Modelli e piattaforme di IA
Presis porta la classificazione autogestita sulla piattaforma di agenti di Boost.ai
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Il 10 novembre 2026, boost.ai ha annunciato il lancio di Presis, un modello linguistico ospitato autonomamente che prende decisioni di classificazione nelle conversazioni con gli agenti IA. L’azienda ha dichiarato che, secondo i test interni, è almeno 2,5 volte più veloce dei modelli che sostituisce; la differenza si nota soprattutto nelle ore di picco della domanda e nell’IA vocale.
Presis decide quale componente di un agente IA debba rispondere, se una domanda rientra nell’ambito previsto, se una risposta è sicura da mostrare all’utente finale e come esaminare le conversazioni concluse. Nelle implementazioni vocali, i controlli di instradamento e protezione devono essere completati prima che possa iniziare una risposta: la classificazione entra così direttamente nel percorso critico dei tempi di risposta. L’azienda afferma che Presis gestisce già queste decisioni della piattaforma e che la sua diffusione più ampia su tutta la piattaforma proseguirà nelle prossime settimane.
Prestazioni e infrastruttura
Secondo i test interni dell’azienda, i costi dei token si riducono in media del 33% e la precisione migliora in tutte e cinque le funzionalità di classificazione, con incrementi compresi tra 0,5 e 7,9 punti percentuali, a seconda della funzionalità.
Il CTO Rasmus Hauch ha dichiarato che controllare «ogni componente dell’infrastruttura su cui viene eseguito» consente al modello specializzato nella classificazione di continuare a migliorare. La documentazione della versione 14 indica che i modelli ottimizzati vengono eseguiti su cluster di server dedicati e gestiti internamente, con l’obiettivo di offrire tempi di risposta ridotti e capacità elevata.
Presis viene eseguito su AWS, nella stessa regione che già ospita ogni istanza dei clienti, quindi la località di trattamento documentata non cambia. AWS è già un sub-responsabile del trattamento approvato: il modello non introduce quindi nuovi sub-responsabili e non richiede modifiche all’accordo sul trattamento dei dati né accordi aggiuntivi.
L’azienda afferma che questo controllo end-to-end sottrae le decisioni di instradamento, ambito e protezione all’esposizione a interruzioni, timeout e variazioni di capacità dei fornitori terzi.
La versione 14 separa generazione e classificazione
La versione 14 suddivide il lavoro della piattaforma sui modelli linguistici tra generazione e classificazione. GPT-5.1 è obbligatorio per le funzionalità integrate di generazione del testo ed è l’impostazione predefinita per le nuove azioni agentiche, mentre Presis gestisce la componente di classificazione dell’orchestratore degli agenti, del few-shot, della revisione IA, del rilevatore di richieste fuori ambito e delle misure di protezione del sistema. Prima dell’aggiornamento, i clienti devono configurare GPT-5.1; in caso contrario, la migrazione del sistema non andrà a buon fine.
Questa architettura riduce la possibilità di scegliere il fornitore del modello per la classificazione integrata. Il supporto esterno per l’utilizzo di modelli propri (Bring Your Own Model) e le opzioni di configurazione dei fornitori vengono rimossi per queste attività, mentre l’uso di modelli propri resta disponibile per le azioni agentiche generative, le azioni LLM e le misure di protezione.
Migrazione e transizione dei modelli
L’azienda collega la transizione più ampia al ritiro programmato da Microsoft, nell’aprile 2027, di GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1-mini e GPT-4.1-nano su Azure. Le funzionalità di migrazione e test preliminari sono state introdotte con la versione 12.8.3 nell’agosto 2026, mentre era previsto che le modifiche obbligatorie della versione 14 iniziassero a essere distribuite in produzione a metà ottobre 2026.
Presis è il nuovo nome di Boost Native Model; boost.ai afferma che il nome norvegese esprime precisione e tempestività e che il cambiamento non ha modificato il funzionamento del modello.
L’azienda sta inoltre valutando un approccio analogo basato su modelli dedicati per le funzionalità generative. Per i clienti, il compromesso immediato consiste in un maggiore controllo della piattaforma e nei miglioramenti di efficienza dichiarati, a fronte di una minore libertà di scelta del fornitore per la classificazione integrata; un’eventuale estensione alla generazione è ancora in fase di valutazione e non corrisponde a un lancio confermato.
