Guglielmo Faglioni, cofondator și director științific și tehnologic, Callimacus – Seria de interviuri

Guglielmo Faglioni, cofondator și director științific și tehnologic la Callimacus, este antreprenor în domeniul tehnologiei și inginer software, cu peste zece ani de experiență în dezvoltarea de produse și aplicații digitale. Pe lângă rolul său la Callimacus, ocupă funcția de director general al Gorilla Technologies din 2016, companie de dezvoltare software specializată în aplicații mobile, site-uri web și soluții de comerț electronic. La începutul carierei, Faglioni a fondat GuiDev, unde a lucrat ca inginer software iOS principal. La Callimacus, contribuie la coordonarea dezvoltării științifice și tehnice a abordării companiei în ceea ce privește experiențele digitale bazate pe IA.

Callimacus este o platformă de IA dezvoltată de Solomei AI, cu sediul la Milano, care înlocuiește conceptul tradițional de pagini web statice cu experiențe digitale alcătuite dinamic pentru fiecare vizitator. Arhitectura sa folosește o orchestră de agenți IA specializați, care interpretează semnale precum întrebările, clicurile și comportamentul de derulare, determină intenția utilizatorului și compun în timp real elemente de interfață relevante. Platforma se poate conecta la sisteme precum Shopify și Salesforce, la sisteme de gestionare a conținutului și la API-uri, oferindu-le totodată dezvoltatorilor SDK-uri pentru integrarea funcțiilor sale de identificare a intenției și de generare a interfețelor în interfețele front-end existente. Callimacus a fost implementată și pentru a susține experiențele digitale bazate pe IA ale companiei de modă de lux Brunello Cucinelli.

Înainte de a cofonda Callimacus, ai petrecut ani de zile dezvoltând software ca inginer iOS, apoi ai fondat și ai condus Gorilla Technologies. Ce experiențe din acest parcurs te-au convins că arhitectura tradițională a webului, bazată pe pagini, era pregătită pentru o regândire fundamentală în era IA?

Dezvoltarea aplicațiilor iOS m-a învățat ceva ce mi-au trebuit ani de zile să înțeleg pe deplin: fiecare ecran este proiectat dinainte, iar toți utilizatorii văd același ecran. Desenezi aplicația, o lansezi, apoi privești milioane de oameni diferiți parcurgând același flux. Poți segmenta publicul și poți face teste A/B, dar tot alegi dintre versiuni desenate dinainte de cineva. Webul a preluat același model din presa tipărită: pagina ca un container fix. Odată ce modelele au devenit capabile să înțeleagă intenția și să ia decizii structurate suficient de rapid, a devenit posibil să punem sub semnul întrebării containerul în sine, în loc să optimizăm ceea ce se află în interiorul lui.

Callimacus înlocuiește traseele predefinite de pe site-uri cu o „orchestră” de agenți IA care interpretează intenția vizitatorilor și compune o interfață în timp real. Ne poți explica, din punct de vedere tehnic, ce se întâmplă din momentul în care sosește un vizitator până când îi apare experiența personalizată?

Callimacus se bazează pe o arhitectură fără pagini. În loc să organizeze conținutul în pagini web predefinite, tehnologia noastră separă conținutul de pagina propriu-zisă. Produsele, conținutul editorial, materialele media și componentele interfeței există independent, astfel încât pot fi recombinate dinamic, în loc să fie blocate în containere fixe.

Pe măsură ce vizitatorul începe să interacționeze, Callimacus analizează semnale multidimensionale, precum clicurile, tiparele de navigare și conversațiile bazate pe prompturi. Agentul de intenție folosește aceste semnale pentru a înțelege contextul, interesele, așteptările și comportamentul vizitatorului, precum și ceea ce încearcă acesta să realizeze în acel moment. Apoi, Agentul de intenție activează cel mai potrivit „receptor” pentru motivația respectivă. De exemplu, cineva care caută inspirație poate urma un traseu de interacțiune diferit de cel al unei persoane care manifestă o intenție clară de a cumpăra. Sistemul selectează apoi conținutul și componentele de interfață cele mai relevante și compune experiența în câteva milisecunde. Procesul nu are loc o singură dată. Pe măsură ce vizitatorul interacționează și intenția sa se schimbă, experiența fără pagini se poate recompune continuu în funcție de acesta, în loc să-l oblige să parcurgă un traseu proiectat dinainte.

Personalizarea există pe web de ani de zile, prin motoare de recomandare, segmentare și testare A/B. Prin ce diferă fundamental interfețele generative bazate pe intenție de aceste abordări anterioare?

Pentru noi, diferența fundamentală constă în deosebirea dintre personalizarea bazată pe trecut și înțelegerea nevoilor cuiva în prezent. Majoritatea metodelor de personalizare existente se bazează pe elemente precum profilurile CRM, cookie-urile și comportamentul anterior. Acestea îți pot spune ceva despre ceea ce au făcut oamenii înainte, însă intenția este mult mai imediată și se poate schimba în cursul unei singure sesiuni.

Callimacus este concepută pentru a înțelege intenția pornind de la semnale în timp real și pentru a personaliza experiența la nivel individual. De asemenea, nu se limitează la modificarea unei recomandări sau a unui singur element de pe o pagină. Conținutul, componentele interfeței și traseul de interacțiune pot fi toate alcătuite în funcție de intenția actuală a persoanei, apoi recompuse pe măsură ce aceasta evoluează. Așadar, trecem de la alegerea unor experiențe predefinite, bazate în mare parte pe informații istorice, la generarea experienței în sine în funcție de ceea ce încearcă să realizeze persoana respectivă în acel moment. Datele istorice pot oferi context, însă intenția în timp real determină modul în care se adaptează experiența.

Dacă fiecare vizitator poate primi, în practică, un site web diferit, cum împiedicați personalizarea să devină imprevizibilă? Cum păstrați identitatea unui brand, limbajul său vizual și regulile sale de afaceri, oferind totodată IA suficientă libertate pentru a adapta experiența?

Personalizarea nu înseamnă să-i oferi IA libertate nelimitată. Controlul asupra brandului este integrat în arhitectură, astfel încât experiența este generată întotdeauna în limitele regulilor și resurselor aprobate de brand. Fiecare element al interfeței provine dintr-un registru de componente aprobate de brand și concepute deja în concordanță cu limbajul său vizual. Modelul generează o descriere structurată a elementelor care trebuie afișate și a modului în care trebuie aranjate, iar aceasta este validată în raport cu o schemă strictă înainte ca orice element să fie afișat. Cu alte cuvinte, modelul decide compoziția, în timp ce sistemul de design al brandului stabilește cum poate arăta orice compoziție. Regulile de business, precum prețurile, disponibilitatea și oferta regională, sunt aplicate în afara modelului, ca restricții ferme.

Controlul înseamnă și vizibilitate. Prin intermediul interfeței administrative, echipele de business pot vedea cum funcționează site-ul: ce experiențe sunt compuse, pentru ce intenții și cum reacționează vizitatorii. Platforma se și autodiagnostichează, în mod proactiv. Semnalează unde ar putea fi necesare îmbunătățiri, încearcă noi configurații, le testează în raport cu interacțiunile anterioare ale utilizatorilor și evaluează dacă funcționează. Nimic nu este publicat înainte de aprobarea brandului, așa că IA propune îmbunătățiri susținute de dovezi, iar decizia finală îi aparține brandului.

Acest lucru este important, deoarece una dintre problemele pe care încercăm să le rezolvăm este că site-urile tradiționale au făcut ca tot mai multe branduri să arate și să se comporte la fel în mediul online. IA ar trebui să ofere unui brand mai multă libertate de a-și exprima identitatea în funcție de fiecare vizitator, păstrând totodată brandului controlul asupra limitelor în care este creată experiența.

Interfețele generative în timp real aduc noi provocări de fiabilitate, deoarece IA nu mai generează doar un răspuns, ci contribuie și la stabilirea a ceea ce vede efectiv utilizatorul și a modului în care navighează. Cum abordați halucinațiile, deducerea incorectă a intenției, siguranța și verificarea în acest context?

Începem prin a limita posibilitățile ca IA să greșească. Modelul decide cum este compusă experiența, dar informațiile pe care aceasta le conține provin din sistemele de evidență ale brandului. Deducerea intenției este tratată ca o probabilitate. Când sistemul nu este sigur, compune o experiență mai amplă și mai exploratorie, în loc să se angajeze într-o singură interpretare. Deoarece experiența este recompusă continuu pe măsură ce vizitatorul interacționează cu ea, fiecare semnal nou corectează presupunerea anterioară.

Fiabilitatea ține și de arhitectură. Nivelul care furnizează experiența este izolat de nivelul de IA și trebuie să atingă un obiectiv de disponibilitate mai ridicat. Dacă un model este lent sau indisponibil, vizitatorii beneficiază în continuare de o experiență completă, în acord cu brandul, construită pe baza unor setări implicite deterministe.

Buticul cu IA al Brunello Cucinelli este una dintre primele implementări majore în lumea reală ale acestui model. Ce ați învățat observând modul în care clienții interacționează cu o experiență de comerț online compusă de IA și nu anticipaserăți când ați construit Callimacus?

Unul dintre cele mai clare semnale a fost că oamenii sunt dispuși să interacționeze mai profund cu o experiență care li se pare mai relevantă. Am observat că utilizatorii petrec pe site aproximativ de două ori mai mult timp activ, alături de creșteri semnificative atât ale ratei de adăugare în coș, cât și ale ratei de conversie.

Pentru noi, acesta a fost un semn timpuriu important că renunțarea la parcursurile fixe, concepute pentru toată lumea la fel, poate avea un impact semnificativ nu doar asupra caracterului distinctiv al experienței, ci și asupra nivelului de implicare și a performanței comerciale.

Site-urile dinamice pun sub semnul întrebării și multe dintre premisele optimizării pentru motoarele de căutare, ale analizei datelor, ale accesibilității și ale testării. Cum trebuie să evolueze tehnologiile concepute pentru pagini web relativ deterministe, când interfețele și parcursurile utilizatorilor sunt generate dinamic?

Majoritatea instrumentelor web pornesc de la premisa că pagina este unitatea de bază pentru orice: indexezi o pagină, măsori o pagină, testezi o pagină. Într-o arhitectură fără pagini, unitatea devine conținutul în sine, iar fiecare disciplină trebuie să se adapteze. În ceea ce privește căutarea, fiecare element de conținut există independent de modul în care este compus, astfel încât poate avea propriul URL clar, adaptat limbii, și poate apărea într-o hartă a site-ului generată automat pentru fiecare versiune lingvistică. Următorul pas merge mai departe: platforma identifică traseele de navigare pe care vizitatorii le folosesc cel mai des și le face accesibile motoarelor de căutare, oferind totodată conținut propriu de încredere direct agenților IA și motoarelor de căutare generativă. Astfel, posibilitatea de a fi descoperit reflectă cererea reală, nu o hartă a site-ului concepută în avans.

Analiza datelor trece de la vizualizările de pagină la intenții. Deoarece sistemul interpretează ce încearcă să realizeze fiecare vizitator, inclusiv vizitatorii anonimi pe care instrumentele tradiționale de analiză nu îi identifică, brandurile pot analiza comportamentul la acest nivel și pot exporta aceste informații în sistemul CRM sau CDP. Echipele pot adresa întrebări și în limbaj conversațional și își pot crea propriile tablouri de bord.

Testarea se schimbă cel mai mult. Nu poți parcurge fiecare traseu posibil atunci când fiecare traseu este unic, așa că testăm agenții retrospectiv, pe baza interacțiunilor reale anterioare, și îi monitorizăm continuu în mediul de producție. Accesibilitatea urmează același principiu: este integrată în fiecare componentă, astfel încât fiecare compoziție o moștenește.

Pentru ca experiențele IA în timp real să pară naturale, inferența trebuie să se desfășoare cu o latență extrem de scăzută. Care sunt cele mai dificile provocări de inginerie atunci când IA este introdusă direct pe traseul critic al unui site, în special în ceea ce privește selectarea modelelor, memorarea în cache, orchestrarea, costurile și mecanismele de rezervă?

Pentru inferență, folosim în prezent LPU-urile Groq, care ne oferă o latență foarte scăzută, și orchestrăm mai multe modele, direcționând fiecare sarcină către modelul cel mai potrivit. Testăm modelele noi pe măsură ce apar, căutând cea mai bună opțiune pentru fiecare sarcină în ceea ce privește calitatea, costul și latența. Deoarece arhitectura nu depinde de un anumit model, putem trece rapid la un model nou sau la un alt furnizor de servicii de inferență ori de câte ori merită. Nivelul de analiză se adaptează, de asemenea, la solicitare: o întrebare simplă primește un răspuns rapid, iar analiza mai aprofundată este rezervată solicitărilor nuanțate. Astfel, ținem costurile sub control, deoarece raționamentul cel mai intens este folosit doar atunci când schimbă rezultatul.
Mecanismele de rezervă fac parte din arhitectură încă de la început. Stratul care furnizează experiența este separat de funcțiile de îmbogățire bazate pe IA, astfel încât, dacă un model încetinește sau nu mai funcționează, vizitatorul primește în continuare o experiență completă.

Salesforce a investit recent în Callimacus, întrucât compania își propune să-și extindă operațiunile de inginerie, cercetare în domeniul IA și activitățile comerciale. Ce a văzut Salesforce în această tehnologie și cum ar putea conectarea interfețelor generative cu datele CRM și de comerț ale companiilor să schimbe capacitățile site-urilor web?

Ceea ce a înțeles Salesforce este că Callimacus nu se limitează la adăugarea IA pe un site web existent. Platforma regândește însăși experiența digitală, combinând IA conversațională, contextul companiei și personalizarea în timp real pentru a crea noi modalități prin care companiile pot interacționa cu clienții. În prezent, sistemele CRM și de comerț conțin o mulțime de informații contextuale despre clienți, produse și interacțiuni, însă experiența oferită de site-uri web este încă, în mare parte, statică. Conectarea acestor informații contextuale la interfețe generative le permite site-urilor web să devină mult mai receptive. Nu este vorba doar despre afișarea informațiilor, ci despre adaptarea în timp real a conținutului, produselor și interacțiunilor în funcție de ceea ce încearcă să facă vizitatorul. Pentru noi, aceasta este una dintre cele mai importante oportunități de viitor. Site-ul web poate deveni o interfață inteligentă între sistemele existente ale unei companii și fiecare client în parte, în loc să fie doar un strat fix de prezentare.

Pe măsură ce agenții IA navighează tot mai mult pe internet, cercetează, compară produse și, eventual, fac tranzacții în numele oamenilor, s-ar putea ca schimbarea majoră să depășească, în cele din urmă, adaptarea site-urilor web la vizitatorii umani? Cum vă imaginați că se va schimba internetul când mărcile vor trebui să se adreseze simultan atât oamenilor, cât și agenților IA autonomi?

Pe măsură ce tot mai multe activități de căutare și cumpărături se mută în asistenții IA, mărcile riscă să piardă controlul asupra modului în care sunt prezentate. O experiență de marcă bogată poate fi redusă cu ușurință la o imagine a produsului, o scurtă descriere și un preț afișate într-o interfață terță. Pentru mărci, aceasta creează o nouă provocare: cum pot fi utile agenților IA fără să renunțe la identitatea, poveștile și relația directă pe care le-au construit cu clienții? Adăugarea unui chatbot pe un site web nu rezolvă problema. O fereastră de conversație poate răspunde la întrebări, dar nu poate reda întreaga expresie a unei mărci: limbajul său vizual, măiestria și felul în care spune povești. Mărcile vor avea întotdeauna nevoie de un spațiu pe care îl controlează, unde se pot exprima în termenii proprii. Credem că site-urile web vor rămâne acel spațiu, chiar dacă tot mai multe etape ale parcursului clientului vor fi mediate de IA, și că va trebui să se adapteze fiecărui vizitator, fie el om sau agent.

Vă mulțumim pentru acest interviu excelent. Cititorii care doresc să afle mai multe pot accesa Callimacus.