Il Reply Xchange di Milano, che si è tenuto al SuperstudioPiù il 14 e il 15 maggio scorsi, si è confermato ancora una volta un appuntamento imprescindibile per chi desidera esplorare le frontiere più avanzate dell’innovazione tecnologica.
L’edizione di quest’anno ha delineato un panorama entusiasmante e al contempo complesso, focalizzando a nostro parere l’attenzione su due macro-temi che stanno ridefinendo profondamente l’approccio al digitale: gli Agentic Systems e il Generative Content. Queste due aree, pur distinte nella loro specificità, si intersecano e si alimentano a vicenda, prefigurando scenari inediti per l’automazione intelligente, la creazione di valore e l’interazione uomo-macchina.
Dopo la ‘sbornia’ dell’anno scorso, che vedeva la GenAI prendere il contro della scena più o meno a caso, Reply ha enfatizzato un approccio incentrato sulla costruzione di sistemi modulari, scalabili e osservabili, dove ogni agente intelligente può essere sviluppato, testato e migliorato in modo indipendente. Questo consente una flessibilità notevole nell’adattamento alle esigenze specifiche di diversi settori. Le architetture multi-agente, le interfacce adattive e l’idea di un ‘hybrid workforce’ (collaborazione tra umani e agenti AI) sono stati temi centrali.
Agenti coordinati per affrontare il B2B specialistico
Xchange ha mostrato come gli agenti possano coordinarsi per automatizzare flussi di lavoro complessi che tradizionalmente richiederebbero un intervento umano significativo. Ad esempio, nella gestione della supply chain, agenti intelligenti possono monitorare inventari, prevedere la domanda, ottimizzare le rotte di consegna e gestire le negoziazioni con i fornitori in tempo reale, migliorando l’efficienza e riducendo i costi.
Per le aziende, gli agenti possono agire come consulenti virtuali specializzati, analizzando grandi volumi di dati per fornire insight e raccomandazioni in settori come la finanza (es. ottimizzazione degli investimenti), la produzione (es. manutenzione predittiva) e il marketing strategico (es. identificazione di nuove opportunità di mercato). L’obiettivo è supportare i decisori umani con informazioni più precise e tempestive.
La piattaforma Neurons, per gestire ecosistemi di agentic software
In quest’ambito è stata lanciata Neurons, la piattaforma per creare, orchestrare e monitorare ecosistemi di agenti AI, in grado di collaborare tra loro e con gli utenti, per eseguire task complessi in modo autonomo all’interno di contesti aziendali.
Basata su un’architettura serverless e progettata per essere altamente scalabile e personalizzabile, Neurons si adatta facilmente alle esigenze operative, ai modelli di governance e ai requisiti di lungo periodo delle aziende. La piattaforma è user-centric, pensata per offrire un’esperienza intuitiva e accessibile anche a utenti non tecnici. L’interfaccia semplifica la configurazione e la gestione degli agenti, permettendo a team aziendali eterogenei di progettare e attivare rapidamente nuove soluzioni AI.
Neurons funziona inoltre come un aggregatore centralizzato di conoscenza aziendale, abilitando la creazione, condivisione e interrogazione strutturata delle informazioni, grazie all’integrazione con knowledge base interne. Questo approccio rafforza la collaborazione, accelera i processi decisionali e aumenta l’intelligenza operativa distribuita all’interno dell’organizzazione.
L’integrazione dei principali Large Language Models, sia open-source sia commerciali, consente alle aziende di sfruttare appieno le potenzialità dei modelli generativi, orchestrando flussi agent-based per use case come customer service, document intelligence, software development e process automation.
Il CRM intelligente anche per gli utenti aziendali
Anche nel B2B, dove le relazioni con i clienti sono spesso complesse e a lungo termine, inoltre, gli agenti possono monitorare il comportamento dei clienti aziendali, anticipare le loro esigenze e proporre soluzioni personalizzate o allarmi proattivi, migliorando la fidelizzazione e la soddisfazione. Le architetture enterprise si stanno evolvendo per integrare veri e propri ecosistemi di agenti AI in grado di svolgere in autonomia compiti complessi, coinvolgendo gli esseri umani solo quando necessario, e il passaggio dalla classica automazione al coordinamento di agenti multipli apre la strada a nuovi scenari di efficienza e intelligenza operativa.
Per rispondere alle esigenze di adozione dell’AI più comuni da parte delle imprese, riducendo tempi e costi, a Xchange sono state presentate anche delle Prebuilt Application, ovvero soluzioni di Intelligenza Artificiale Generativa pronte all’uso: progettate per automatizzare task specifici o insiemi di attività all’interno dei processi aziendali, sono caratterizzate da un’elevata riusabilità e possono essere personalizzate.
Nel B2C fate largo agli AI Chef
Nel Business-to-Consumer, invece, Xchange ha evidenziato come gli agenti possano creare esperienze utente altamente personalizzate e adattive. Nel settore eCommerce, ad esempio, gli agenti possono apprendere le preferenze individuali, suggerire prodotti in modo proattivo, gestire le richieste dei clienti in autonomia (tramite chatbot avanzati) e persino personalizzare intere interfacce utente in base al contesto e al comportamento in tempo reale.
Un’area di particolare interesse è lo sviluppo di ‘digital humans’ e assistenti virtuali sempre più realistici e capaci di interazioni complesse. Questo include non solo la capacità di rispondere a domande, ma anche di percepire emozioni, adattare il tono di voce e persino simulare conversazioni empatiche. Questo è fondamentale per migliorare l’engagement dei clienti in settori come il retail, i servizi finanziari e l’intrattenimento.
Dalle dimostrazioni sono emerse applicazioni più ‘ludiche’, come GenAI Cooking, uno chef AI che crea ricette personalizzate. Sebbene possa sembrare un caso B2C di nicchia, dimostra il potenziale degli agenti di agire in autonomia, elaborare informazioni complesse (come preferenze alimentari, ingredienti disponibili) e proporre soluzioni creative, aprendo la strada a servizi personalizzati in molteplici ambiti della vita quotidiana.
Il futuro è il ‘generative content’
La generazione di contenuti non è più un dominio esclusivo di professionisti umani, ma sta diventando un processo ibrido, dove l’intelligenza artificiale agisce come un potente co-creatore. Le sessioni pratiche hanno mostrato come l’obiettivo non sia semplicemente produrre più contenuti, ma generare contenuti di alta qualità, pertinenti e in linea con gli obiettivi di business e le aspettative degli utenti.
Una delle maggiori preoccupazioni legate ai contenuti generativi è la loro qualità e coerenza. Reply ha presentato soluzioni per implementare meccanismi di controllo e validazione robusti. Questo include l’utilizzo di modelli AI addestrati su dataset specifici e curati (spesso proprietari delle aziende), l’integrazione di cicli di feedback umano (Human-in-the-Loop) per affinare l’output e l’implementazione di sistemi di monitoraggio per garantire che i contenuti generati rispettino gli standard di brand e le normative. L’attenzione è stata posta sulla capacità di personalizzare e ‘guidare’ i modelli generativi per ottenere risultati desiderati e precisi.
Generazione dinamica di foto e video
Il vero potenziale dei contenuti generativi risiede nella loro capacità di scalare la produzione e personalizzarla a livello individuale, generando varianti infinite di contenuti (testi, immagini, video, audio) adattati a specifici segmenti di pubblico o singoli utenti, superando le limitazioni della creazione manuale. Gli esempi mostrati a Xchange hanno incluso la generazione dinamica di descrizioni di prodotti per l’eCommerce, la personalizzazione di campagne marketing in tempo reale e la creazione di esperienze utente altamente specifiche su piattaforme digitali. Attraverso demo esperienziali è stato possibile dimostrare come la combinazione tra Intelligenza Artificiale Generativa e modellazione 3D oggi consente di accelerare la produzione creativa di contenuti visivi realistici e coerenti, garantendo alta qualità estetica e ampia scalabilità.
Tra le demo presentate vi è Rose, il digital human iper-realistico, che gestisce conversazioni naturali, riconosce l’interlocutore (riprendendo anche dialoghi passati/memoria di conversazione e visiva) e interagisce con oggetti fisici, offrendo un esempio concreto di interazione avanzata uomo-AI; e la Try-On Experience, che consente di effettuare un virtual shooting realistico: scattare una foto, scegliere un capo dalla piattaforma e generare una preview personalizzata del look. Oltre alla fedeltà del prodotto, il focus è sulla capacità di rappresentarlo in modo accurato rispetto alla fisicità dell’utente, simulando in modo realistico come il capo si adatterebbe al corpo.
di Massimo Bolchi