvero interessante. Ancora oggi, in tanti contesti B2B, listini riservati, ordini e condizioni commerciali vengono gestiti via email, telefono o fogli Excel. Finché i volumi sono contenuti, questo modello può anche reggere. Ma quando crescono account, referenze, sedi coinvolte, persone operative e frequenza di riordino, la complessità aumenta rapidamente.Portare il B2B dentro la <a href="/platforms/ecommerce-development">piattaforma ecommerce</a> significa trasformare un processo dispersivo in un sistema ordinato, tracciabile e scalabile. Dal punto di vista operativo, il vantaggio è chiaro: meno attività manuali e più autonomia per i buyer. Quando il cliente business può entrare nel proprio account, vedere il catalogo corretto, trovare i prezzi giusti, riordinare facilmente e usare condizioni già impostate, il team commerciale smette di presidiare micro-attività ripetitive e può concentrarsi sullo sviluppo della relazione e del business.Shopify insiste molto su questo punto, e con buone ragioni. Nel caso di <a href="https://www.shopify.com/case-studies/snyder-performance-engineering" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Snyder Performance Engineering</a>, citato dalla stessa azienda, l’adozione di Shopify B2B ha portato a una riduzione del 25% del tempo dedicato al back office e a un aumento del 40% della spesa media per cliente.Anche i dati condivisi dalla piattaforma vanno nella stessa direzione. Shopify parla di un aumento degli ordini self-service e di una maggiore frequenza di riordino tra i merchant che adottano il B2B nativo. Cambia la metrica a seconda delle pagine e del periodo considerato, ma il senso resta lo stesso: quando il canale wholesale diventa più semplice e autonomo, il cliente ordina meglio e l’organizzazione lavora con più efficienza.&#8203;<h3>I piani standard diventano un vero punto di ingresso</h3>L’altra grande notizia è che questa apertura rende più facile iniziare senza compromettere la possibilità di crescere. I piani standard oggi offrono una base molto più solida per avviare o strutturare il B2B. Shopify Plus, però, continua a mantenere le funzionalità più avanzate pensate per scenari enterprise e per aziende con una maggiore articolazione commerciale.Restano infatti esclusivi di Plus i cataloghi illimitati, particolarmente utili quando servono politiche di pricing molto granulari per singolo account, l’assegnazione diretta dei cataloghi ad aziende e sedi specifiche senza passare dai Mercati, e funzionalità come pagamenti parziali e acconti, spesso decisive nei processi d’ordine più complessi o di importo elevato.La distinzione è chiara. I piani non-Plus permettono di costruire il canale wholesale su basi finalmente solide. Shopify Plus resta la naturale evoluzione per chi trasforma il B2B in un pilastro strategico del business. Il vantaggio, però, è che il percorso può essere progressivo: si parte con una struttura già robusta e, quando necessario, si scala senza dover cambiare piattaforma.&#8203;<h2>Un’opportunità concreta per molte aziende B2B</h2>Per questo l’annuncio va letto soprattutto in chiave di opportunità. Non interessa solo chi ha già un portale B2B evoluto, ma anche tutte quelle aziende che finora hanno rimandato il progetto perché considerato troppo costoso, troppo tecnico o prematuro rispetto alle priorità del momento.Oggi molte realtà possono iniziare a digitalizzare il canale business utilizzando la stessa base con cui gestiscono il DTC, con un solo admin, una sola logica di catalogo e una sola fonte dati. È una semplificazione che riduce l’attrito tecnologico e abbassa anche il rischio organizzativo.Per un’impresa B2B, significa anche rispondere meglio alle aspettative dei buyer contemporanei. Chi acquista per conto di un’azienda si aspetta sempre più spesso la stessa chiarezza, velocità e autonomia che sperimenta nelle migliori esperienze digitali B2C: accesso rapido ai prodotti, prezzi coerenti, regole d’ordine chiare, possibilità di riordino e visibilità sul proprio account. Shopify sta chiaramente andando in questa direzione.&#8203;<h3>La tecnologia da sola non basta</h3>Naturalmente, attivare le funzioni non è sufficiente. Perché il B2B funzioni davvero, servono una progettazione corretta di cataloghi, mercati, logiche commerciali, flussi d’ordine, integrazioni e customer experience. È qui che il ruolo del partner diventa decisivo.Noi di Websolute, <a href="https://www.shopify.com/partners/directory/partner/websolute4" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Shopify Plus Partner</a>, possiamo accompagnare le aziende nella lettura strategica di questa evoluzione e nella costruzione di un ecosistema ecommerce capace di sostenere in modo coerente sia la vendita B2C sia lo sviluppo del canale wholesale.La vera notizia, in fondo, è questa: il B2B su Shopify non è più un’opzione riservata a pochi progetti enterprise. Sta diventando una possibilità concreta per moltissime aziende. E per chi vende ad altre imprese, questo è il momento giusto per chiedersi non se digitalizzare il canale B2B, ma come farlo in modo efficace, sostenibile e pronto a crescere.

Shopify porta il B2B su tutti i piani: una grande opportunità per le aziende che vogliono crescere

Shopify porta il B2B su tutti i piani

24, 25 e 26 Giugno 2026, BolognaFiere: saremo presenti al WMF '26 con gli speech di Claudio Tonti in sala "AI Commerce", di Nicola Bonora in sala "UX & UI", di Elia Zanon in sala "Book Presentation" e la moderazione della sala "AI Marketing" da parte di Enrico Gualandi.

Anche quest’anno saremo a Bologna al We Make Future 2026, uno degli eventi di riferimento per chi si occupa di innovazione, intelligenza artificiale e digital marketing.&#8203;Il 26 giugno, alle ore 14.30, Claudio Tonti, Head of AI e Co-founder di Websolute, parlerà in sala <a href="https://www.wemakefuture.it/s/69393dfdf3491b86a26cdcc3/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI Commerce</a> (Hall 30 - Stage 5) di: <h3>“AI Content Machine. Tutti i contenuti che servono a un ecommerce. Non solo quelli che riesci a fare.”</h3>Negli ultimi anni, uno dei principali limiti alla crescita degli e-commerce non è stato né il traffico né l’offerta, ma la capacità di produrre contenuti in modo efficace e continuativo. Schede prodotto incomplete, immagini non aggiornate, ottimizzazioni SEO insufficienti, creatività che non riescono a scalare sui diversi canali: sono tutti elementi che rallentano le performance e rendono difficile sostenere una crescita strutturata.Se la produzione di contenuti è un collo di bottiglia, è lì che bisogna intervenire. <a href="https://www.websolute.com/artificial-intelligence/ai-content-machine">AI Content Machine</a> nasce per risolvere questo problema, trasformando cataloghi e dati aziendali in contenuti pronti all’uso. Non si tratta solo di generare testi, ma di costruire un sistema capace di produrre in poche ore schede prodotto, immagini, video, ottimizzazioni SEO e copy per advertising, social e DEM.I temi centrali sono velocità e coerenza. I contenuti generati devono rispettare il tono di voce del brand, le sue regole editoriali e la sua identità visiva. Il modello si basa sull’utilizzo di knowledge proprietaria, che permette di mantenere controllo e qualità anche quando la produzione avviene su larga scala.In un contesto in cui gli ecommerce devono gestire cataloghi sempre più ampi e una presenza distribuita su molti touchpoint, la capacità di generare contenuti on demand diventa un fattore competitivo. Non è più sostenibile un modello in cui ogni contenuto viene prodotto manualmente, con tempi e costi che limitano l’operatività. Serve un cambio di approccio, che permetta di attivare i contenuti quando servono, dove servono, senza perdere coerenza.&#8203;Nicola Bonora, Digital & UX Strategist di Websolute, il 24 giugno, alle ore 11:50, parlerà in sala <a href="https://www.wemakefuture.it/s/69394105c7c7a8a6fcff6665/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">UX & UI</a> (Hall 30 - Stage 9) di:<h3>“Discovery, architettura, contenuto. Progettare un ecosistema web insieme alla AI: l’esperienza di AISM.”</h3>L'intelligenza artificiale sta entrando nei processi di progettazione dei prodotti digitali, e il punto in cui può fare la differenza più concreta è spesso il meno visibile: il lavoro che precede il design. La fase in cui si raccolgono i dati, si sintetizzano i risultati delle interviste, si costruisce l'albero di navigazione, si definiscono i content model.In questo talk racconterà come abbiamo integrato l'AI nel processo di progettazione di un sito complesso, quello dell'Associazione Italiana Sclerosi Multipla: dall'impostazione del discovery mix alla sintesi dei risultati, dall'architettura di navigazione ai content model, fino alla generazione di contenuti prototipali. Partendo da un caso reale, mostreremo il flusso di lavoro, gli strumenti utilizzati, i punti in cui l'AI ha portato valore e quelli in cui il giudizio umano resta decisivo. Per ora.Un talk per chi progetta siti, piattaforme o ecosistemi digitali e vuole capire dove l'AI può accelerare il lavoro senza sostituire le scelte.&#8203;Al We Make Future 2026 ci sarà anche Enrico Gualandi, Responsabile Marketing di Websolute, che il 25 giugno modererà la sala <a href="https://www.wemakefuture.it/s/69a175c830754893d44866f5/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI Marketing</a> (Hall 28 - Stage 4): uno spazio dedicato all’evoluzione dell’intelligenza artificiale nei processi di marketing, tra ottimizzazione delle campagne, uso dei dati, sperimentazione continua e nuovi modelli decisionali. Un ulteriore punto di osservazione su un tema che per noi non riguarda solo la tecnologia, ma il modo in cui le aziende possono progettare strategie più efficaci, misurabili e coerenti con i propri obiettivi.&#8203;Ultimo, ma non per importanza, Elia Zanon, Head of SEO di Moca, agenzia del gruppo Websolute specializzata in performance marketing, il 25 giugno, alle ore 15:20, in sala <a href="https://www.wemakefuture.it/s/69394ab7f3491b86a26cdd41/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Book Presentation</a> (Mall - Stage 29), presenterà il suo nuovo libro “SEO & AI. Guida all'ottimizzazione tra motori di ricerca, generativi (GEO) e di risposta (AEO).” edito da <a href="https://www.apogeonline.com/libri/seo-ai-elia-zanon/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Apogeo</a>, all'interno del panel:<h3>“Creator e SEO nell’era dell’intelligenza artificiale.”</h3>&#8203;Ci vediamo a Bologna?

We Make Future 2026: Websolute sale su 4 palchi

Websolute conferma anche per il 2026 il badge di Google Premier Partner, il riconoscimento che Google assegna ogni anno al 3% delle migliori agenzie del programma Google Partners. Scopri cos'è questo status, perché è significativo nel panorama italiano, quali sono le 5 certificazioni Google ADS conseguite e quali vantaggi concreti porta ai clienti.

<h2>Websolute è Google Premier Partner 2026: cosa significa per i tuoi progetti </h2>Siamo felici di annunciare che Websolute ha confermato anche per il 2026 il badge di Google Premier Partner, il riconoscimento che Google assegna ogni anno al 3% delle migliori agenzie partecipanti al programma Google Partners. Non è un punto d'arrivo, è la conferma che il metodo di lavoro che portiamo avanti ogni giorno per i nostri clienti continua a produrre risultati misurabili.&#8203;<h3>Che cos'è il Google Premier Partner?</h3>Il Google Premier Partner è lo status più alto all'interno del Programma Google Partners, l'iniziativa con cui Google riconosce e certifica le agenzie di marketing digitale che gestiscono campagne <a href="/marketing/digital-advertising">Google ADS</a> con standard di eccellenza su tre dimensioni specifiche:<ol><li>Performance: capacità di ottimizzare le campagne e massimizzare il ritorno sull'investimento per i clienti</li><li>Spesa gestita: volume significativo di budget media amministrato in modo continuativo</li><li>Certificazioni attive: team con professionisti certificati sulle principali tipologie di campagna</li></ol>Google non assegna questo titolo sulla base dell'anzianità o delle dimensioni dell'agenzia: lo assegna sulla base dei risultati reali. Questo lo rende uno dei pochi indicatori oggettivi di qualità nel mercato delle agenzie digitali italiane.&#8203;<h3>Quante agenzie Google Premier Partner esistono in Italia?</h3>I numeri aiutano a capire il peso reale di questo riconoscimento:<ul><li>Oltre 25.000 realtà operano nel settore del marketing e della comunicazione digitale in Italia</li><li>Circa 900 agenzie sono iscritte al programma Google Partners</li><li>Di queste, poco più di 100 hanno ottenuto quest'anno lo status di Google Premier Partner</li><li>Quelle che lo hanno raggiunto con tutte e 5 le certificazioni attive sono solo 57</li></ul>Websolute è tra queste. Puoi verificarlo direttamente nella <a href="https://partnersdirectory.withgoogle.com/partners/4200955998" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Google Partners Directory ufficiale</a>.E un'altra di queste 57 è <a href="https://partnersdirectory.withgoogle.com/partners/6620497638" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Moca</a>, parte anch'essa del Gruppo Websolute.&#8203;<h3>Le 5 certificazioni Google ADS di Websolute</h3>Per ottenere e mantenere il badge Google Premier Partner 2026, il nostro team ha conseguito tutte le certificazioni Google ADS previste dal programma Skillshop di Google:<ol><li>Google ADS Search — Campagne di ricerca per intercettare la domanda consapevole sulle SERP di Google, con ottimizzazione di keyword, offerte e quality score.</li><li>Google ADS Display — Campagne visive sulla rete Display per brand awareness e retargeting su milioni di siti partner Google, con targeting contestuale e per audience.</li><li>Google ADS Video — Campagne video su YouTube e rete display: storytelling che aumenta la notorietà del brand e guida gli utenti lungo il funnel.</li><li>Google ADS Shopping — Campagne per e-commerce su Google Shopping, utilizzando Google Merchant Center: visibilità prodotto, traffico qualificato, aumento delle conversioni.</li><li>Google ADS App — Campagne per la promozione di applicazioni mobile su Google Play Store e rete Google, con ottimizzazione per installazioni ed engagement.</li></ol>&#8203;<h4>Cosa cambia per i clienti Websolute?</h4>Il badge non è un trofeo da vetrina. Essere Google Premier Partner si traduce in vantaggi concreti per chi affida i propri investimenti pubblicitari a Websolute:<ul><li>Supporto prioritario Google: accesso diretto a un team Google dedicato per la risoluzione di problematiche sugli account, ottimizzazioni e consulenze strategiche.</li></ul><ul><li>Accesso alle beta: possibilità di testare in anteprima nuove funzionalità e formati Google Ads prima che siano disponibili al mercato generale, con un vantaggio competitivo reale rispetto ai concorrenti.</li></ul><ul><li>Formazione avanzata: aggiornamento continuo su prodotti, algoritmi e strategie direttamente da Google, con ricaduta immediata sulla qualità delle campagne.</li></ul><ul><li>Account strategico: la nostra relazione con Google non è quella di un cliente standard, è quella di un partner riconosciuto, il che si riflette in tempi di risposta, qualità del supporto e accesso a risorse esclusive.</li></ul><ul><li>Gestione budget ad alto volume: lo status Premier richiede una soglia di spesa gestita che garantisce, di fatto, esperienza su campagne di ogni scala e settore.</li></ul>&#8203;<h2>Google Premier Partner e intelligenza artificiale: il contesto 2026</h2>Il 2026 segna un passaggio significativo nell'ecosistema Google ADS: l'integrazione dell'AI generativa e del machine learning all'interno delle campagne, da Performance Max alle funzionalità smart bidding potenziate, rende ancora più strategica la scelta di affidarsi a un'agenzia certificata. Le agenzie Google Premier Partner ricevono da Google formazione specifica su questi strumenti, spesso prima del loro rilascio pubblico. In un contesto dove le piattaforme evolvono ogni trimestre, avere un partner che conosce in anticipo le direzioni di sviluppo non è un dettaglio, è un vantaggio competitivo diretto per i tuoi progetti.&#8203;&#8203;<h3>Domande frequenti sul Google Premier Partner</h3>Qual è la differenza tra Google Partner e Google Premier Partner?Il badge Google Partner certifica che un'agenzia soddisfa i requisiti base del programma (certificazioni, budget gestito, best practice). Il Google Premier Partner è il livello superiore, riservato al 3% delle agenzie più performanti: implica requisiti più stringenti su performance, spesa e certificazioni, e garantisce accesso a benefici esclusivi non disponibili ai Partner standard.&#8203;Come posso verificare se un'agenzia è davvero Google Premier Partner?Il modo più affidabile è consultare la Google Partners Directory ufficiale su partnersdirectory.withgoogle.com. Ogni agenzia certificata ha una scheda verificabile con il badge attivo e le certificazioni ottenute. Diffidate di chi espone il badge senza poter linkare alla propria scheda ufficiale.&#8203;Il badge si rinnova ogni anno?Sì. Google valuta annualmente il mantenimento dei requisiti. Un'agenzia che perde performance, riduce il budget gestito o non rinnova le certificazioni dei propri professionisti può perdere lo status. Che Websolute lo abbia confermato anche per il 2026 è la prova che i risultati sono costanti nel tempo, non occasionali.&#8203;Lavorare con un'agenzia Google Premier Partner costa di più?Il badge non implica tariffe più alte. Implica che il valore prodotto dalle campagne, in termini di ROAS, conversioni e crescita, è mediamente superiore rispetto ad agenzie non certificate, proprio perché i criteri di accesso al programma sono basati sulle performance reali.&#8203;<h4>Costruiamo insieme i tuoi risultati su Google</h4>Essere Google Premier Partner 2026 è la conferma che il nostro approccio funziona. Ma ogni progetto è unico: budget, obiettivi, settore, competitività del mercato. Se vuoi capire come possiamo applicare questo livello di competenza alle tue campagne Google ADS, che si tratti di lead generation, e-commerce o brand awareness, iniziamo con una <a href="https://www.websolute.com/contatti">conversazione</a>.

Google Premier Partner 2026

L'AI non crea contenuti generici: amplifica ciò che sei. Il problema non è lo strumento, ma l'assenza di identità. Oggi la qualità dipende da chiarezza e coerenza, non dal budget. Chi ha un'identità forte vince, chi fa contenuti "come tutti" sparisce nel rumore. L'intelligenza artificiale non è il nemico della creatività: è il nemico della mediocrità.

C'è un panico diffuso nel marketing: "L'AI sta creando contenuti tutti uguali, generici, indistinguibili." Ma questa è la diagnosi sbagliata.I contenuti generici esistevano già. Prima li facevamo con copywriter mediocri, fotografi mediocri, agenzie mediocri. Ora li facciamo con AI mediocre. Il problema non è lo strumento. È l'assenza di identità.&#8203;<h3>Ieri: soldi uguale qualità</h3>Fino a poco tempo fa, il budget era la principale barriera all'ingresso nel mondo dei contenuti di qualità. Se avevi denaro, potevi:<ul><li>Assumere bravi fotografi</li><li>Produrre video costosi</li><li>Scrivere contenuti curati da professionisti esperti</li></ul>I piccoli brand non potevano competere. Il denaro creava una separazione netta tra chi poteva permettersi qualità e chi no.&#8203;<h3>Oggi: idee uguale qualità</h3>L'intelligenza artificiale ha democratizzato la produzione di contenuti. Chiunque può generare testi, immagini e video con qualità tecnica elevata. Ma questa democratizzazione ha un effetto paradossale: chi non ha un'identità chiara produce solo rumore, mentre chi ce l'ha può amplificarla all'infinito.La domanda non è più "Usiamo l'AI o no?" – sarebbe come chiedersi "Usiamo la fotografia digitale o no?" nel 2005. La vera domanda è: "Siamo riconoscibili?"&#8203;<h2>Cosa significa essere un brand riconoscibile</h2>Un brand riconoscibile costruisce la propria identità su più livelli:Nei testi:<ul><li>Un linguaggio proprio che definisce come parliamo</li><li>Un tono distintivo che stabilisce cosa diciamo e soprattutto cosa NON diciamo</li><li>Informazioni tecniche proprietarie che solo noi possediamo</li><li>Un glossario che appartiene esclusivamente al nostro universo comunicativo</li></ul>Nelle immagini:<ul><li>Una direzione fotografica coerente e immediatamente identificabile</li><li>Luci, colori e tagli riconoscibili a colpo d'occhio</li><li>Ambientazioni che diventano "nostre" nell'immaginario del pubblico</li><li>Volti, attori e comparse ricorrenti che creano familiarità</li></ul>Nei video:<ul><li>Una regia identificativa che firma ogni produzione</li><li>Format ripetuti, codificati, prevedibili nel senso migliore del termine</li><li>Una voce, uno stile, un'estetica che non si confonde con nient'altro</li></ul>&#8203;<h3>Il vero cambiamento portato dall'AI</h3>Prima l'equazione era: personalità richiede tempo + denaro. Oggi è: personalità richiede chiarezza + coerenza.Il vero rischio dell'intelligenza artificiale non è la standardizzazione dei contenuti. È che amplifica quello che sei. Se hai un'identità forte, l'AI la moltiplica e la diffonde. Se non ce l'hai, l'AI amplifica il vuoto, rendendo ancora più evidente la tua mancanza di personalità.&#8203;<h2>Come costruire identità nell'era dell'AI</h2>Se fossi un brand oggi, ecco cosa farei:1. Costruire una Brand AI personalizzataUna vera intelligenza artificiale di marca dovrebbe includere:<ul><li>Knowledge approfondita di prodotto e processo</li><li>Tono di voce codificato nei minimi dettagli</li><li>Valori etici espliciti e non negoziabili</li><li>Direzione creativa definita con precisione</li><li>Glossario proprietario che riflette il nostro universo linguistico</li></ul>2. Produrre contenuti infiniti e iper-personalizzatiUsare questa <a href="/brand">Brand AI</a> per generare contenuti specifici per ogni segmento di pubblico, ogni piattaforma, ogni momento del customer journey. Non contenuti generici moltiplicati, ma personalizzazioni autentiche scalabili.3. Democratizzare l'accesso all'identità di marcaRendere la Brand AI accessibile a:<ul><li>Team interno per mantenere coerenza comunicativa</li><li>Rete di vendita per amplificare il messaggio corretto</li><li>Partner commerciali per garantire allineamento</li><li>Consumatori finali per interazioni autentiche</li></ul>4. Integrare con i sistemi aziendaliCollegare la Brand AI con CRM, ecommerce, <a href="https://www.websolute.com/blog/ai-festival-agentic-websites-per-difendere-il-brand">agentic website</a>, customer service e tutti i touchpoint dell'esperienza cliente per garantire coerenza totale.&#8203;<h3>Il futuro è già qui</h3>Questo approccio è ambizioso? Sì. È necessario? Nei prossimi 2-3 anni, assolutamente sì.I motori di ricerca basati su AI non classificheranno più solo sulla base di metriche tecniche come backlink o contenuti. Classificheranno sulla base di autenticità, autorevolezza e riconoscibilità del brand. Gli algoritmi impareranno a premiare chi ha una voce distintiva, una personalità riconoscibile, un'identità forte.Chi ha identità forte vince. Chi fa contenuti "come tutti" sparisce nel rumore di fondo di un web sempre più affollato.&#8203;<h3>La buona notizia</h3>L'<a href="/artificial-intelligence">intelligenza artificiale</a> non è il nemico della creatività. È il nemico della mediocrità. E questa, forse, è davvero una buona notizia.Per anni abbiamo accettato contenuti mediocri perché "non c'era budget" o "non c'era tempo". L'AI elimina queste scuse. Ora la differenza la fa solo una cosa: avere qualcosa di autentico da dire e il coraggio di dirlo con la propria voce.Il momento di costruire – o ritrovare – la propria identità è adesso.

Come l'intelligenza artificiale amplifica chi hai scelto di essere (e cancella chi non ha mai deciso)

L'AI non renderà i tuoi contenuti standard. La mancanza di identità sì.

Se l’AI generica diventa l’interfaccia principale delle interazioni digitali, il rischio è delegare a questi modelli tono e percorso: perché chi controlla l’esperienza controlla il mercato. Serve una Brand AI e un sito “agentivo” a 3 layer: AI-Ready (dati/APIs), AI-Inside (orchestrazione), AI-Everywhere (agent-to-agent). Agire ora dà un vantaggio di 18-24 mesi.&#8203;&#8203;

<h2>Se l'AI è l'interfaccia, chi controlla l'esperienza? Agentic Websites per difendere il brand</h2>Il successo dello speech all'AI Festival 2026, che si è tenuto la scorsa settimana in Bocconi a Milano, ha dimostrato che c'è una domanda fondamentale che ogni azienda deve affrontare: se un'intelligenza artificiale diventa l'interfaccia primaria tra il brand e il cliente, chi governa davvero l'esperienza?Non è una domanda retorica. È il prossimo fronte della competizione digitale.&#8203;<h3>La domanda che nessuno vuol fare ad alta voce</h3>Immagina questo scenario. Un cliente usa un'AI generica che sa tutto di te: ha cercato nel web, ha letto i tuoi dati pubblici, ha contesto sulla tua azienda, sulla tua posizione di mercato, sui tuoi prezzi. Quando il cliente chiede alla sua AI qualcosa sulla tua azienda, l'intelligenza artificiale gli risponde in tempo reale, personalizzata, fluida. Precisa.Ora la domanda: perché dovrebbe smettere di parlare con la sua AI e visitare il tuo sito?Se tutti rispondessero "perché lo troverà nei risultati della ricerca" o "perché citerà il tuo brand", starebbero risolvendo solo metà del problema. Essere trovati e essere citati dalle AI generiche è importante, risolve il "problema Google" del 2026, ma non è sufficiente a mantenere il controllo della relazione con il cliente.Il vero problema è più profondo: chi governa l'esperienza di come il cliente conosce il tuo brand?&#8203;<h3>L'errore di delegare l'esperienza</h3>Quando un'AI generica risponde su di te, quando personalizza la risposta sulla base dei dati disponibili, quando crea la "struttura" di come il cliente ti scopre: il tono è dell'AI, il formato è dell'AI, la sequenza è dell'AI. Non è tua.Questo è ciò che è accaduto con Amazon e l'e-commerce. Amazon non vende i prodotti: governa l'esperienza di acquisto. I brand diventano intercambiabili. Amazon decide quale prodotto mostrare, quale spingere, quale far vincere. Non chi ha il prodotto migliore nella scatola. E da lì nascono FBA, dropshipping, commoditizzazione.Deliveroo ha fatto lo stesso con la ristorazione. Chi governa l'esperienza della "fame", governa il mercato dei ristoranti su quella piattaforma. Nascono dark kitchen, cucine fantasma, brand senza località.Aesop ha capito questa lezione nel fisico. Non ha ceduto l'esperienza ad Amazon. Ha scelto di controllare il negozio, lo staff, il packaging, il rituale. Non come lista di SKU, ma come relazione. Perché sa che chi controlla l'esperienza, controlla il desiderio.Online sta per succedere lo stesso. Se lasci che un'AI generica governi come il cliente ti conosce, allora l'AI generica decide il tuo destino. Non tu.&#8203;<h3>La soluzione non è (solo) un chatbot</h3>La risposta non è, come molti stanno pensando, aggiungere un chatbot al sito web. Non è mettere un modello di linguaggio a rispondere a domande generiche. Questo non cambia il problema: stai ancora delegando l'esperienza, solo a una tecnologia più sofisticata.La soluzione è radicalmente diversa: costruisci la TUA esperienza, con la TUA AI, il TUO tono, la TUA voce.Ma cosa significa concretamente? L'AI generica è già brava, veloce, accurata, personalizzata. Per competere con lei, non puoi batterla su velocità o ampiezza di dati. Devi offrire qualcosa che lei non può offrire: non "informazione", quella la sa già. Devi offrire esperienza.Esperienza significa:<ul><li>UX memorabile e brandizzata: quando il cliente interagisce con la tua AI, vede il tuo design, il tuo tono di voce. Non è una chat generica. È una conversazione con il tuo brand.</li><li>Contenuti costruiti nel contesto: non generici, ma radicati nella tua proposta, nei tuoi valori, nella tua posizione di mercato.</li><li>Rituale e voce: come Aesop nel negozio fisico, il cliente avverte che sta interagendo con te, non con una scatola nera.</li><li>Personalizzazione dal tuo ecosistema: la tua AI conosce la storia del cliente con te, i suoi acquisti precedenti, le sue preferenze. Non lo conosce come "utente generico del web", ma come cliente tuo.</li></ul>Quando il cliente si chiede "perché dovrei visitare il sito invece di parlare con la mia AI?", la risposta è: perché qui trovo un'esperienza che la tua AI generica non può darmi. Non per i dati. Per l'esperienza.&#8203;<h3>Come funziona: tre strati di intelligenza</h3>Per costruire un sito che funzioni in questo nuovo scenario, non basta aggiungere tecnologia. Serve un'architettura.<h4>Primo strato: AI-Ready</h4>È il fondamento. I tuoi dati devono essere strutturati, interrogabili, pronti. Headless architecture, API aperte, schema markup, composabilità. Senza questo, niente funziona. Se i dati non sono pronti, nessuna intelligenza può orchestrarli.L'88% dei siti oggi non è AI-ready. Hanno ancora architetture monolitiche, dati sepolti dentro database rigidi, nessun'apertura verso l'esterno. Questi siti sono potenzialmente invisibili agli agenti AI del futuro.<h4>Secondo strato: AI-Inside</h4>È dove vive l'intelligenza generativa del tuo brand. La tua AI orchestra la domanda del cliente, attiva 5-8 sub-agenti che costruiscono la risposta in tempo reale. Ogni pezzo ha il tuo design, il tuo tono, il tuo stile. La pagina si costruisce mentre il cliente guarda, non come una chat, ma come una relazione.Usa i dati dal layer AI-Ready, ma tutto è personalizzato e orchestrato dalla tua Brand AI. Non è un chatbot. È il motore agentico che governa come il cliente vive l'esperienza con te.<h4>Terzo strato: AI-Everywhere</h4>Il sito diventa un hub che alimenta mille interfacce: voice, chat su WhatsApp, il sito stesso, MCP (Model Context Protocol), agenti che parlano con agenti. Il cliente accede da dove vuole, ma la relazione è sempre gestita dal layer AI-Inside. Non accede al "dato", accede alla "relazione" gestita dal tuo brand.&#8203;E qui entra una dimensione che pochi stanno considerando: agent-to-agent.La mia AI personale non chiederà al tuo sito "dove posso comprare?". Parlerà direttamente con la tua AI dicendo: "Prenota un appuntamento dal negozio. Risolvi questo problema con il servizio clienti. Dimmi dove posso comprare." Se la tua AI non “parla” quel protocollo, se non hai un'architettura che consente la comunicazione da agente a agente, allora sarai invisibile nelle transazioni mediate da intelligenza artificiale. E nel 2027-2028, molte transazioni saranno così.&#8203;<h3>Tre esempi concreti</h3><ol><li>AI Assistant Multimodale: agenti AI che comprendono, ragionano, rispondono. E guidano il cliente attraverso il customer journey. Consigliano, spiegano, e spingono verso la conversione. La TUA conversione. Vedi ad esempio il caso di <a href="https://www.websolute.com/progetti/farmacia-carli">Farmacia Carli</a>.</li><li>AI Dynamic Page Generator: pagine del sito web generate on-demand, a partire da una richiesta specifica delle persone, attingendo dalla knowledge base del brand e personalizzandole sulla base della brand identity.</li><li>AI Content Machine: un motore che genera contenuti tramite workflow automatizzati, riducendo drasticamente tempi e costi di produzione, integrandosi con PIM, CRM, CMS, sia in ingresso che in uscita. Scopri perché <a href="https://www.websolute.com/blog/ogni-azienda-ha-bisogno-di-una-ai-content-machine">ogni azienda ha bisogno di una AI Content Machine</a>.</li></ol>&#8203;<h3>La finestra si sta chiudendo</h3>I numeri dovrebbero farti alzare dalla sedia:<ul><li>88% dei siti non è AI-ready: sono architetture nate prima di questo scenario, costruite per umani che cliccano, non per agenti che interrogano.</li><li>+8x anno di crescita dell'AI traffic: le query mediate da AI crescono 8 volte più velocemente del traffico organico.</li><li>2028: AI sorpassa Search: secondo le stime, entro il 2028 il numero di ricerche mediate da AI supererà il numero di ricerche su motori di ricerca tradizionali.</li></ul>Chi nel 2026 riesce ad essere AI-Ready, chi costruisce il proprio layer AI-Inside, chi si posiziona come hub di relazioni AI-Everywhere, governa la relazione quando il mercato esplode nel 2027-2028. Questo non è una previsione, è un vantaggio competitivo irrecuperabile di 18-24 mesi.&#8203;<h3>Cosa fare domani?</h3>Se sei un CEO, un CMO, un responsabile digital, non puoi aspettare il 2028 per accorgerti che il tuo brand è diventato "una SKU in uno scaffale infinito" di risposte di AI generiche.Il primo passo è capire se il tuo sito è AI-Ready: hai architetture headless, API aperte, dati strutturati? Se la risposta è no, questo è il progetto prioritario dei prossimi 12 mesi.Il secondo passo è pensare a come costruire la tua <a href="https://www.websolute.com/blog/ai-non-rendera-contenuti-standard-mancanza-identita-si">Brand AI</a>: non come aggiunta, ma come reinterpretazione di come il cliente interagisce con te. Come vuoi che il tuo brand suoni quando parla con la sua AI personale? Quale esperienza vuoi offrire che nessun'altra AI può offrire?Il terzo passo è mappare gli scenari agent-to-agent: come la mia AI avrà bisogno di comunicare con la tua? Quali azioni saranno automatizzabili da agente a agente? Prenota, compra, supporta, cancella, controlla lo stato di consegna?Non è il momento di aspettare. Non è il momento di aggiungere "un chatbot al sito". È il momento di ripensare il sito come sistema agentivo.Aesop non ha ceduto ad Amazon. Tu non devi cedere all'AI generica.&#8203;&#8203;

&#8203;<a href="https://www.websolute.com/progetti/farmacia-carli">&#8203;</a>&#8203;

Agentic Websites per difendere il brand

In un'epoca in cui la velocità e la coerenza dei contenuti sono fondamentali, abbiamo lanciato la AI Content Machine, una piattaforma innovativa che integra intelligenza artificiale e conoscenza aziendale per generare contenuti su larga scala. Questa soluzione automatizza la creazione di testi, immagini e report, migliorando l'efficienza e garantendo coerenza di brand su tutti i canali.

In un mercato dove velocità e coerenza fanno la differenza, la gestione dei contenuti aziendali non può più essere affidata solo a processi manuali o strumenti frammentati. &#8203;L’adozione di una <a href="https://www.websolute.com/artificial-intelligence/ai-content-machine">AI Content Machine</a> rappresenta oggi un vantaggio competitivo decisivo: una piattaforma che permette di scalare la produzione di contenuti testuali, visivi e numerici in modo coerente, personalizzato e sempre aggiornato.&#8203;<h3>Cos’è una AI Content Machine</h3>Una Content Machine non è un semplice tool di generazione automatica. È una piattaforma enterprise che integra l’intelligenza artificiale con le conoscenze e i dati aziendali. &#8203;Il suo cuore è il dataset configurabile, che definisce regole, glossario e mental model del brand: in questo modo, ogni contenuto viene generato rispettando tono di voce, stile e coerenza informativa.&#8203;Grazie a un’architettura scalabile, la piattaforma consente di:<ul><li>Produrre contenuti in parallelo per migliaia di elementi (schede prodotto, articoli, FAQ, report, ecc.).</li><li>Assicurare coerenza terminologica e contestuale grazie all’integrazione con knowledge base interne e fonti esterne.</li><li>Gestire localizzazioni multilingua preservando il modo in cui l’azienda “parla” nei diversi mercati.</li></ul>&#8203;<h3>Vantaggi concreti per i diversi reparti</h3><h4>Marketing e Vendite</h4>Immaginiamo un e-commerce con centinaia di prodotti. Oggi la creazione di schede prodotto, descrizioni SEO, visual per social e DEM richiede settimane di lavoro. Con la Content Machine, da un input minimo (nome prodotto, immagine e poche caratteristiche) è possibile generare:<ul><li>Descrizioni lunghe e brevi ottimizzate SEO.</li><li>Bullet point tecnici consistenti con la feature list.</li><li>Immagini ambientate coerenti con la palette e lo stile del brand.</li><li>Copy per social, email e annunci, già declinati per canale.</li></ul>Il risultato: un’intera campagna omnicanale pronta in ore anziché in mesi.&#8203;<h4>Customer Service</h4>FAQ, knowledge base e risposte standardizzate possono essere aggiornate in tempo reale attingendo a documenti e policy aziendali. Questo riduce errori, tempi di risposta e aumenta la soddisfazione del cliente.&#8203;<h4>Operations e Qualità</h4>La piattaforma può automatizzare controlli su documenti come fatture o ordini, estraendo dati, verificando coerenza con contratti e generando checklist di anomalie. Un esempio: se una fattura riporta un IBAN diverso dall’anagrafica del fornitore, la Content Machine segnala l’anomalia prima che il pagamento venga processato.&#8203;<h4>HR e Formazione</h4>La Content Machine permette di creare micro-contenuti di training su misura, facilmente fruibili dai dipendenti. Ad esempio, un corso di “Gestione obiezioni” per il team commerciale può essere strutturato in brevi moduli testuali, quiz ed esercitazioni, integrati direttamente in Teams o Slack.&#8203;<h4>Localizzazione multilingue consapevole</h4>La traduzione non è solo conversione linguistica: è localizzazione “aware” del brand. La piattaforma genera contenuti che rispettano terminologia, tono e convenzioni culturali di ciascun mercato. Questo significa che la descrizione di un prodotto per il mercato italiano avrà un approccio diverso rispetto a quella per quello giapponese, senza perdere coerenza di brand.&#8203;<h3>Perché adottarla ora</h3><ul><li>Riduzione drastica del time-to-content: da settimane a poche ore.</li><li>Governance e sicurezza: versioning dei prompt e log operativi garantiscono controllo e tracciabilità.</li><li>Estensibilità: nuovi casi d’uso si attivano facilmente creando dataset dedicati senza dover riprogettare l’intero sistema.</li></ul>La Content Machine trasforma il modo in cui le aziende producono e gestiscono contenuti: da attività manuali e frammentate a un processo scalabile, integrato e intelligente.&#8203;Non si tratta di sostituire la creatività umana, ma di liberarla dal lavoro ripetitivo. Il risultato?<ul><li>Più velocità nel lanciare prodotti e campagne.</li><li>Maggiore coerenza di brand su tutti i canali.</li><li>Processi aziendali più efficienti e sicuri.</li></ul>In un mondo in cui il contenuto è il primo punto di contatto tra azienda e mercato, dotarsi di una AI Content Machine significa essere un passo avanti.&#8203;Vuoi approfondire? <a href="/contatti">Parla con un AI Strategist</a>.

AI Content Machine: la rivoluzione nella produzione di contenuti aziendali

Ogni azienda ha bisogno di una AI Content Machine

Settef presenta la nuova app B2B dedicata ai professionisti dell’edilizia, progettata da Websolute per supportare progettisti e imprese nella scelta e nell’applicazione delle soluzioni più adatte per facciate, isolamento, riqualificazione ed efficientamento energetico. Uno strumento operativo, disponibile per iOS e Android, che integra guida alla scelta dei prodotti, calcolo delle quantità, configurazione del Sistema a Cappotto, cataloghi, schede tecniche e ricerca dei rivenditori.

<h3>Uno strumento digitale pensato per progettisti ed imprese, con funzionalità tecniche e servizi in continua evoluzione</h3>Settef, brand di Cromology Italia specializzato in cicli vernicianti e soluzioni per l’isolamento e la protezione delle facciate, presenta la sua nuova applicazione mobile pensata per offrire un supporto concreto ai professionisti dell’edilizia.Abbiamo progettato e sviluppato l’app affinché risponda alle esigenze operative di progettisti ed imprese, offrendo strumenti utili nella scelta e nell’applicazione delle soluzioni più adatte per la riqualificazione, manutenzione, decorazione ed efficientamento energetico degli edifici. Tra le funzionalità principali: una guida pratica per la scelta dei prodotti, un calcolatore delle quantità, configurazione del Sistema a Cappotto e consultazione aggiornata dei cataloghi, schede tecniche e rivenditori.Disponibile su <a href="https://apps.apple.com/it/app/settef/id6737623996" target="_blank" rel="noopener noreferrer">App Store</a> e <a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=com.cromology.settef" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Google Play</a>, sia per iOS che Android, questa prima release è solo l’inizio di un percorso che vedrà ulteriori sviluppi per arricchire l’offerta digitale di Settef, sempre più vicina alle esigenze dei professionisti dell’edilizia, offrendo un supporto sempre più strutturato, accessibile e professionale.

Settef lancia la nuova app B2B per il mondo dell’edilizia

<h2>Una nuova esperienza digitale per comunicare i valori e la visione di Alerion nel mondo delle energie rinnovabili</h2>Alerion, produttore all’avanguardia di energie rinnovabili, si è affidata al nostro team per accompagnare l’evoluzione del brand attraverso strategia, rebranding e sviluppo del nuovo sito web. Il risultato è un’interfaccia digitale che riflette i valori del gruppo:<ul><li>innovazione </li><li>rispetto per la natura</li><li>visione sul futuro </li></ul>con una UX/UI essenziale e autorevole, pensata per raccontare l’energia del presente e del domani.&#8203;&#8203;<a href="https://www.websolute.com/progetti/friel-alerion">Scopri l'intero progetto.</a>&#8203;&#8203;

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Online la nuova identità digitale di Alerion

Avviso Importante! Attenzione alle Comunicazioni Fraudolente.Il Gruppo Websolute non richiede mai pagamenti online.

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Desideriamo informare tutti gli utenti e visitatori del nostro sito che il Gruppo Websolute non richiede mai pagamenti online in nessuna fase di contatto commerciale o selezione del personale.&#8203;In particolare, precisiamo che:<ul><li>Non sono mai richiesti bonifici, pagamenti o anticipi per accedere a servizi, offerte di lavoro o opportunità commerciali.</li><li>Le eventuali proposte di collaborazione o di lavoro provengono esclusivamente tramite i nostri canali ufficiali, riconoscibili da indirizzi email aziendali verificabili (es. nome@websolute.it).</li><li>Diffidate da comunicazioni non ufficiali, da numeri o indirizzi email sospetti che fanno riferimento alla nostra azienda ma non riconducibili a contatti aziendali noti.</li></ul>Invitiamo chiunque riceva comunicazioni sospette a:<ul><li>Non rispondere né fornire dati personali o bancari;</li><li>Inoltrare l’eventuale segnalazione a: info@websolute.it;</li><li>Valutare la possibilità di segnalare l’accaduto alle autorità competenti.</li></ul>La tutela della sicurezza dei nostri interlocutori è per noi una priorità. Grazie per l’attenzione e la collaborazione.

Avviso Importante! Attenzione alle Comunicazioni Fraudolente

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Premiati agli Interactive Key Award 2025 i progetti che abbiamo realizzato per MARCATO ed ECONYL®, capaci di fondere insieme innovazione, sostenibilità e cultura digitale.Un riconoscimento che testimonia la forza di una visione condivisa e il valore generato dalla sinergia del lavoro di squadra.

Si è da poco conclusa la XXVI edizione degli Interactive Key Award&#8203;(IKA) a Milano. Una serata speciale, un palco condiviso, che ha visto protagoniste venti realtà del panorama digitale nazionale. Un evento che ha saputo coniugare creatività, tecnologia e visione strategica. I premi IKA sono da sempre tra i riconoscimenti più longevi e autorevoli in Italia, dedicati alla comunicazione pubblicitaria digitale. Siamo molto grati dunque alla giuria IKA, per aver conferito al gruppo Websolute due di questi prestigiosi premi in differenti categorie! Due progetti, un’unica visione: innovare con significato Grazie alla fiducia di partner d’eccellenza e al lavoro del nostro team, sono stati premiati due progetti che rappresentano al meglio il nostro approccio: innovativo, sostenibile e orientato all’utente. <ul><li>Premio E-commerce Web e Mobile: <a href="/progetti/marcato">MARCATO</a>&#8203;</li></ul>Con Marcato Spa, marchio storico del Made in Italy, abbiamo disegnato una nuova esperienza di acquisto online: un e-commerce elegante e funzionale che celebra la tradizione artigianale italiana con un’interfaccia moderna e intuitiva, pensata per valorizzare il prodotto e semplificare l’esperienza utente. <ul><li>Premio Fashion and Luxury: ECONYL®</li></ul>Per Aquafil Spa, abbiamo trasformato la comunicazione del brand ECONYL® in una piattaforma digitale capace di educare, ispirare e coinvolgere.&#8203;Non è stato creato solo uno shop, ma un vero e proprio hub narrativo che promuove la cultura della sostenibilità nel mondo fashion e interior, integrando <a href="/brand/brand-storytelling">storytelling</a>, User Experience e innovazione ambientale. Un evento simbolo dell’eccellenza digitale Gli Interactive Key Award si sono tenuti in una cornice d’eccezione: la Santeria, in viale Toscana 31 a Milano. Una location che ha fatto da sfondo ad una serata elegante e ricca di ispirazione. Durante tutto l'evento, un unico filo conduttore ha guidato il racconto: la costruzione attraverso piattaforme digitali, di connessioni reali e memorabili con le persone. &#8203;Uno speciale ringraziamento va a tutti i team che hanno lavorato ai progetti! Questi premi sono la prova del valore nato dalla collaborazione tra realtà innovative. Ringraziamo Marcato Spa e Aquafil Spa per aver creduto in noi. Un grazie speciale va anche alla nostra squadra: ogni vittoria è frutto di passione e di un importante lavoro di squadra!

Questo successo rafforza la nostra convinzione: il futuro digitale richiede idee coraggiose, coerenza e capacità di innovare con consapevolezza.  Desideri conoscere altri progetti come questi?  Vai alla sezione <a href="https://www.websolute.com/progetti" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Progetti</a>!

Il nostro impegno continua! 

Websolute vince agli IKA con Marcato ed Econyl

Un corso gratuito di istruzione e formazione tecnica superiore finanziato dalla Regione Marche e cofinanziato dall’Unione Europea, con DDS 939/FOAC/2024 P.O.R. Marche FSE + 2021/2027.  La sicurezza informatica è la chiave del futuro digitale: scopri come farne parte!

La crescente importanza dalle tecnologie digitali, sposta sempre più frequentemente l’attenzione sulla sicurezza informatica. Infatti, costantemente le aziende rischiano di subire attacchi cyber o ricevere possibili minacce ai loro database e dati sensibili. Negli ultimi anni, disporre di una figura esperta nella protezione delle infrastrutture digitali è diventato un aspetto strategico e fondamentale per ogni settore. Oggi, il mercato del lavoro cerca professionisti altamente qualificati, ma la domanda al momento supera ancora l’offerta.   In questo contesto, Websolute, partner della Regione Marche, partecipa attivamente al progetto, confermando la sua attenzione costante alle nuove esigenze digitali e il suo ruolo proattivo in un mercato in continua evoluzione. Questo articolo, si propone dunque di offrire uno sguardo sul corso, evidenziando l’opportunità di una preparazione concreta, per coloro che desiderano intraprendere una carriera professionale in questo settore.

La figura professionale e gli sbocchi occupazionali:   Il Tecnico Superiore per la sicurezza informatica è un professionista specializzato nella progettazione di ambienti, gestione e protezione dei sistemi di rete e sicurezza informatica. Si occupa di prevenire o affrontare situazioni di emergenza, gestire gli incidenti informatici e garantire il ripristino dei sistemi. Le opportunità di carriera sono ampie e trasversali: può lavorare in aziende, enti pubblici e privati, operando in diversi ambiti dell’IT, dalla produzione software alla consulenza, fino alla gestione di infrastrutture hardware, database e servizi di hosting. Un ruolo chiave in un mondo sempre più connesso.  A chi è rivolto questo corso?  Il corso gratuito è pensato per 20 allievi (+ 5 uditori), è aperto a maggiorenni disoccupati, inoccupati o occupati (con frequenza fuori orario di lavoro), residenti o domiciliati nelle Marche e in possesso di diploma di scuola superiore o tecnico professionale. Almeno il 50% dei partecipanti deve essere donna.  &#8203;Il programma formativo: dalla teoria alla pratica  Il corso offre una preparazione completa della durata di 800 ore (escluse le 8 ore di esame finale), che unisce moduli teorici avanzati a sessioni pratiche sul campo.  Gli studenti impareranno i seguenti moduli: <ul><li>Orientamento al lavoro, bilancio delle competenze e comunicazione </li></ul><ul><li>Gestione d'impresa, project management e tecniche di comunicazione </li></ul><ul><li>Sicurezza sul lavoro, normativa e privacy </li></ul><ul><li>Competenze tecniche in hardware, software, reti e configurazione server </li></ul><ul><li>Competenze digitali, inglese tecnico e metodi matematici&#8203;</li></ul>Il percorso di formazione è arricchito da laboratori pratici, stage aziendali che permettono agli studenti di entrare in contatto diretto con il mondo del lavoro, avendo accesso ad un network di aziende e professionisti del settore, sviluppando competenze concrete e spendibili immediatamente.  Titolo rilasciato:   Al termine del percorso, a coloro che avranno frequentato almeno il 75% del monte ore previsto e che avranno superato l’esame finale, verrà rilasciato il Certificato di Specializzazione Tecnica Superiore di “TECNICO SUPERIORE PER LA SICUREZZA DELLE RETI E DEI SISTEMI”, corrispondente al Livello EQF 4. In applicazione delle norme contenute nell'articolo 4 del decreto del Ministro dell'università e della ricerca 16 marzo 2007 verranno riconosciuti dall’Università Politecnica delle Marche n. 3 Crediti Formativi Universitari (CFU) in caso di iscrizione Corsi di Laurea in Ingegneria Informatica (Classe L-8 – Ingegneria dell'informazione) entro la durata di 3 anni dal completamento con successo del corso IFTS.

Un corso che apre le porte alla sicurezza del futuro 

Il settore della sicurezza informatica è in piena espansione e non sembra rallentare. Diventare un Tecnico superiore per la sicurezza delle reti e dei sistemi significa entrare in un campo in continua evoluzione, dove le opportunità di carriera sono enormi. Non perdere questa opportunità gratuita: i posti sono limitati, quindi candidati ora e preparati a costruire il tuo futuro nel campo della sicurezza informatica. Per maggiori informazioni, visita il sito ufficiale del corso e fai il primo passo verso una carriera che fa la differenza!

Il tuo Futuro!  

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Il Podcast di Websolute: AI Roadmaps è dedicato a Imprenditori e Manager che vogliono sfruttare l'AI per aumentare l'efficienza e la produttività. Claudio Tonti e Nicola Bonora rispettivamente Head of Strategy, Products, R&D e Digital e UX Strategy di Websolute, insieme ad altri ospiti esperti offrono contenuti ricchi, interviste esclusive e consigli pratici, AI Roadmaps è il tuo compagno ideale nell'universo dell'AI.

Per immaginare l'anno che arriva, l'esercizio più interessante è cambiare punto di vista e interrogare direttamente l'intelligenza artificiale generativa sulle prospettive del 2025. Ne esce un quadro che intreccia ottimismo e concretezza: un anno di grandi avanzamenti, con un'integrazione sempre più diffusa dell'AI nella vita quotidiana e in settori come sanità, istruzione e lavoro. Ma il valore della riflessione sta nei dettagli operativi, negli ostacoli reali e nelle opportunità per le imprese di ogni dimensione. &#8203;<h3>Le aree del business che ne trarranno vantaggio </h3>Tra le aree destinate a beneficiare di più dell'intelligenza artificiale emergono il marketing e le vendite, grazie alla personalizzazione dell'esperienza del cliente e all'ottimizzazione delle strategie di targeting. Seguono la logistica e la gestione della catena di approvvigionamento, con l'automazione intelligente dei processi, e la finanza, con analisi predittive più accurate e processi decisionali automatizzati. Un punto importante è che queste innovazioni non sono riservate alle grandi aziende: molte soluzioni stanno diventando più accessibili ed economiche, permettendo anche alle piccole e medie imprese di sfruttare automazione, analisi dei dati e personalizzazione per innovare e crescere. &#8203;<h3>Tempo, competenze e resistenza al cambiamento </h3>Tra gli ostacoli più tipici per le PMI ci sono la mancanza di competenze specifiche interne, i costi iniziali di implementazione e una certa resistenza culturale al cambiamento, con dipendenti talvolta riluttanti ad adottare nuovi strumenti. Il percorso suggerito è graduale: formare un team o individuare un partner competente, identificare aree specifiche in cui l'AI porta valore, come l'automazione del servizio clienti o la creazione di contenuti, e partire con progetti pilota a basso rischio per dimostrare rapidamente il valore e ottenere consenso interno. Il timore che servano tempo ed energie eccessivi è comprensibile, ma con l'approccio giusto i benefici di lungo termine, in termini di efficienza e innovazione, superano di gran lunga l'investimento iniziale: il tempo necessario non dovrebbe essere visto come un ostacolo insormontabile. &#8203;<h3>Gli ostacoli tecnologici reali </h3>Sul piano strettamente tecnologico, il primo ostacolo è l'integrazione dell'AI nei sistemi esistenti, spesso datati o frammentati. Il secondo è la qualità e la quantità dei dati, perché l'AI generativa richiede grandi quantità di dati di qualità che non tutte le aziende possiedono. A questi si aggiungono la sicurezza e la privacy dei dati, e la scalabilità, intesa come capacità delle soluzioni di crescere con l'azienda senza perdere efficienza. Tra uno scenario in cui l'AI è nativamente integrata in mille strumenti diversi e uno in cui è centralizzata in un asset aziendale, per molte aziende, e in particolare per le PMI, la soluzione centralizzata appare più gestibile: garantisce migliore controllo, governance più semplice e maggiore coerenza, lasciando aperta in futuro una transizione verso un modello più distribuito man mano che le organizzazioni maturano. &#8203;<h3>La riservatezza dei dati </h3>La riservatezza dei dati è una preoccupazione legittima, soprattutto quando l'informazione è l'asset primario che l'azienda mette a disposizione di questi sistemi. Esistono però diverse misure per mitigare i rischi: la crittografia, l'anonimizzazione, la minimizzazione dei dati raccolti e la conformità a normative come il GDPR. Molte soluzioni offrono inoltre opzioni di hosting on premise, che consentono di mantenere il controllo completo sui propri dati. La trasparenza con clienti e partner su come i dati vengono utilizzati e protetti resta fondamentale per costruire fiducia. &#8203;<h3>L'errore umano e l'errore dell'AI </h3>Un tema ricorrente è la natura probabilistica dei modelli linguistici, che possono commettere errori o fornire risposte imprecise, soprattutto su argomenti molto specifici. È un timore che frena l'adozione, ma va contestualizzato: nella maggior parte dei casi l'alternativa è una risposta umana, e anche le persone sbagliano, si distraggono o non dicono esattamente ciò che l'azienda vorrebbe. In molti contesti, introdurre l'AI può quindi ridurre la probabilità complessiva di errore, non aumentarla. L'AI può elaborare grandi quantità di dati rapidamente e mantenere performance costanti senza affaticamento. La chiave resta integrarla come strumento di supporto, con supervisione umana, formazione continua e sistemi di controllo della qualità, in una collaborazione in cui l'AI gestisce i compiti ripetitivi e analitici e le persone si concentrano sulle decisioni strategiche e contestuali. &#8203;<h3>Spingere sulla creatività </h3>Guardando in modo più creativo al 2025, si aprono scenari ancora poco esplorati. Assistenti virtuali avanzati che non si limitano a rispondere, ma anticipano le esigenze di dipendenti e clienti proponendo soluzioni personalizzate in tempo reale. Gemelli digitali di processi aziendali complessi, alimentati da AI generativa, capaci di simulare scenari di business e testare nuove strategie o prodotti in un ambiente virtuale prima di implementarli nella realtà. E campagne di marketing dinamiche, che adattano i messaggi in tempo reale in base alle reazioni del pubblico, creando esperienze altamente coinvolgenti. Sono solo alcune direzioni, in un potenziale descritto come davvero vasto e in continua evoluzione: la prospettiva per le aziende è quella di navigare le opportunità con coraggio e creatività, mantenendo mente e cuore aperti alle possibilità che il futuro riserva.

Le prospettive dell'AI nel 2025: cosa cambia per le aziende

Il ritmo delle novità nel mondo dell'intelligenza artificiale è impressionante, e alcune di queste innovazioni hanno un impatto diretto sul modo di lavorare e di fare business. Modelli che ragionano prima di rispondere, motori di ricerca conversazionali, interazione vocale in tempo reale, programmazione senza codice, agenti autonomi e l'orizzonte dell'intelligenza artificiale generale: una panoramica delle trasformazioni più rilevanti e di cosa significano concretamente per le aziende. &#8203;<h3>Modelli che ragionano prima di rispondere </h3>Una delle novità più importanti è l'arrivo di un modello capace di ragionare prima di formulare la risposta. Nasce per superare un limite noto, l'incapacità di rispondere a domande apparentemente banali come contare quante volte una certa lettera compare in una parola, dovuta al fatto che le parole vengono trasformate in token. La differenza rispetto ai modelli tradizionali è che questo, prima di rispondere, avvia un processo che può durare anche uno o due minuti: scompone il problema in sottoproblemi, imposta le analisi, prepara i contenuti che gli servono e solo dopo calcola la risposta. In un test pratico, per calcolare la spaziatura delle luci lungo un albero di Natale a forma di cono, ha affrontato la risoluzione di integrali complessi e ha fornito una risposta corretta dove un modello tradizionale avrebbe fallito. È lo strumento giusto per compiti complessi che richiedono calcolo e ragionamento, non per le chat o gli assistenti conversazionali. &#8203;<h3>Search GPT: la semantica torna padrona </h3>La ricerca conversazionale è ormai diventata un prodotto integrato. Una parte delle ricerche si sta spostando verso questi nuovi motori, e questo ha due conseguenze pratiche. La prima è che il motore di ricerca alla base di Bing torna rilevante: essere ben posizionati lì diventa importante per comparire nelle risposte, mentre prima era un canale trascurato. La seconda riguarda la natura stessa della ricerca: non si lavora più solo per parole chiave ridotte all'osso, ma per semantica. I concetti e le parole che stanno intorno tornano importanti, e si allarga lo spazio di ciò che è possibile esprimere. Resta aperto un nodo non da poco: il modello di business della pubblicità, perché se la risposta non rimanda a un link, non è ancora chiaro come funzionerà la monetizzazione di quello che oggi è il modello più redditizio al mondo. &#8203;<h3>Realtime Voice: dalla voce alla voce </h3>L'interazione vocale in tempo reale permette di conversare a voce come si farebbe con una persona, potendola interrompere, correggere e ricevere risposte senza attesa. Due aspetti la rendono notevole. Il primo è la capacità di mimare l'atteggiamento e le sfumature dell'interlocutore: il tono, l'inflessione, persino una cadenza locale. Il secondo è tecnico ma decisivo: non passa per il testo, ma va direttamente dalla voce alla voce, tanto che per ottenere la trascrizione serve un altro sistema, che a volte sbaglia. Questo la rende perfetta per alcuni contesti e meno adatta ad altri, ad esempio quando la risposta dovrebbe combinare voce, immagini e tabelle. L'impatto economico è evidente: il costo per minuto di un operatore vocale realizzato con questa tecnologia è una frazione di quello di un operatore umano, ed è destinato a calare ulteriormente. Una direzione che ridisegna profondamente i mestieri legati alla risposta telefonica. &#8203;<h3>No code: scrivere software descrivendolo a parole </h3>Un altro fronte sorprendente è quello del no code. Iniziano a esistere strumenti, anche di taglio più accessibile, che permettono a chi non ha mai scritto una riga di codice di descrivere a parole ciò che ha in mente e farsi guidare nella scrittura del software, fino alla visualizzazione e alla pubblicazione online del risultato. Dalla descrizione a parole fino all'oggetto finito, anche in un paio d'ore, senza passare per designer, analisti o programmatori. Restano limiti e difetti, e i progetti devono avere dimensioni contenute, ma il sistema scrive codice, corregge i propri errori e migliorerà rapidamente. Serve soltanto qualcuno che abbia chiaro il risultato da ottenere e sappia guidare il processo. &#8203;<h3>AGI all'orizzonte e l'ascesa degli agenti </h3>Sul piano della visione prospettica, ha fatto discutere la dichiarazione secondo cui l'intelligenza artificiale generale potrebbe arrivare molto prima del previsto, in un orizzonte di tempo sorprendentemente vicino rispetto alle stime, spesso decennali, che circolavano fino a poco prima. Va letta con cautela, anche per la sua funzione nell'attrarre investimenti, ma segnala che chi lavora su questi sistemi ritiene di avere una visione chiara del percorso. Strettamente collegato è il tema degli agenti autonomi: piccole intelligenze artificiali focalizzate su compiti specifici che, come uno sciame, operano coordinate da un agente superiore, una sorta di direttore d'orchestra che assegna i task, raccoglie i risultati e porta avanti gli obiettivi. È uno schema applicabile a qualunque attività, dentro e fuori l'organizzazione. &#8203;<h3>Computer use: l'AI che prende il controllo </h3>In questa direzione si muove anche la capacità di un modello di prendere il controllo del computer: data una missione, muove il mouse, apre applicazioni e compie azioni per soddisfare una delega, come prenotare un viaggio. Siamo ancora in fase di sperimentazione e demo, e la prudenza è d'obbligo, tanto che i framework per gli agenti raccomandano esplicitamente di concedere loro accesso solo alle risorse strettamente necessarie. Ma la traiettoria è segnata: un passo alla volta, questi strumenti diventeranno parte sempre più concreta del lavoro quotidiano, ridisegnando in modo profondo competenze, processi e mestieri.

AI Revolution: le novità che stanno cambiando il futuro del lavoro

Il Podcast di Websolute: AI Roadmaps è dedicato a Imprenditori e Manager che vogliono sfruttare l'AI per aumentare l'efficienza e la produttività. Claudio Tonti e Nicola Bonora rispettivamente Head of Strategy, Products, R&D e Digital e UX Strategist di Websolute, insieme ad altri ospiti esperti offrono contenuti ricchi, interviste esclusive e consigli pratici, AI Roadmaps è il tuo compagno ideale nell'universo dell'AI.

Parlare di <a href="/artificial-intelligence">AI Transformation</a> significa rispondere a una domanda molto concreta: cosa possiamo farne dell'intelligenza artificiale generativa nel business. La stessa tecnologia può essere declinata in tanti modi diversi, e dall'esperienza su progetti reali emergono alcuni schemi ricorrenti, dei veri e propri pattern. Ne sono stati formalizzati sette, già portati a terra in progetti concreti, con altri in costruzione e altri ancora che arriveranno, perché ogni nuova necessità è l'occasione per generalizzare una soluzione e consolidarla a livello di metodologia. Ecco una carrellata di questi sette schemi di utilizzo. &#8203;<h3>1. Sales AI Assistant: dal Cerca al Chiedi </h3>Il primo pattern riguarda la vendita, perché è ciò che interessa a ogni azienda. Il Sales AI Assistant aiuta gli utenti di un sito o di un e-commerce a comprendere a fondo l'offerta, facendo ciò che farebbe un bravo venditore sul punto vendita: porre le domande giuste, dare il contesto, conversare. Si passa dalla logica del Cerca a quella del Chiedi: non più digitare divano in pelle rossa, ma descrivere un ambiente, una famiglia, un modo di vivere lo spazio, e ricevere proposte iper personalizzate. La parte rivoluzionaria è l'integrazione: non una chat separata e staccata dal sito, ma un'interfaccia conversazionale collegata al catalogo, alle schede prodotto, ai prezzi. Vale per il B2C e ancora di più per il B2B, dove il prodotto è spesso complesso, e può supportare anche chi vende, aiutandolo a costruire argomentazioni. &#8203;<h3>2. Corporate AI: tutta la conoscenza dell'azienda </h3>Il secondo pattern punta alla coincidenza tra l'AI e l'azienda: un sistema che conosce prodotti, processi, procedure e organigramma. Trasferire questa conoscenza alle persone è faticoso, in modo proporzionale alla dimensione dell'organizzazione. Quando una comunità di persone supera certe soglie, la conoscenza si frammenta e nasce inefficienza. Un'AI che le sa tutte, disponibile a chiunque lavori per l'azienda, può rispondere in un secondo a domande quotidiane, dal come chiedere le ferie all'uso corretto di un prodotto, e accompagnare l'onboarding di chi entra. Un effetto collaterale prezioso è che, mettendo al lavoro la propria base di conoscenza, emergono impliciti mai documentati, ambiguità e contraddizioni: se non li capisce l'AI, difficilmente li capirà una persona. Diventa così un percorso virtuoso per migliorare la documentazione stessa. &#8203;<h3>3. Solution Configurator: una brochure scritta solo per te </h3>Il terzo pattern parte da un presupposto: l'AI non è solo chat. Si immagina uno strumento in cui qualificare una richiesta complessa, fatta di parametri tecnici, necessità, desideri e stile. Nei motori di ricerca tradizionali più parametri si forniscono, meno efficace è la risposta, spesso vuota. Inoltre alcuni parametri sono impliciti e non rappresentabili, come ciò che sta bene con un certo arredamento, una conoscenza che un interior designer possiede ma che nessun menù a tendina cattura. Il Solution Configurator restituisce invece, al click, una soluzione impaginata fatta di fotografie, testi e motivazioni, che mette insieme più prodotti o componenti. Funziona nell'arredamento, nel turismo, in qualunque contesto: il risultato è, in modo brutale, la brochure scritta su misura per quella singola persona, anche a partire da richieste espresse in linguaggio naturale. &#8203;<h3>4. Qualitative Feedback Assistant: l'AI che fa domande </h3>Il quarto pattern ribalta la prospettiva: invece di usare l'AI per dare risposte, la si usa per fare domande, cioè per intervistare le persone. Affronta un nervo scoperto di ogni business, il feedback, che si chiede sempre troppo poco perché parlare davvero con le persone è faticoso. Le rilevazioni tradizionali quantitative, il classico voto da zero a dieci, non colgono le sfumature, mentre quelle qualitative sono costose. Questo assistente riceve solo obiettivi di rilevazione, un contesto e un linguaggio, e si inventa un'intervista diversa per ciascuno, scavando dietro le risposte, non accontentandosi e cercando di capire il perché, il grande assente delle indagini tradizionali. Dalla semantica delle risposte si possono trarre conclusioni e perfino valutazioni. &#8203;<h3>5. Real Time Support Assistant: assistenza 24 ore su 24 </h3>Il quinto pattern è un'evoluzione del Corporate AI, ma opera nell'estemporaneità e tipicamente verso l'esterno: reti di assistenza, installatori, retail, partner e clienti che, in qualunque parte del mondo e in qualunque lingua, hanno bisogno di aiuto quando si trovano in difficoltà. È il pattern del customer care e del customer service, svolto 24 ore su 24, in ogni lingua, sulla propria base di conoscenza. Una delle caratteristiche più preziose è la capacità di mimare il linguaggio dell'interlocutore: una risposta semplice a chi pone una domanda semplice, una risposta tecnica a chi è un ingegnere. È una capacità quasi sovrumana, perché supera i limiti di formazione che il turnover, le lingue e le condizioni operative diverse renderebbero altrimenti ingestibili. &#8203;<h3>6. Content Machine: contenuti su larga scala </h3>Il sesto pattern riguarda la creazione di contenuti con il proprio linguaggio, in modo proceduralizzato e su larga scala. L'immagine è quella di un foglio di calcolo con una riga per ogni prodotto e molte colonne, di cui solo le prime sono compilate con le informazioni di base, mentre le altre, descrizioni in più lingue, caratteristiche, value proposition, domande frequenti, restano vuote per un problema di scalabilità. La content machine prende in input le poche informazioni note e restituisce in automatico tutti i contenuti necessari, in qualunque lingua. I contenuti vanno comunque controllati, esattamente come quelli prodotti da un essere umano, perché l'errore può capitare a entrambi. Ma un processo stimato in due mesi può così diventare di due giorni: l'unica attività richiesta è verificare e pubblicare, spostando l'asse del lavoro umano verso il valore aggiunto. &#8203;<h3>7. Brand Ambassador: l'AI che racconta storie </h3>Il settimo pattern è quello dello storyteller: l'AI che racconta la storia di un brand, dei suoi valori, a volte quasi impersonando il fondatore dell'azienda. È un pattern molto focalizzato ma potente, perché crea engagement, e l'engagement significa tempo: se una persona dedica minuti a dialogare con un brand ambassador, si ottiene una metrica di attenzione rara nel marketing, dove di solito le persone concedono pochi secondi. Raccontare storie con passione, empatia e il linguaggio della marca crea un rapporto, e permette di approfondire elementi che di solito restano astratti, come il significato concreto di un valore aziendale. &#8203;<h3>Solo la superficie di un mondo </h3>Questi sette pattern non hanno alcuna pretesa di completezza: rappresentano appena la superficie di un mondo in continua evoluzione. Ne esistono altri già in costruzione, altri arriveranno e altri si incontreranno ogni giorno, perché ogni nuova esigenza apre uno scenario inedito. Il filo conduttore resta lo stesso: affrontare una casistica concreta, generalizzarla in uno schema e consolidarla come metodo, per trasformare l'intelligenza artificiale generativa in valore reale per il business.

AI Transformation: i sette pattern che stanno cambiando il business

Un episodio recente ha riportato al centro del dibattito un tema cruciale: l'affidabilità e la sicurezza dei sistemi di intelligenza artificiale conversazionale. Durante una sessione di studio del tutto ordinaria, dedicata a una ricerca su temi sociologici come l'invecchiamento della popolazione, Gemini ha prodotto, alla fine dello scambio, una risposta gravemente inappropriata e ostile, completamente fuori contesto rispetto a tutto ciò che la precedeva. Il caso è documentato e verificabile, e proprio per questo merita di essere analizzato non in chiave sensazionalistica, ma come occasione per ragionare su come questi sistemi funzionano e su come vanno governati. &#8203;<h3>Il problema non è una singola frase </h3>È bene chiarire subito un punto. Con tecniche di manipolazione del prompt è noto che si può indurre un modello a produrre quasi qualunque tipo di output, costruendo un contesto artificioso, ad esempio chiedendogli di interpretare un ruolo immaginario. Ma non è questo il caso. Lo scambio era una conversazione di studio del tutto normale, in cui l'utente chiedeva ripetutamente di rivedere e correggere il lavoro. Il vero interrogativo non riguarda quindi la frase in sé, ma il meccanismo sottostante che ha potuto generarla in assenza di qualsiasi sollecitazione esplicita in quella direzione. &#8203;<h3>Un salto fuori dal contesto semantico </h3>Per capire perché il caso è anomalo, conviene richiamare il modo in cui funziona un modello linguistico. Lo si può immaginare come una geografia di parole, dove la vicinanza semantica è ciò che determina la risposta: dato un certo contesto, il modello attinge alle parole che si trovano nella stessa area di significato. Qui invece avviene qualcosa di diverso. La risposta si colloca in una zona completamente lontana da quella della conversazione, come un salto improvviso verso un'area che non aveva alcun legame con ciò che si stava dicendo. Non è nemmeno il caso classico dell'allucinazione, che resta sempre all'interno del campo semantico di riferimento, come quando un modello, dovendo per forza fornire un nome, ne inventa uno plausibile. Qui il punto di generazione della risposta sembra essersi spostato altrove, senza un innesco riconoscibile. &#8203;<h3>Una domanda aperta per chi sviluppa questi sistemi </h3>La spiegazione di un comportamento del genere è materia per chi sviluppa e ricerca su questi modelli. Una possibile lettura è che, accanto alla conversazione esplicita, si accumulino segnali e dinamiche meno visibili che, sommandosi, possono finire per spostare il baricentro della risposta. È una ipotesi, non una certezza, e proprio per questo la trasparenza diventa essenziale: sarebbe importante che chi gestisce questi sistemi spiegasse quale meccanismo ha prodotto un simile esito. Non per drammatizzare, ma perché comprendere la causa è la condizione per intervenire, correggere e prevenire. &#8203;<h3>Guardrail, allineamento e capacità di non nuocere </h3>La questione centrale è dunque quella della sicurezza intesa in senso ampio: i guardrail, le regole e i sistemi di allineamento che vengono costruiti attorno e dentro un modello per mantenere il suo comportamento entro un perimetro di accettabilità e di non nocività. L'empatia, la pazienza, la gentilezza che percepiamo nelle risposte non sono qualità spontanee, ma il risultato di un lavoro di allineamento. La domanda di fondo riguarda quindi quanto questi guardrail siano robusti e affidabili, e cosa accade quando si aprono delle crepe nella loro superficie. La speranza, ragionevole, è che il lavoro di confinamento dei comportamenti dentro un alveo sicuro funzioni sempre meglio nel tempo. &#8203;<h3>Le implicazioni concrete per le aziende </h3>Oltre al piano teorico, ci sono conseguenze molto pratiche. Le aziende affidano a questi sistemi compiti, dati e relazioni con clienti e collaboratori. Finché un comportamento anomalo emerge in una conversazione presidiata, ci si pone delle domande e si interviene. Il tema diventa più delicato quando questi sistemi operano in situazioni che si vorrebbero pienamente sotto controllo. Per questo l'adozione dell'AI in contesti aziendali richiede attenzione all'affidabilità, supervisione umana, monitoraggio continuo e una governance chiara dei dati e dei comportamenti del modello. &#8203;<h3>Memoria, profilazione e responsabilità </h3>C'è poi un risvolto legato alla memoria di questi sistemi. Molti assistenti, quando la funzione di memoria è attiva, conservano e mettono in relazione le informazioni raccolte nelle conversazioni, costruendo un profilo della persona più sofisticato di quello tipico della profilazione tradizionale a punti. Questo abilita un dialogo più utile e personalizzato, ma impone una riflessione consapevole su quali dati vengono condivisi, su come sono protetti e su chi ne mantiene il controllo. Conoscere come funzionano questi strumenti, riconoscerne i limiti e progettarne l'uso con regole chiare è oggi parte integrante di un approccio responsabile all'intelligenza artificiale. &#8203;<h3>Strumenti potenti, da capire fino in fondo </h3>Il messaggio che resta è misurato. Questi sistemi sono strumenti efficaci e preziosi, ma sono probabilmente più complessi di come appaiono nell'uso quotidiano. Affidarsi a loro senza comprenderne il funzionamento, i limiti e i meccanismi di sicurezza è un rischio; usarli con consapevolezza, supervisione e una solida governance è invece la strada per coglierne il valore in modo affidabile. La vicenda, più che allarmare, invita a prendere sul serio il tema della sicurezza, dell'allineamento e della trasparenza come fondamenta su cui costruire ogni adozione dell'AI.

Sicurezza dell'AI: cosa insegna una risposta gravemente inappropriata di un chatbot

L'internazionalizzazione della comunicazione è oggi una delle esigenze più sentite dalle aziende, in particolare da quelle italiane che vogliono crescere su più mercati e parlare a target diversi. Lavorare su più paesi significa fare i conti con lingue, culture e stili di comunicazione che cambiano profondamente: il mercato spagnolo non è quello messicano o sudamericano, e l'inglese britannico è un mondo distinto da quello americano. L'intelligenza artificiale interviene proprio qui, perché permette di affrontare tanti mercati in poco tempo, una volta individuati gli strumenti giusti e una regia capace di guidarli. Il punto di partenza resta sempre lo studio: osservare come un'azienda comunica un certo prodotto in un paese e come lo fa in un altro, cogliere le differenze e le similitudini per uno stesso target. Da questa curiosità nasce un metodo che trasforma la produzione di contenuti in un processo scalabile, governabile e adattabile a ogni contesto locale. &#8203;<h3>Un caso B2B: 50 prodotti, 50 video, più paesi </h3>Un esempio concreto arriva dal mondo farmaceutico. Una media azienda aveva la necessità di spiegare i propri prodotti ai dealer nelle varie country, ma non disponeva di quasi nulla: solo le confezioni e qualche scheda tecnica. Partendo dai bugiardini, i testi sono stati elaborati con l'AI, fatti approvare, e poi non semplicemente tradotti ma riadattati in diverse lingue. Per la presentazione sono stati creati avatar di tecnici e tecniche di laboratorio, uomini e donne, capaci di spiegare ogni prodotto in modo rapido e chiaro. Il risultato sono stati 50 video di prodotto utilizzabili negli e-commerce e come strumento di alfabetizzazione della rete vendita in più paesi. Un aspetto interessante è la possibilità di entrare in ogni mercato come ambassador locale, creando l'avatar più idoneo a quel contesto: uno stereotipo europeo, ad esempio, potrebbe non avere la stessa efficacia in Africa. E poiché questi modelli migliorano di settimana in settimana, gli avatar sono diventati progressivamente più convincenti e accoglienti, in una soluzione economica, semplice ed efficace. &#8203;<h3>Non si butta via nulla: il riuso dei contenuti </h3>La logica di fondo è quella dell'economia di scala: ogni contenuto può generarne altri. Lo stesso video può essere ripacchettato: l'audio diventa un contenuto da ascoltare, la parte testuale, riveduta e corretta, diventa una pagina del sito o un suo elemento. In un caso, da video spot girati in 4K, con una fotografia di altissima qualità, sono stati estratti i fotogrammi per realizzare un catalogo vendita: immagini talmente curate da sembrare shooting dedicati. Tutto questo si regge su una linea editoriale ben definita, che mantiene coerenti i diversi touch di produzione perché si tratta dello stesso contenuto verticalizzato per ciascun canale, con la possibilità di interpretazione locale a seconda di ciò che il contesto culturale suggerisce. &#8203;<h3>Il contesto consumer: una matrice di contenuti condivisi </h3>Lo scenario cambia quando ci si rivolge a un pubblico finale più ampio. Nel caso di un editore che lavora su più unit e più paesi ed eroga pubblicità per diversi clienti, l'obiettivo è intrattenere l'utenza in target con tematiche legate alla vita quotidiana. Anche qui il punto di partenza è lo studio dei vari paesi per individuare, sullo stesso target, le similitudini ricorrenti. Strumenti di analisi catturano le tipicità e gli argomenti, e da lì nasce un piano editoriale congiunto: se le unit fanno più o meno la stessa cosa, si possono creare gli stessi contenuti, organizzati in una matrice che mostra esattamente il numero di contenuti possibili. Il vantaggio è una riduzione esagerata dei costi di produzione unita a un forte controllo della qualità. I testi non sono mai semplici traduzioni: ogni unit produce nella propria lingua, e prima di entrare nel sistema di AI, ad esempio per lo speakeraggio, il testo viene ricontrollato dall'esperto del paese specifico. Si crea così un doppio sistema di produzione, con calendario editoriale condiviso, quantità e valore del contenuto sotto controllo, e una diffusione che collega un contenuto all'altro per generare un circolo virtuoso di consultazione. &#8203;<h3>Un workflow accelerato, ma con una regia </h3>Ciò che prima poteva essere un piano pluriennale si mette in piedi in tempi molto rapidi. La differenza la fa chi guida: bisogna saper condurre la macchina, conoscere i mercati e avere un rapporto di stima con le varie unit. Il workflow non si ferma alla prima generazione di contenuti: da un video di alcuni minuti possono nascere post e materiali derivati, in una vera moltiplicazione dei formati. C'è poi il tema delle piattaforme, sempre più esigenti. La quantità di contenuti che richiedono di pubblicare sta diventando enorme, perché i loro algoritmi hanno bisogno di novità e di materiale potenzialmente virale per rinnovare di continuo l'offerta al proprio pubblico. La vecchia diatriba tra qualità e quantità qui si scioglie in una risposta sola: serve una grande quantità di contenuti, ma con una grande qualità. L'AI rende possibile questa combinazione, trasformando l'internazionalizzazione da progetto lungo e costoso in un processo efficiente, scalabile e fedele alla visione iniziale.

Internazionalizzare i contenuti con l'AI: produrre per più mercati in poco tempo

La musica è il primo pilastro della produzione di contenuti multimediali. Dà ritmo ed emozione a un reel, connota un prodotto, crea contesto e attenzione, soprattutto ora che i contenuti sono sempre più brevi e hanno bisogno di un impatto immediato. Se si minano le fondamenta sonore, l'intero edificio comunicativo non sta in piedi. Per questo, mentre le aziende sono diventate produttrici di contenuti a un ritmo elevatissimo, dettato da piani editoriali fitti di ricorrenze, dal Black Friday al Natale a San Valentino, il tema dell'audio e della musica merita un'attenzione particolare, sia per le opportunità offerte dall'intelligenza artificiale sia per i rischi legali connessi. &#8203;<h3>Musica delle Major sui social: attenzione all'uso commerciale </h3>Alcune piattaforme come TikTok e Instagram hanno accordi con le Major che permettono ai creator di abbinare brani famosi ai contenuti. La tentazione di prendere il pezzo più noto e metterlo sotto il proprio prodotto è forte, ma proprio qui si annida il rischio. Quelle regole valgono per usi personali, non commerciali: un creator può raccontare una serata con gli amici accompagnandola con un brano celebre, ma quando c'è di mezzo un'azienda, un product placement o un fine commerciale, l'abbinamento di quella musica al prodotto richiede una licenza e un'autorizzazione specifica della casa discografica, che non viene concessa a tutti. Si aggiunge il problema della portabilità. Un creator può esportare un reel realizzato su una piattaforma e ripubblicarlo su un'altra che non ha gli stessi accordi sui brani: il risultato è che l'audio viene bloccato. Sono noti casi di brani oscurati in massa per accordi venuti meno tra piattaforma e case discografiche. La conseguenza pratica è che, quando si lavora con un creator, ogni componente che mette insieme andrebbe quantomeno visionata, perché tra il contenuto e la sua erogazione ci sono sempre soggetti, piattaforme e responsabilità diverse. &#8203;<h3>Il viaggio del contenuto e le liberatorie </h3>Conviene seguire il viaggio del contenuto dall'inizio alla fine, da quando viene concepito a quando viene erogato, perché lungo quel percorso si collocano confini e responsabilità precise. La Major punta il dito verso l'azienda, non verso il creator. Se è l'azienda stessa a gestire tutto il processo creativo, dal testo alle immagini, deve verificare le fonti di approvvigionamento: la banca dati delle immagini, l'origine dei testi, ogni elemento. Una volta dati gli incipit corretti, ogni contenuto deve portare con sé la propria liberatoria. Nel caso di un casting con persone reali, ad esempio, serve una liberatoria per l'utilizzo dell'immagine, con ambiti territoriali ben delimitati: chi cede lo sfruttamento della propria immagine solo per l'Italia potrebbe rivalersi se lo spot viene poi rifatto in un altro Paese senza l'autorizzazione adeguata. &#8203;<h3>Creare musica con l'AI: la consapevolezza prima di tutto </h3>Una via per aggirare le complessità delle musiche delle Major è creare un brano originale, e qui entra l'intelligenza artificiale. Con piattaforme di generazione musicale si può partire da un testo personale e da un genere indicato tramite prompt per ottenere un brano su misura. Per un uso personale, come una canzone dedicata, è perfetto, anche se ormai talmente diffuso da risultare quasi un cliché. Per un uso commerciale, però, l'azienda deve conoscere a fondo le condizioni: occorre chiedere alla piattaforma, o a chi realizza i contenuti, di mostrare le caratteristiche legali di utilizzo del prodotto finito, leggerne i limiti e fare una scelta consapevole. Lo stesso vale per i creator, che spesso danno per scontato che tutto sia utilizzabile. Le applicazioni dell'AI nella produzione musicale sono molte e possono diventare un alleato prezioso. C'è chi, mancando un cantante o il budget per produrlo, può generare un canto partendo da una linea melodica originale, acquisendone i diritti d'uso: un risultato vero, difficile da distinguere da quello umano, ma corredato da una licenza, una sorta di pedigree che prova la legittimità dell'utilizzo. Ci sono software che mixano una base come farebbe il più esperto dei tecnici del suono, anche per chi non ha quelle competenze, e strumenti che, partendo da un semplice canticchiato al microfono, costruiscono arrangiamenti orchestrali con archi e fiati. Per un musicista che entra nel processo produttivo, questo aumenta sia la qualità sia l'originalità del risultato. &#8203;<h3>Il nodo scivoloso dell'originalità </h3>Resta il tema delicato dell'originalità. È difficile essere originali, e lo si può smettere di essere anche in modo del tutto innocente: dato il modo in cui questi modelli si nutrono, si potrebbe scrivere inconsapevolmente una melodia molto simile a un brano esistente. Le linee melodiche orecchiabili tendono a somigliarsi, e da sempre i grandi compositori attingevano al patrimonio popolare. La distinzione tra musica originale e arrangiamento è centrale: un brano si ritiene originale quando lo è la sua linea melodica, mentre l'arrangiamento, fatto di stile e progressione armonica, è ciò su cui l'AI può aiutare di più. Sul piano legale esistono modalità oggettive per confrontare due partiture, con regole che fissano il numero di note o di progressioni che non devono coincidere, criteri discutibili ma esistenti. &#8203;<h3>L'AI come esoscheletro creativo </h3>Tra gli usi più affascinanti c'è quello formativo e di studio. Software come Moises, ma anche soluzioni di Google, permettono di scomporre un brano nelle singole tracce: si può togliere il pianoforte e suonarlo al posto del proprio idolo, o isolare la voce per esercitarsi. L'AI diventa così uno strumento per studiare, capire e, se necessario, riprodurre. L'immagine che meglio la descrive è quella di un esoscheletro, di un robot che amplifica le capacità di chi lo indossa: chi ha una visione e un'idea può finalmente portarla a casa, anche senza tutte le competenze tecniche. Il punto resta sempre lo stesso, valido per ogni utilizzo professionale: massima coscienza e consapevolezza di ciò che si sta facendo, conoscenza dei termini d'uso della piattaforma su cui ci si appoggia e cura nel conservare le prove dei diritti di utilizzo. Il valore, in definitiva, rimane nell'uomo: nella curiosità, nella professionalità e nella voglia di saper fare le cose. Gli strumenti, per quanto potenti, servono a fare meglio e prima ciò che si sa già fare. Conoscere le regole, quelle creative come quelle legali, è ciò che permette di usarli con sicurezza, trasformando la velocità e la quantità in qualità reale e non solo apparente.

AI nella produzione musicale e multimediale: tra nuove possibilità e regole da conoscere

Per le aziende che producono contenuti di comunicazione, l'avvento dell'intelligenza artificiale ha rappresentato un cambiamento drastico. Non più un'evoluzione annuale, ma quasi giornaliera. La pressione arriva dalle piattaforme social, che per alimentare i propri algoritmi richiedono una presenza quotidiana fatta di post, reel, video e novità: una richiesta non solo qualitativa ma anche fortemente quantitativa. L'imprenditore medio, suo malgrado, è diventato un produttore di contenuti, e l'AI viene incontro a questa esigenza con i suoi pro e i suoi contro. &#8203;<h3>L'azienda come media company </h3>Molte imprese hanno ormai al proprio interno un team dedicato alla creazione di contenuti digitali, non più solo un ufficio marketing che gestisce strategie. Eppure questo non rende superflue le agenzie esterne: le cose da fare sono talmente tante che serve comunque chi produca contenuti di un certo livello esperienziale. Si nota una differenza generazionale interessante: i più giovani, appena usciti dalle scuole, hanno una dimestichezza quasi naturale con le piattaforme, perché pubblicare un reel fa parte della loro quotidianità. Manca però, spesso, la consapevolezza dei limiti e dei processi, ed è proprio lì che il valore di un'azienda strutturata torna decisivo. &#8203;<h3>Cosa cambia dietro le quinte </h3>Il processo creativo nelle sue fasi fondamentali resta lo stesso: nasce un'idea, si scrivono i testi, si pensa lo storyboard, si scelgono location e casting. Ciò che cambia è la potenza degli strumenti a disposizione. Grazie all'AI, le persone che lavorano a un progetto sono come moltiplicate e potenziate al di sopra delle loro conoscenze, con tool e funzioni che aumentano la produttività e, allo stesso tempo, la qualità del prodotto finale. Questi ausili perfezionano il risultato anche dove mancano competenze specifiche. Un esempio concreto è l'audio. Chi realizza video non è quasi mai un tecnico del suono: una voce registrata male, senza un fonico, era un problema serio. Oggi esistono software che, senza conoscere frequenze, filtri o compressioni, sistemano la registrazione. Lo stesso vale per la voce sintetica: con piattaforme di sintesi vocale si inserisce un testo e si ottiene un parlato sempre più naturale, con un'ampia scelta di voci, uomo, donna, bambino, toni diversi. E questi strumenti migliorano di mese in mese: ciò che un tempo richiedeva all'operatore prompt e piccoli accorgimenti per evitare una voce robotica, oggi avviene quasi in automatico. &#8203;<h3>Time to market e localizzazione </h3>Il vero carico aggiuntivo è la rapidità. Un caso raccontato è emblematico: a una conferenza stampa è stato necessario cambiare un testo all'ultimo momento; invece di richiamare lo speaker, con il rischio di un tono di voce diverso o di un'indisponibilità, è bastato modificare il testo, rigenerare la voce, rimontare e consegnare. Una cosa prima impossibile. A questo si aggiunge la localizzazione: lo stesso video può essere prodotto in decine di lingue, con costi già ridotti che diventano irrisori e una frequenza di produzione molto più alta. Con strumenti che prototipano un presentatore virtuale, si può addirittura adattare la persona al mercato, ad esempio un volto e una lingua specifici per ogni Paese di destinazione. &#8203;<h3>La consapevolezza del processo resta indispensabile </h3>Lo spazio per il processo creativo non si restringe, anzi si amplia, perché le idee trovano finalmente modo di concretizzarsi. Resta però un nodo: chi si approccia a questo lavoro deve comunque imparare il processo. Saper fare le giuste richieste ad un'AI presuppone competenza: le buone domande le pone chi sa, non chi non sa nulla. Allo stesso modo, chi monta un video deve riconoscere se una voce è troppo alta o distorta. L'intelligenza artificiale produce tutto in altissima qualità apparente, ma il risultato finale dipende dalla supervisione: se gli ingredienti di partenza non sono buoni, il prodotto non lo sarà. Serve un lavoro costante di indirizzo, visione e supervisione. &#8203;<h3>Il nodo dei diritti: conoscere i propri fornitori </h3>Sul tavolo di ogni azienda c'è poi il tema legale, a cui si presta un'attenzione spasmodica e giustificata. Il primo livello riguarda l'uso di ciò che si genera. Occorre conoscere bene i propri fornitori e porre domande specifiche: farsi mostrare le caratteristiche legali d'uso del prodotto, che si tratti di voce, immagine o musica. Molti termini si confondono facilmente, come royalty free e free copyright, che sembrano la stessa cosa ma non lo sono. Vanno verificati i limiti di utilizzo territoriale (solo Italia, solo Europa) e di canale, perché i diritti hanno differenziazioni tra digitale, televisivo e cinematografico, ciascuno con autorizzazioni diverse. La fonte primaria è sempre la piattaforma con cui si crea il contenuto, che stabilisce le regole del gioco. Spesso il contenuto generato non è di proprietà di chi lo crea ma della piattaforma: lo si può usare per certi scopi, ma serve sempre una licenza, e non è detto che si possa cedere a un distributore. Il rischio concreto è che il titolare del diritto possa rivalersi a posteriori: sono noti casi di aziende contattate da case discografiche o produttori di software per violazione di copyright, con richieste sul tavolo che colpiscono in funzione della dimensione dell'azienda, non dell'entità dell'errore. Un secondo livello, ancora più ampio, riguarda il modo in cui le piattaforme stesse vengono addestrate, con le note cause legali per l'uso di contenuti altrui. &#8203;<h3>Quantità senza perdere il controllo </h3>Il caso delle piattaforme di generazione musicale rende tutto evidente. La versione gratuita produce un brano con pochi clic, ma quella musica resta di proprietà della piattaforma, non di chi l'ha generata: l'utente attiva un processo, non possiede il risultato. Queste piattaforme stanno diventando enormi cataloghi musicali, alimentati da milioni di brani creati da tante persone. Da qui la regola di fondo che attraversa tutta la produzione di contenuti con l'AI: massima attenzione a chi fa cosa, conoscenza delle regole d'uso e consapevolezza che la velocità e la praticità non eliminano la responsabilità.

AI e produzione di contenuti: più velocità, nuove possibilità e una grande attenzione ai diritti

L'intelligenza artificiale generativa sta entrando nel mondo della formazione continua aziendale, e lo fa in modo molto concreto. Non si tratta soltanto di fare prima o spendere meno: la tecnologia abilita modelli formativi che prima erano difficili da perseguire, a partire dalla personalizzazione del percorso e dall'idea di affiancare a ogni persona un assistente sempre disponibile. Due ambiti in particolare mostrano l'impatto: i master, percorsi lunghi rivolti a gruppi eterogenei, e le masterclass, percorsi pensati per la popolazione di una singola azienda con un bisogno formativo condiviso. &#8203;<h3>Analizzare l'apprendimento e personalizzare il percorso </h3>Nei percorsi lunghi, della durata di diversi mesi, l'AI permette di analizzare molto meglio i dati di apprendimento di chi frequenta e di personalizzare progressivamente il percorso. Ai partecipanti si possono offrire chatbot che rispondono alle domande in qualsiasi momento, e l'intelligenza artificiale può agire come mentor digitale: analizza i feedback, osserva quanto tempo lo studente dedica a una determinata competenza e identifica le aree di miglioramento. Diventa così possibile capire se un argomento è stato appreso rapidamente o con difficoltà, e adattare di conseguenza il tutoraggio e il supporto. &#8203;<h3>Dalla formazione monodirezionale al supporto bidirezionale </h3>Per anni la formazione è stata in larga parte monodirezionale: un contenuto da fruire, un documento da leggere, un video da guardare, un'infografica da comprendere, sempre in modalità push. Un assistente AI specializzato su quel contenuto introduce invece un rapporto bidirezionale: la persona può domandare, approfondire, scendere a diversi livelli di dettaglio. È forse uno degli aspetti più importanti di questa tecnologia: l'AI si adatta alle capacità di linguaggio e al grado di conoscenza del singolo. A una domanda posta con linguaggio semplice risponde in modo semplice e al giusto livello; alla stessa domanda posta con linguaggio tecnico risponde con maggiore profondità e tecnicismo, pur trattando lo stesso argomento. Si delinea così un modello a due strati: un livello formativo fatto di contenuti più o meno uguali per tutti, e un livello di approfondimento fortemente personalizzato, dipendente dalla curiosità, dalle capacità e dal linguaggio del singolo. In una popolazione aziendale questo è prezioso, perché convivono persone già esperte di una materia e persone che ne hanno solo bisogno di un'infarinatura generale. &#8203;<h3>Microlearning e produzione di contenuti </h3>Nelle masterclass il fattore critico è il tempo: ce n'è sempre poco per formarsi e aggiornarsi. L'AI consente di suddividere l'argomento in micro video e micro pillole, fruibili in qualsiasi momento e con qualsiasi strumento, secondo la logica del microlearning. A questo si aggiunge la multilingua: lo stesso aggiornamento di prodotto può essere localizzato in qualsiasi lingua e adattato culturalmente, un vantaggio enorme per aziende con colleghi e reti vendita all'estero. Si pensi a un'azienda che produce caffè e ha una forza vendita distribuita in molti Paesi: il microlearning può essere costruito interamente con l'AI, senza ricorrere alle classiche riprese con attori. Tre macroaree di fabbisogno emergono con chiarezza: l'aggiornamento su prodotti e servizi, per mantenere allineato e omogeneo il livello culturale dell'azienda; l'assistenza al cliente; il miglioramento delle tecniche di vendita. La produzione video faceless, cioè senza girato, abilita la creazione molto rapida di microcontenuti in modo meno dispendioso in termini di tempo e di costi, e più adattivo alla logica della singola azienda. &#8203;<h3>L'AI come simulatore di contesto </h3>Un uso particolarmente interessante è quello dell'AI come simulatore. Per migliorare l'approccio al cliente o le tecniche di upselling, si possono creare interazioni quasi reali in cui la competenza viene acquisita simulando al massimo la situazione concreta. L'intelligenza artificiale conosce moltissimi ambiti grazie alla sua conoscenza implicita: per spiegare come parlare con un cliente nel retail, ad esempio, può ricreare con efficacia quel contesto, generando situazioni formative realistiche direttamente alla tastiera, senza set, attori o produzioni complesse. &#8203;<h3>Democratizzazione e nuova architettura della formazione </h3>Più l'AI riceve dati e conosce il comportamento del destinatario, più riesce a personalizzare e a migliorare l'apprendimento: per chi lavora da anni sulla formazione è quasi una legge. L'effetto della digitalizzazione qui è la democratizzazione del servizio, con meno costi, meno tempi e un time to market più rapido. Tutto questo configura un cambiamento non di dettaglio, ma di architettura. La formazione d'aula tradizionale e perfino il contenuto pesante, lungo e uguale per tutti appaiono al tramonto; si affaccia un nuovo modello fatto di microcontenuti più tutor AI. Il valore del microlearning sta proprio nella sua capacità di infilarsi nelle maglie del tempo della vita quotidiana: cinque o sette minuti tra un'attività e l'altra si trovano sempre, mentre un corso di ore richiede di fermare tutto. Il rischio della massima condensazione, cioè che il contenuto diventi un semplice riassunto impoverito, viene compensato dalla presenza dell'insegnante personale, l'AI, che permette di approfondire al proprio livello di conoscenza, linguaggio e necessità. La flessibilità, intesa non solo come apprendimento ma anche come momento di confronto non più codificato in orari rigidi, è uno degli aspetti più innovativi: segue il modo in cui il mondo, e con esso il rapporto tra informazione e formazione, sta cambiando.

AI nella formazione: dal contenuto uguale per tutti al percorso personalizzato

Quando si dice di usare un Large Language Model con le proprie informazioni, in modo che ragioni sui propri dati, si descrive un'idea corretta nella sostanza ma imprecisa nel dettaglio tecnico. Far sì che un'AI conosca davvero il proprio mondo, un catalogo prodotti, una base documentale, un dominio specifico, è una sfida che non ha una sola soluzione. È un terreno in cui l'esperienza concreta fa emergere problemi, vincoli e compromessi, e in cui la risposta giusta dipende quasi sempre dal contesto. &#8203;<h3>Il punto di partenza: RAG e vicinanza semantica </h3>La metodologia più comune per costruire un assistente AI, ad esempio uno shopping assistant su un catalogo e-commerce, si basa su un modello come GPT-4o o Claude 3.5 usato tramite API, con uno stack intermedio che lo orchestra. Il primo passo è quasi sempre la <a href="https://www.websolute.com/blog/s3---e9-dalla-generalita-alla-specificita-attraverso-la-rag">RAG</a>, Retrieval Augmented Generation. A una domanda, ad esempio dei pantaloni jeans slim fit, il sistema cerca nella knowledge base tutto ciò che ha a che fare con quei termini, recupera da un database vettoriale i blocchi di informazione più vicini, li mette nel contesto del modello insieme al Mental Model e all'obiettivo, e chiede una risposta. La knowledge base è la parte di conoscenza specifica che il modello non possiede: non conosce il nostro catalogo prodotti, glielo dobbiamo fornire noi. &#8203;<h3>Quando la vicinanza semantica non basta </h3>Questo approccio funziona molto bene, ma non sempre. Il limite emerge quando la selezione delle informazioni giuste non dipende dalla vicinanza semantica, bensì da un ragionamento, da un'inferenza. Se chiediamo un outfit completo per andare a un battesimo, nel catalogo non c'è scritto da nessuna parte che pantalone, giacca e camicia sono adatti a una cerimonia: è una conoscenza implicita che il modello possiede, ma che entra in gioco solo se gli forniamo i pezzi giusti. Con la RAG, però, in fase di recupero si prelevano i prodotti per vicinanza semantica rispetto alla parola battesimo, che nel catalogo non ha quasi corrispondenze: il risultato diventa aleatorio e spesso non funziona, perché il criterio di selezione corretto sarebbe di ragionamento, non di prossimità. &#8203;<h3>Prima soluzione: tutto il catalogo nel Mental Model </h3>Una prima via è inserire l'intero catalogo prodotti nel Mental Model, passandolo al modello a ogni interazione. Così funziona perfettamente, perché il modello dispone sempre di tutta la conoscenza e può fare l'inferenza corretta. Il problema è la scala: con cinque o diecimila SKU, oltretutto da aggiornare di continuo, il contesto da passare a ogni richiesta diventa enorme. Va ricordato che un LLM è stateless, non ha memoria, quindi il contesto va ripassato ogni volta. Questo genera due conseguenze pesanti: i costi, perché ogni milione di token in input e output si paga (con GPT-4o si parla di alcuni dollari per milione di token in input e di più in output), e i limiti tecnici della finestra di contesto, che per GPT-4o è di 128k token. Funziona quindi solo in contesti piccoli, con poche informazioni, non come metodo standard. &#8203;<h3>Seconda soluzione: il fine tuning </h3>La seconda via è il fine tuning: si prende un modello, gli si fornisce una collezione di informazioni proprie e si genera un nuovo modello che è la somma dei due. Qui serve però una distinzione importante. Il fine tuning offerto oggi da OpenAI sui modelli GPT non aggiunge conoscenza, bensì agisce sulla forma: fornendo un subset di esempi di input e output validi, si insegna al modello come strutturare le risposte, non quali dati conoscere. Per integrare davvero la conoscenza si può ricorrere a un modello open source, come Llama 3 o alternative più piccole, scaricabile e addestrabile con i propri dati tramite piattaforme come Hugging Face. In quel caso la base di conoscenza diventa parte integrante del modello e il risultato è perfetto. Anche questa strada ha un costo. È una fotografia statica: ogni volta che il catalogo si aggiorna bisogna riaddestrare il modello, con tempi e costi. Inoltre si perde flessibilità: mentre nella logica RAG l'LLM è una componente intercambiabile, e si può passare da un modello all'altro scegliendo il migliore o il più economico, con il fine tuning si fa una scelta di campo, una scatola nera. Quando esce un modello più potente, bisogna rifare tutto su quello. È una soluzione obbligata in alcuni casi, ma poco adatta a molte situazioni reali. &#8203;<h3>La terza via: arricchire la knowledge base con l'AI </h3>La strada che dà i risultati più interessanti utilizza ancora la logica della RAG e della vicinanza semantica, ma lavora preventivamente sulla knowledge base per arricchirla, usando l'AI stessa. L'idea è generare a monte le informazioni che serviranno a valle. Si mostra ogni prodotto al modello e gli si chiede di classificarlo: per quali occasioni d'uso è adatto e per quali no, con cosa si abbina, con quali colori funziona e con quali no. A quel punto, nel catalogo comparirà scritto cerimonia, adatto per le cerimonie, e la connessione torna a essere di vicinanza semantica. È un'operazione one shot, fatta una volta sola, che arricchisce il catalogo con un meta contenuto al di sopra della descrizione del prodotto. Un'applicazione concreta ha riguardato un grande database di immagini. Tramite le API di vision è stata generata, per ogni foto, una descrizione puntuale secondo un preciso Mental Model, ad esempio lo sguardo di un interior designer: materiali, contesto, situazione d'uso. Queste informazioni, abbinate alle immagini, hanno permesso di creare un assistente capace di mostrare foto che contengono certi materiali o certi contesti, ricerche che su un database classificato per altro, come la collezione di appartenenza o una descrizione marketing generica, avrebbero sempre restituito zero risultati. Fino a poco tempo fa lavori simili si facevano a mano, contenuto per contenuto, con limiti evidenti, tempi enormi e una resistenza comprensibile da parte di chi avrebbe dovuto taggare migliaia di elementi. &#8203;<h3>Nessuna soluzione universale, ma un approccio </h3>La terza via funziona benissimo nei contesti in cui il comportamento atteso dell'AI è ben definito e le tipologie di domanda sono prevedibili, perché solo allora si sa con quali informazioni arricchire la knowledge base. Funziona meno in contesti molto aperti, dove qualunque domanda è possibile e diventa difficile sapere in anticipo cosa serve. La conclusione è che non esiste una soluzione valida per tutte le occasioni: in contesti piccoli può bastare il Mental Model con il catalogo, in contesti chiusi e ben definiti conviene arricchire la knowledge base, in contesti che non rientrano in nessuno dei due il fine tuning resta spesso l'unica strada. Ciò che conta è avere a disposizione tutti questi metodi, conoscerli e saper scegliere caso per caso quello giusto: non è la tecnologia, ma l'approccio alla soluzione, a fare la differenza.

Cosa significa istruire un'AI: dare conoscenza a un Large Language Model

Fino a oggi l'intelligenza artificiale generativa è stata usata soprattutto per produrre artefatti utilizzabili: testo, immagini, codice. In tutti questi casi l'output è qualcosa che resta, un risultato concreto che poi viene impiegato. Esiste però un filone di esplorazione molto diverso, in cui l'output finale diventa quasi secondario e il paradigma cambia in modo profondo. Un progetto recente di Google lo mostra con chiarezza e apre interrogativi che vanno ben oltre il mondo dei videogiochi. &#8203;<h3>Il progetto GameNGen e il ritorno di Doom </h3>Quattro ricercatori, tre di Google e uno di DeepMind (che è una società di Google), hanno costruito un sistema chiamato GameNGen. Il punto di partenza è un modello di tipo Stable Diffusion, cioè un modello in grado di generare immagini, addestrato però in modo inconsueto. Hanno preso un'altra AI che aveva imparato a giocare a Doom, il celebre sparatutto in prima persona che ha fatto la storia dei videogiochi tridimensionali, e l'hanno fatta giocare per moltissime ore. Avrebbero potuto usare delle persone, ma una macchina fa prima. Nel frattempo un secondo modello osservava tutti i dati generati da quell'interazione. Da un lato i dati di input, cioè le poche azioni che il gioco consente: muoversi a destra o a sinistra, avanti o indietro, sparare, cambiare arma. Dall'altro i dati di output, ovvero l'immagine che in quel preciso istante (o pochi millisecondi dopo) compariva sullo schermo. Il modello ha imparato la correlazione tra ciò che il giocatore fa e ciò che di conseguenza appare. &#8203;<h3>La rete neurale diventa il gioco </h3>Il risultato è sorprendente: il modello così addestrato è capace di far giocare una persona a Doom senza che esista il codice software del gioco. Non ci sono regole scritte, non c'è la grafica, non c'è il motore tridimensionale. C'è solo la rete neurale, che riceve in ingresso gli input del giocatore e l'immagine dell'ultimo istante, e genera circa venti fotogrammi al secondo, calcolando di volta in volta la schermata più probabile per quello scenario di gioco. In questo senso resta un algoritmo generativo, ma il salto di paradigma è evidente: non genera il codice che produce il gioco, genera direttamente ciò che si dovrebbe vedere sullo schermo. Il gioco, in pratica, è stato introiettato dentro la rete neurale, che lo è diventata. Nei test descritti, alle persone è stato chiesto di distinguere tra il gioco reale e quello generato dall'AI. Su sequenze brevi, di qualche minuto, in pochissimi casi sono riuscite a riconoscere la differenza. Probabilmente, giocando più a lungo, le incoerenze emergerebbero, ma il livello raggiunto resta enorme. &#8203;<h3>Un game engine di una generazione completamente nuova </h3>Fino a oggi, quando si parlava di AI nei videogiochi, si pensava ad altro: dare una personalità più credibile ai personaggi non giocanti, quelli gestiti dal computer, oppure generare scenari tridimensionali, città infinite, ambienti di ogni tipo. In tutti questi casi, però, si tratta sempre di istruzioni e di codice che poi produce il gioco. Qui si è su un livello completamente diverso: il codice viene ignorato, le geometrie e il 3D non esistono come concetti per la macchina. Il motore del gioco semplicemente non c'è, perché il gioco è stato compreso dall'intelligenza artificiale solo osservandolo per un tempo sufficiente, ed essa è in grado di simularlo nel suo output senza conoscerne le regole. È un game engine di una generazione nuova, e diventa una nuova pietra sul muro del no coding: la rete neurale, una volta istruita, è più potente del codice. &#8203;<h3>Personalizzare l'esperienza con un prompt </h3>Un sistema del genere apre alla creazione di giochi e simulazioni senza scrivere codice. E poiché si tratta di un modello generativo, la personalizzazione diventa naturale: con un prompt si potrebbe chiedere di ambientare lo stesso gioco nell'antica Roma, esattamente come si fa oggi con le immagini, oppure adattare l'esperienza al contesto e alla persona, rendendola diversa per ciascuno. A livello di codice tutto questo è fattibile, ma estremamente oneroso e complesso; con un modello generativo introdurre modificatori e personalizzazioni è nella natura stessa dello strumento e non richiede particolare sforzo. &#8203;<h3>Qualsiasi contesto può diventare input </h3>L'aspetto più impressionante riguarda forse la natura dell'input. In questo caso il contesto osservato era digitale, perché a giocare era un'altra AI, ma è stato così solo per fare prima: si sarebbero potute usare delle persone. Questo significa che qualsiasi contesto, attività o situazione potrebbe diventare oggetto di osservazione e, a sua volta, essere simulato e generare nuovi contenuti o esiti, a seconda dei contesti analizzati. Un esempio: dando in pasto a un modello simile centinaia di puntate di un format televisivo ripetitivo, insieme ai dati reali di contesto come un'estrazione o un valore, si potrebbe generare una nuova puntata con personaggi che si muovono e reagiscono, perché il modello avrebbe assorbito l'intero format in ogni suo dettaglio. L'approccio si avvicina più all'osservazione che all'introduzione esplicita di contenuto. &#8203;<h3>Implicazioni inquietanti e opportunità enormi </h3>Le applicazioni possibili sono difficili persino da immaginare. C'è il mondo della formazione, ci sono la gestione di situazioni collettive, di aule, di contesti lavorativi o di traffico. Alcuni scenari hanno potenziali distruttivi, altri potenziali straordinari. Resta il fatto che si tratta di un piccolo segnale di un'evoluzione di un ordine di grandezza diverso rispetto a molte altre novità recenti, capace di portare a risultati e approcci nuovi. Ancora una volta, è il gigante apparentemente fermo a stimolare tutti: da Google, e da una storia fatta anche di moltissimi progetti accantonati, nasce di continuo ricerca capace di spostare i confini del possibile.

GameNGen: quando l'AI non genera il codice del gioco, ma il gioco stesso

Più che teoria, una rassegna di pratica. Vale la pena fare il punto su alcuni progetti reali, per mostrare la varietà dei campi di applicazione dell'intelligenza artificiale e come uno stesso tema assuma sfumature differenti a seconda del contesto. L'obiettivo è collegare i puntini di superficie e attivare qualche sinapsi: vedere come soluzioni simili possano applicarsi a situazioni molto diverse tra loro. &#8203;<h3>E-commerce B2B: descrizioni di prodotto su larga scala </h3>Il primo caso è un e-commerce B2B di un'azienda che rivende gadget personalizzabili, con un catalogo di alcune migliaia di prodotti. Le schede sono asciutte: dichiarano correttamente composizione, dimensioni, peso e tecniche di personalizzazione, ma non comunicano e non narrano. A questo si aggiunge il tema della ricerca organica, su cui costruire l'apparato descrittivo, e un'alta rotazione di catalogo che rende oneroso produrre materiali di marketing per prodotti dal ciclo di vita breve, anche perché si tratta di un business multilingua. La soluzione ha lavorato su due fronti. Il lavoro preliminare è stato progettuale: definire l'architettura delle descrizioni, la value proposition, il tono di voce, l'enfasi sulla personalizzazione, istruendo il modello mentale dell'AI affinché generi le descrizioni pescando i dati di ciascuna scheda, con la traduzione nelle varie lingue. Il secondo fronte è la piattaforma, integrata con Magento, che permette di generare le descrizioni e le traduzioni, editarle perché nessuno conosce i prodotti meglio del cliente, approvarle e pubblicarle. Un workflow lavora poi per delta: quando un prodotto cambia a monte nell'ERP, il tool segnala quali descrizioni vanno aggiornate, mantenendo un catalogo di migliaia di prodotti aggiornato in tutte le lingue con pochi click. Qualcosa che prima, di fatto, non si poteva fare. &#8203;<h3>L'assistente di ricerca </h3>Allo stesso e-commerce si aggancia un assistente di ricerca diverso dai classici motori potenziati dall'AI. Riceve domande molto ampie, come la ricerca di un prodotto per un'azienda di un certo settore, in almeno mille pezzi, entro un certo costo e una certa scadenza, su cui stampare un logo in quadricromia per un evento sportivo. È la domanda che si farebbe a un venditore, non a un motore di ricerca. L'assistente interpreta la richiesta, usa le informazioni arricchite del catalogo e genera un listing di prodotti che risponde anche a domande aperte e talvolta vaghe, tipiche della fase di discovery, quando ancora non si sa cosa si vuole. Lo stesso approccio si applica al mondo fashion, dove l'assistente alla scelta riceve domande su evento, budget, colore preferito e stagione e restituisce look e outfit, e al mondo della casa, dove si arriva con un obiettivo e si chiede qualcosa che si abbini a un capo che già si possiede. La risposta nasce dall'unione tra la semantica di prodotto, la semantica del cliente e la conoscenza del mondo che l'LLM possiede. &#8203;<h3>Support senza tag: la potenza del metadato implicito </h3>Un caso analogo riguarda il mondo del support: un'AI che aiuta gli operatori a trovare risposte su una base documentale molto ampia e complessa. Il responsabile del support ha posto una sola condizione, ovvero non dover taggare nulla. Per anni sono stati proposti progetti che funzionavano solo se si taggava tutto, un'attività non sostenibile. Oggi non serve: il concetto di metadato è implicito nella presenza stessa del dato, e la capacità di interpretare un'informazione e usarla come metadato mette sotto steroidi qualsiasi modalità di ricerca. Se servono tag, le si genera dall'AI a partire dal contenuto, ma spesso non servono affatto. &#8203;<h3>Non profit: l'AI come storyteller </h3>Un altro contesto è il non profit. Per il sessantesimo anniversario di un'importante organizzazione si è scelto di raccontare se stessa in modo innovativo, con chiarezza più che con semplice trasparenza, approfondendo aspetti che non si possono comprimere in pagine lunghe che spesso non vengono lette. Un assistente esperto risponde solo a domande pertinenti, offrendo spunti oltre al dialogo. L'interazione è strettamente legata al sito: parte della knowledge base è generata dal sito stesso, e le risposte includono link, immagini e card che guidano la navigazione, in un mix tra chat e sito. L'obiettivo dell'assistente, chiamato internamente cantastorie, è fare storytelling: a una domanda non risponde con un dato secco, ma con una storia che mette in luce certi aspetti, stimolando l'utente a fare altre domande. Le domande ricorrenti e i preconcetti, mappati negli anni, sono stati codificati come argomenti precisi su cui rispondere, accanto alla componente narrativa. E poiché i target sono diversi, dai volontari alle famiglie in difficoltà, dalle organizzazioni scientifiche agli stakeholder istituzionali fino a chi cerca lavoro, la storia viene raccontata da un punto di vista sempre diverso, in base a chi sta facendo la domanda. &#8203;<h3>Una community di valori e un mentore per il lavoro quotidiano </h3>Il quarto caso è un brand B2B fondato sulla sostenibilità e sull'economia circolare, con prodotti in abbigliamento, casa e automotive accomunati da un ingrediente che ne è la ragione d'essere. L'evoluzione è trasformare un marketplace di rivendita in una community di persone con valori affini. Qui un assistente della sostenibilità imposta un dialogo non sul prodotto, ma sul sistema di valori: con sette, otto, dieci domande generate anche in base a come la conversazione si sviluppa, conduce una sorta di colloquio giocoso di presa di coscienza, per verificare l'allineamento ai valori prima dell'ingresso nella community. Chi è allineato entra, chi non lo è può comunque farne parte trovando elementi che lo aiutino a diventarlo nel tempo. Il quinto e ultimo caso riguarda la cura della persona e la gestione di spazi fisici: strumenti che affiancano le persone come un mentore o un tutore nel lavoro quotidiano, dalla procedura corretta per svolgere un compito fino a come chiedere le ferie. È il vero modo di fare formazione, opposto alla lezione frontale che non lascia traccia: si impara naturalmente facendo, con un riferimento sempre a fianco, sul telefono o sull'orologio. Risolve anche la fragilità dei regolamenti, che dopo il primo assorbimento prendono polvere, e aiuta a convergere verso un tono di voce e un modo di lavorare comuni, particolarmente prezioso quando le sedi sono distribuite sul territorio e nate in tempi diversi.

AI in azione: cinque applicazioni concrete in contesti diversi

Ogni azienda ha un bisogno vitale di sapere come viene percepita: dal mercato e dai clienti, dalla rete di distribuzione e dai partner, dai propri dipendenti e collaboratori. Eppure il feedback, pur restando fondamentale da sempre, viene chiesto poco. A volte basterebbe domandare per ottenere risposte, ma spesso non lo si fa. Una delle ragioni a monte è che il feedback implica poi prendere decisioni su ciò che emerge, e questo frena. Superato questo punto, resta una difficoltà pratica enorme, ed è proprio qui che l'intelligenza artificiale cambia lo scenario. &#8203;<h3>Il limite del questionario quantitativo </h3>Quando un'azienda vuole davvero raccogliere feedback, deve trasformare obiettivi di comprensione in un questionario strutturato, con domande chiuse, punteggi e qualificazioni. È un lavoro umano complesso e spesso intrinsecamente difficile, perché il feedback è qualitativo per natura. Si vorrebbero fare domande aperte e ascoltare le risposte, ma mille risposte aperte da leggere dicono poco di immediato, mentre un punteggio offre un numero su cui muoversi. Salvo che, tra una soddisfazione di 7,2 e una di 7,6, la differenza è minima e poco scientifica: quando si deve premere un pulsante, 7 e 8 sono troppo vicini. La statistica aggiusta queste pieghe, ma il processo resta complicato e raramente risponde alla vera domanda. Per questo lo si fa poche volte. &#8203;<h3>L'intervista al posto del questionario </h3>L'AI ribalta lo scenario in un caso preciso. Si ha un database di persone, che possono essere potenziali clienti, clienti, partner o dipendenti, e si vuole rilevare del feedback. Si comunica all'AI la popolazione su cui operare e cosa si vuole rilevare, per esempio la soddisfazione del parco clienti sulla qualità dei servizi, sui tempi di erogazione, sulla relazione e sul pricing. A quel punto l'AI si organizza: genera una prima email per invitare le persone non a compilare un questionario, ma a fare una chiacchierata con un assistente. Chi accetta avvia una sessione che è un'intervista libera, dove le domande non sono predeterminate ma generate in base agli obiettivi, e non sono sempre le stesse. Se una risposta aperta è negativa e troppo corta, l'AI comprende che non è esaustiva e decide di indagare, chiedendo un esempio, scavando come farebbe una persona in un'intervista telefonica. Si crea così una conversazione unica e iperpersonalizzata per ciascuno. &#8203;<h3>Dal qualitativo al quantitativo </h3>A valle, l'AI compie due passaggi che rientrano nelle capacità tipiche degli LLM. Il primo è trasformare la conversazione in dato quantitativo: analizzando l'intervista, assegna un punteggio da 0 a 10 su ciascuno dei temi rilevati. Non è l'utente a determinare il voto, ma l'AI sulla base di come l'utente ha risposto e conversato. Il secondo è estrarre insight: per ciascun punto si possono ricavare elementi critici e positivi, e un giudizio complessivo sulla soddisfazione, facendo emergere il punto più importante della singola conversazione. Sul cumulativo, mettendo insieme tutte le risposte, si lavora poi sulla clusterizzazione degli argomenti più ricorrenti, problematici o positivi, e sulla media dei valori quantitativi, ottenendo un'analisi che è la somma di tutte le interviste. &#8203;<h3>Strategia messa al lavoro </h3>Trattandosi di uno strumento di marketing automation, se una persona non risponde si può riprovare dopo due settimane con un'altra email, affrontando il problema comune della scarsa adesione ai questionari. Ma la vera potenza sta nella semplicità di attivazione: una volta predisposta la piattaforma, basta indicare la popolazione e le poche cose da rilevare. Si possono usare i dati di profilazione presenti nel database, come lingua, paese o classificazione del cliente, per personalizzare l'intervista in modo automatizzato. Questo permette di inserire la rilevazione nella normalità dell'agire aziendale e di farla diventare una metodica consolidata: ogni sei mesi su una popolazione, ogni mese su un'altra, misurando i risultati nel tempo in modo diacronico, anche per valutare l'effetto delle azioni messe in campo. È strategia messa al lavoro, con una semplicità quasi disarmante. &#8203;<h3>Quando il qualitativo e il quantitativo si incontrano </h3>Questo approccio dimostra come due mondi a lungo separati, il qualitativo e il quantitativo, riescano a intersecarsi grazie all'AI. Dalle conversazioni si possono ricavare elementi per progettare in modo molto più preciso: personas, cluster di pain, tutto ciò che serve a disegnare cose che funzionano meglio o anche solo a prevenire stati di crisi. Resta da considerare un aspetto: l'AI generativa potrebbe talvolta non condurre un'intervista in modo perfetto, ma se accadesse una volta su cento, quella piccola deviazione verrebbe riassorbita dalle tendenze generali e non inficierebbe il risultato statistico. Anzi, quel singolo elemento anomalo non va perduto: l'analisi lo estrapola e lo segnala, e potrebbe rivelarsi proprio l'insight inaspettato che fa cambiare punto di vista. È un pattern che nasce dalla pratica e che, astratto, può allargarsi enormemente la platea dei casi affrontabili.

Raccogliere feedback con l'AI: dall'intervista aperta all'insight azionabile

Quando la fattibilità tecnica di un'idea basata sull'intelligenza artificiale è acquisita, resta da verificarne la praticabilità legale, amministrativa e burocratica. Su un terreno di frontiera tutto va controllato e normato, e le aziende che adottano queste soluzioni si interrogano sui rischi. La buona notizia è che, affrontato nel modo corretto, si tratta di un non problema. Conviene però distinguere tre grandi casistiche: il GDPR, la sicurezza e la privacy dei propri dati, e l'AI Act. &#8203;<h3>GDPR: nessuna eccezione per l'AI </h3>Sul GDPR la risposta è semplice: le norme sono esattamente le stesse di qualunque altro progetto digitale. Serve il consenso degli utenti per i trattamenti, va archiviato correttamente, va permessa la revoca. Se c'è profilazione serve il relativo consenso. Quando un assistente AI chiede all'utente di qualificarsi, ad esempio per essere ricontattato, dovrà esporre i flag con i trattamenti e i riferimenti alle pagine di privacy policy, e richiedere consensi disgiunti in modalità opt in e non opt out. Il malinteso ricorrente è proprio questo: trattandosi di intelligenza artificiale, le persone incaricate della privacy in azienda assumono che sia tutto diverso, mentre vanno fatte esattamente le stesse cose di prima. &#8203;<h3>La riservatezza dei dati aziendali </h3>Il vero cuore della questione è la riservatezza dei propri dati. Un'AI aziendale si nutre di una base documentale fatta di dati di ERP, CRM, procedure, processi, schede prodotto: informazioni che sono l'azienda stessa. Due cose non devono accadere: questi dati non devono uscire dal perimetro aziendale, e non devono essere utilizzati per addestrare le intelligenze artificiali di altri. Un esempio chiarisce il rischio: se ci si registra su uno strumento gratuito, vi si carica un documento aziendale e lo si interroga, si ottiene un buon risultato ma si è ceduto quel documento fuori dall'azienda. Nelle condizioni d'uso gratuite, spesso, è scritto che quelle informazioni possono diventare materiale potenziale per il training dei modelli futuri. Per un uso aziendale serve quindi un contesto in cui il dato resti segregato nei sistemi aziendali, e quando viene passato ai motori venga regolato da term and condition precisi che stabiliscano la non registrazione e il non utilizzo per il training. &#8203;<h3>Come un assistente costruito bene tutela i dati </h3>Quando si crea un assistente nel modo corretto, i dati aziendali vengono trasformati in un enorme database vettoriale, fatto di puri numeri. Non è più intelligibile nella forma originale e non si può tornare indietro: da cento documenti trasformati in vettori non si risale ai cento documenti. È concettualmente un passaggio a senso unico, una prima salvaguardia. La seconda è che quel database risiede sui server e sul tenant dell'azienda, segregato dentro strumenti aziendali. La terza riguarda l'interrogazione: si prelevano solo porzioni del database vettoriale, le si consegnano insieme alle istruzioni al motore tramite comunicazioni crittografate, in forma non riconducibile ai documenti originari, e una volta usate vengono scartate e non archiviate. Tutto questo è dimostrato dal fatto che un LLM è stateless: non ha memoria, nemmeno dell'ultima cosa detta, se non si costruisce un sistema esterno che la gestisca. Questo prova che il motore non salva nulla e non usa quei dati per migliorarsi. &#8203;<h3>Il vero rischio: l'uso indiscriminato degli strumenti free </h3>Questi ragionamenti tranquillizzano le aziende sul proprio progetto, ma sollevano un'altra preoccupazione: l'uso indiscriminato degli strumenti gratuiti da parte delle persone, ogni giorno, anche per migliorare la produttività personale. Condividere documentazione aziendale con questi strumenti la porta fuori dall'azienda. Un primo passo è la consapevolezza che, quando il prodotto è gratuito, il prodotto sei tu. Le versioni a pagamento spesso consentono di esprimere il consenso sul trattenimento delle informazioni, ma la gestione varia da strumento a strumento e talvolta va richiesta esplicitamente: serve quindi una policy, leggere i term and condition, avere i settaggi giusti. Per strumenti che costano poche decine di euro al mese, però, quelle garanzie restano deboli. Diverso è un contratto Enterprise per l'uso delle API, con un livello di esplicitazione molto forte: è lo stesso contratto che i grandi fornitori usano con aziende molto strutturate, che non lo adotterebbero se non fosse super garantito sul fronte privacy. La parte più complessa, quindi, non è il progetto in sé, ma normare l'uso di questi strumenti in azienda, come già accadde con i social media, con in più un'opacità maggiore. &#8203;<h3>L'AI Act e la piramide del rischio </h3>L'ultimo tema è l'AI Act, su cui l'Unione Europea ha lavorato per anni con un grande lavoro, riuscendo anche a virare per includere le casistiche più nuove. L'impianto è una piramide del rischio: la punta rossa è il livello massimo, che degrada fino al verde di ciò che non comporta rischi. Al vertice ci sono le pratiche completamente vietate, quelle che gravitano nell'orbita delle logiche da dittatura, come il riconoscimento sociale e la classificazione delle persone. Sotto c'è il rischio alto, dove si può agire ma con un'approvazione ex ante prima dell'immissione sul mercato: dispositivi medici, recruiting, ambiti in cui l'informazione scambiata è molto sensibile e dove un giudizio errato può discriminare o impattare su scelte importanti. &#8203;<h3>Trasparenza nei livelli più bassi </h3>Più in basso si colloca gran parte dell'AI generativa e degli assistenti conversazionali, dove non serve un'autorizzazione ma occorre dichiarare cosa sta accadendo: lo statement che avvisa l'utente che sta interagendo con una macchina, con i relativi disclaimer su limiti e rischi. La massima trasparenza è la regola. Al livello più basso c'è infine l'AI che lavora nel backoffice, come la logica algoritmica di un motore di ricerca, a rischio sostanzialmente zero. Dichiarare alle persone che stanno parlando con un'intelligenza artificiale non è solo un fatto normativo, ma un approccio corretto: la sensibilità delle persone su questo punto crescerà nel tempo, fino a far adottare comportamenti diversi a seconda che si parli con una persona o con una macchina, una consapevolezza che probabilmente maturerà nell'arco di una generazione. Resta infine aperto un tema delicato, quello del copyright dei contenuti prodotti dall'AI, ad esempio una musica: per il testo di marketing non ci sono problemi, ma per la proprietà di un'opera creativa la normativa esiste ma è ancora interpretativa e legata al contesto.

AI e regolamentazione: GDPR, sicurezza dei dati e AI Act per le aziende

Molte aziende vendono prodotti complessi, non a scaffale: arredamento, automobili, tutto ciò che ha un tema di configurabilità, ovvero poche o tante variazioni possibili. Per gestirle si costruiscono software di configurazione che permettono alle persone di trovare la propria soluzione ideale in base ai parametri disponibili. La domanda è come l'intelligenza artificiale possa impattare su questo terreno, un terreno frequentato da anni e che oggi vive una svolta concreta, con piattaforme di configurazione 3D che si interrogano sulle nuove possibilità di unire AI e configurazione.&#8203;<h3>Il limite dell'interfaccia tradizionale</h3>Chiunque abbia usato un configuratore online sa che è faticoso. Più il sistema è complesso, più l'esperienza diventa lunga e tediosa: menù a tendina, step da uno a dieci, interfacce con mille pezzettini da cliccare tra combobox, finiture e colori. Non è un'esperienza fluida, e il tradeoff è enorme: più l'oggetto è complesso da configurare, più l'interfaccia diventa complessa. Le aziende sono così spesso costrette a semplificare le possibilità reali del loro prodotto per avere un processo gestibile da un umano in autoservizio. Una cucina, di fatto un progetto, è complessissima da configurare; un tavolo che cambia colore della gamba lo è molto meno. In mezzo c'è una scala infinita di gradi di complessità, e oggi l'interfaccia diventa il limite della capacità di un prodotto di esprimere il proprio potenziale. Il caso del B2B, dove un esperto formato lavora con software dedicati, è uno scenario diverso: a un sito non si può fare formazione, deve essere intuitivo. E nulla è più intuitivo dell'AI.&#8203;<h3>Parlare con il configuratore in linguaggio naturale</h3>L'idea non è sostituire, ma offrire la possibilità di scegliere: chi preferisce cliccare e selezionare una voce da un menù lo fa, chi non trova subito intuitivo dove cliccare può chiedere a parole. Voglio questo colore, più largo, più lungo, di pelle, di un altro materiale. Così si intercetta anche l'ambiguità tipica di un utente non tecnico. E la potenza emerge ancora di più nella fase esperienziale: si può essere meno prescrittivi e offrire consulenza. Per un divano si può dire che lo si vuole a tre posti con la chaise longue, che stia bene in una stanza con un tappeto giallo e pareti tortora, dove la sera in quattro si guarda la televisione. È quello che si direbbe a un rivenditore: non si parte dal colore, ma dal bisogno. Il consulente chiederà lo spazio disponibile e, dentro quei vincoli, potrà disegnare mille situazioni diverse di forma, finiture e materiali.&#8203;<h3>Chi manca online: il consulente</h3>Questo risponde alla domanda classica della progettazione: chi manca? In un punto vendita non c'è il cliente, ma ci sono l'azienda, che si rappresenta con i prodotti in esposizione, i cataloghi e la formazione data al venditore. Online accade l'opposto: c'è l'azienda o l'acquirente finale, ma manca il venditore, manca il consulente. L'AI permette di interpretare quel ruolo a tutto tondo: non solo nella configurazione tecnica, ma nell'esplorazione, nella consulenza, nella scelta del materiale, nelle domande. Non è detto che io sappia se voglio la pelle: magari voglio solo un materiale che non si macchi, e senza l'informazione tecnica posso chiederla. Configurazione, esplorazione, consulenza e informazione allargano enormemente le fasi del customer journey coperte, in un rapporto che diventa conversazionale.&#8203;<h3>Lo showroom che nessuno ha</h3>A tutto questo si aggiunge la rappresentazione plastica, visiva e tridimensionale del prodotto. In un punto vendita non si può vedere il divano in esposizione cambiare colore davanti agli occhi: si ha solo una mazzetta colori. Online lo si può vedere giallo, più scuro, più chiaro, zoomare sulla trama del tessuto. Non lo si può toccare, è vero, ma per alcuni aspetti l'esperienza è anche più profonda di quella offline. L'AI unisce così lo showroom completo che nessuno possiede, perché lo spazio fisico non può contenere tutti i prodotti, alla dimensione umana della consulenza che caratterizza il luogo fisico. Un divano con 650 finiture, alcune mai prodotte, non potrebbe mai essere mostrato in un negozio.&#8203;<h3>Un oggetto per tutte le fasi del journey</h3>Il valore va oltre il momento dell'acquisto. I tassi di conversione degli e-commerce sono bassissimi perché il momento in cui si vuole comprare è solo uno: prima si vuole sapere cosa si desidera, poi desiderarlo, poi comprenderlo a fondo nelle sue possibilità. Il configuratore 3D unito all'AI diventa un oggetto di esplorazione, di desiderio, di conoscenza e infine di acquisto, utile in tutte queste fasi e nel luogo migliore per fare esperienza di prodotto, anche in realtà aumentata dentro il proprio salotto inquadrando con un telefono. Si potranno dare in input degli stimoli, chiedendo di vedere il prodotto in un ambiente industrial loft con grandi finestre sul verde: alcune cose si fanno già, altre sono ancora una traiettoria, ma quello che oggi si immagina presumibilmente accadrà.&#8203;<h3>Un'interfaccia opzionale, non sostitutiva</h3>In sintesi, l'AI applicata a un configuratore 3D di prodotto diventa un'interfaccia opzionale e alternativa a quella tradizionale, non sostitutiva. Il linguaggio naturale abilita un approccio consulenziale che lavora non solo sul bisogno esplicito, ma anche su quello latente, e affronta porzioni molto più ampie del customer journey, dall'esplorazione al desiderio, dalla conoscenza fino all'acquisto. Non si possono saltare le fasi precedenti per concentrarsi solo su quella che converte: se prima non so cosa desidero, non lo desidero e non lo comprendo, alla fine non lo compro. Così un oggetto nato per la sola configurazione viene abilitato a essere molto di più, sostenendo l'utente in fasi dove prima semplicemente non era presente.

Configuratori 3D e AI: dallo strumento di scelta all'esperienza di prodotto

Nel mondo dell'intelligenza artificiale non ci si ferma mai, nemmeno ad agosto. Mentre in Italia si tornava dalle ferie, nel resto del mondo continuavano ad accadere molte cose, su un tema che non si è addormentato e che presumibilmente non si addormenterà mai. Vale la pena ripercorrere alcuni filoni, dal mercato alla tecnologia, fino alle mosse dei grandi player. &#8203;<h3>Mercato e tecnologia viaggiano su binari diversi </h3>Durante l'estate il mercato finanziario ha attraversato una fase di disillusione, con minori investimenti e qualche disinvestimento, dubbi sulle enormi risorse necessarie per portare avanti queste tecnologie e operazioni di presa di profitto, secondo il vecchio adagio sell in May and go away. Ma l'evoluzione tecnologica è cosa molto slegata dal mondo degli investimenti, pur alimentandosi a vicenda: il ritmo della tecnologia resta rapido come nei mesi precedenti. Quello che cambia è l'approccio: dopo l'ondata iniziale in cui tutto sembrava meraviglioso, l'onda dell'esotismo lascia spazio a quella della performance. Si comincia a esigere qualcosa di più preciso, e ciò che esce giorno dopo giorno è davvero sorprendente. &#8203;<h3>Gli artifacts: quando il codice non è più l'output </h3>Un esempio significativo è il modello Claude 3.5 Sonnet, molto forte nella generazione di codice, con i suoi artifacts. Si descrive a parole il software desiderato, anche un piccolo videogioco: il modello genera il codice e lo esegue, restituendo non il codice ma il risultato interattivo. Se si chiede di muovere un personaggio con i tasti WASD, premendo quei tasti il personaggio si muove. Il codice diventa il mezzo per produrre l'output interessante, non l'output stesso. È stata introdotta anche la possibilità di condividere gli artifacts e di costruire sul lavoro di altri, lasciando intravedere il tentativo di creare modelli di business virtuosi, marketplace e condivisione di revenue. È la stessa logica già perseguita da OpenAI con i GPTs, che hanno cominciato a distribuire i primi dividendi ai loro creatori. La lezione è chiara: il codice è sempre meno un output e sempre più un mezzo, perché i modelli diventano sempre più bravi a scriverlo. Un domani l'AI potrebbe persino inventare un proprio linguaggio più efficiente, che gli umani non sono in grado di leggere, perché ciò che conta è solo il risultato finale. &#8203;<h3>La democratizzazione dell'accesso </h3>Sul fronte open source, nelle ultime settimane sono uscite elaborazioni e personalizzazioni di Stable Diffusion che generano immagini di qualità molto elevata, paragonabile a Midjourney, con un modello scaricabile che gira su un computer di medio livello. La notizia di fondo è la costante democratizzazione dell'accesso all'AI, anche generativa, sul mondo delle immagini e domani su quello dei video. A questo si aggiunge l'accesso all'infrastruttura: esistono piattaforme che permettono di far girare modelli pagando a consumo, senza dotarsi di chip Nvidia costosissimi. È un fattore di potenza sociale immensa: per la prima volta nella storia, gli strumenti più potenti sono accessibili gratuitamente a chiunque, indipendentemente da dove è nato e dalla sua condizione economica. Non serve più nemmeno il famoso garage: un giovane studente privo di risorse può costruire la prossima grande azienda, e tutto si riduce alla volontà, alla curiosità e alla capacità di sapere dove trovare le cose. &#8203;<h3>Search GPT, ovvero la dichiarazione di guerra a Google </h3>Tra le novità dell'estate c'è anche la beta chiusa di Search GPT, il primo attacco di OpenAI a Google. Il nome stesso è una dichiarazione di guerra. Google si trova sotto attacco da più parti, da TikTok a OpenAI, e parte con un fardello enorme che i concorrenti non hanno: guadagna tantissimo dal search, quindi qualunque mossa deve evitare di distruggere la gallina dalle uova d'oro, muovendosi con pesi e contrappesi. I competitor, che dal search non guadagnano nulla, non hanno niente da perdere e tutto da guadagnare, e questa è una potenza innovativa devastante. Sarà un passaggio decisivo per capire se Google saprà fare pivot nell'era dell'AI, un'era che peraltro ha creato esso stesso, visto che i paper più importanti sul tema sono nati al suo interno. L'unico precedente paragonabile è Microsoft, l'azienda che ha cambiato pelle completamente ed è tornata al grande successo dopo l'arrivo del think different, un caso quasi unico se si pensa a chi invece ha perso slancio. &#8203;<h3>Le mosse dei grandi e il progetto Strawberry </h3>Ai vertici si muovono anche i giganti: circolano notizie, tutte da verificare, di Nvidia e Apple in coda per entrare nel capitale di OpenAI. Avrebbe senso, vista la partnership di Apple per Apple Intelligence e il ruolo di Nvidia nei chip: aziende con enormi disponibilità di cassa che non vogliono restare semplici clienti, ma stare più vicine alla stanza dei bottoni. Sul fronte OpenAI si lavora al prossimo modello, denominato progetto Strawberry, che oltre a essere più grande di GPT-4 punta a unire le capacità di linguaggio a quelle di ragionamento logico e matematico, anche a lunga catena, superando uno dei limiti attuali. Quando uscirà non lo sa nessuno, probabilmente non oltre la primavera del 2025. Pare inoltre che OpenAI abbia firmato un accordo volontario con il governo americano per sottoporre il modello a una valutazione di sicurezza prima del rilascio: quando un modello comincia a saper ragionare, infatti, il tema della sicurezza diventa di ordini di grandezza superiore.

Le novità AI dell'estate: dagli artifacts a Search GPT, fino al ragionamento dei modelli

Fino a oggi gran parte dell'attenzione si è concentrata su ciò che sta davanti all'intelligenza artificiale: i punti di contatto, le interfacce, le situazioni in cui le persone interagiscono con un assistente. Ma chi mette in opera un'AI lo fa con degli obiettivi e a un certo punto quegli obiettivi vanno misurati. Bisogna capire se l'investimento sta producendo qualcosa, se le persone usano davvero lo strumento e se da quell'uso nasce valore. Senza strumenti di misurazione, tutto questo resta lettera morta e si naviga fuori controllo.&#8203;<h3>Il limite dell'analytics numerico</h3>Il contesto degli assistenti conversazionali è particolare, perché la misurabilità è più nebulosa: non ci sono numeri immediati da tradurre in un foglio di calcolo, si è nel linguaggio. Per l'analisi numerica esistono tonnellate di strumenti, ma chiunque lavori con le analytics dei siti e delle interfacce digitali ne è rimasto un po' deluso: scoprire che le conversioni sono calate del 2 o 3 per cento, o che le persone abbandonano in un certo punto, non dice mai perché succede e cosa fare. Sono segnali numerici poco azionabili. Spostandosi nel mondo dell'AI serve quindi un approccio diverso, altrimenti si finisce ancora più lontani dal poter decidere se una cosa funziona o no.&#8203;<h3>Ascoltare le conversazioni con la semantica</h3>Un sistema di AI Analytics ribalta la prospettiva: la componente numerica resta presente, ma è secondaria. La parte principale è utilizzare l'AI per ascoltare le conversazioni, rigorosamente anonimizzate. Non interessa chi ha detto cosa, ma di cosa la persona voleva parlare, se ha trovato la risposta alla sua domanda, se era soddisfatta dell'esperienza e come si potrebbe migliorare. Il punto di partenza è l'analisi semantica, e lo si può fare proprio perché l'AI sa comprendere il significato e non solo le parole.Il primo compito è capire quali sono gli argomenti più trattati, creando cluster omogenei: c'è chi parla di automobili, chi di biciclette, chi di moto. Trattandosi di ambienti nativamente multilingua, si può scegliere l'inglese come lingua franca per la clusterizzazione e includere comunque chi parla di automobili in francese, tedesco o giapponese insieme a chi ne parla in italiano o spagnolo. La semantica tiene insieme tutte le persone che parlano dello stesso tema indipendentemente dalla lingua, e all'occorrenza permette anche di dividerle per paese o di confrontare gli argomenti tra gruppi linguistici diversi. La cosa sorprendente è proprio questa: ragionare sul significato e non sul significante, raggruppando automobile, macchina e bolide sotto lo stesso concetto. Fino a poco tempo fa raggruppare le cose in questo modo era complessissimo, oggi è semplice.&#8203;<h3>Soddisfazione esplicita e implicita</h3>Capire gli argomenti non basta: serve anche misurare la soddisfazione degli utenti. Dopo aver costruito automaticamente ontologie e tassonomie sulla base di come le persone usano lo strumento, si può analizzare il sentimento e il livello di soddisfazione o insoddisfazione, non solo se va bene o male ma quanto. La soddisfazione esplicita si raccoglie con pollice su o pollice giù e meccanismi simili. Quella implicita si ricava leggendo la conversazione: se l'AI risponde che non ha l'informazione per rispondere, è evidente che chi ha fatto la domanda non può essere soddisfatto. Le persone, inoltre, parlano con l'AI come parlano con gli umani, fino a scrivere non mi hai capito, cercavo un'altra cosa, e talvolta fino all'insulto. Tutta semantica che, letta dall'AI, fa suonare campanelli d'allarme e indica dove andare a guardare. Espressioni diverse vengono raggruppate sotto cluster di problematiche analoghe, e questo dà direzioni precise su dove intervenire.&#8203;<h3>3 macro blocchi e i watcher</h3>Il sistema si articola così in tre grandi macro blocchi: <ol><li>Le soddisfazioni e insoddisfazioni esplicite, espresse da un pulsante, un like, un pollice. </li><li>Le soddisfazioni e insoddisfazioni rilevate dalla semantica, dedotte dal modo in cui la conversazione si svolge. </li><li>I watcher: si può chiedere all'AI Analytics di tenere sott'occhio un argomento specifico, di rilevare quando viene tirato in mezzo e di seguire come prosegue la discussione. </li></ol>Su questa base si possono impostare alert, allarmi che segnalano quando una situazione critica si verifica e con quale ricorrenza statistica, e intervenire sul comportamento dell'assistente, ad esempio attraverso regole, per correggere i singoli punti critici.&#8203;<h4>Perché diventa indispensabile</h4>Gestire un progetto di AI conversazionale senza uno strumento di questo tipo è di fatto impossibile. Con numeri molto bassi si potrebbero leggere a mano le conversazioni, ma appena l'utilizzo cresce questo non è più sostenibile, e senza analisi automatica si naviga al buio. La criticità è ancora maggiore se si considera che questi assistenti sono la personificazione della marca: un conto è il peso di un carrello abbandonato, un altro è una questione di reputazione. Se qualcosa non funziona, possono nascere crisi anche consistenti, e per questo il controllo su ciò che succede è strategico. Una domanda utile da porsi all'inizio di un progetto è semplice: tra un anno, sarò contento se?&#8203;Qualunque sia la risposta, senza uno strumento di AI Analytics a bordo sarà difficile dare quelle informazioni, perché semplicemente non le si conoscerà.

AI Analytics: come misurare davvero un assistente conversazionale

Uno dei luoghi comuni più diffusi vuole che i limiti dell'intelligenza artificiale si trovino proprio nell'ambito creativo. Ma chi lavora ogni giorno sulle fasi preliminari della progettualità, su brand, identità di marca, storytelling e architettura dell'informazione, si è posto una domanda diversa: come può l'AI aiutare a fare meglio, in modo diverso e più velocemente, proprio dove la creatività conta?&#8203;<h3>Documenti che prendono la polvere </h3>Il lavoro su questi temi si traduce materialmente in documenti: strategie, direzioni, strutture, oggetti pensati per essere prescrittivi o per suggerire a qualcuno come fare determinate cose. Il problema è che questi documenti, per quanto ben fatti, sono fotografie statiche. Restano nel cassetto, o nel peggiore dei casi appesi alle macchinette del caffè a ricordare valori, vision e mission, ma poi il caffè passa e passa tutto. Manca l'embodiment: il momento in cui la marca, nelle sue manifestazioni, comincia davvero a parlare quel linguaggio e a essere ciò che si è deciso che debba essere. Spesso mancano le risorse e le forze per raccogliere quella bottiglia lasciata in mare aperto e distribuirne il contenuto in tutti i punti di espressione, in modo costante e coerente. &#8203;<h3>L'AI come nuovo Brand Manual </h3>Da qui un cambio di prospettiva. Si era detto in passato che nel Brand Manual sarebbe prima o poi finita la descrizione dell'AI che interpreta la marca. È esattamente il contrario: l'AI diventa il nuovo Brand Manual. Prendendo in prestito una parola da Microsoft, si parla di Brand Copilot: non un'entità che agisce da sola al di là di noi, ma un copilota che agisce insieme alle persone. Un oggetto software dedicato a questo scopo, da consegnare come deliverable di una consulenza al posto del Brand Manual, del documento sull'architettura dell'informazione o della value proposition di prodotto, per dare un corpo vivo a ciò che è stato codificato. L'utilità è quotidiana. Quando si deve scrivere un post social, un articolo, una scheda prodotto, un comunicato stampa o un'email, l'essere umano dovrebbe ogni volta riprendere il Brand Manual dal cassetto, rileggerlo, ricomprendere il tono di voce, le parole chiave, i valori, e assicurarsi di scrivere coerentemente, ammesso che ne sia capace, e per giunta moltiplicato su tante persone diverse che dovrebbero parlare come una sola marca. Vale la pena ricordare che un buon Brand Manual dovrebbe dedicare meno tempo allo spazio intorno al logo e ai colori, pur importanti, e molto di più al linguaggio: di cosa parla la marca, come parla, quali parole usa e quali no, qual è la value proposition, qual è l'architettura della propria offerta. &#8203;<h3>Coerenza e tempo, le due colonne della marca </h3>La tentazione di creare un contenuto come viene in mente quel giorno è naturale, umana e per certi versi necessaria: nasce un'urgenza, un problema da risolvere, e tornare ogni volta ai principi fondanti è difficile nella fretta. Eppure una marca si fonda su due aspetti: coerenza e tempo. Più a lungo si è coerenti, più si dà concretezza alla marca; smontare l'una o l'altro significa essere fregati. Coerenza e tempo stanno nelle persone, ma oggi si possono avere strumenti che aiutano le persone a essere coerenti più a lungo, sgravandole dell'onere di ricordarsi ogni volta chi siamo, soprattutto come collettivo, perché la memoria collettiva difficilmente esiste in modo spontaneo. C'è di più: questa continuità messa a priori dà una tranquillità che può abilitare la volontà stessa di innovare. Spesso l'intenzione di fare un progetto, un sito, un e-commerce, una comunicazione, muore non nell'incapacità di realizzarlo, ma nell'impossibilità di gestirlo dopo lo sviluppo. Sapere di poter contare su uno strumento che presidia la coerenza nel tempo può sbloccare quella volontà. &#8203;<h3>Non banalizzazione, ma proof reading creativa </h3>L'obiezione immediata riguarda l'omologazione: togliere la creatività umana per cadere nella ripetitività. Non è questo lo scopo. Da un lato lo strumento abilita a produrre di più, con frequenza e quantità necessarie, perché anche la migliore storia di marca, se non si traduce in tanti contenuti coerenti nel tempo, resta nota solo a chi l'ha scritta. Dall'altro funziona come una sorta di proof reader: non esclude la creazione di contenuto nuovo, anzi la abilita. Quando si scrive qualcosa di originale, lo si può sottoporre allo strumento e chiedere quanto è aderente alla marca; se l'aderenza è alta va bene, se è bassa, per quanto belle siano le cose dette, si sta creando un problema di marca, si comincia a divergere. La metafora è quella del cinema: una scena nuova, mai girata prima, deve comunque avere le luci, i colori, l'atmosfera e i toni giusti per essere parte dello stesso film. Il direttore della fotografia rende coerente la nuova scena con il resto; qui è il Brand Copilot a farlo. L'autore inventa la storia, lo strumento aiuta a renderla parte di un racconto comune più ampio, e a riscriverla per avvicinarla alla coerenza desiderata senza snaturarne il contenuto. &#8203;<h3>Una memoria collettiva che cresce </h3>Con l'uso, i tempi di risposta si assottigliano e la qualità si alza: si chiede sempre meno e si rielabora sempre meno, perché la memoria dello strumento aumenta. Se riceve i contributi di più persone, può fregiarsi di una molteplicità di visioni che nelle organizzazioni complesse spesso manca, diventando una sovra personalità della marca capace di imparare da tutti. Anche le aree compensano: chi proviene da un'area umanistica, tecnica o di marketing può convergere verso un livello qualitativo più alto di quello che raggiungerebbe da solo, valorizzando le risorse interne in un circolo virtuoso. &#8203;<h3>Il rischio resta, ma non è nuovo </h3>Come ogni strumento, anche questo può generare cose negative: a domanda banale, risposta banale. <a href="https://www.websolute.com/blog/ai-non-rendera-contenuti-standard-mancanza-identita-si">Non è lo strumento a banalizzare, ma l'uso che se ne fa</a>. Il pericolo dell'omologazione si presenta quando si delega anche l'invenzione della storia, ed è bene ricordare che il Brand Copilot serve a raccontare storie coerenti con la marca, ma le storie le devono inventare le persone. Va anche detto che l'omologazione del contenuto prodotto dagli esseri umani, negli ultimi anni, è già una realtà, e spesso dipendente dall'umore e dalle condizioni del momento. Uno strumento che non si annoia, non si stanca e dà sempre il massimo arriva con costanza a un buon livello, ed è un risultato prezioso. Va chiarito un punto: non si tratta di un prodotto innovativo dal punto di vista tecnologico. Il concetto di Brand Copilot lo può realizzare chiunque con gli strumenti già disponibili, costruendo una versione personalizzata di un modello o sottoscrivendo una delle tante piattaforme che fanno bene queste cose. Si parla di un atteggiamento e di un modo di operare. La speranza è far nascere in qualcuno la consapevolezza che la propria azienda dovrebbe avere un Brand Copilot: nella migliore delle ipotesi è un'opportunità, nella peggiore è un'opportunità che si sta perdendo.

AI e creatività: il Brand Copilot che dà corpo alla marca

Un progetto concreto in ambito turistico e istituzionale mostra bene cosa può fare l'intelligenza artificiale per l'esperienza di chi visita un luogo. Il contesto è Pesaro Capitale italiana della cultura 2024, con un assistente pensato come una sorta di ambasciatore digitale: uno strumento molto pratico al servizio di chiunque voglia conoscere, programmare e vivere al meglio questo evento, sia attraverso il web sia da mobile. Un assunto in apparenza semplice che porta dentro un mondo molto più grande, quello dell'intero settore turistico esperienziale, perché risolvere quel problema significa affrontare una classe di opportunità molto più ampia. &#8203;<h3>Prima, durante e dopo l'esperienza </h3>L'assistente è stato progettato pensando a ciò che interessa le persone nei tre momenti dell'esperienza. Prima, quando ancora non si è deciso di partire, si sta cercando di capire, conoscere e programmare: è una grande fase di consulenza. Durante, mentre si è sul posto: come rendere migliore l'esperienza e cogliere ogni opportunità. Dopo: come prolungarla, riviverla, diffonderla e condividerla. Per ognuno di questi momenti l'ambasciatore è stato pensato per dare valore e risposte. La complessità nasce dall'unione di più componenti. Il modello linguistico ha già una conoscenza del mondo: sa chi è Rossini, conosce casa Rossini, conosce diverse cose della città. Ma non le conosce tutte e non le conosce in ottica Pesaro 2024. Per questo la sua base di conoscenza non basta, ma non va nemmeno buttata via, perché contiene valore per chi si avvicina. Accanto a essa c'è un database di eventi, il cuore delle attività, con un ordine di grandezza di centinaia di appuntamenti distribuiti su 365 giorni, un database di punti di interesse rilevanti, e poi news e progetti. E c'è una terza componente fondamentale: il cibo, integrato anche tramite fonti esterne come le piattaforme di recensioni. &#8203;<h3>Lo scioglimento delle categorie </h3>Una delle intuizioni più innovative è lo scioglimento delle categorie. Se chiedessimo a un amico del posto cosa fare in tre giorni, ci parlerebbe di luoghi, eventi, cibo e spostamenti in modo intercambiabile. Un evento è qualcosa che accade, un luogo è qualcosa che c'è sempre, ma nell'esperienza dell'utente diventano la stessa cosa: la risposta alla domanda come occupo il mio tempo, magari su un tema di cultura, enogastronomia, musica o mobilità. Ciò che per l'organizzazione mentale è un luogo, un ristorante o un evento diventa parte di un momento, ed è lì che lo strumento lavora molto meglio di un semplice database. Il valore si vede ancora di più nel durante. Conoscendo la posizione e geolocalizzando i punti di interesse, l'assistente può rispondere a domande come cosa c'è qui intorno da vedere o raccontami del luogo dove mi trovo ora. È la fine dell'audioguida del museo con i numerini: con un modello e una base di conoscenza si può dire sono qui, raccontami, guidami, e ricevere la spiegazione, fino al suggerimento di spostarsi poco più in là per vedere qualcos'altro. &#8203;<h3>Quando l'AI fa la domanda giusta </h3>Uno dei casi d'uso mappati è una famiglia che vuole sapere cosa fare nella prima settimana di giugno. L'assistente non risponde subito: si ferma e capisce di non avere abbastanza informazioni. Attiva un agente chiamato Human in the Loop, che si chiede quale domanda porre per comprendere meglio il contesto, e chiede l'età dei figli, perché cambia la risposta. Saputo che hanno 13, 14 e 17 anni, suggerisce luoghi, eventi e magari un ristorante del centro dove assaggiare i passatelli, piatto tipico locale. Fuori dai silos, dentro un contesto fatto di un periodo di tempo e di interessi, espressi in linguaggio naturale. Il momento più rappresentativo arriva quando l'utente chiede: e se piove? È una domanda che con i filtri tradizionali non si risolve. L'assistente, grazie alla sua conoscenza intrinseca, riformula e propone i luoghi al chiuso: musei civici, casa Rossini, la Sonosfera, tutti vicini tra loro. È l'impersonificazione della guida turistica o dell'amico del posto.

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<h3>Oltre la chat: la UI conversazionale </h3>La seconda sfida è stata progettare un'esperienza che non fosse solo chat. Quando il modello individua la risposta giusta, normalmente la scrive in frasi, e questo costringerebbe a proseguire solo con altra chat. Ma per certe operazioni scrivere è la cosa più rapida, mentre per altre lo è cliccare e vedere. Poiché per natura tendiamo a risparmiare energie, è più comodo vedere una card con foto, titolo, data e orario, magari con un pulsante raccontami di più e uno per andare alla pagina del sito, piuttosto che leggere le stesse informazioni in quattro frasi. Da qui un mix tra conversazione e click, tra testo da leggere e pezzi di sito che affiorano nel dialogo e diventano parte della memoria della conversazione: anche la card e la pagina vista rientrano nel patrimonio che l'ambasciatore si ricorda. Significa costruire pagine disegnate per l'utente come frutto della conversazione in corso, un concetto chiamato internamente UI conversazionale. L'idea è superare il paradigma della chat e portare dentro il dialogo interfacce ingaggianti che si portano dietro il brand. Cambia il pensiero progettuale: si ragiona per componenti, molecole assemblate a prescindere dalle nostre decisioni, come una scatola di mattoncini che può costruire le pagine del sito ma anche qualunque altra figura. &#8203;<h3>RAG, query e la traccia che resta </h3>Il progetto è partito da un sito preesistente, decostruito concettualmente e ricostruito in una versione diversa, perché un sito c'è sempre, in modo presistente o nuovo, e perché non c'era altra strada per iniettare pezzi di esperienza sito dentro la chat. La <a href="https://www.websolute.com/blog/s3---e9-dalla-generalita-alla-specificita-attraverso-la-rag">RAG</a> è stata usata in parte, per le informazioni generali, ma non ha funzionato bene su eventi e punti di interesse: un evento ha una struttura complessa, ricorsiva, con orari, eccezioni, prenotabilità e posti disponibili, e la ricerca per vicinanza di parole non trovava le informazioni più pertinenti. Si è quindi scelto un meccanismo di interrogazione di un database relazionale in cui è il modello stesso a costruire la query, dopo che gli si è spiegato com'è fatto il database, i campi e le relazioni. Una strada più aperta e flessibile, capace di gestire il tempo, i contenuti e domande come quanto costa o ci sono posti liberi per una certa data. Un ultimo elemento prezioso, soprattutto per l'ente, è la possibilità di lasciare una traccia: a esperienza conclusa, l'utente può farsi inviare la conversazione via email, conservando ciò che ha raccolto. In questo modo non va persa, e diventa anche un'occasione di lead generation conforme alle regole sulla protezione dei dati.

Turismo ed experience: l'ambasciatore digitale che ridisegna l'esperienza di visita

RAG sta per Retrieval Augmented Generation, l'ennesimo acronimo che il mondo dell'intelligenza artificiale non si fa mancare. È un termine che si comincia a incontrare spesso e che aiuta a capire bene cosa significhi costruire un'applicazione AI, perché quando la RAG ne fa parte rappresenta al tempo stesso un'opportunità e un limite. Per comprenderla bisogna partire dalla Knowledge base. &#8203;<h3>La Knowledge base al centro del progetto </h3>La Knowledge base è l'insieme delle fonti di informazione che si ritiene utile portare in dote all'applicazione. Possono essere poco strutturate, come file di testo, PDF e documenti Word, oppure più strutturate, come fogli Excel e database, fino a fonti esterne come i siti web. Pur esistendo il mondo delle immagini e dei video, quando si lavora con i modelli linguistici un'immagine è rappresentata dalla sua descrizione e un video dallo script del parlato. Tagliando con l'accetta, al centro di un progetto di questo tipo ci sono soprattutto le parole. Un modello linguistico ha una propria conoscenza del mondo, finita e chiusa. Ciò che interessa è la sua capacità di ragionare, ma sui nostri temi e sulle nostre informazioni. Qui si apre un bivio. Chi può permettersi progetti molto onerosi può creare il proprio supermodello di conoscenza, e si parla di ordini di grandezza importanti, come i circa 60 milioni di dollari spesi per addestrare GPT-4. Non è una strada per tutti. La versione più semplice e attivabile è la RAG. &#8203;<h3>Come lavora la RAG, passo dopo passo </h3>La RAG significa avere un modello con il proprio Mental Model, cioè istruito su come comportarsi, una base di conoscenza fatta di tante parole e documenti, e qualcosa in mezzo: un framework che svolge alcune operazioni in sequenza. Riceve l'input, lo comprende usando il modello per coglierne la sostanza, e in base a quella attiva uno o più agenti specializzati. Se si chiede un video, si attiva l'agente che trova il video; nella maggior parte dei casi si chiede un'informazione contenuta nella propria base di conoscenza, e allora si attiva l'agente dedicato. A quel punto l'applicazione toglie dalla domanda gli orpelli del linguaggio, individua le parole fondamentali da usare per trovare la risposta e fa una ricerca dentro la Knowledge base. Non è il Search di Google, a cui siamo abituati: è una ricerca molto matematica. La base di conoscenza, infatti, prima di poter essere utilizzata viene trasformata in un database vettoriale, in cui le parole diventano vettori, frecce con posizione e direzione in uno spazio. Questa forma avvicina le informazioni alla rappresentazione nativa dei modelli linguistici, che sono essi stessi immensi database vettoriali. &#8203;<h3>La ricerca di vicinanza </h3>Nel database vettoriale si fa una ricerca di vicinanza: si posizionano le parole chiave della domanda nel punto giusto dello spazio e si raccolgono i pezzetti di testo che stanno lì intorno, per esempio cinque, sette o dodici blocchi, paragrafi presi qua e là, non organizzati come farebbe un essere umano. Questi frammenti vengono portati al modello insieme alla domanda. È come dire al modello: spiegami come si costruisce la borraccia, e nella documentazione ho trovato questi pezzi che parlano dell'argomento. Il modello li raccoglie e ragiona la sua risposta in un contesto molto locale, quello della domanda in tempo reale. In sostanza si modifica il prompt al volo, aggiungendo quelle informazioni della base di conoscenza, anche enorme, che possono essere utili in quel contesto. Il contesto che si crea è fatto dal Mental Model, dalla storia della conversazione, dalla domanda e dai frammenti trovati vicini all'argomento. Proprio perché il contesto è così forte, la risposta che ne deriva è spesso stupefacente. Questo è il senso dell'acronimo: retrieval, l'estrazione dei pezzi pertinenti, e generation aumentata da ciò che è stato estratto. &#8203;<h3>Una tecnica, non una soluzione </h3>La RAG è un approccio tecnologico, un tema di stack: serve uno stack proprio in cui la Knowledge base viene trasformata, aggiornata e mantenuta in forma vettoriale, gli strumenti per cercarvi dentro ed estrarre contesto, e la capacità di mettere insieme Mental Model, storia, domanda e risultati per ottenere la risposta. Il suo ingaggio non è sistematico ma occasionale: un buon stack riconosce gli intenti e attiva l'agente giusto. Si possono avere più Knowledge base, utenti con permessi diversi, agenti che fanno RAG e agenti che invece eseguono una query su un database strutturato, per esempio per verificare in tempo reale la giacenza a magazzino di un codice. La RAG ha senso dove la base di conoscenza è fatta di parole, di natura documentale. Quando invece i dati sono strutturati, ha più senso un tool specifico che interroga il database con una query, perché lì non c'è vicinanza vettoriale. Nei casi misti servono accorgimenti ad hoc. È importante capire che la RAG non è una soluzione, ma una tecnica per ottenere un pezzetto del risultato: portare dentro l'applicazione le informazioni che servono in quel preciso contesto. Prima della RAG questo non esisteva: i database vettoriali c'erano, ma venivano usati diversamente; c'era il Search, che però cerca e trova, mentre questa ricerca particolare non serve a trovare, serve a dare contesto al modello. &#8203;<h3>Il controllo dei dati: un vantaggio decisivo </h3>C'è un vantaggio fondamentale. Con questa tecnica i dati non escono dalle proprie property: non si consegna l'intera base di conoscenza al modello, ma solo il pezzetto di informazioni che serve, nel contesto giusto, per rispondere alla singola conversazione. Le condizioni d'uso delle API di alcuni modelli, analizzate con attenzione, prevedono che la conversazione sia stateless e che nulla venga registrato; per questo al modello va passata ogni volta anche la storia della conversazione, perché non se la ricorda. La comunicazione è crittografata, i frammenti vengono usati per generare la risposta e non vengono archiviati. È un assunto decisivo per le applicazioni aziendali: la base di conoscenza resta propria e in pieno controllo. È il contrario di quanto accade usando le versioni gratuite, le cui condizioni d'uso prevedono spesso che ciò che si dice venga usato per migliorare il modello, entrando dentro di esso. Usare tool e applicazioni online che fanno RAG o chatbot può essere rapido, ma bisogna stare molto attenti a cosa si dà in pasto alla macchina e se se ne mantiene il controllo. L'approccio alternativo è chiaro: l'azienda costruisce il proprio stack, resta in controllo e usa i motori linguistici, GPT, Claude, Gemini, Llama, perché ragionino sulle sue informazioni in un ambito protetto, chiuso e regolato da un contratto. È una risposta concreta alla paura, diffusa anche tra i vertici delle aziende, di cedere la propria conoscenza all'intelligenza artificiale.

Dalla generalità alla specificità: cos'è e come funziona la RAG

Prima di progettare qualsiasi cosa si vorrebbe sempre poter fare ricerca: una ricerca di mercato, interviste con i soggetti target, conversazioni con chi userà davvero il prodotto o il servizio. Chi progetta un'applicazione per personal trainer vorrebbe intervistarne molti, comprenderne a fondo bisogni ed esigenze e trasportare quella conoscenza nel design. Ma non sempre si può. A volte mancano i budget, a volte i tempi, a volte c'è un'impossibilità materiale: alcune aziende hanno interlocutori difficili da ingaggiare, estremamente specifici, come chi compra trattori, persone che non è semplice trovare e coinvolgere. Tempo, soldi o difficoltà fisiche hanno sempre rappresentato un limite. La domanda è cosa si può fare oggi quando una ricerca classica, con tutti i crismi, non è praticabile. &#8203;<h3>Dal surrogato a tavolino ai bias che non sono i nostri </h3>Per chi fa design riempire i vuoti con informazioni supposte, mettendosi nei panni di qualcun altro, è quasi un'eresia: è un surrogato rispetto alle informazioni di prima mano, quelle che restituiscono insight reali e permettono di innovare. Finché ci si inventa le cose nella propria testa, si resta nella cerchia di ciò che già si sa. La realtà, invece, pone sempre davanti al positivo inaspettato, al fatto con cui fare i conti. Il surrogato tradizionale, le personas disegnate a tavolino, soffriva di un limite preciso: erano disegnate da noi, difficilmente dicevano qualcosa di diverso da ciò che avevamo già in testa, un processo autarchico carico dei nostri bias. Con l'AI cambia qualcosa di fondamentale. Non è la realtà, ma è un surrogato di persone che ha altri tipi di bias, non i nostri. E se ne possono generare moltissimi, e nella quantità si pescano anche verità differenti. Lo strumento ci guarda da fuori per definizione, e questo toglie autoreferenzialità ed egocentrismo, anche a chi fa design. &#8203;<h3>Invitare l'AI al tavolo della ricerca </h3>In pratica si prende un modello, GPT, Claude o altri, gli si chiede di interpretare un ruolo specifico e gli si fanno domande, invece di intervistare una persona. Si interroga l'esperto del mercato della Corea del Sud sul mercato coreano; si fa interpretare il guidatore di trattori e si raccolgono risposte da guidatore di trattori. È come invitare un terzo ospite al tavolo, facendogli interpretare il ruolo che serve in quel momento. Non lavora per noi, lavora con noi. Quelle risposte sono vere, ma di una verità precisa: sono la somma di tutte le informazioni di quel tipo che il mondo e le persone hanno generato. Chi leggesse tutti i libri sui guidatori di trattori risponderebbe bene interpretandone uno; chi leggesse tutto il marketing sulla Corea risponderebbe ragionevolmente bene su quel mercato. I modelli linguistici hanno letto tutte queste storie, e indirizzandoli bene ciò che rispondono è autenticamente fondato. &#8203;<h3>Cosa manca a questa verità </h3>A questa verità manca però il riscontro di contesto. È una verità universale, quella già condivisa in tante situazioni, e va calata nel locale. Tutte le aziende di computer si somigliano, ma ognuna ha le sue peculiarità, e chi compra il computer nero invece di quello grigio lo fa per motivazioni non sempre evidenti, sfumature che un modello può non cogliere. Eppure proprio quelle sfumature, quando si definiscono strategie, point of difference o una selling proposition unica, fanno la differenza. Manca anche l'inaspettato, il colpo di teatro: nella realtà si incontra una persona che dice qualcosa di illuminante, una rilevazione di un fatto. Con il modello la casualità è inferiore, perché il processo non la prevede. La si può forzare chiedendogli di essere più creativo, ma più si gira quella manopola più ci si avvicina al territorio pericoloso dell'invenzione pura, allontanandosi dalla verità probabilistica su cui il modello si fonda. &#8203;<h3>Il valore del ritorno verso le persone </h3>Il vero valore sta nel passaggio di ritorno. Ciò che il modello restituisce diventa un'ottima checklist da sottoporre alle persone in azienda, quelle che hanno un vissuto reale verso interlocutori che in quel momento non si possono contattare: confermano o smentiscono, dicono questo sì, questo no. È un modo per renderci conto di ciò che non sappiamo, e la voglia di verificare quelle ipotesi può innescare processi di approfondimento più tradizionali, in un circolo virtuoso tra uscire ad ascoltare e riportare dentro. Si costruisce così una conoscenza aziendale estesa e con fonti molteplici. C'è poi un beneficio meno evidente: impostare un percorso di estroversione, far pensare le persone dall'esterno verso l'interno e non dal punto di vista di come l'azienda si presenta. Il modello guarda tutti da fuori per definizione, e questo aiuta a ridurre l'autoreferenzialità. &#8203;<h3>Un consulente personale per ogni contesto </h3>Abituarsi a lavorare così è la competenza fondamentale di questo periodo. Quando si entra in un contesto che non si conosce, e si spera siano più quelli sconosciuti che quelli noti, ci si può far raccontare l'ontologia di un sistema, come funziona un certo mercato, in un'ora si acquisisce una quantità di informazioni e di domande giuste che prima semplicemente non era possibile avere. E poiché generare le domande dipende dal sapere cosa chiedere, è proprio così che le si ottiene. Tra gli strumenti citati c'è anche Perplexity, che funziona in modo leggermente diverso: prima di rispondere si approvvigiona di informazioni con una ricerca, mimando il vecchio processo di andare su Google, leggere e poi ragionare, ma facendolo per noi e accorciando in pochi minuti ciò che richiedeva ore o giorni. È particolarmente utile nella ricerca competitiva e comparativa: si può chiedere di analizzare un mercato secondo diverse dimensioni, di guardare i concorrenti online, come parlano e come sono strutturati, e ricevere indietro informazioni ben organizzate. Vanno comunque validate e ragionate, ma partire da un tavolo già pieno è un vantaggio competitivo notevole.

Processi di discovery dell'AI: quando l'intelligenza artificiale entra nella ricerca

Il mondo dell'intelligenza artificiale si muove alla velocità della luce, e fermarsi a osservare le mosse dei grandi player aiuta a capire dove sta andando il mercato. Le novità di luglio 2024 raccontano una corsa su più fronti: l'hardware che alimenta i modelli, la crescita economica dei protagonisti, i dilemmi di chi deve difendere un business consolidato e l'arrivo dell'AI direttamente sui dispositivi di consumo.&#8203;<h3>La corsa ai chip e la leadership di Nvidia</h3>Il primo nodo è l'hardware. Nvidia è diventata una delle società a più alta capitalizzazione al mondo per una ragione semplice: produce i chip che macinano i dati necessari a generare i modelli. Sono processori costosissimi, nell'ordine di diecimila dollari l'uno, capaci di elaborare enormi quantità di informazioni numeriche per costruire modelli sempre più potenti. La domanda è esplosa: aziende come Meta hanno effettuato ordini miliardari, e i grandi gruppi tecnologici si contendono forniture sufficienti. Chi produce il motore di questa rivoluzione si trova oggi in una posizione di leadership difficile da scalfire.&#8203;<h3>OpenAI e Mistral: la crescita e il fronte europeo</h3>Sul piano economico, OpenAI ha raddoppiato i ricavi in pochi mesi, arrivando a circa 3,4 miliardi di dollari: una scalabilità impressionante per una società che ha iniziato a fatturare da pochissimo tempo, e che si conferma uno dei giganti stabili di questa nuova economia, grazie anche ad accordi strategici di peso e a numerose linee di ricavo.Non è una corsa trainata da un solo attore. In Europa, Mistral cresce con modelli capaci di competere a livelli alti, raggiungendo una valutazione di mercato di alcuni miliardi dopo un importante aumento di capitale. Sono numeri ancora piccoli rispetto ai colossi statunitensi, ma avere un protagonista europeo in gara è una questione di strategia geopolitica prima ancora che di orgoglio: restare fuori dalla partita dei modelli significherebbe un problema ben più grande di tante priorità ordinarie.&#8203;<h3>Il dilemma di Google</h3>Google vive la posizione più complessa tra i grandi. È l'azienda in cui è nato questo mondo, con il celebre lavoro di ricerca alla base dei Transformer, ma lo ha custodito a lungo prima di doversi scoprire. Il suo dilemma è che l'AI rischia di ridurre la rilevanza della ricerca, cioè la fonte principale dei suoi ricavi: se la risposta arriva già generata, senza bisogno di cliccare su un link, il modello di business viene messo in discussione. Per questo Google introduce l'AI ovunque ma con cautela, e non senza incidenti, come le risposte palesemente errate generate nei risultati di ricerca, che hanno costretto a fare marcia indietro. Un caso emblematico ha mostrato anche quanto la semantica possa ingannare, nella confusione tra ciò che è reale e ciò che è vero.&#8203;<h3>Apple Intelligence: l'AI sul dispositivo e il nodo europeo</h3>Apple è entrata nella partita con la sua Apple Intelligence, giocando sul doppio significato della lettera iniziale. La proposta è duplice: da un lato un'intelligenza locale, eseguita direttamente sul dispositivo senza passare dal cloud, con un assistente vocale finalmente capace di comprendere il contesto della schermata e di aiutare l'utente nei suoi compiti; dall'altro l'integrazione con un modello esterno per le elaborazioni più complesse, tramite un accordo con OpenAI. Una scelta inusuale per Apple, che ricorda i primi tempi delle mappe affidate a un fornitore terzo prima di sviluppare un servizio proprio.Per l'Europa, però, l'arrivo è rinviato. La parte di elaborazione affidata a server esterni avviene in forma anonimizzata, ma la normativa europea preferisce un utente qualificato con un account, così da poter far valere i diritti legati alla sessione. Ne nasce un confronto regolatorio che ritarda la disponibilità di queste funzioni nel continente. Nel frattempo la partnership si è fatta più stretta, con Apple ammessa come osservatrice nel consiglio di OpenAI: una posizione che consente di conoscere in anticipo l'evoluzione dei modelli e di integrarli prima e meglio nei propri prodotti.&#8203;<h3>Modelli, video e audio: cosa è arrivato sulle piattaforme</h3>Sul fronte dei modelli, la novità più sorprendente è la capacità di generare codice funzionante a partire da una richiesta testuale: da una semplice descrizione a un piccolo software o a una dashboard interattiva, già eseguiti e pronti all'uso. Si avvera sempre di più l'idea che la nuova competenza fondamentale sia saper chiedere, perché alla domanda giusta questi strumenti rispondono con risultati sempre più vicini all'obiettivo finale.Nella produzione video, i nuovi modelli di Runway raggiungono dieci secondi di sequenze coerenti in alta qualità, già utilizzabili nei progetti reali acquistando crediti, mentre le soluzioni più avanzate restano per ora riservate a pochi partner per via delle enormi risorse richieste. Il segnale del cambiamento è il primo spot televisivo statunitense girato interamente con l'AI, senza telecamere, set o attori. Nell'audio, le piattaforme di generazione musicale come Suno introducono la possibilità di caricare un proprio brano come riferimento di stile. Tutto questo apre questioni ancora aperte sulla proprietà intellettuale, su cui sarà probabilmente l'Europa a dettare le regole: con un mercato di centinaia di milioni di persone, le sue normative tendono a diventare uno standard di fatto anche oltre i propri confini.