Quando si parla di AI in azienda, ci sono moltissimi aspetti “nuovi” con cui fare i conti e alcuni sono molto più importanti di quanto non si possa pensare in un primo momento. In particolare, la capacità di comprendere come gli utenti interagiscono con i sistemi conversazionali e di migliorare costantemente le loro prestazioni sta diventando un elemento sempre più importante per riuscire a dare valore ai progetti. Per questo, Data Reply e Nebuly, hanno deciso di stringere una partnership per mettere in comune le loro competenze complementari e rendere le soluzioni di intelligenza artificiale conversazionale più efficaci, affidabili e orientate ai risultati di business.
Data Reply, società del gruppo Reply specializzata in AI, big data e advanced analytics, porta in dote una profonda esperienza nella progettazione e implementazione di digital assistant basati su modelli generativi. Nebuly, dal canto suo, è una piattaforma di user analytics pensata specificamente per le applicazioni di Generative AI già operative in azienda, capace di raccogliere e interpretare i dati d’uso in tempo reale. L’integrazione tra queste due competenze apre la strada a un nuovo approccio data-driven all’AI conversazionale, in cui ogni interazione diventa una fonte preziosa di informazione per migliorare continuamente la precisione e la reattività dei modelli.
Dati reali per ottimizzare i modelli conversazionali
La piattaforma di Nebuly si distingue per la sua capacità di analizzare in profondità il comportamento degli utenti che interagiscono con chatbot e assistenti virtuali, andando oltre la semplice misurazione delle performance tecniche. Attraverso strumenti di monitoraggio in tempo reale e analisi semantica delle conversazioni, l’azienda consente di individuare inefficienze, fraintendimenti e risposte poco efficaci, permettendo di ottimizzare il funzionamento dei modelli basandosi su dati reali e non su simulazioni.
Questo approccio trasforma ogni conversazione in un ciclo di apprendimento continuo, dove i dati raccolti generano insight concreti per migliorare la qualità delle risposte, la capacità di comprensione del linguaggio naturale e la coerenza con le finalità aziendali. Le informazioni generate dalla piattaforma diventano così uno strumento prezioso per i team di sviluppo, ma anche per quelli di marketing, customer care e operations che possono finalmente misurare in modo oggettivo l’impatto della Generative AI sul business.
Dalla sperimentazione ai risultati misurabili
Per Francesco Signorato, CEO e co-fondatore di Nebuly, la collaborazione con Data Reply segna un passo decisivo nel percorso di maturazione della Generative AI in ambito enterprise: “Collaborando con Data Reply permettiamo alle imprese di rendere i loro sistemi di Intelligenza Artificiale Generativa più intelligenti e affidabili nel tempo. Insieme aiutiamo le aziende a passare dalla fase di sperimentazione a quella dei risultati misurabili.”
La partnership consente infatti di affrontare una delle principali sfide legate all’adozione dell’AI: la mancanza di metriche chiare per valutare il valore reale delle applicazioni generative. Integrando le capacità analitiche di Nebuly con le competenze di Data Reply nel disegno e nel training dei modelli, le imprese possono finalmente disporre di un quadro completo sul funzionamento delle proprie soluzioni conversazionali, comprendendo in modo preciso come clienti e dipendenti le utilizzano e dove è necessario intervenire per migliorarle.
Come sottolinea Marco Gatta, Partner di Data Reply, il vero vantaggio competitivo non risiede soltanto nella potenza dei modelli, ma nella capacità di apprendere costantemente dal contesto reale in cui vengono utilizzati. “La collaborazione con Nebuly consente ai nostri clienti di comprendere realmente come dipendenti e clienti utilizzano in tempo reale gli strumenti di Generative AI. Questa conoscenza ci permette di perfezionare continuamente chatbot e assistenti virtuali, migliorandone prestazioni, accuratezza e coerenza con gli obiettivi di business.”
In questa prospettiva, la partnership segna il passaggio da un modello statico di AI a uno dinamico e adattivo, dove il comportamento dei sistemi evolve in sintonia con le esigenze e le abitudini degli utenti. Ogni interazione diventa così un’occasione di miglioramento e un punto di contatto strategico tra tecnologia e valore aziendale.