Nel panorama della trasformazione digitale, gli avatar interattivi stanno emergendo come strumenti strategici per migliorare la customer experience, il training, ottimizzare i flussi aziendali e creare una relazione più autentica tra brand e persone. Dall’assistenza clienti alla formazione interna, passando per il marketing e il retail, questi assistenti virtuali intelligenti stanno già cambiando il modo in cui lavoriamo e interagiamo. Ma procediamo a step. Cosa sono gli avatar interattivi? Un avatar interattivo è un assistente virtuale basato su tecnologie di intelligenza artificiale conversazionale, capace di dialogare in tempo reale, riconoscere il linguaggio naturale, rispondere a domande e svolgere compiti specifici. Può essere visualizzato su: Totem digitali o chioschi interattivi Siti web e app mobile Piattaforme di e-learning Ambienti in realtà aumentata o virtuale Grazie all’evoluzione dell’AI generativa, questi avatar sono sempre più realistici, naturali e capaci di personalizzare l’interazione. Ad oggi gli esempi di applicazioni non sono ancora molti e spesso si parla di avatar interattivi in maniera impropria, anche quando nel dietro le quinte non c'è l'intelligenza artificiale. Facciamo dunque chiarezza con degli esempi dal mondo per capire meglio. Avatar 'Newme' e LAO di Lawson nei convenience store giapponesi - interattivi si.. ma human based e non ai based Di fronte alla crescente difficoltà nel reperire personale per i suoi minimarket aperti 24 ore su 24, la catena giapponese Lawson ha scelto di puntare sugli avatar digitali per garantire l’assistenza ai clienti, anche durante le ore notturne. Un sistema di avatar interattivi basati su AI? In realtà no. Il sistema prevede l’impiego di commessi remoti all’estero, che interagiscono con i clienti attraverso schermi e robot posizionati all’interno dei negozi. Il primo avatar di questo tipo è stato attivato nel gennaio 2024 ed è stato gestito da un dipendente giapponese residente in Svezia: grazie al fuso orario favorevole, l’operatore può offrire supporto in tempo reale durante le ore notturne in Giappone. Gli avatar sono attualmente presenti in 28 punti vendita, tra Tokyo, Osaka e Fukuoka, e vengono utilizzati principalmente per assistere i clienti nell’uso delle casse automatiche. Questo sistema, realizzato in collaborazione con la tech company Avita, rappresenta una soluzione concreta e scalabile alla carenza di manodopera che da anni interessa il settore dei convenience store in Giappone. Nei negozi aperti sull’isola artificiale di Yumeshima, i clienti hanno potuto interagire con questi assistenti digitali proprio come farebbero con un commesso in carne e ossa, ma con la flessibilità di una presenza remota e operativa h24. Una visione concreta e futuristica di come gli avatar interattivi possano trasformare il retail e rispondere alla crescente sfida della carenza di personale. Un potenziale next step? Avere dall'altra parte un avatar non umano, e l'intelligenza artificiale conversazionale. Quanto quindi sono lontani gli avatar conversazionali potenziati da AI e non da umani? In realtà sono molto più vicini di quanto pensiamo, non sono una tecnologia futuribile ma strumenti già efficaci per migliorare l'esperienza. Stanno iniziando infatti ad emergere alcuni casi di avatar conversazionali potenziati da AI, e le maggiori applicazioni ad oggi sono nel mondo del marketing e dell'online shopping anche se ancora poche al momento in cui scriviamo l'articolo. Vediamo insieme degli esempi. True classic e l'avatar che da consigli di shopping In un mondo dove la personalizzazione è tutto, alcune aziende hanno iniziato a usare avatar AI conversazionali in fase pilota, per trasformare i processi di vendita e comunicazione. Un esempio concreto arriva da getitAI, che ha realizzato per il brand True Classic un assistente virtuale animato che è in fase pilota. L’avatar parla con l’utente in tempo reale, suggerisce prodotti su misura e supporta la scelta del cliente con naturalezza e fluidità. Al momento nel sito non è ancora visibile, ma è possibile vedere una demo a questo link. Avatar per l'immagine d'azienda integrato nel sito web Un'applicazione interessante degli avatar conversazionali è quella legata alla corporate identity, volta quindi a dare all'utente un'immagine della propria azienda o comunque una panoramica. Un esempio è Boldstuff azienda specializzata in AI, che utilizza l'avatar conversazionale per presentare la propria azienda direttamente sul proprio sito, dando quindi la possibilità all'utente di conversare senza necessariamente dover navigare nello scheletro del sito e fornendo quindi già dal proprio sito un'immagine innovativa. Uno degli aspetti interessanti è la capacità dell'avatar conversazionale di parlare diverse lingue, e quindi di interagire con persone da tutto il mondo. Vediamo meglio come funziona: 1. ICONA AVATAR INTEGRATA NEL SITO: sul sito è presente un'icona che invita l'utente a chattare. 2. CTA A CHATTARE: E' presente un pulsante sull'avatar che invita l'utente alla conversazione. Una volta schiacchiato chat now è possibile scegliere la lingua in cui si vuole avviare la conversazione. 3. INTRODUZIONE ALL'AZIENDA E INIZIO INTERAZIONE VERBALE O SCRITTA: Una volta selezionata, l'avatar ti accoglie con un'introduzione dell'azienda e ti da la possibilità di interagire in due modalità o via chat o via microfono, dando quindi all'utente diverse opzioni di interazione. Siamo di fronte ai primi casi di avatar conversazionali con un volto e con una capacità di parlare più lingue e le applicazioni potenziali offline (non solo nel mondo retail) possono essere molteplici. Ma non solo, immaginate di poter fornire formazione al vostro personale in azienda con il supporto di un avatar conversazionale che accompagna i vostri nel processo di apprendimento. Futuro lontano? No ormai realtà e LFM spa è già al lavoro con i propri partner per fornire soluzioni innovative già oggi sul fronte degli avatar conversazionali con applicazioni lato formazione, sito e offline. Che aspettate dunque? Scriveteci a info@lfmspa.it
Per anni abbiamo usato internet sempre allo stesso modo: apriamo il browser, scriviamo qualcosa su Google, clicchiamo un link e... ripetiamo da capo. Ma oggi questo rituale familiare potrebbe essere rivoluzionato da una nuova generazione di browser. Sono alimentati dall’intelligenza artificiale e, se manterranno le promesse, potrebbero cambiare per sempre il nostro rapporto con la rete — e mettere in discussione il predominio di Google. Perplexity e il suo Comet: il browser che pensa al posto tuo Tra i nomi che stanno facendo più rumore c’è Perplexity, startup sostenuta da giganti come Nvidia, che ha appena presentato Comet: un browser che non si limita a mostrarci siti web, ma li capisce, li riassume, e ci risponde come farebbe un assistente personale. Con Comet, puoi porre una domanda a voce o per iscritto e ricevere una risposta chiara, sintetica, magari con una panoramica di fonti utili. Hai bisogno di trovare una data nella tua casella Gmail? Comet ci arriva direttamente. Vuoi un riepilogo di un articolo lunghissimo? Te lo prepara in pochi secondi. La promessa è quella di un’esperienza senza frustrazioni, senza pubblicità invasive e con una privacy molto più rispettata: secondo Perplexity, i dati dell’utente restano locali e non vengono usati per addestrare i modelli AI. C’è solo un piccolo ostacolo per ora: il browser è riservato agli utenti “premium”, con un abbonamento mensile da ben 200 dollari. Ma una versione per il pubblico più ampio dovrebbe arrivare presto. OpenAI entra in campo: un browser firmato ChatGPT Anche OpenAI, la casa madre di ChatGPT, sta sviluppando il proprio browser AI. L’idea alla base è semplice e potente: se un assistente come ChatGPT è già in grado di rispondere a quasi tutto, perché dovremmo passare da un motore di ricerca? Il progetto di OpenAI dovrebbe essere un browser capace di offrire un’interazione conversazionale fluida, supportata da comandi vocali e da una “memoria” in grado di ricordare il contesto delle ricerche precedenti. Non è solo una questione di funzionalità: OpenAI punta a rendere la navigazione un’esperienza più fluida, quasi invisibile. Tanto che alcune voci suggeriscono piani ben più ambiziosi, come l’interesse (in caso di spin-off forzato) per acquisire direttamente Chrome, il browser di Google. Apple, Brave e altri si muovono (senza fare troppo rumore) Nel frattempo, anche altri attori si stanno preparando alla rivoluzione. Apple sta lavorando per integrare capacità AI dentro Safari, con l’obiettivo di migliorare la ricerca e l’interazione col web. Brave, da sempre attento alla privacy, sta testando strumenti intelligenti per aiutare l’utente a trovare più velocemente ciò che cerca, senza essere tracciato a ogni passo. C’è anche chi prova a reimmaginare tutto da zero, come The Browser Company, che lavora su esperienze utente radicalmente nuove. È chiaro che nessuno vuole restare indietro in questa corsa. E Google? Il suo impero è davvero in pericolo? Google regna incontrastato nel mondo dei browser e delle ricerche online, con numeri che parlano da soli: oltre il 90% delle ricerche mondiali passa dai suoi server, e Chrome è il browser predefinito per milioni di persone. Ma cosa succede se l’AI riesce a tagliare fuori la fase “cerca su Google”? Se i nuovi browser offrono già una risposta — ben formulata, aggiornata e citata — a che serve una pagina con dieci link blu? Per Google potrebbe essere un colpo durissimo, soprattutto perché il suo business si basa in gran parte sugli annunci pubblicitari. Meno ricerche, meno clic, meno entrate. A peggiorare la situazione, ci sono anche le indagini antitrust che minacciano di spezzare il legame tra Google, Chrome e Android. Per la prima volta da anni, la posizione dominante di Big G vacilla. Un web che parla con noi (e ci ascolta) Il cambiamento non è solo tecnico. È culturale. Siamo abituati a pensare al browser come a uno strumento passivo. I browser AI lo trasformano in un partner attivo, che ci aiuta, anticipa le nostre intenzioni, seleziona ciò che conta davvero. È un’idea potente, ma anche carica di implicazioni: chi decide quali informazioni ci vengono mostrate? Cosa succede alla pluralità delle fonti? E dove vanno a finire i nostri dati? Le domande sono molte, ma la direzione è chiara: stiamo per entrare in una nuova era del web. Una navigazione più intelligente, più personalizzata, forse più efficiente. Ma anche più concentrata in poche mani. Sta a noi, come utenti, restare curiosi e critici. Perché se il browser diventa la nostra nuova “voce nel web”, allora scegliere bene chi ci parla — e chi ascolta — non è mai stato così importante.
L'intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante negli ultimi decenni, portando alla creazione di chatbot sofisticati come Siri, Alexa e ChatGPT. Tuttavia, tutto ebbe inizio con un programma molto più semplice, ma incredibilmente rivoluzionario per il suo tempo: Eliza. Creato nel 1966 dall’informatico Joseph Weizenbaum, Eliza è considerato il primo chatbot della storia e ha segnato l'inizio di una nuova era per l'interazione tra uomo e macchina. Nonostante la sua semplicità, Eliza ha suscitato grande interesse perché dimostrava che le macchine potevano simulare una conversazione umana, anche senza comprendere realmente il linguaggio. Ma come funzionava esattamente? Qual era il suo scopo? E perché è così importante nella storia dell’intelligenza artificiale? La Nascita di Eliza e il suo funzionamento Eliza è stata sviluppata negli anni '60 da Joseph Weizenbaum, un informatico tedesco naturalizzato statunitense e professore al Massachusetts Institute of Technology (MIT). Weizenbaum era affascinato dal potenziale dei computer nel simulare il linguaggio umano e volle dimostrare quanto fosse facile per gli esseri umani attribuire intelligenza e sensibilità a una macchina che in realtà non capiva nulla. L'idea alla base di Eliza era di creare un programma capace di interagire con un utente umano in un modo che sembrasse naturale, utilizzando semplici regole grammaticali e risposte predefinite. Jopseph Weizenbaum A differenza dei moderni chatbot basati su modelli di apprendimento automatico avanzati, Eliza non comprendeva realmente il linguaggio, ma utilizzava una tecnica chiamata pattern matching (riconoscimento di schemi). Il Meccanismo di Base Riconoscimento di Parole Chiave: Eliza analizzava il testo inserito dall'utente alla ricerca di parole chiave. Riformulazione della Frase: Se veniva trovata una parola chiave, il programma restituiva una risposta predefinita che sembrava un'interpretazione intelligente. Uso di Risposte Generiche: Se il chatbot non riconosceva una parola chiave, rispondeva con frasi generiche come Puoi dirmi di più su questo? o Come ti fa sentire questo?. Simulazione del Dialogo: Il chatbot non aveva una vera comprensione del testo, ma riusciva a prolungare la conversazione attraverso domande aperte. Un esempio di conversazione con Eliza potrebbe essere: Utente: Mi sento triste oggi. Eliza: Perché ti senti triste? Utente: Penso che nessuno mi capisca. Eliza: Puoi dirmi di più su questo? Questo schema si ripeteva in modo simile, creando l’illusione di una vera interazione umana. Uno degli script più famosi di Eliza era chiamato DOCTOR, progettato per imitare un terapeuta rogeriano. Questa tipologia di psicoterapia, sviluppata dallo psicologo Carl Rogers, si basa sul riflettere i sentimenti del paziente e incoraggiarlo a esprimersi senza fornire giudizi o consigli diretti. Weizenbaum scelse questa simulazione perché un terapeuta rogeriano fa molte domande aperte e riflette ciò che il paziente dice, senza la necessità di risposte complesse. Questo rendeva il programma particolarmente convincente, al punto che alcune persone credevano che Eliza fosse realmente in grado di capirli. L'Effetto Eliza: Quando le Persone si Affezionano alle Macchine Uno degli aspetti più sorprendenti dell’esperimento di Weizenbaum fu che molti utenti iniziarono a considerare Eliza un vero interlocutore. Alcuni partecipanti arrivarono persino a confidarsi con il chatbot, attribuendogli una sorta di empatia e comprensione. Questa reazione fu così comune che Weizenbaum coniò il termine “Effetto Eliza”, per descrivere la tendenza degli esseri umani ad attribuire intelligenza e intenzionalità a un sistema che, in realtà, si limitava a manipolare il testo senza comprendere nulla. Il creatore di Eliza rimase colpito (e in parte preoccupato) dalla facilità con cui le persone sviluppavano una connessione emotiva con il chatbot. Questo fenomeno è ancora oggi rilevante, dato che assistenti vocali come Siri e Alexa suscitano spesso un senso di familiarità negli utenti. Nonostante il suo successo, tuttavia Eliza presentava numerosi limiti: Nessuna Comprensione Reale: Il chatbot non capiva il significato delle parole, ma si limitava a riconoscere pattern testuali. Risposte Ripetitive: Se una frase non conteneva parole chiave riconoscibili, il chatbot restituiva risposte generiche. Nessuna Memoria a Lungo Termine: Non era in grado di ricordare informazioni precedenti nella conversazione. Dipendenza dallo Script: Eliza funzionava bene solo nei contesti per cui era stata programmata (come la psicoterapia). Fuori da questi ambiti, appariva chiaramente limitata. L'Eredità di Eliza e il Suo Impatto sui Chatbot Moderni Nonostante le sue limitazioni, Eliza ha aperto la strada ai moderni chatbot e assistenti virtuali. Il concetto di interazione conversazionale con un computer ha continuato a evolversi, portando a chatbot sempre più sofisticati. Oggi, chatbot come ChatGPT, Siri, Google Assistant e Alexa sono molto più avanzati rispetto a Eliza, grazie all’uso di reti neurali e intelligenza artificiale basata su apprendimento automatico. Tuttavia, l'idea alla base di Eliza – ovvero simulare una conversazione umana tramite algoritmi di linguaggio – rimane il fondamento della tecnologia odierna. Weizenbaum, negli anni successivi, divenne critico nei confronti dell'intelligenza artificiale, avvertendo sui rischi di una società eccessivamente dipendente dalle macchine. Tuttavia, la sua creazione ha lasciato un segno indelebile nella storia dell’informatica.
Nel panorama tecnologico del 2025, gli agenti di intelligenza artificiale (AI) stanno emergendo come strumenti rivoluzionari, destinati a trasformare il modo in cui interagiamo con la tecnologia e gestiamo le attività quotidiane. Ma cosa sono esattamente questi agenti AI, come funzionano, chi sta guidando il loro sviluppo e in che modo differiscono dalle interazioni tradizionali con modelli come ChatGPT a cui la gente comune si sta ormai adattando? Cosa fa un agente AI? Iniziamo subito da capire cosa è un agente AI e che cosa fa. Gli agenti AI sono software avanzati progettati per eseguire compiti specifici in modo autonomo, senza la necessità di un intervento umano continuo. A differenza dei chatbot tradizionali, che rispondono a input specifici, gli agenti AI possono prendere decisioni, pianificare azioni e adattarsi a situazioni mutevoli per raggiungere obiettivi predefiniti. Questi agenti sono in grado di comprendere il contesto, analizzare dati complessi e agire di conseguenza, rendendoli strumenti potenti in vari settori. Immaginate di avere una sorta di aiutante magico sul tuo computer o sul tuo telefono. Questo aiutante non è una persona, ma un programma super intelligente che può fare cose per te senza che tu debba spiegargli ogni singolo passaggio. L'agente AI può arrivare a prenotarti una pizza senza che tu debba andare sul sito, comprare i biglietti del cinema trovando gli orari migliori, scrivere email e messaggi senza che tu debba digitare tutto da solo e molto altro. Componenti chiave di un agente AI Il funzionamento degli agenti AI si basa su una combinazione di tecnologie avanzate, scopriamole insieme. 1. Comprensione dell'Ambiente Un agente AI deve essere in grado di percepire l'ambiente circostante per elaborare informazioni e prendere decisioni autonome. Questa capacità si basa su una combinazione di tecniche avanzate di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), visione artificiale (CV) e accesso a fonti dati strutturate e non strutturate. Componenti Chiave della Percezione 🔹 Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP - Natural Language Processing) Utilizza modelli di deep learning basati su reti neurali trasformative Effettua tokenizzazione, analisi sintattica, riconoscimento delle entità (NER) e interpretazione semantica per comprendere il significato delle richieste testuali o vocali. Integra text-to-speech (TTS) e speech-to-text (STT) per la comunicazione vocale bidirezionale. 🔹 Visione Artificiale (Computer Vision - CV) Gli agenti AI dotati di capacità visive utilizzano reti convoluzionali (CNNs), modelli Vision Transformer (ViT) o Segment Anything Model (SAM) per analizzare immagini, riconoscere oggetti e interpretare scene. L’elaborazione video può includere object detection, facial recognition, OCR (Optical Character Recognition) e tracciamento di entità dinamiche. Viene spesso utilizzata in scenari in cui l’agente deve interagire con GUI (Graphical User Interfaces) o documenti cartacei digitalizzati. 🔹 Accesso ai Dati (Data Retrieval & Integration) L’agente può eseguire web scraping, interrogazioni su database SQL/NoSQL, o accedere a API RESTful per estrarre informazioni da fonti online. Può sfruttare knowledge graphs (es. Google Knowledge Graph, Wikidata) o embedding vector databases (es. FAISS, Pinecone) per richiamare conoscenze contestuali. Il modulo di retrieval-augmented generation (RAG) permette di combinare la generazione di contenuti con dati prelevati da fonti esterne per migliorare la precisione della risposta. 📌 Esempio ✅ Scenario: Un utente dice: Prenotami un volo per Roma domani alle 10:00 ✅ Pipeline di elaborazione: Modulo NLP: Tokenizza la frase: [Prenotami, un, volo, per, Roma, domani, alle, 10:00] Riconosce le entità nominate (NER): Destinazione: Roma Data: Domani Ora: 10:00 Applica modelli di intent classification per determinare che l'utente desidera eseguire una prenotazione. Modulo di Data Retrieval: Interroga un'API di prenotazione voli (Skyscanner API, Google Flights API) per ottenere opzioni disponibili. Estrapola i dati rilevanti e li organizza in una struttura JSON. Output dell'agente AI: Restituisce le opzioni disponibili in linguaggio naturale o le presenta in una UI interattiva. Se autorizzato, può procedere con la prenotazione. 2. Elaborazione e pianificazione Un agente AI deve essere in grado di dedurre conclusioni basandosi sulle informazioni fornite dall'utente e sulle conosceze apprese. Per farlo utilizza un 2.1 Motore di Ragionamento (Inference & Decision Logic Engine) che si poggia su: 🔹 Sistemi Basati su Regole 🔹Inferenza Probabilistica 🔹Reti Neurali per il Reasoning Esempio tecnico: Un agente AI che deve ottimizzare una prenotazione di volo utilizza un albero di decisione per confrontare prezzi, tempi di scalo e probabilità di ritardo basandosi su dati storici. 2.2 Apprendimento Automatico (Machine Learning & Reinforcement Learning) L'agente deve migliorare la propria capacità decisionale nel tempo attraverso algoritmi di machine learning supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. 📌 Esempio tecnico: Se un utente viaggia spesso in business class, l’agente AI può apprendere la sua preferenza e ottimizzare le ricerche future per mostrare solo voli premium. 2.3 Gestione degli Obiettivi e Pianificazione Sequenziale (Goal-Oriented Planning & Task Management) L’agente AI deve allineare le proprie azioni agli obiettivi prefissati, utilizzando framework di task planning e action prioritization. Automated Planning & Scheduling (AI Planning Algorithms) per suddividere il problema in sottocompiti e definire un piano d'azione sequenziale. Esempio: Se l'agente deve prenotare un volo e un hotel, pianifica prima la disponibilità dell’hotel, poi verifica le opzioni di volo compatibili. Multi-Agent Coordination Se un agente AI deve collaborare con altri sistemi (es. chatbot, sistemi ERP aziendali), utilizza tecniche per sincronizzare le operazioni. Esempio: un agente AI per il booking può interagire con API di pagamento e sistemi di verifica dell’identità. 📌 Esempio tecnico: Se l’utente ha bisogno di un volo e di una macchina a noleggio, l’agente pianifica prima il volo, poi sincronizza l’orario di ritiro dell’auto in base all’orario di arrivo. 3. Esecuzione Una volta completata la fase di percezione e pianificazione, l'agente AI deve tradurre il piano d'azione in operazioni concrete, interagendo con software, API, interfacce grafiche e dispositivi hardware. Questa fase è gestita da un Execution Engine, che coordina la sequenza delle operazioni e garantisce la corretta esecuzione dei task in ambienti multi-sistema e multi-agente. 3.1 Architettura del Modulo di Esecuzione L'esecuzione delle azioni da parte di un agente AI avviene attraverso tre componenti principali: 3.1 Orchestrazione e Interfaccia di Controllo (AI Action Orchestration Layer) L'agente AI utilizza un orchestratore per eseguire il piano d'azione, monitorando l’interazione con il sistema di destinazione. Esempio tecnico: L’agente deve completare una transazione online. Se la pagina web della compagnia aerea non carica correttamente, il modulo di recovery prova a ricaricare la pagina o selezionare un’opzione alternativa. 3.2 Interazione con Applicazioni Web e Software (Web & API Integration) Per eseguire azioni sui sistemi remoti, l’agente AI utilizza tecniche avanzate di interazione con interfacce digitali 📌 Esempio tecnico: Per acquistare un volo, l’agente può: Controllare API di booking (es. Skyscanner, Amadeus, Sabre) per ottenere opzioni disponibili. Utilizzare Selenium per compilare moduli di prenotazione su siti privi di API. Confermare il pagamento via API di Stripe o PayPal per finalizzare l'acquisto. 3.3. Interfaccia con Dispositivi Hardware e IoT (Edge Execution & Device Control) Gli agenti AI possono interagire con dispositivi fisici 📌 Esempio tecnico: L'agente AI in un sistema di smart home può: Analizzare il contesto (es. temperatura attuale, orario). Decidere un'azione ottimale (es. accendere il riscaldamento). Inviare un comando MQTT al termostato per attivarlo. 3.4Automazione e Ottimizzazione dei Processi (Process Automation & Workflow Execution) Per automatizzare compiti ripetitivi e migliorare l’efficienza operativa, gli agenti AI utilizzano: PIdentificazione di pattern ricorrenti nei processi aziendali per ottimizzare i flussi di lavoro. Sistemi che permettono agli agenti AI di gestire esecuzioni multi-step e task paralleli. li agenti AI possono aggiornare automaticamente database aziendali, gestire ticketing system o schedulare meeting 📌 Esempio tecnico: Un agente AI può gestire la creazione di un appuntamento medico: Analizza il calendario dell'utente via Google Calendar API. Trova slot disponibili nel sistema di prenotazione della clinica via FHIR/HL7 API. Conferma l'appuntamento via email usando SendGrid API. Ritornando al nostro esempio del volo l'esempio concreto per meglio capire questa fase: ✅ Scenario: Un utente chiede: Prenotami un volo per Roma domani e un’auto a noleggio che sia pronta quando atterro. ✅ Pipeline di esecuzione dell’agente AI: Controlla disponibilità e prezzi dei voli via API. Prenota il volo prima della macchina per sincronizzare l’orario di ritiro. Se il sito non supporta API, usa Selenium per completare la prenotazione. Genera una firma digitale del pagamento e verifica l’autenticità tramite OTP (One-Time Password). Coordina il ritiro dell’auto con il sistema dell’autonoleggio via API. Notifica l’utente e aggiorna il suo calendario. 4. Feedback e Adattamento (Miglioramento Continuo) Dopo aver eseguito un’azione, l’agente AI controlla se il risultato è stato corretto. Se qualcosa non è andato bene, può: Chiedere conferma all'utente → Vuoi davvero prenotare questo volo? Imparare dagli errori → Se ha fatto un errore, corregge il suo comportamento per la prossima volta. Aggiornare la sua conoscenza → Se i prezzi dei voli cambiano spesso, l'agente può aggiornare le sue strategie di prenotazione. 📌 Esempio: Se il pagamento non va a buon fine, l'agente ti avvisa e prova un’altra soluzione. 5. Sicurezza e Controllo Gli agenti AI devono essere sicuri e affidabili. Per questo: Limitano le azioni pericolose → Non possono fare acquisti senza il tuo permesso. Proteggono i dati personali → Usano crittografia e accessi sicuri. Hanno controlli etici → Devono rispettare regole e normative. 📌 Esempio: Se l’agente deve pagare con la tua carta di credito, ti chiederà una conferma prima di procedere. Le aziende che oggi stanno lavorando su Agenti AI Oggi sono numerose le aziende tecnologiche leader che stanno investendo nello sviluppo di agenti AI. La prima delle lista è OpenAI che, oltre a Operator annunciato nel gennaio del 2025, sta esplorando agenti AI in grado di automatizzare una vasta gamma di attività, con l'obiettivo di creare assistenti virtuali sempre più autonomi. A seguire citiamo Salesforce che ha introdotto Agentforce nel settembre 2024, un agente AI progettato per migliorare l'esperienza del cliente attraverso interazioni più personalizzate e efficienti; SAP, azienda che ha annunciato assistenti per lo shopping basati su agenti AI, previsti per il lancio nel 2025, mirati a rivoluzionare l'esperienza di acquisto dei consumatori; IBM che sta promuovendo agenti AI come lavoratori digitali, con l'obiettivo di aumentare la produttività e ridurre la necessità di intervento umano in compiti ripetitivi. Che futuro ci aspetta con gli Agenti AI? Gli agenti AI stanno rapidamente evolvendo da semplici assistenti virtuali a sistemi altamente autonomi in grado di prendere decisioni, interagire con ambienti digitali e fisici, e apprendere dai dati in modo proattivo. Nei prossimi anni, assisteremo alla nascita di agenti AI multi-agente, capaci di collaborare tra loro, auto-apprendere, anticipare le esigenze degli utenti e controllare dispositivi IoT e infrastrutture digitali complesse. Questa trasformazione avrà impatti profondi su lavoro, economia, sicurezza e società. Uno dei cambiamenti più significativi riguarderà il mondo del lavoro. Alcuni esperti temono una massiccia automazione delle professioni, con agenti AI in grado di gestire customer service, analisi finanziarie, programmazione e persino consulenze legali, riducendo drasticamente la domanda di lavoro umano. Tuttavia, un altro scenario prevede una cooperazione tra umani e AI, in cui gli agenti AI potenziano la produttività e creano nuove figure professionali, come esperti in AI management e ottimizzazione dei workflow automatizzati. L’aumento dell’autonomia degli agenti AI solleva anche questioni critiche di sicurezza ed etica. La possibilità che questi sistemi prendano decisioni sbagliate o siano vulnerabili ad attacchi informatici rappresenta un rischio concreto. Inoltre, se gli agenti AI vengono addestrati su dati distorti, potrebbero amplificare pregiudizi esistenti, con effetti dannosi su assunzioni, prestiti bancari e sistemi di giustizia predittiva. Regolamentare lo sviluppo di questi sistemi sarà essenziale per evitare scenari distopici. Il grande obiettivo della ricerca è la creazione di agenti AI generalizzati (AGI), capaci di auto-apprendere e adattarsi a qualsiasi compito, senza bisogno di programmazione specifica. Alcuni laboratori, come OpenAI e DeepMind, stanno esplorando modelli di meta-apprendimento e ragionamento simbolico, che potrebbero portare a una nuova generazione di AI, simile all’intelligenza umana. A seconda di come gestiremo questa evoluzione, il futuro degli agenti AI potrebbe prendere strade diverse. Potremmo assistere a una rivoluzione positiva, in cui gli AI aumentano l’efficienza e migliorano la qualità della vita, oppure a un futuro in cui l’automazione non regolata causa disuguaglianze e perdita di controllo. La sfida sarà garantire che queste tecnologie rimangano strumenti a beneficio dell’umanità e non si trasformino in forze incontrollabili.
Nell'era dell'intelligenza artificiale, ogni interazione tra l'uomo e la macchina inizia con una domanda fondamentale che ci poniamo: PROMPT: chi parla? Nel momento in cui alziamo il telefono per rispondere a una chiamata, la prima domanda che ci poniamo è spesso: Chi parla? Questa semplice curiosità racchiude un principio fondamentale delle interazioni umane e, oggi, anche di quelle con l'intelligenza artificiale. Sapere chi c'è dall'altra parte è cruciale per orientare la conversazione, calibrare il tono e scegliere le parole giuste. Lo stesso principio si applica al prompting: quando comunichiamo con un'AI, il modo in cui formuliamo le nostre richieste – il nostro prompt – determina il tipo di risposta che riceveremo. Immaginate di rispondere a una chiamata da un numero sconosciuto. Se non conoscete l'identità del chiamante, la conversazione potrebbe diventare vaga o persino frustrante. Lo stesso accade quando diamo istruzioni poco chiare a un modello di intelligenza artificiale: il risultato è un output generico, impreciso o poco utile. È qui che entra in gioco l'arte del prompting. Dare istruzioni precise e ben strutturate non solo aiuta l’AI a comprendere il contesto, ma la guida verso una risposta più accurata e soddisfacente. In un mondo in cui l’AI gioca un ruolo sempre più importante nelle nostre vite, trattarla come un interlocutore significa riconoscere che la qualità della comunicazione dipende da noi. Come quando parliamo con un essere umano, dobbiamo adattare il nostro linguaggio, fornire dettagli pertinenti e anticipare possibili ambiguità. Solo così possiamo trasformare una semplice interazione in uno scambio produttivo e creativo. Capire chi parla non riguarda solo l’identità dell’altro, ma anche la nostra capacità di costruire un dialogo significativo. Con un prompt ben pensato, possiamo sbloccare il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale, creando connessioni che rispecchiano le nostre intenzioni e i nostri obiettivi. Il prompting è l'arte di dare voce alle nostre idee, ponendole in dialogo con sistemi intelligenti, capaci di comprendere e rispondere. È una competenza che non riguarda solo la tecnologia, ma anche la creatività e la comunicazione. Ma che cosa vuol dire PROMPT e cosa intendiamo quando parliamo di PROMPT engineering? Oggi nel nostro mitico blog affrontiamo questo argomento che in qualche modo coinvolge tutti noi che proviamo ad avere un primo approccio con strumenti AI come ad esempio CHATGPT. Partiamo dunque dai basic: Cos'è il Prompting? Il prompting è il processo attraverso cui formuliamo input testuali per ottenere risposte rilevanti dai modelli di intelligenza artificiale. La sua efficacia dipende dalla capacità di creare un messaggio chiaro, contestualizzato e stimolante, in grado di guidare l'AI verso risultati utili e precisi. Ad esempio, se chiediamo semplicemente nell'interazione con un modello di AI: Che cos'è un albero? otteniamo una risposta verosimilmente generica. Ma se formuliamo il prompt come: Descrivi un albero dal punto di vista di una formica che vive sulle sue radici, invitiamo l'AI a fornire una risposta più creativa e profonda. La maggior parte degli utenti tende a interagire con i modelli di AI nella modalità GIGO. Nel mondo del prompting, il concetto di GIGO (Garbage In, Garbage Out) descrive un'interazione appunto superficiale che risulta in un prompt formulato in modo ambiguo o errato che porta inevitabilmente a risposte di scarsa qualità o inutili. Facendo l'esempio citato prima, è un po come interagiamo quando a chiamarci è un numero sconosciuto. Un prompt come Racconta qualcosa non offre alcun contesto e genererà una risposta generica. Al contrario, un prompt più chiaro e dettagliato, come Descrivi le caratteristiche di un albero visto dal punto di vista di una formica, guiderà l'AI a produrre un output più pertinente e interessante. La qualità del prompting è quindi direttamente correlata alla qualità del risultato. Ma che dettaglio dare e come darlo per ottenere risposte che possono essere realmente utili? Soprattutto è sempre necessario dare dettagli? La risposta è dipende da quello che è il risultato che vuoi ottenere. Vediamo quindi ora insieme alcune tra le diverse tecniche di prompting che esistono e in quali contesti è meglio utilizzarle, a seconda del risultato che vuoi ottenere. Overview sulle tecniche di prompt engineering Le tecniche di prompt engineering possono essere riassunte in questa mappa concettuale che prevede tre categorie principali: Tecniche a Prompt Singolo : Tecniche che si concentrano sull'utilizzo di un unico prompt per ottenere una risposta diretta. Tecniche a Prompt Multiplo : Tecniche che prevedono l'uso di prompt multipli o interazioni iterative. LLM con Tool esterni: Tecniche che integrano il modello linguistico (LLM, Large Language Model) con strumenti esterni, come database o calcolatori. In questo articolo ci occuperemo delle tecniche a prompt singolo, con la promessa di raccontarvi le altre nei prossimi appuntamenti all'insegna dell'AI e del prompting. TECNICHE A PROMPT SINGOLO 1. Tecnica zero shot prompting La tecnica di zero-shot prompting consiste nel fornire al modello una semplice richiesta senza esempi espliciti di input e output. L'idea è sfruttare la capacità del modello di interpretare il linguaggio naturale per rispondere in modo pertinente basandosi solo sulle informazioni fornite nel prompt. E' una tecnica tipicamente usata per compiti diretti o quando si vuole testare rapidamente le capacità del modello. Come applicarla? Per applicare questa tecnica ti basterà fornire una richiesta chiara: Scrivi il prompt in modo che il modello capisca esattamente cosa vuoi. Usa un linguaggio semplice e diretto. Evita dettagli superflui: Poiché non stai fornendo esempi, concentrati sull'essere specifico con poche parole. Specifiche opzionali: Indica il formato desiderato (ad esempio, una lista, un paragrafo, ecc.). Quando usarla? Compiti semplici: Quando il compito è chiaro e non richiede contesto aggiuntivo come ad Esempio in caso di : traduzioni, generazione di titoli, definizioni di concetti. Velocità e immediatezza: Se hai bisogno di un risultato rapido senza dover preparare esempi. Testare le capacità del modello: Per vedere come il modello interpreta e risponde a richieste generali. Richieste con contesto esplicito: Quando il contesto è già chiaro nel prompt stesso. Per compiti più complessi o quando si richiedono risultati altamente personalizzati, il few-shot prompting è spesso più efficace. Lo zero-shot resta una soluzione eccellente per ottenere risposte rapide in ambiti non particolarmente intricati. Vediamo dunque ora il FEW shot prompting. 2. Tecnica prompt engineering Few SHOT prompting Il Few SHOT prompting consiste nel fornire al modello uno o più esempi di input e output per insegnargli il formato, il contesto o il tipo di risposta desiderata. Dopo aver visto questi esempi, il modello applica il ragionamento a un nuovo input simile. Un output possibile a questo approccio few shot prompting contenuto nell'esempio sopra è: Vacanze low-cost: 8 consigli per pianificare senza spendere troppo! Come applicarla? Ti basterà seguire questi semplici step: Scegliere esempi chiari e rappresentativi: usa esempi pertinenti e semplici da comprendere per il modello, ricordati che gli esempi devono essere abbastanza vari per coprire più casi possibili. Mantieni la coerenza tra esempi e sincerati di formattare gli esempi in modo uniforme per evitare confusione. Non eccedere con il numero di esempi, ti basteranno 2-5 esempi, a seconda della lunghezza del contesto disponibile e del modello. Usa esempi progressivi Includi casi che mostrano una progressione di difficoltà per aiutare il modello a generalizzare. VANTAGGI E SVANTAGGI DEL FEW SHOT PROMPTING Differenza tra la tecnica ZERO SHOT e FEW SHOT. 3. Tecnica COT (chain of thoughts) Tra le tecniche più promettenti per migliorare la capacità di ragionamento logico dei modelli di AI, spicca il Chain-of-Thought Prompting (CoT). Questo approccio non si limita a fornire risposte immediate, ma guida il modello attraverso un percorso sequenziale di pensiero, simulando il processo di ragionamento umano. Il Chain-of-Thought Prompting è una tecnica di prompt engineering che spinge l'AI a elaborare risposte attraverso una sequenza logica e articolata di passaggi. Questo approccio è particolarmente utile per problemi complessi che richiedono più di una semplice risposta diretta. Esempio: Prompt tradizionale: Qual è la somma di 123 e 456? Risposta: 579 Prompt CoT: Qual è la somma di 123 e 456? Spiega il processo passo per passo. Risposta: 1. Scrivi il problema: 123 + 456. 2. Somma le unità: 3 + 6 = 9. 3. Somma le decine: 2 + 5 = 7. 4. Somma le centinaia: 1 + 4 = 5. La risposta è 579. STANDARD PROMPTING VS CHAIN OF THOUGHTS PROMPTING Questo esempio dimostra come il CoT scomponga un problema complesso in passi comprensibili, migliorando sia la precisione della risposta che la sua utilità didattica. Il CoT ha un enorme potenziale nell'educazione, in quanto incoraggia l'apprendimento attivo e il pensiero.Il CoT, per esempio, è ideale per spiegare concetti matematici complessi, come equazioni, geometria o algebra, ma anche nelle scienze e nelle discipline umanistiche. Spiega passo dopo passo come calcolare l'area di un triangolo dato il valore della base e dell'altezza. Questo tipo di prompt aiuta gli studenti a comprendere il procedimento anziché limitarsi a memorizzare formule. Descrivi il processo passo per passo della fotosintesi. Risposte articolate aiutano gli studenti a visualizzare il flusso logico degli eventi. Spiega passo dopo passo le cause e le conseguenze della Rivoluzione Industriale. Come applicarla? Che parole inserire nel prompt per guidare il modello verso il COT? In qualche modo gli esempi sopra ce lo stanno suggerendo. COT attraverso l'esplicita richiesta di ragionamento sequenziale: Risolvi il problema passo dopo passo. Spiega ogni passaggio logico prima di fornire la risposta finale. Descrivi il tuo ragionamento in modo dettagliato. COT attraverso domande guida multi-step: Quali sono i passaggi necessari per arrivare a questa soluzione? Analizza i dati e costruisci un ragionamento che porti alla conclusione. COT attraverso Frasi orientate alla trasparenza: Mostra il processo logico che utilizzi per giungere a una risposta. Dettaglia i tuoi calcoli o la tua analisi prima di fornire la conclusione. Inviti a una spiegazione articolata: Prima di dare la risposta finale, ragiona sul problema passo dopo passo. Dividi il problema in piccoli passi e affrontali uno alla volta. VANTAGGI E SVANTAGGI DEL COT PROMPTING 4. Tecnica prompt engineering Program Aided Lang (PAL) E' una tecnica di prompt engineering che combina l'uso del linguaggio naturale con l'assistenza della programmazione. In questa tecnica, il modello non solo genera risposte, ma fornisce soluzioni esplicite sotto forma di codice o istruzioni programmatiche per risolvere problemi. Questa tecnica, diversamente dalle precedenti, è particolarmente utile per figure professionali che lavorano a cavallo tra il linguaggio naturale e la programmazione come ad esempio data scientist, data analyst, sviluppatori software, DevOps Engineer, Ingegneri di Machine learning e AI, professionisti di automazione e robotics.. insomma delle figure che hanno una base di conoscenza tecnica e lavorano in ambiti che richiedono la generazione di codice o l'automazione. In particolare, il PAL è ideale per chi vuole accelerare lo sviluppo, automatizzare compiti complessi o fornire soluzioni tecniche in modo rapido ed efficace. Questa tecnica si adatta a chiunque lavori con codice. Vediamo alcuni esempi pratici di applicazione della tecnica PAL, per farci un'idea. VANTAGGI E SVANTAGGI DELLA TECNICA PAL Come applicarla? Per applicare la tecnica PAL in modo efficace, è fondamentale seguire un processo strutturato che includa una buona definizione del problema, la specificazione del linguaggio di programmazione, e la verifica del codice generato. step 1. Definisci chiaramente il problema Inizia formulando una descrizione precisa del compito che vuoi automatizzare o risolvere. È importante specificare: Lo scopo del codice (cosa deve fare). I dati di input (se ci sono) e il formato. I requisiti o vincoli specifici (linguaggio, efficienza, leggibilità). Esempio: Voglio un programma che: - Legga un file CSV contenente dati finanziari. - Calcoli il totale delle spese mensili. - Generi un report con il totale spese per ogni mese. step 2. Specifica il linguaggio di programmazione Indica chiaramente il linguaggio che desideri utilizzare (es. Python, JavaScript, SQL, ecc.), soprattutto se il modello supporta più linguaggi. Esempio: Scrivi uno script in Python per analizzare i dati di un file CSV e calcolare il totale delle spese mensili. step 3. Richiedi commenti e spiegazioni Per facilitare la comprensione del codice generato, puoi chiedere che vengano inclusi commenti esplicativi. Esempio: Scrivi un programma Python che conti le parole uniche in un file di testo. Includi commenti per spiegare ogni passaggio. step 4. Testa il codice generato Una volta ottenuto il codice dal modello, eseguilo per verificarne la correttezza. Testa il programma con dati di esempio e assicurati che soddisfi i requisiti specificati. step 5. Fornisci feedback iterativo Se il codice non è corretto o manca di dettagli, fornisci un feedback al modello e chiedi miglioramenti. Questo processo iterativo è essenziale per ottenere risultati ottimali. Esempio: Il tuo script manca di un controllo per i file vuoti. Puoi aggiungere questa funzionalità? Oggi concludiamo questa sessione didattica dell LFM university volta a condividere delle pillole sulle tecniche del prompt engineering, nello specifico del prompt singolo. Rimanete sintonizzati perchè nei prossimi appuntamenti condivideremo le altre tecniche.
Negli ultimi anni, il mondo del lavoro ha subito una trasformazione epocale. Il lavoro da remoto, la digitalizzazione accelerata e l’introduzione di nuove tecnologie hanno cambiato radicalmente le dinamiche aziendali. In questo contesto, anche il team building, tradizionalmente basato su attività fisiche e interazioni sociali, ha dovuto evolversi, seppur ad oggi sono ancora poche le aziende che offrono questo servizoi. Tra le innovazioni più interessanti che stanno ridefinendo il concetto di team building, l’intelligenza artificiale (AI) gioca un ruolo di primo piano. Se fino a qualche tempo fa l’AI poteva sembrare una tecnologia lontana o complessa, oggi può essere utilizzata per creare esperienze coinvolgenti, divertenti e allo stesso tempo formative, anche per chi non ha familiarità con la tecnologia. Oggi parleremo di come l’AI stia trasformando il team building e di come LFM, agenzia innovativa leader nel settore, stia sfruttando queste tecnologie per offrire soluzioni all’avanguardia alle aziende di tutto il mondo. Il ruolo del Team Building nel mondo post pandemia Prima di esplorare le specifiche del team building con l’intelligenza artificiale, è importante comprendere perché il team building è fondamentale, specialmente in un mondo lavorativo sempre più digitale e ibrido, e soprattutto nel mondo post pandemia. Negli ambienti di lavoro contemporanei, la comunicazione digitale è ormai diventata la norma, l'ABC di qualsiasi conversazione. Videoconferenze, chat aziendali e strumenti di collaborazione online come Slack o Microsoft Teams hanno semplificato la comunicazione a distanza, ma hanno anche ridotto le opportunità di interazioni spontanee tra colleghi. Questo nel tempo, soprattutto se prolungato, può portare a un senso di isolamento, a una mancanza di coesione e a una difficoltà nel costruire relazioni interpersonali solide. Questo è particolarmente vero per chi ha iniziato a lavorare per la prima volta in pandemia, che avendo avuto come imprinting il lavoro da remoto e non avendo vissuto l'ambiente da ufficio fatto di chiacchiere, caffè e informazioni condivise offline, una volta catapultato nel mondo offline si è spesso trovato in difficoltà anche nella costruzione delle relazione nel mondo reale. Il team building, pertanto, ha acquisito una nuova importanza. Diventa un mezzo per rinforzare i legami tra i membri del team, migliorare la collaborazione e aumentare la produttività. Ma come si può fare team building in un mondo sempre più digitale combinando anche l'interazione umana? Qui entra in gioco l’intelligenza artificiale. L' Intelligenza Artificiale: Una Tecnologia Accessibile a Tutti L’intelligenza artificiale è spesso vista come una tecnologia complessa, riservata a ingegneri e programmatori. Tuttavia, oggi l’AI è diventata più accessibile grazie a interfacce intuitive e strumenti di facile utilizzo. In particolare, le soluzioni AI per il team building sono pensate per essere utilizzate anche da chi non ha alcuna competenza tecnica. L’intelligenza artificiale permette di creare simulazioni, giochi interattivi, scenari collaborativi e molto altro, che possono coinvolgere i partecipanti in modi nuovi e stimolanti. L’obiettivo non è solo far divertire, ma anche educare i team all’uso della tecnologia, sviluppare il pensiero critico, migliorare la capacità di risolvere problemi e stimolare la creatività. Tipologie di Team Building con l’Intelligenza Artificiale L’AI apre un mondo di possibilità per il team building. Vediamo alcune delle tipologie di attività più interessanti e innovative che utilizzano l’intelligenza artificiale. a. Workshop sull’AI per Non Tecnici Un modo per integrare l’intelligenza artificiale nel team building è attraverso workshop formativi che introducono i dipendenti ai concetti di base dell’AI in modo pratico e accessibile. L’obiettivo non è trasformare i dipendenti in programmatori, ma far sì che comprendano come l’AI possa essere utilizzata per migliorare i processi aziendali e facilitare il lavoro quotidiano. LFM, ad esempio, organizza workshop interattivi in cui i partecipanti possono imparare l'arte del cosiddetto prompting, scoprire come funziona il machine learning o esplorare l’etica dell’AI. Grazie a strumenti visivi e spiegazioni intuitive, anche chi non ha alcuna esperienza tecnica può avvicinarsi a questa tecnologia con facilità. Normalmente team building di questa tipologia si articolano su una, due giornate lavorative e combinano appunto una parte di teoria, a una parte di hands on di gruppo con un business case da risolvere appunto grazie all'aiuto dell'AI. b. Caccia al tesoro rivisitata con chatbot I chatbot, grazie all’intelligenza artificiale, stanno rapidamente diventando uno strumento chiave per molte aziende, non solo in ambito di servizio clienti, ma anche nel team building. Questi strumenti sono programmati per interagire in maniera naturale con gli utenti, simulando conversazioni umane e gestendo attività complesse. In un contesto di team building, i chatbot possono essere utilizzati per facilitare la comunicazione, promuovere la collaborazione e rendere l'esperienza di gruppo più dinamica e coinvolgente. LFM offre team building potenziati da chatbot: immaginatevi la classica situazione della caccia al tesoro dove un chatbot AI fornisce ai partecipanti di ogni squadra gli indizi e le sfide personalizzate al team. I partecipanti devono lavorare insieme per risolvere enigmi o rispondere a domande complesse, con il chatbot che monitora i progressi, assegna punti e fornisce suggerimenti in tempo reale. L’obiettivo di queste attività è migliorare la comunicazione tra i membri del team e incoraggiare la collaborazione, e allo stesso tempo avvicinarli alla tecnologia in maniera facile e intuitiva. c. Risolvi la crisi aziendale con l'aiuto della tecnologia Un altro esempio di utilizzo dei chatbot AI nel team building è attraverso simulazioni di risoluzione di problemi. Supponiamo che un’azienda desideri migliorare la capacità del team di rispondere a situazioni impreviste o crisi aziendali. La soluzione è organizzare un team building che preveda lavori di gruppo potenziati da chatbot AI che possono essere programmati per simulare scenari realistici, ad esempio: Il chatbot può iniziare ad introdurre gradualmente una serie di problemi o sfide che il team deve risolvere insieme. Può simulare una crisi di fornitura, con domande che esplorano come risolvere il problema in modo efficace. Il chatbot interagisce con i partecipanti, raccoglie le loro soluzioni e fornisce risposte automatiche, indicando come i vari approcci influenzano l’esito del problema. Questo tipo di simulazione aiuta i team a sviluppare capacità di pensiero critico e problem solving in un ambiente sicuro e guidato. d. Team building per le vendite Un altro modo concreto per utilizzare i chatbot AI nel team building è attraverso simulazioni di scenari realistici, che mettono alla prova le capacità decisionali dei team in situazioni complesse e dinamiche. Tra le situazioni più complesse ovviamente ci sono quelle legate ai progetti di vendita. Immaginatevi di essere in un contesto aziendale commerciale, un chatbot può fungere da cliente che pone domande complesse, richiede specifiche o mette alla prova la capacità del team di offrire soluzioni. I partecipanti devono collaborare per rispondere in modo efficace alle domande del cliente, gestendo potenziali obiezioni o richieste difficili. Il chatbot, utilizzando l’intelligenza artificiale, valuta la qualità delle risposte e fornisce feedback su come migliorare le tecniche di vendita o la qualità del servizio offerto. e. Giochi di Ruolo con AI Il team building con l’intelligenza artificiale può includere anche giochi di ruolo (role-playing games) in cui l’AI interpreta personaggi virtuali, dando vita a scenari complessi. Questi giochi richiedono che i partecipanti lavorino insieme per risolvere un enigma, prendere decisioni strategiche o negoziare con personaggi gestiti dall’AI. È un modo per sviluppare abilità di leadership, negoziazione e comunicazione in un ambiente divertente e stimolante. Vi abbiamo presentate alcune delle opzioni, tutte accomunate da molteplici benefici: Sviluppo delle competenze digitali: Anche chi non ha familiarità con l’AI può iniziare a comprendere le sue potenzialità e come può essere applicata nel contesto lavorativo. Maggiore coinvolgimento: Le attività con AI sono dinamiche e coinvolgenti, stimolando la curiosità e la partecipazione attiva dei dipendenti. Adattabilità: Le esperienze possono essere personalizzate e adattate alle esigenze specifiche del team. Feedback in tempo reale: L’intelligenza artificiale può fornire dati e feedback immediati sulle prestazioni del team, evidenziando aree di miglioramento. Creatività e innovazione: Le attività basate sull’AI spingono i team a pensare fuori dagli schemi e a trovare soluzioni innovative a problemi complessi. Ora non vi resta altro che provarle!
Siamo contentissimi di annunciare il prossimo appuntamento della LFM University, il secondo dal suo lancio: La masterclass sul Metaverso e l'AR per il business, un nuovo capitolo verso un'immersione nella tecnologia e nell'innovazione. La Masterclass Business e AR nel Metaverso, è prevista nel mese di marzo, il 22 e 23, e rappresenta un'opportunità unica per imprenditori, consulenti strategici, e appassionati del digitale che desiderano esplorare le infinite possibilità offerte dal metaverso e dalla realtà aumentata applicati al mondo del business. A condurre l'iniziativa ci saranno YeSeul Kim, un business executive con oltre 16 anni di esperienza nell'educazione superiore e nell'industria dei distretti di innovazione, Francesca Pagliarulo, una strategic senior consultant per le aziende retail e tantissimi altri ospiti e speaker. Insieme, porteranno alla luce le applicazioni del metaverso, NFT, gamification, e AR, mostrando come queste tecnologie possano rivoluzionare il modo in cui le aziende interagiscono con i loro clienti. Insieme a loro due giudici di eccezione Isabella Lazzini e Massimo Bullo affermati manager e docenti in Business School, esperti di AI e tecnologia, che il secondo giorno valuteranno gli output dei lavori fatti dai vari gruppi di lavoro. Scopriamo insieme l'agenda di questa due giorni all'insegna del futuro e della tecnologia. Immergiti nel Futuro: La Prima Giornata del Corso su Metaverso e AR per il Business La giornata inizierà con una calda accoglienza e un caffè di benvenuto in classico stile LFM, seguito da una panoramica storica del metaverso che la nostra YeSeul Kim farà a tutti gli ospiti, guidandoli attraverso l'evoluzione del metaverso, dal concetto alle sue prime incarnazioni fino alla sua attuale importanza nell'economia digitale. Ma ovviamente non ci fermeremo solo ai concetti teorici, ci immergeremo in casi concreti volti a capire quanto già oggi il metaverso e il gaming stiano plasmando nuovi approcci multicanale in campi come il fashion e non solo. Lo faremo con Formules con esempi concreti di come grandi brand come OVS e Luxottica stanno sfruttando queste tecnologie per rafforzare la loro presenza e il coinvolgimento dei consumatori. Spesso quando si parla di metaverso tendiamo a non associarlo al retail, ed è per questo che abbiamo invitato Laura Puricelli per approfondire il concetto di eventi e spazi retail digitali nel metaverso, mostrando come le aziende possono creare esperienze coinvolgenti che trascendono i limiti del fisico e dell'online tradizionale. Ma il viaggio non finisce qui, perchè con Francesca Pagliarulo discuteremo le opportunità di generare entrate e fatturato extra attraverso collezionabili digitali e il mondo phygital, un connubio tra fisico e digitale. Insieme a lei esploreremo come queste strategie possano essere integrate in un modello di business efficace. Nel pomeriggio, Lorenzo Cappannari e Guido D'Arezzo condivideranno la loro esperienza su come costruire formazione efficace e spazi personalizzati nel metaverso, enfatizzando il valore dell'apprendimento esperienziale e dell'innovazione nel settore educativo. Infine, chiederemo la giornata con una sessione di immersione nella realtà virtuale con visori Oculus permettendo ai partecipanti di vivere in prima persona il metaverso. Il secondo giorno invece sarà dedicato a delle sessioni pratiche di esercitazioni supervisionate da un gruppo di mentors di eccezione. Rimanete sintonizzati perchè nei prossimi giorni li conosceremo meglio in un prossimo articolo. Come iscriversi alla masterclass Metaverso e AR per il business La partecipazione alle masterclass della LFM University è a numero chiuso per consentire una elevata qualità di erogazione dei contenuti e di workshop. I partner riceveranno una mail con l'invito a partecipare e la specifica del numero di posti disponibili gratuitamente. Sarà inoltre possibile partecipare pre-iscrivendosi via mail al seguente indirizzo university@lfmspa.it , la disponibilità verrà confermata via mail in base alla lista di attesa. LFM University- la sede milanese per le masterclass Gli iscritti alla Masterclass del 22/23 marzo si dovranno presentare presso la sede milanese in via Giambellino 121/b Milano. Il pensiero della co-founder Jasmine Ferraris sul metaverso e l'AR per il business La LFM university è pensata per essere motore di innovazione afferma Jasmine Ferraris co fondatrice di LFM si è parlato già molto di metaverso ma solo in pochi hanno realmente capito il potenziale futuro di questo mondo. Non vedo l'ora di fare immergere il team in questa nuova tecnologia
L'intelligenza artificiale (AI) sta ridefinendo il panorama musicale in modi sempre più innovativi e sorprendenti. Dalla composizione di nuove melodie alla personalizzazione dell'esperienza di ascolto, l'AI sta aprendo nuovi orizzonti nella creazione e nella fruizione della musica. Questa rivoluzione tecnologica non solo ha ampliato le capacità dei musicisti e dei produttori, ma sta anche cambiando il modo in cui il pubblico interagisce con la musica. In questo scenario in rapida evoluzione, l'AI si sta rivelando un attore chiave, dotato di potenzialità per trasformare ogni aspetto del mondo musicale, dalla composizione alla distribuzione e oltre. Con applicazioni che spaziano dalla generazione di musica assistita dall'AI fino all'analisi del sentimento e alle raccomandazioni personalizzate, stiamo assistendo a un'era in cui la tecnologia e la creatività si fondono in un simbiotico balletto di innovazione. Oggi, nel blog di LFM trattiamo la tematica di composizione e produzione, soffermandoci su due strumenti che hanno attirato la nostra attenzione: AIVA e Jukedeck. AI nella Composizione e Produzione L'avvento dell'intelligenza artificiale (AI) sta portando una vera e propria rivoluzione nel campo della composizione e produzione musicale. Gli strumenti basati su AI, come AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) e Jukedeck, stanno aprendo nuove frontiere nella creazione di musica, offrendo possibilità inedite agli artisti di tutti i generi. AIVA e Jukedeck, infatti, rappresentano due esempi significativi di come l'AI sta trasformando il processo creativo nella musica. AIVA, ad esempio, è un sistema AI che è stato addirittura riconosciuto come compositore dalla SACEM (Società Francese degli Autori, Compositori ed Editori di Musica). Questo software utilizza algoritmi di deep learning per analizzare partiture di musica classica e generare nuove composizioni che rispettano le teorie musicali classiche. Il processo di composizione di AIVA inizia con l'alimentazione di una vasta libreria di musica classica nel sistema. L'AI poi analizza queste composizioni per capire schemi, armonie e strutture, e utilizza queste informazioni per creare nuove melodie. Il risultato è una musica che, pur essendo generata da un computer, ha la profondità e la complessità emotiva di pezzi composti da esseri umani. Dall'altra parte, Jukedeck si concentra sulla produzione di musica più moderna, come pop, rock e persino musica elettronica. Questo strumento AI permette agli utenti di creare tracce uniche specificando alcuni parametri come il genere, il tempo e la durata. Jukedeck calcola quindi le varie componenti della traccia, dalla melodia alla percussione, producendo un pezzo completo che può essere utilizzato per video, giochi o qualsiasi altro progetto creativo. Fondata da Ed Rex, un musicista ed ex studente della University of Cambridge, Jukedeck si basa su algoritmi avanzati di apprendimento automatico per comporre musica. L'idea alla base di Jukedeck è quella di rendere la creazione musicale più accessibile, fornendo uno strumento che può produrre rapidamente musica su misura per diversi usi, dalle pubblicità ai video di YouTube. Jukedeck utilizza tecniche di deep learning per analizzare le strutture musicali e generare nuove tracce. Gli utenti possono personalizzare la loro musica selezionando genere, umore, durata e altri parametri. Il sistema quindi elabora queste informazioni e crea una composizione unica, che può essere scaricata e utilizzata per vari scopi creativi. Le applicazioni di Jukedeck sono molteplici. I creatori di contenuti digitali possono usare Jukedeck per generare rapidamente colonna sonora per i loro video, mentre gli sviluppatori di giochi possono trovare in Jukedeck uno strumento utile per creare musiche di sottofondo. Anche i marketer trovano valore in Jukedeck, usandolo per produrre musica per campagne pubblicitarie senza doversi preoccupare di questioni di diritto d'autore. Uno dei principali vantaggi di Jukedeck è la velocità con cui può produrre musica. Inoltre, offre una soluzione economica per coloro che potrebbero non avere risorse per assumere compositori o acquistare licenze musicali. L'innovazione di Jukedeck sta nel suo approccio democratizzato alla creazione musicale, rendendola accessibile a chiunque, indipendentemente dalle competenze musicali. Nonostante il suo successo, Jukedeck affronta sfide, in particolare riguardo alla qualità emotiva e alla profondità delle sue composizioni. Mentre l'AI può generare musica tecnicamente valida, la questione se possa eguagliare il tocco umano rimane aperta. Inoltre, la questione dei diritti d'autore e della proprietà intellettuale in un'era di musica generata da AI continua a essere un argomento di dibattito. Insomma, l'uso dell'AI nella composizione e produzione musicale apre molteplici possibilità. Per gli artisti indipendenti e i piccoli studi, questi strumenti offrono un modo economico per creare musica di alta qualità senza la necessità di grandi risorse. Per i compositori professionisti, l'AI può servire come una fonte di ispirazione, fornendo nuove idee melodiche o armoniche da sviluppare ulteriormente. Ma le sfide da affrontare sono ancora parecchie!
Nel 2024, l'industria della moda si immerge in un'era di innovazione guidata dall'intelligenza artificiale, un mondo dove stile e tecnologia si fondono in modi sorprendentemente creativi. Immagina entrare in un negozio virtuale dove l'AI ti accoglie, suggerendoti abiti che si adattano perfettamente al tuo stile e alle tue misure, grazie a sofisticate tecnologie di prova virtuale e realtà aumentata. In questo universo futuristico, i designer si affidano a sistemi AI che analizzano tendenze e preferenze per creare collezioni che risuonano con le aspettative dei consumatori più esigenti. La supply chain, gestita da algoritmi intelligenti, si evolve in un modello di efficienza e sostenibilità, mentre chatbot e assistenti virtuali offrono un'esperienza di customer service senza pari. E non finisce qui: l'AI sta reinventando il marketing influencer e la ricerca visuale, creando un ecosistema dove ogni interazione è personalizzata, ogni scelta è ottimizzata, e ogni tendenza è anticipata con precisione. Questo è il nuovo volto della moda, un settore in continuo movimento, dove l'innovazione AI non è solo un trend, ma la chiave per un futuro più dinamico, sostenibile e personalizzato. Oggi, nel blog di LFM trattiamo proprio questi trend e cerchiamo di approfondirli per capire che cosa guiderà sempre di più la trasformazione in questo settore. Trend 1: La Prova Virtuale basata sull'Intelligenza Artificiale Nel 2024, la tecnologia di prova virtuale basata su intelligenza artificiale ha rivoluzionato l'esperienza di shopping nel settore della moda. Questa innovazione utilizza la realtà aumentata per permettere ai clienti di provare virtualmente abiti e accessori. Con la realtà aumentata infatti, i clienti possono vedere come i vestiti si adattano e appaiono sul loro corpo senza la necessità di provarli fisicamente. Questa tecnologia offre un'esperienza di acquisto più coinvolgente e personalizzata, riducendo al contempo il bisogno di resi dovuti a problemi di misura o di stile. Questo sviluppo non solo migliora l'esperienza di shopping per i clienti, ma offre anche vantaggi significativi ai rivenditori. La riduzione dei resi comporta un minor spreco di risorse e una maggiore efficienza operativa. Inoltre, l'esperienza di prova virtuale incoraggia l'esplorazione e la sperimentazione, potenzialmente aumentando le vendite e la fedeltà del cliente. Questa tecnologia di prova virtuale potrebbe evolversi ulteriormente con l'integrazione di funzionalità più avanzate, come la personalizzazione basata sull'AI che tiene conto delle preferenze individuali dei clienti o suggerisce abbinamenti di stile. Questo approccio apre nuove possibilità per un'esperienza di shopping ancora più personalizzata e interattiva. Ad oggi una delle aziende che ha abbracciato questa tecnologia è ZARA. L'esperienza di prova virtuale di Zara, tramite la sua app di realtà aumentata, segue un percorso intuitivo e coinvolgente. I clienti iniziano scaricando l'app, che consente loro di visualizzare i modelli virtuali indossando gli abiti selezionati. Questo processo si svolge in tempo reale, offrendo ai clienti la possibilità di vedere i capi in diverse angolazioni e contesti. L'obiettivo è fornire un'esperienza di shopping personalizzata che superi i limiti dello shopping online tradizionale, rendendo l'acquisto più interattivo e informativo.L'esperienza di prova virtuale di Zara, tramite la sua app di realtà aumentata, segue un percorso intuitivo e coinvolgente. I clienti iniziano scaricando l'app, che consente loro di visualizzare i modelli virtuali indossando gli abiti selezionati. Questo processo si svolge in tempo reale, offrendo ai clienti la possibilità di vedere i capi in diverse angolazioni e contesti. L'obiettivo è fornire un'esperienza di shopping personalizzata che superi i limiti dello shopping online tradizionale, rendendo l'acquisto più interattivo e informativo. Trend 2: il design di moda guidato dall'AI L'uso dell'intelligenza artificiale (AI) nel design di moda, come praticato da marchi innovativi quali Stitch Fix, rappresenta una vera rivoluzione nel settore. Questo processo si articola in diverse fasi chiave, ognuna delle quali sfrutta la potenza dell'AI per ottimizzare e personalizzare l'esperienza di moda. Fase 1: Raccolta e Analisi dei Dati Il primo passo è la raccolta di un ampio insieme di dati, che includono tendenze di moda attuali, preferenze dei clienti, feedback sui prodotti e dati storici di vendita. Utilizzando sofisticate tecniche di machine learning e data mining, l'AI analizza questi dati per identificare pattern e tendenze emergenti. Fase 2: Comprensione delle Preferenze del Cliente L'AI esamina in modo approfondito le preferenze individuali dei clienti, basandosi su acquisti precedenti, interazioni online e feedback. Questo consente di creare profili dettagliati dei clienti, che aiutano i designer a comprendere meglio ciò che i consumatori desiderano realmente. Fase 3: Generazione di Design Utilizzando gli insight acquisiti, gli algoritmi AI generano proposte di design. Questi possono variare da leggere modifiche a stili esistenti a concetti completamente nuovi. L'AI può suggerire variazioni di colore, tessuti, stili e tagli, creando design che si adattano alle tendenze di mercato e alle preferenze dei consumatori. Fase 4: Prototipazione e Feedback I design proposti dall'AI vengono poi trasformati in prototipi digitali. Questi possono essere valutati internamente o presentati a un gruppo selezionato di clienti per ricevere feedback. L'AI analizza le reazioni e i commenti per affinare ulteriormente i design. Fase 5: Produzione e Commercializzazione Una volta finalizzati i design, questi vengono inseriti nella linea di produzione. L'AI può anche assistere nella previsione della domanda e nella gestione dell'inventario, assicurando che la produzione sia allineata con le aspettative di vendita. Fase 6: Apprendimento Continuo L'AI non si ferma alla commercializzazione. Continua a raccogliere dati sulle prestazioni dei prodotti sul mercato, apprendendo dai successi e dagli insuccessi per migliorare i cicli futuri di design e produzione. Trend 3: gestione della supply chain potenziata da AI Un altro trend confermato nel 2024, è l'uso dell'AI nella gestione della cosiddetta supply chain. Questo nuovo trend si sta affermando sempre di più nel settore della moda, con marchi come Adidas che guidano questa rivoluzione. Adidas, infatti, utilizza l'AI per ottimizzare la gestione dell'inventario e la logistica, migliorando l'efficienza operativa e riducendo gli sprechi. Questa tecnologia permette di prevedere la domanda dei consumatori, automatizzare la gestione degli stock e ottimizzare le rotte di consegna, risultando in operazioni più snelle ed eco-sostenibili. Altri marchi stanno seguendo questa tendenza, adottando soluzioni AI per migliorare le loro catene di approvvigionamento. Trend 4 Customer Service Abilitato dall'AI L'implementazione dei chatbot basati sull'intelligenza artificiale (AI) nel servizio clienti, come dimostrato da marchi come H&M, sta rivoluzionando il modo in cui i brand di moda interagiscono con i loro clienti. Questi sistemi AI, che combinano tecnologie avanzate e un'interfaccia user-friendly, offrono un servizio clienti più rapido, efficiente e personalizzato. I chatbot AI sono infatti diventati uno strumento essenziale per i marchi di moda che cercano di migliorare l'esperienza del cliente. Funzionando come assistenti virtuali, questi chatbot possono gestire una varietà di richieste dei clienti, dall'assistenza con ordini online al fornire informazioni su prodotti e promozioni. Questi sistemi AI utilizzano il natural language processing (NLP) per interpretare e rispondere alle richieste dei clienti in modo conversazionale. I clienti possono interagire con i chatbot tramite messaggi di testo su siti web, app mobili o tramite piattaforme di social media. Di fatto, l'uso dei chatbot AI migliora significativamente l'esperienza di assistenza clienti fornendo risposte immediate e personalizzate. I clienti godono di una maggiore comodità, potendo ottenere supporto 24/7 senza lunghe attese. Per le aziende, i chatbot offrono un'assistenza efficiente e riducono il carico di lavoro sul personale di supporto, permettendo loro di concentrarsi su problemi più complessi. In questo panorama, H&M, è sicuramente un esempio di marchio che ha implementato con successo i chatbot AI nel suo servizio clienti. Questi chatbot non solo gestiscono richieste di base come informazioni su ordini e disponibilità di prodotti, ma offrono anche raccomandazioni personalizzate basate sulle preferenze e sullo storico acquisti dei clienti.L'integrazione dei chatbot AI ha mostrato un miglioramento significativo nella soddisfazione del cliente. Le risposte rapide e personalizzate, la disponibilità continua e la capacità di gestire un alto volume di richieste hanno reso l'assistenza clienti più efficace e apprezzata. Trend 5 AI nell' influencer marketing L'intelligenza artificiale sta trasformando il marketing influencer anche nel mondo della moda, vediamo isnieme alcuni aspetti. Selezione di Influencer: L'AI analizza i contenuti degli influencer e i dati demografici dei loro follower, garantendo l'abbinamento con il pubblico target aziendale, andando oltre il semplice conteggio dei follower. Questo approccio enfatizza la qualità dell'engagement piuttosto che la quantità. Tariffazione: Strumenti AI come Inzpire Me e Influencer Marketing Hub aiutano a determinare compensi equi per gli influencer, basandosi su vari fattori come portata e performance. Questo assicura un investimento più accurato e giusto per le collaborazioni. Identifica gli engagement fraudolenti: si stima che una percentuale vicina al 55% degli influencer di Instagram è stato coinvolto in qualche forma di ritocchino per aumentare il numero di follower nel 2020. L'AI ci viene in aiuto in questo senso e ci aiuta a tracciare efficacemente i commenti falsi sui post, individuare impennate improvvise di follower e quindi escludere dal panorama di investimento aziendale quegli influencer ritocatti o se non altro ad offrire un compenso adeguato ai numeri reali e non fittizi. Calcolare metriche delle campagne e ROI Determinare il ROI nell'ambito dell' influencer marketing non è sempre facile poiché non sempre ci sono degli aspetti quantitativi come la generazione di lead da calcolare. Il ritorno sull'investimento può prendere infatti la forma di un aumento dell'immagine di marca o della notorietà della stessa. L'AI ci viene in aiuto per valutare degli spostamenti nel sentiment dei consumatori prima e dopo una campagna, per vedere se l'immagine del marchio è migliorata. Inoltre, gli strumenti di intelligenza artificiale possono fornire preziose indicazioni sulle aree di miglioramento della campagna. Questo aiuta sia voi che l'influencer a migliorare la vostra strategia di marketing per le campagne future. Questi sono sono alcuni degli aspetti, ne potremmo citare altri come la sempre maggiore tendenza a optare per modelli generati dall'intelligenza artificiale. Lasciamo ai prossimi post approfondimenti ulteriori su questo tema, quindi rimanete sintonizzati!
