Chatbot & Assistenti AI
Sviluppo chatbot conversazionali basati su LLM con conoscenza specifica del tuo business. Risposte contestuali, escalation umana integrata e analytics delle conversazioni.
Competenze
FRANCESCO BORRELLI ／ COMPETENZE
Integrazione AI nei prodotti digitali
Questa area raccoglie il lavoro su modelli linguistici e AI generativa applicati a prodotti reali: automazione di processi, assistenza contestuale, ricerca semantica e generazione controllata di contenuti. Il punto non è inserire un modello ovunque, ma capire dati, vincoli, costi e qualità prima di portare una funzione in produzione.
Dove entra in gioco questa competenza
- Aziende che vogliono automatizzare processi ripetitivi: hai processi manuali ripetitivi (preventivi, risposte clienti, classificazione documenti) che potrebbero essere automatizzati
- SaaS e piattaforme che vogliono aggiungere funzionalità AI: stai sviluppando un prodotto digitale e vuoi aggiungere AI (ricerca, raccomandazioni, assistenza contestuale)
- Team marketing che hanno bisogno di generazione contenuti scalabile: il tuo team produce contenuti lentamente e vuoi scalare mantenendo qualità e tono di voce
- E-commerce e customer service che cercano chatbot intelligenti: il tuo customer service risponde sempre alle stesse domande e vuoi automatizzare l'80% dei ticket
Cosa comprende il lavoro
RAG (Retrieval Augmented Generation)
Sistemi che combinano la potenza dei modelli linguistici con i tuoi dati aziendali. L'AI risponde con informazioni verificate dalla tua knowledge base, non allucinazioni.
Automazione Workflow
Pipeline AI che processano email, documenti, ticket e richieste in automatico. Classificazione, estrazione dati, routing e risposte draft generate dall'AI.
Ricerca Semantica
Motori di ricerca interni che capiscono l'intento dell'utente, non solo le keyword. Embedding vettoriali, similarity search e risultati rilevanti anche con query ambigue.
Generazione Contenuti
Sistemi di content generation con guardrail editoriali: tono di voce, fact-checking, formatting e approvazione umana nel loop.
Prompt Engineering & Fine-Tuning
Ottimizzazione dei prompt per massimizzare qualità e ridurre costi API. Valutazione modelli, benchmarking e scelta del provider più adatto al caso d'uso.
Numeri, non promesse
Il tuo customer service risponde in secondi, non in ore
I tuoi collaboratori si concentrano sui casi che contano
Costi recuperati attraverso riduzione ore manuali e aumento efficienza
Prototipo funzionante da testare con utenti reali
Come lavoro, passo dopo passo
Assessment & Use Case
Mappo i processi attuali, identifico dove l'AI genera valore reale e definisco KPI misurabili. Non tutto ha bisogno di AI: scelgo dove ha senso.
Prototipo & Validazione
MVP funzionante in 2-3 settimane per testare l'efficacia su dati reali. Metriche di qualità, latenza e costo per interazione valutati prima di scalare.
Integrazione in Produzione
API layer robusto, gestione errori, fallback, rate limiting e monitoring. L'AI diventa una feature stabile del prodotto, non un esperimento.
Ottimizzazione Continua
Analisi conversazioni, affinamento prompt, aggiornamento knowledge base e riduzione costi nel tempo. L'AI migliora con l'uso.
Strumenti e tecnologie
OpenAI GPT-4o · Google Gemini · Anthropic Claude · LangChain · Pinecone · Supabase pgvector · Node.js · Python · REST API
Risposte alle domande più comuni
Come valuti se l'AI serve davvero?
Parto dal processo, dai dati disponibili e dal costo dell'errore. Se una regola deterministica risolve meglio il problema, l'AI non è la scelta giusta.
Quali modelli AI utilizzi?
Lavoro con OpenAI GPT-4o, Google Gemini, Anthropic Claude e modelli open-source. La scelta dipende da requisiti di qualità, latenza, costo e privacy dei dati del cliente.
L'AI può sostituire completamente il customer service?
No, e non dovrebbe. L'obiettivo è automatizzare l'80% delle richieste routine e liberare il team umano per i casi complessi. Il sistema include sempre escalation verso operatori reali.
I miei dati aziendali sono al sicuro?
Sì. I dati non vengono usati per addestrare modelli terzi. Utilizzo API con data retention zero dove possibile e posso configurare deployment on-premise per dati sensibili.
Altre competenze
Dal metodo ai risultati.
Il portfolio mostra come queste competenze si combinano in prodotti, siti e identità digitali reali.
