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Chatbot AI per il tuo business

Progettiamo assistenti conversazionali basati su modelli linguistici (famiglie commerciali od open-weight, scelte in base al caso) collegati ai sistemi aziendali già in uso. Servono a gestire le richieste ricorrenti, raccogliere informazioni strutturate e lasciare alle persone i casi che richiedono giudizio. Il perimetro delle risposte viene definito prima: fuori da quel perimetro l'assistente dichiara il limite e passa la conversazione.

Assistenti conversazionali che rispondono alle richieste ricorrenti, raccolgono informazioni sui lead e passano la conversazione a una persona quando serve.

Casi d'uso

  • Assistenza e-commerce sulle domande ricorrenti su ordini e resi
  • Qualificazione lead per agenzie B2B
  • Prenotazioni automatiche per cliniche e studi professionali
  • Onboarding utenti per SaaS
  • Assistente interno HR e knowledge base aziendale

Vantaggi misurabili

  • Meno richieste ripetitive gestite da operatore
  • Risposta immediata anche fuori orario sulle domande ricorrenti
  • Lead qualificati in automatico, 24 ore su 24
  • Capacità di carico che cresce senza proporzionali assunzioni

Dettagli tecnici

Modelli linguistici

  • Modelli commerciali (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral)
  • Modelli open-weight self-hosted (famiglie Llama, Mistral, Qwen)
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation) sulla documentazione aziendale
  • Fine-tuning solo quando il RAG non basta

Canali e integrazioni

  • WhatsApp Business API
  • Web widget personalizzabile
  • App mobile (iOS, Android, React Native)
  • Messenger, Instagram DM, Telegram

Integrazioni CRM/ERP

  • Salesforce, HubSpot, Pipedrive
  • Zendesk, Freshdesk, Intercom
  • Webhook custom verso ERP
  • Sincronizzazione real-time

Sicurezza e trattamento dati

  • Perimetro dei dati definito nel contratto
  • Cifratura in transito e a riposo
  • Log delle conversazioni e delle azioni
  • Elaborazione in UE quando richiesto dal progetto

Come costruiamo un assistente conversazionale

  1. Knowledge ingestion — Raccogliamo le fonti che l'assistente potrà citare — FAQ, documentazione, schede prodotto, procedure interne — e le normalizziamo: versione, proprietario del contenuto, data di aggiornamento.
  2. Retrieval — Indicizziamo i contenuti e configuriamo il recupero semantico, con filtri per canale, lingua e permessi. L'obiettivo è che la risposta arrivi da un documento identificabile, non dalla memoria del modello.
  3. Prompt ed evaluation — Definiamo il perimetro delle risposte e costruiamo un set di domande di test con esito atteso. Ogni modifica al prompt viene rimisurata sullo stesso set, così le regressioni si vedono prima del rilascio.
  4. Integrazioni — Colleghiamo l'assistente ai canali dove le persone scrivono già e ai sistemi che devono essere letti o aggiornati: ticket, ordini, anagrafiche, calendari.
  5. Human handoff — Stabiliamo quando la conversazione passa a una persona: bassa confidenza del recupero, temi esclusi dal perimetro, richiesta esplicita dell'utente, segnali di insoddisfazione.
  6. Monitoraggio — Dopo il rilascio guardiamo conversazioni non risolte, domande fuori perimetro, costo per conversazione e qualità delle fonti citate; da lì nascono gli aggiornamenti successivi.

Consegniamo prompt, configurazione del recupero, set di valutazione e documentazione delle integrazioni: sono gli elementi che permettono di manutenere l'assistente anche senza di noi.

Come si lavora con noi

Chi analizza il processo è la stessa squadra che sviluppa e manutiene: product, engineering, integrazione con i sistemi in uso, governance delle decisioni automatiche e presidio dopo il rilascio.

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FAQ

Quanto tempo serve per lanciare un chatbot AI?

Dipende dal numero di integrazioni e dalla qualità della documentazione da cui l'assistente attinge. Concordiamo milestone verificabili — perimetro delle risposte, prototipo su dati reali, test di qualità, rilascio limitato — invece di una data unica.

Posso usare i dati della mia azienda?

Sì. Implementiamo RAG (Retrieval Augmented Generation) sui tuoi documenti, FAQ e knowledge base, mantenendo tutto privato.

Il chatbot può passare la conversazione a un operatore umano?

Sì, l'handoff è automatico quando il bot rileva richieste complesse o esplicita insoddisfazione dell'utente.

Quanto costa un chatbot AI?

Si parte da circa 4.000€ per un chatbot custom completo. Il prezzo varia in base a canali, integrazioni e volume di conversazioni.