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.
E-commerce B2B: descrizioni di prodotto su larga scala
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.
L'assistente di ricerca
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.
Support senza tag: la potenza del metadato implicito
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.
Non profit: l'AI come storyteller
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.
Una community di valori e un mentore per il lavoro quotidiano
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.