Guglielmo Faglioni, co-fondatore e responsabile scientifico e tecnologico di Callimacus – Serie di interviste

Guglielmo Faglioni, co-fondatore e responsabile scientifico e tecnologico di Callimacus, è un imprenditore nel settore tecnologico e ingegnere del software con oltre dieci anni di esperienza nello sviluppo di prodotti e applicazioni digitali. Parallelamente al suo ruolo in Callimacus, dal 2016 è CEO di Gorilla Technologies, società di sviluppo software specializzata in applicazioni mobili, siti web e soluzioni di e-commerce. In precedenza, Faglioni ha fondato GuiDev, dove ha lavorato come ingegnere software senior per iOS. In Callimacus contribuisce a guidare lo sviluppo scientifico e tecnico dell’approccio dell’azienda alle esperienze digitali basate sull’IA.

Callimacus è una piattaforma di IA sviluppata da Solomei AI, con sede a Milano, che sostituisce il concetto tradizionale di pagine web statiche con esperienze digitali assemblate dinamicamente per ogni visitatore. La sua architettura si basa su un’orchestra di agenti di IA specializzati, capaci di interpretare segnali come domande, clic e comportamento di scorrimento, determinare l’intento dell’utente e comporre in tempo reale gli elementi dell’interfaccia più pertinenti. La piattaforma può connettersi a sistemi come Shopify e Salesforce, a sistemi di gestione dei contenuti e ad API, e mette a disposizione degli sviluppatori SDK per integrare le sue funzionalità di analisi dell’intento e generazione dell’interfaccia nei front-end esistenti. Callimacus è stata inoltre implementata per offrire esperienze digitali basate sull’IA per Brunello Cucinelli, azienda di moda di lusso.

Prima di co-fondare Callimacus, hai trascorso anni a sviluppare software come ingegnere iOS e in seguito hai fondato e guidato Gorilla Technologies. Quali esperienze vissute in quel percorso ti hanno convinto che, nell’era dell’IA, fosse giunto il momento di ripensare dalle fondamenta la tradizionale architettura del web basata sulle pagine?

Sviluppare app per iOS mi ha insegnato una cosa che ho impiegato anni ad apprezzare fino in fondo: ogni schermata viene progettata in anticipo e ogni utente vede la stessa. Disegni l’app, la pubblichi e poi guardi milioni di persone diverse seguire lo stesso identico percorso. Puoi segmentare gli utenti e fare test A/B, ma continui comunque a scegliere tra versioni disegnate in precedenza da qualcuno. Il web ha ereditato dalla stampa lo stesso modello: la pagina come contenitore fisso. Quando i modelli sono diventati abbastanza capaci di comprendere l’intento e prendere decisioni strutturate in tempi rapidi, è diventato possibile mettere in discussione il contenitore stesso, invece di limitarsi a ottimizzare ciò che contiene.

Callimacus sostituisce i percorsi predefiniti dei siti web con un’“orchestra” di agenti di IA che interpreta l’intento dei visitatori e compone un’interfaccia in tempo reale. Puoi illustrarci cosa succede, dal punto di vista tecnico, dal momento in cui arriva un visitatore fino alla comparsa dell’esperienza personalizzata?

Callimacus si basa su un’architettura senza pagine. Invece di organizzare i contenuti in pagine web predefinite, la nostra tecnologia separa i contenuti dalla pagina stessa. Prodotti, contenuti editoriali, contenuti multimediali e componenti dell’interfaccia esistono in modo indipendente, così possono essere ricombinati dinamicamente anziché rimanere vincolati a contenitori fissi.

Quando il visitatore inizia a interagire, Callimacus analizza segnali multidimensionali come i clic, i percorsi di navigazione e le conversazioni basate su prompt. L’Intent Agent usa questi segnali per comprendere il contesto, gli interessi, le aspettative e il comportamento del visitatore, nonché ciò che cerca di ottenere in quel preciso momento. A quel punto, l’Intent Agent attiva il “recettore” più adatto a quella motivazione. Per esempio, chi cerca ispirazione può seguire un percorso di interazione diverso da quello di chi manifesta una chiara intenzione di acquisto. Il sistema seleziona quindi i contenuti e i componenti dell’interfaccia più pertinenti e compone l’esperienza in pochi millisecondi. Il processo non avviene una volta sola. Man mano che il visitatore interagisce e il suo intento cambia, l’esperienza senza pagine può continuare a ricomporsi intorno a lui, invece di costringerlo a seguire un percorso progettato in anticipo.

Sul web la personalizzazione esiste da anni, attraverso motori di raccomandazione, segmentazione e test A/B. Cosa rende le interfacce generative basate sull’intento fondamentalmente diverse da questi approcci precedenti?

Per noi, la differenza fondamentale sta nel personalizzare sulla base del passato oppure nel capire di cosa ha bisogno una persona adesso. La maggior parte delle forme di personalizzazione esistenti si basa su elementi come i profili CRM, i cookie e il comportamento passato. Questi dati possono dirti qualcosa su ciò che le persone hanno fatto in precedenza, ma l’intento è molto più immediato e può cambiare nel corso di una singola sessione.

Callimacus è progettata per comprendere l’intento attraverso segnali in tempo reale e personalizzare l’esperienza a livello individuale. Inoltre, non si limita a modificare una raccomandazione o un singolo elemento della pagina. I contenuti, i componenti dell’interfaccia e il percorso di interazione possono essere composti in funzione dell’intento attuale della persona e poi ricomposti man mano che questo evolve. Si passa quindi dalla scelta tra esperienze predefinite, basate in larga misura su informazioni storiche, alla generazione dell’esperienza stessa in base a ciò che la persona cerca di ottenere in quel momento. I dati storici possono fornire contesto, ma è l’intento in tempo reale a determinare come si adatta l’esperienza.

Se ogni visitatore può di fatto ricevere un sito web diverso, come si fa a evitare che la personalizzazione diventi imprevedibile? Come si preservano l’identità, il linguaggio visivo e le regole aziendali di un brand, lasciando comunque all’IA una significativa libertà di adattare l’esperienza?

La personalizzazione non significa concedere all’IA libertà illimitata. Il controllo del brand è integrato nell’architettura, così l’esperienza viene sempre generata nel rispetto delle regole e degli asset approvati dal brand. Ogni elemento dell’interfaccia proviene da un registro di componenti approvati dal brand e già progettati secondo il suo linguaggio visivo. Il modello produce una descrizione strutturata di ciò che deve essere mostrato e di come disporlo, che viene convalidata rispetto a uno schema rigoroso prima che venga visualizzato qualsiasi elemento. In altre parole, il modello decide la composizione, mentre il sistema di design del brand stabilisce quale aspetto possa avere. Le regole aziendali, come prezzi, disponibilità e assortimento regionale, sono applicate al di fuori del modello come vincoli inderogabili.

Il controllo significa anche visibilità. Dal back office, i team aziendali possono vedere come si comporta il sito web: quali esperienze vengono composte, per quali intenti e come reagiscono i visitatori. La piattaforma è anche in grado di diagnosticare sé stessa, e lo fa in modo proattivo. Segnala dove potrebbe essere necessario intervenire, prova nuove configurazioni, le testa confrontandole con le interazioni precedenti degli utenti e valuta se funzionano. Nulla viene pubblicato finché il brand non lo approva: l’IA propone quindi miglioramenti supportati da prove e la decisione finale resta al brand.

Questo è importante perché uno dei problemi che cerchiamo di risolvere è che i siti web tradizionali hanno fatto sì che molti brand apparissero e si comportassero online in modo sempre più simile. L’IA dovrebbe offrire a un brand maggiori possibilità di esprimere la propria identità in funzione del singolo visitatore, mentre il brand continua a definire i limiti entro i quali viene creata l’esperienza.

Le interfacce generative in tempo reale introducono nuove sfide di affidabilità, perché l’IA non si limita più a generare una risposta: contribuisce a determinare ciò che l’utente vede concretamente e il modo in cui naviga. Come affrontate in questo contesto le allucinazioni, l’errata inferenza degli intenti, la sicurezza e la verifica?

Iniziamo limitando ciò che l’IA può sbagliare. Il modello decide come comporre l’esperienza, ma i dati che contiene provengono dai sistemi di registrazione ufficiali del brand. L’inferenza degli intenti viene trattata come una probabilità. Quando il sistema è incerto, compone un’esperienza più ampia ed esplorativa invece di vincolarsi a un’unica interpretazione. Poiché l’esperienza continua a ricomporsi mentre il visitatore interagisce, ogni nuovo segnale corregge l’ipotesi precedente.

L’affidabilità dipende anche dall’architettura. Il livello che eroga l’esperienza è isolato dal livello IA e deve rispettare un obiettivo di disponibilità più elevato. Se un modello è lento o non disponibile, i visitatori ricevono comunque un’esperienza completa e coerente con il brand, basata su impostazioni predefinite deterministiche.

La boutique IA di Brunello Cucinelli è una delle prime importanti applicazioni reali di questo modello. Che cosa avete imparato osservando come i clienti interagiscono con un’esperienza di commercio composta dall’IA, che non avevate previsto durante la creazione di Callimacus?

Uno dei segnali più chiari è che le persone sono disposte a interagire più a fondo con un’esperienza che sentono più pertinente per loro. Abbiamo visto gli utenti trascorrere sul sito web circa il doppio del tempo attivo, insieme a un aumento significativo sia del tasso di aggiunta al carrello sia del tasso di conversione.

Per noi, è stata un’importante conferma iniziale del fatto che abbandonare percorsi fissi e uguali per tutti può incidere in modo significativo non solo su quanto l’esperienza risulti distintiva, ma anche sul coinvolgimento e sui risultati commerciali.

I siti web dinamici mettono inoltre in discussione molti presupposti alla base dell’ottimizzazione per i motori di ricerca, dell’analisi dei dati, dell’accessibilità e dei test. Come devono evolversi le tecnologie progettate attorno a pagine web relativamente deterministiche quando interfacce e percorsi degli utenti vengono generati dinamicamente?

La maggior parte degli strumenti per il web presuppone che la pagina sia l’unità di riferimento per ogni attività: si indicizza una pagina, si misura una pagina, si testa una pagina. In un’architettura senza pagine, l’unità di riferimento diventa il contenuto stesso, e ogni disciplina deve adeguarsi. Per quanto riguarda la ricerca, ogni contenuto esiste indipendentemente dal modo in cui viene composto, quindi può avere un proprio URL pulito e specifico per lingua e comparire in una mappa del sito generata automaticamente per ogni versione linguistica. Il passo successivo va oltre: la piattaforma rileva i percorsi di navigazione effettivamente più utilizzati dai visitatori e li rende accessibili ai motori di ricerca; inoltre, fornisce contenuti proprietari e affidabili direttamente agli agenti IA e ai motori di ricerca generativi. La reperibilità rispecchia così la domanda reale, invece di basarsi su una mappa del sito definita in anticipo.

L’analisi dei dati passa dalle visualizzazioni di pagina agli intenti. Poiché il sistema interpreta ciò che ogni visitatore cerca di ottenere, compresi i visitatori anonimi che sfuggono agli strumenti di analisi tradizionali, i brand possono analizzare il comportamento a quel livello ed esportare le informazioni ottenute nel proprio CRM o CDP. I team possono anche interrogare il sistema in modo conversazionale e creare i propri cruscotti.

I test sono l’ambito che cambia di più. Non è possibile provare ogni percorso facendo clic, quando ogni percorso è unico; perciò sottoponiamo gli agenti a test retrospettivi basati su interazioni reali passate e li monitoriamo costantemente in produzione. L’accessibilità segue lo stesso principio: è integrata in ogni componente, quindi viene ereditata da ogni composizione.

Perché le esperienze IA in tempo reale risultino naturali, l’inferenza deve avvenire con una latenza estremamente bassa. Quali sono le sfide ingegneristiche più difficili nel collocare l’IA direttamente nel percorso critico di un sito web, soprattutto per quanto riguarda la selezione dei modelli, la memorizzazione nella cache, l’orchestrazione, i costi e i meccanismi di riserva?

Per l’inferenza, al momento utilizziamo le LPU di Groq, che ci garantiscono una latenza molto bassa, e coordiniamo più modelli, indirizzando ogni attività a quello più adatto. Testiamo i nuovi modelli man mano che vengono rilasciati, cercando quello più adatto a ciascuna attività in termini di qualità, costo e latenza. Poiché l’architettura è indipendente dal modello, possiamo passare rapidamente a un nuovo modello o fornitore di inferenza ogni volta che ne vale la pena. Anche il livello di approfondimento si adatta alla richiesta: a una domanda semplice segue una risposta rapida, mentre solo le richieste più articolate attivano un’analisi più approfondita. In questo modo manteniamo i costi sotto controllo, perché il ragionamento più oneroso viene utilizzato solo quando può cambiare il risultato.
I meccanismi di fallback fanno parte dell’architettura fin dall’inizio. Il livello che eroga l’esperienza è separato dall’arricchimento tramite IA, così, se un modello rallenta o smette di funzionare, il visitatore continua comunque a ricevere un’esperienza completa.

Salesforce ha recentemente investito in Callimacus mentre l’azienda punta ad ampliare le proprie attività di ingegneria, ricerca sull’IA e sviluppo commerciale. Che cosa ha riconosciuto Salesforce nella tecnologia e in che modo collegare le interfacce generative ai dati aziendali di CRM e commercio potrebbe ampliare le capacità dei siti web?

Ciò che Salesforce ha riconosciuto è che Callimacus non si limita ad aggiungere l’IA a un sito web esistente. La piattaforma ripensa l’esperienza digitale stessa, combinando IA conversazionale, contesto aziendale e personalizzazione in tempo reale per offrire alle aziende nuovi modi di interagire con i clienti. Oggi i sistemi di CRM e commercio contengono moltissime informazioni sui clienti, sui prodotti e sulle interazioni, ma l’esperienza sul sito web è ancora in gran parte statica. Collegare questo contesto alle interfacce generative può rendere i siti web molto più reattivi: non si limitano a mostrare informazioni, ma adattano in tempo reale contenuti, prodotti e interazioni a ciò che il visitatore cerca di ottenere. Per noi, questa è una delle opportunità più importanti che ci attendono. Il sito web può diventare un’interfaccia intelligente tra i sistemi esistenti di un’azienda e il singolo cliente, anziché limitarsi a essere un livello di presentazione statico.

Man mano che gli agenti IA navigano sul web, fanno ricerche, confrontano prodotti e potenzialmente effettuano transazioni per conto delle persone, il cambiamento più profondo potrebbe estendersi, con il tempo, oltre all’adattamento dei siti web ai visitatori umani? Come immagini l’evoluzione del web quando i marchi dovranno rivolgersi contemporaneamente sia alle persone sia agli agenti IA autonomi?

Man mano che sempre più attività di ricerca e acquisto si spostano sugli assistenti IA, i marchi rischiano di perdere il controllo sul modo in cui vengono rappresentati. Una ricca esperienza di marca può facilmente ridursi a un’immagine del prodotto, una breve descrizione e un prezzo all’interno di un’interfaccia di terze parti. Per i marchi si presenta così una nuova sfida: come rimanere utili agli agenti IA senza rinunciare all’identità, alla narrazione e al rapporto diretto costruiti con i clienti? Aggiungere un chatbot a un sito web non risolve il problema. Una finestra di conversazione può rispondere alle domande, ma non può esprimere appieno un marchio: il suo linguaggio visivo, la sua maestria artigianale, il modo in cui racconta le proprie storie. I marchi avranno sempre bisogno di uno spazio sotto il loro controllo, in cui potersi esprimere alle proprie condizioni. Crediamo che i siti web continueranno a essere quello spazio, anche se una parte crescente del percorso del cliente sarà mediata dall’IA, e dovranno adattarsi a ogni visitatore, umano o agente.

Grazie per la splendida intervista. I lettori che desiderano saperne di più possono visitare Callimacus.