La Cina valuta di chiudere i suoi modelli AI di frontiera. Perché è importante e rischia di cambiare molte cose.

Editoriale di Francesco Ronchi

Per due anni ci siamo raccontati una storia semplice: l’open source vince sempre, i modelli aperti renderanno l’AI una commodity, i lab proprietari americani sono destinati a essere erosi dal basso. La Cina era il campione mondiale di questa narrativa. Oggi quella storia va riscritta, perché è proprio Pechino a valutare di sigillare la punta della sua piramide tecnologica.

Cosa sta succedendo

Secondo un’esclusiva Reuters del 7 luglio, le autorità cinesi hanno tenuto nell’ultimo mese una serie di incontri con le principali aziende tech del paese per discutere la possibilità di limitare l’accesso estero ai modelli AI cinesi più avanzati, inclusi quelli non ancora rilasciati. Ai tavoli erano presenti Alibaba, ByteDance e la startup Z.ai, quella del modello GLM-5.2 che ha fatto rumore nella Silicon Valley per prestazioni vicine ai migliori modelli americani a una frazione del costo.

Un dettaglio che vale più di molte analisi: gli incontri sono guidati dal Ministero del Commercio, l’ente che gestisce l’export control, con la partecipazione della NDRC, l’agenzia di pianificazione statale. Non è il regolatore di internet che parla di censura dei contenuti. È la macchina dell’export e della pianificazione economica che tratta i modelli AI come asset strategici nazionali, esattamente come i semiconduttori o le terre rare.

Sul tavolo ci sono tre misure:

  1. Limiti all’accesso estero ai modelli più avanzati, sia closed-source sia open-weight. E l’inclusione degli open-weight è il punto esplosivo.
  2. Rendere qualsiasi leak o furto di tecnologia AI proprietaria un reato sotto la legge di sicurezza nazionale cinese, tra le più severe al mondo.
  3. Nuove restrizioni su chi può finanziare le startup AI domestiche, quindi un filtro sul capitale estero.

Precisazione doverosa: nulla è deciso, per ora. Lo scope è in discussione, le restrizioni potrebbero applicarsi solo ai modelli futuri e non c’è una timeline. I ministeri coinvolti non hanno commentato. Ma il fatto stesso che la conversazione esista è la notizia.

Come potrebbe funzionare: la piramide a tre livelli

Reuters cita un indizio concreto su come Pechino sta ragionando. A maggio una tavola rotonda di giuristi cinesi, i cui atti sono stati pubblicati su una rivista ufficiale della Corte Suprema del Popolo, ha proposto un sistema a livelli: gli strumenti open source di base soggetti a una semplice registrazione, le tecnologie più avanzate sottoposte a security review, e i modelli di frontiera più sensibili vietati al rilascio pubblico o limitati all’uso domestico.

Non un blocco totale dell’open source cinese, quindi, ma una piramide dove solo la punta viene sigillata. Qwen, DeepSeek e gli altri modelli già pubblicati continueranno a esistere, per una ragione tecnica prima che politica: una volta che i pesi di un modello sono online, sono irrecuperabili. Non si possono richiamare, non si possono aggiungere safeguard a posteriori. Qualsiasi restrizione futura vale solo per ciò che non è ancora uscito.

Perché è un U-turn clamoroso

Qui sta il cuore della storia. La strategia open-weight cinese non era generosità: era la leva competitiva di un inseguitore. I modelli cinesi sono in ritardo di circa sette mesi sui migliori americani nei benchmark chiave, ma sono gratuiti e scaricabili. Questa combinazione ha permesso loro di penetrare i mercati globali, incluse aziende americane che li hanno adottati per tagliare i costi rispetto ai modelli proprietari USA. “Commodificare” l’AI americana, erodere il business model dei lab di frontiera, costruire soft power tecnologico verso il Global South: la strategia funzionava.

Un inseguitore non abbandona il suo vantaggio più grande a meno che la posta in gioco non sia la sicurezza nazionale. E infatti il trigger è identificabile con precisione: a fine giugno Z.ai ha rilasciato GLM-5.2 dichiarando di aver eguagliato le capacità di individuare vulnerabilità software di Claude Mythos, il modello di Anthropic riservato ai professionisti della cybersecurity. Quando costruisci qualcosa che tu stesso consideri dual-use, l’idea di caricarlo gratis su Hugging Face per chiunque, inclusi i tuoi avversari geopolitici, improvvisamente non sembra più geniale.

L’apertura era una tattica, non un principio assoluto. Quando ti avvicini alla frontiera, smetti di ragionare come chi insegue e inizi a ragionare come chi difende.

La simmetria con Washington

Il paradosso è che Pechino sta copiando il copione americano riga per riga. A giugno l’amministrazione Trump ha ordinato che i cittadini stranieri non avessero accesso ai modelli più avanzati di Anthropic, Fable e Mythos, spingendo l’azienda a disabilitarli globalmente perché la nazionalità non era verificabile in tempo reale. I controlli su Fable, destinato al pubblico generale, sono poi stati rimossi dopo l’introduzione di nuove safeguard. Mythos resta accessibile solo ad alcune organizzazioni americane considerate affidabili.

E la paura cinese è speculare: secondo le fonti Reuters, le autorità di Pechino temono che Mythos possa sfruttare vulnerabilità software e che Washington possa usarlo contro interessi cinesi. Zhou Hongyi, fondatore del colosso della cybersecurity 360, ha detto pubblicamente che la Cina deve sviluppare il proprio Mythos. Come nota Scott Singer del Carnegie Endowment, la Cina dovrà fare i conti con la realtà che i modelli oltre certe capacità sono intrinsecamente insicuri, e sta per avere le stesse conversazioni che la Casa Bianca ha avuto negli ultimi mesi.

Due superpotenze, stesse ragioni, stessi strumenti (export control), stessi tipi di capacità sotto controllo (cyber-offensive).

L’AI di frontiera sta convergendo verso il regime del nucleare e della crittografia degli anni Novanta: tecnologia a duplice uso, controllata dallo stato.

La sottotrama: la guerra della distillazione

C’è un filone parallelo che rende il quadro ancora più teso, e riguarda Anthropic e Alibaba.

A febbraio Anthropic ha pubblicato un report sostenendo che DeepSeek, Moonshot e MiniMax avevano generato 16 milioni di scambi con Claude attraverso circa 24.000 account fraudolenti, con l’obiettivo di distillare le sue capacità, cioè usare gli output di un modello più forte per addestrare un modello più debole. A giugno l’accusa si è fatta pesante: in una lettera ai vertici della commissione bancaria del Senato USA, Anthropic ha accusato operatori affiliati al lab Qwen di Alibaba di aver usato questi account fraudolenti per generare 28,8 milioni di scambi con Claude in circa sei settimane, definendolo il più grande attacco di distillazione mai rilevato. Alibaba ha negato ogni illecito.

Poi la scoperta che ha fatto esplodere tutto: un developer ha rivelato via reverse engineering che Claude Code, dalla versione di aprile, conteneva un meccanismo nascosto che leggeva fuso orario, proxy e indirizzi API alla ricerca di keyword legate ad Alibaba, ByteDance e Baidu, per identificare silenziosamente utenti cinesi. Anthropic ha confermato l’esistenza del meccanismo, spiegandolo come esperimento anti-distillazione introdotto a marzo e poi rimosso.

La risposta di Alibaba è arrivata immediata: da domani, 10 luglio, i dipendenti hanno il divieto totale di usare Claude Code, classificato come software ad alto rischio, e l’ordine di disinstallare tutti i prodotti Anthropic, passando alla piattaforma interna Qoder. Nel frattempo Anthropic ha condotto un’ondata di ban di account cinesi, ed è emerso un mercato grigio che rivende accesso alle API di Claude a prezzi stracciati usando credenziali rubate, raccogliendo prompt e output da rivendere come dati di training. OpenAI, Anthropic e Google hanno lanciato una campagna anti-distillazione coordinata attraverso il Frontier Model Forum.

La distillazione è il collante delle due storie. Gli americani accusano i cinesi di rubare capacità via API. I cinesi ora temono che i loro pesi pubblicati vengano usati contro di loro. Entrambi arrivano alla stessa conclusione: chiudere.

Il quadro completo: il contenimento cinese va avanti da mesi

Il tavolo sull’export dei modelli non è un episodio isolato. Ad aprile il pianificatore statale cinese ha ordinato a Meta di annullare l’acquisizione da 2 miliardi di dollari della startup AI di fondazione cinese Manus. A inizio giugno sono arrivate nuove regole che stringono il controllo sulle operazioni estere che coinvolgono investitori, tecnologia e dati cinesi. Sono in corso indagini su Manus e altre startup AI trasferitesi all’estero per possibili violazioni delle leggi di export control. Il messaggio è coerente: l’AI cinese resta in Cina, il capitale che la finanzia viene filtrato, il talento che scappa viene indagato.

Cosa significa per le aziende italiane

Qui arrivo al punto che mi interessa di più, perché tocca direttamente molte aziende e startup italiane ed europee.

Molte aziende hanno costruito, o stanno valutando di costruire, stack AI su modelli cinesi open-weight. Il messaggio pratico è duplice:

Operativamente: le architetture model-agnostic diventano ancora più importanti. Progettare sistemi in cui il modello sottostante è un componente sostituibile è l’unica risposta razionale a un mondo in cui l’accesso ai modelli è diventato una variabile geopolitica.

Resta però una riflessione più ampia sulla sovranità tecnologica europea, e una domanda:

Se Stati Uniti e Cina chiudono entrambi la frontiera, l’Europa cosa può fare? Resta cliente di due sistemi chiusi, con Mistral come unica carta realmente autonoma? E’ sempre più urgente la creazione di un modello AI di frontiera “made in Europe”, libero e indipendente.

Il dibattito su AI Act e sovranità digitale, che spesso liquidiamo come burocrazia, assume un peso diverso quando le due superpotenze trattano i modelli come armi.

Il paradosso finale

Chiudo con l’ironia amara di questa vicenda. Le restrizioni cinesi, se arriveranno, varranno solo per il futuro. GLM-5.2, il modello che i cinesi stessi paragonano a Mythos per capacità di trovare vulnerabilità, è già scaricabile da chiunque, ovunque, per sempre. La stalla si chiude dopo che i buoi migliori sono già usciti.

C’è un argomento serio, che vale per entrambe le sponde del Pacifico: il momento giusto per decidere cosa fare con l’open-weight di frontiera era ieri. Oggi possiamo solo governare quello che uscirà domani. Ed è esattamente quello che, per la prima volta in modo simmetrico, Washington e Pechino stanno provando a fare.

Fonti

Articolo scritto con il supporto di Anthropic Fable 5.

Negli ultimi anni Kotlin si è affermato come uno dei linguaggi più rilevanti nello sviluppo software. Da tecnologia emergente è diventato una scelta sempre più diffusa nei progetti digitali, in particolare quando si parla di sviluppo mobile e soluzioni cross-platform.

Per capire cosa sta guidando questa crescita e perché sempre più aziende lo adottano, ne abbiamo parlato con Marco Porcaro, Android Tech Lead e Head of Technology in Synesthesia. Marco guida lo sviluppo software mobile e coordina team tecnici su progetti complessi, con un focus su architetture, ottimizzazione del codice e sviluppo Android. È inoltre membro del comitato Call for Papers di droidcon Italy, uno dei principali eventi dedicati alla community Android.

Nel corso di questa intervista abbiamo approfondito le origini di Kotlin, il suo rapporto con l’ecosistema Java, il ruolo che ricopre oggi nello sviluppo Android, il rapporto sempre più stretto tra Kotlin e Android e le prospettive aperte da Kotlin Multiplatform.

Cos’è Kotlin e perché è nato

Le origini del linguaggio Kotlin

Kotlin nasce all’interno di JetBrains con l’obiettivo di migliorare l’esperienza degli sviluppatori sulla JVM, mantenendo al tempo stesso una piena interoperabilità con Java. Secondo Marco Porcaro, uno degli aspetti più interessanti del linguaggio è proprio la sua capacità di innovare senza rompere con l’ecosistema esistente:

“Kotlin non nasce per sostituire Java, ma per risolvere molti dei problemi che gli sviluppatori incontravano ogni giorno, mantenendo la compatibilità con gli strumenti e le librerie già utilizzati.“

L’obiettivo iniziale era quindi molto concreto: ridurre la complessità dello sviluppo, migliorare la produttività e introdurre funzionalità moderne senza costringere i team a ripensare completamente la propria stack tecnologica.

Perché Kotlin ha conquistato gli sviluppatori

La diffusione di Kotlin è legata a diversi fattori. Il primo è la sintassi, più compatta e leggibile rispetto a quella di molti linguaggi tradizionali. Il secondo è la significativa riduzione del codice boilerplate, che permette di concentrarsi maggiormente sulla logica applicativa.

Ma c’è anche un tema legato alla sicurezza.

“Molte funzionalità che in altri linguaggi richiedono attenzione costante sono integrate direttamente nel linguaggio. Pensiamo alla gestione dei null: è uno degli aspetti che più contribuisce a ridurre errori e bug in produzione.”

Kotlin nell’ecosistema Java: continuità e innovazione Perché molti team adottano Kotlin

Uno dei motivi che hanno favorito la diffusione di Kotlin è la possibilità di introdurlo gradualmente all’interno di progetti esistenti.

Kotlin e Java possono convivere all’interno dello stesso progetto, consentendo ai team di evolvere applicazioni e processi senza affrontare migrazioni radicali. A questo si aggiungono una sintassi più compatta e una maggiore leggibilità del codice, aspetti che diventano particolarmente rilevanti nei progetti di grandi dimensioni.

Performance e produttività

Sul fronte delle performance, le differenze sono spesso meno rilevanti di quanto si possa immaginare. Il vero vantaggio di Kotlin riguarda la produttività dei team.

Marco sottolinea come il beneficio principale emerga soprattutto nel medio e lungo periodo:

“La velocità non dipende soltanto da quante righe di codice si scrivono. Dipende anche da quanto tempo si impiega a comprendere, modificare e mantenere quel codice nel tempo.”

La manutenzione risulta infatti più semplice grazie a una struttura generalmente più pulita e a una maggiore espressività del linguaggio.

Come si inserisce Kotlin nei progetti attuali

Java continua a ricoprire un ruolo centrale in molti sistemi enterprise e applicazioni legacy.

Kotlin si inserisce in questo contesto come uno strumento che permette di introdurre pratiche e funzionalità più moderne, mantenendo la compatibilità con tecnologie, librerie e competenze già presenti in azienda.

Per questo motivo viene spesso adottato nei nuovi progetti Android e, sempre più frequentemente, nei percorsi di evoluzione di applicazioni esistenti.

Kotlin e Android: un binomio consolidato

Perché Google ha scelto Kotlin per Android

La consacrazione definitiva di Kotlin è arrivata nel 2017, quando Google ha annunciato il supporto ufficiale al linguaggio per Android.

Da quel momento Kotlin Android è diventato progressivamente il riferimento per gran parte della community mobile.

“L’adozione da parte di Google ha dato fiducia alle aziende, ma il successo di Kotlin non deriva soltanto da questo. È un linguaggio che porta vantaggi concreti nel lavoro quotidiano degli sviluppatori.”

I vantaggi di Kotlin nello sviluppo Android

Tra i principali vantaggi emergono una maggiore leggibilità del codice, una riduzione degli errori e strumenti che consentono di sviluppare applicazioni in modo più efficiente.

La possibilità di integrare Kotlin gradualmente all’interno di progetti esistenti ha inoltre facilitato l’adozione da parte delle aziende.

Quando si parla di Kotlin and Android, uno degli aspetti più interessanti è proprio la naturale integrazione tra il linguaggio e gli strumenti messi a disposizione da Google.

Sviluppo Android con Kotlin: best practice e casi d’uso

Nell’ambito dello sviluppo Android, Kotlin si integra perfettamente con le architetture moderne e con gli strumenti più utilizzati dalla community.

La gestione dell’asincronia, ad esempio, è stata profondamente semplificata grazie alle Coroutines Kotlin, che consentono di scrivere codice più leggibile, più efficiente e più facile da mantenere.

Kotlin Android nelle aziende: stato dell’adozione

Oggi Kotlin Android è ampiamente utilizzato sia nelle startup sia nelle grandi organizzazioni. Per molte aziende non rappresenta più una tecnologia emergente, ma uno standard consolidato per lo sviluppo mobile.

In molti contesti, Kotlin Android è ormai la prima scelta per i nuovi progetti mobile, mentre Java continua a essere utilizzato principalmente per la manutenzione e l’evoluzione di applicazioni esistenti.

Kotlin Multiplatform: sviluppare per più piattaforme con un unico linguaggio

Cos’è Kotlin Multiplatform

Se Android è stato il motore che ha reso Kotlin popolare presso il grande pubblico, Kotlin Multiplatform rappresenta oggi una delle evoluzioni più interessanti del linguaggio.

L’obiettivo è permettere ai team di condividere parte del codice tra diverse piattaforme, come Android, iOS, web e desktop, mantenendo al tempo stesso la libertà di sviluppare componenti specifici per ogni ambiente.

Per molte aziende, Kotlin Multiplatform sta diventando una risposta concreta alla necessità di ridurre duplicazioni e ottimizzare i tempi di sviluppo senza rinunciare alle performance delle applicazioni native.

Come funziona la condivisione del codice

A differenza di altri approcci cross-platform, Kotlin Multiplatform non punta a creare un’unica applicazione identica per tutte le piattaforme.

La logica di business, i modelli dati e alcune funzionalità condivise possono essere sviluppati una sola volta e riutilizzati ovunque, mentre interfacce e componenti specifici rimangono nativi.

Questo approccio consente di trovare un equilibrio tra efficienza e flessibilità, evitando molti dei compromessi tipici dello sviluppo multipiattaforma tradizionale.

Vantaggi rispetto ad altri approcci cross-platform

Secondo Marco Porcaro, uno dei principali vantaggi di Kotlin Multiplatform è la possibilità di mantenere il controllo sull’esperienza utente e sulle caratteristiche specifiche di ciascun ecosistema.

“Il vantaggio non è soltanto condividere codice. Il vero valore è poter costruire prodotti coerenti tra piattaforme diverse mantenendo un approccio realmente nativo.”

Rispetto ad altri framework cross-platform, Kotlin Multiplatform consente infatti di riutilizzare ciò che ha senso condividere, senza imporre una struttura unica all’intera applicazione.

Quando Kotlin Multiplatform è la scelta giusta

Kotlin Multiplatform è particolarmente indicato per progetti che prevedono la presenza di più applicazioni con logiche comuni o per aziende che desiderano ottimizzare la manutenzione del software.

Non rappresenta necessariamente la soluzione ideale per ogni scenario, ma sta diventando sempre più interessante per organizzazioni che cercano un approccio moderno allo sviluppo multipiattaforma.

Coroutines Kotlin: come gestire la programmazione asincrona

Cosa sono le coroutine

Tra le funzionalità che hanno maggiormente contribuito al successo del linguaggio troviamo le Coroutines Kotlin.

Si tratta di uno strumento che permette di gestire operazioni asincrone in modo più semplice e leggibile rispetto all’utilizzo tradizionale dei thread.

Per chi sviluppa applicazioni moderne, eseguire attività in background senza bloccare l’interfaccia utente è fondamentale, e Kotlin offre una soluzione particolarmente elegante a questo problema.

Perché rappresentano una rivoluzione rispetto ai thread tradizionali

I thread rappresentano da sempre uno strumento potente ma complesso da gestire. Le Coroutines Kotlin consentono invece di scrivere codice asincrono mantenendo una struttura molto vicina a quella del codice sequenziale. Questo rende le applicazioni più semplici da leggere, testare e mantenere.

Per gli sviluppatori significa meno complessità e una maggiore facilità nell’individuare eventuali problemi.

Le criticità da conoscere

Come ogni strumento avanzato, anche le coroutine richiedono una comprensione approfondita del loro funzionamento.

Una gestione non corretta dei contesti di esecuzione o delle operazioni concorrenti può generare comportamenti inattesi. Per questo motivo è importante utilizzarle all’interno di architetture ben progettate e seguendo le best practice della community.

Gli strumenti più utili per imparare Kotlin

Kotlin Playground: imparare e testare codice online

Per chi desidera iniziare a sperimentare con il linguaggio, Kotlin Playground rappresenta uno degli strumenti più utili.

Si tratta di un ambiente online che consente di scrivere, eseguire e testare codice direttamente dal browser, senza la necessità di installare software o configurare ambienti di sviluppo.

Kotlin Playground è particolarmente apprezzato dai principianti perché permette di prendere confidenza con la sintassi in pochi minuti, ma viene utilizzato anche dagli sviluppatori più esperti per effettuare test rapidi e verificare nuove soluzioni.

Le migliori risorse per approfondire Kotlin

Oltre a Kotlin Playground, esistono numerose risorse per approfondire il linguaggio. La documentazione ufficiale rimane il punto di riferimento principale, grazie a esempi pratici e aggiornamenti costanti. A questa si affiancano corsi online, contenuti video, conferenze tecniche e una community internazionale estremamente attiva.

Per chi desidera crescere professionalmente, il confronto con altri sviluppatori rappresenta spesso uno dei modi più efficaci per consolidare le proprie competenze.

Il futuro di Kotlin secondo gli esperti

Evoluzione dell’ecosistema

A oltre dieci anni dalla sua introduzione, Kotlin continua a evolversi rapidamente. L’ecosistema cresce grazie al supporto di JetBrains, all’adozione da parte delle aziende e al contributo di una community particolarmente attiva. Le nuove funzionalità introdotte nelle versioni più recenti stanno ampliando ulteriormente gli scenari di utilizzo del linguaggio.

Intelligenza artificiale e sviluppo software

L’intelligenza artificiale sta cambiando profondamente il modo in cui viene sviluppato il software.

Anche per chi lavora con Kotlin, strumenti basati su AI stanno diventando parte integrante del processo di sviluppo, supportando attività come la scrittura del codice, il debugging e l’ottimizzazione delle applicazioni.

Opportunità professionali per gli sviluppatori Kotlin

La domanda di professionisti specializzati in Kotlin continua a crescere.

Dallo sviluppo mobile al backend, passando per Kotlin Multiplatform e le nuove applicazioni cloud-native, le opportunità professionali sono in costante aumento.

Per chi oggi si avvicina al linguaggio, Kotlin rappresenta non soltanto una competenza tecnica spendibile sul mercato, ma anche una porta d’accesso a un ecosistema in continua evoluzione, destinato a giocare un ruolo sempre più importante nel futuro dello sviluppo software.

Ogni giorno, decine — a volte centinaia — di persone visitano il tuo sito web. Navigano tra le pagine, leggono i servizi, osservano i case study e poi… spariscono. Nessun contatto, nessuna richiesta, nessuna opportunità concreta per il team commerciale.

È uno scenario comune a moltissime aziende. E il problema non è il traffico: è ciò che succede (o non succede) nel momento in cui un potenziale cliente mostra interesse.

È proprio qui che entra in gioco Dotty, il chatbot AI sviluppato da Synesthesia: un assistente conversazionale intelligente progettato per qualificare lead in modo automatico, naturale e continuo, 24 ore su 24.

Il problema dei chatbot tradizionali

Per anni, le aziende hanno provato a risolvere il problema della lead generation online con strumenti come form di contatto e live chat. I risultati, però, sono spesso deludenti.

I form vengono ignorati perché richiedono troppo impegno, le live chat necessitano di personale dedicato e non garantiscono copertura continua. I chatbot tradizionali, invece, finiscono spesso per creare frustrazione: risposte rigide, percorsi obbligati, incapacità di comprendere domande fuori schema.

Nel frattempo, il team commerciale si ritrova sommerso da richieste poco pertinenti, incomplete o non realmente interessate.

Il costo nascosto? Tempo perso, lead dispersi e opportunità mancate.

Cos’è Dotty

Dotty è un chatbot basato su intelligenza artificiale generativa che conversa con i visitatori del sito come farebbe un vero commerciale.

Non propone semplicemente risposte preimpostate. Comprende il contesto, interpreta le esigenze dell’utente, adatta il tono della conversazione e raccoglie le informazioni necessarie per capire se il contatto rappresenta un’opportunità concreta.

Il risultato è un processo di pre-qualificazione automatico, continuo e perfettamente integrato con il CRM aziendale.

Come funziona 

1. Accoglie il visitatore nel momento giusto

Quando un utente arriva sul sito, Dotty compare attraverso un widget discreto e personalizzabile. Con un messaggio di benvenuto naturale e non invasivo, invita il visitatore a raccontare il proprio bisogno.

L’esperienza è immediata e molto più coinvolgente rispetto a un classico form.

2. Conduce una conversazione intelligente

Dotty raccoglie le informazioni essenziali un passo alla volta:

Inoltre Dotty è in grado di leggere documenti PDF allegati durante la conversazione. La conversazione si sviluppa in modo fluido, adattando linguaggio e tono all’interlocutore. Nessun questionario rigido: solo dialogo naturale. Inoltre, il sistema è in grado di distinguere se il visitatore sta rispondendo alle domande di qualificazione oppure se desidera approfondire servizi, portfolio o competenze aziendali. Questo permette una transizione continua tra informazione e qualificazione, senza interrompere l’esperienza utente.

3. Risponde usando la knowledge base aziendale

Uno degli aspetti più evoluti di Dotty è la sua capacità di utilizzare una knowledge base aggiornata in tempo reale.

Il chatbot può rispondere a domande specifiche sui servizi aziendali, sui progetti realizzati o sulle competenze del team attingendo direttamente da documenti caricati dagli amministratori.

Può anche condividere link a case study, portfolio e contenuti rilevanti, offrendo al visitatore informazioni precise e contestualizzate.

4. Consegna lead già qualificati al team commerciale

Al termine della conversazione, Dotty automatizza l’intero processo operativo:

Il team sales riceve quindi un lead già qualificato, pronto per essere gestito con una call mirata e contestualizzata.

Perché Dotty è diverso dai chatbot tradizionali

La differenza principale sta nell’approccio. I chatbot tradizionali funzionano seguendo alberi decisionali statici. Se l’utente esce dal percorso previsto, il sistema si blocca o genera risposte poco utili. Dotty, invece, utilizza AI generativa per comprendere il contesto della conversazione e adattarsi dinamicamente.

Questo significa:

E soprattutto: meno tempo perso dal team commerciale.

I casi d’uso ideali

Dotty si adatta particolarmente bene a contesti in cui la fase di pre-qualificazione richiede tempo o competenze specifiche.

È ideale per:

In pratica, tutte le realtà che ricevono richieste eterogenee e vogliono trasformare il traffico del sito in opportunità concrete.

Le metriche che Dotty aiuta a migliorare

Implementare Dotty significa poter misurare concretamente:

Il futuro della lead generation è conversazionale

I visitatori non vogliono più compilare form impersonali o aspettare giorni per ricevere una risposta.

Vogliono interazioni immediate, pertinenti e naturali. Dotty nasce esattamente per questo: trasformare il sito web da semplice vetrina a strumento attivo di vendita, capace di ascoltare, comprendere e qualificare ogni opportunità in tempo reale.

Per richiedere una demo personalizzata o approfondire il funzionamento di Dotty scrivici a ciao@synesthesia.it o a francesco.ronchi@synesthesia.it. Ti aspettiamo!

Oggi si parla molto di AI applicata alla customer experience. Qual è il principale cambiamento che stiamo osservando rispetto ai chatbot tradizionali?

Il cambiamento principale riguarda certamente il passaggio da interazioni guidate a conversazioni realmente intelligenti. Oggi l’utente si aspetta risposte rapide, pertinenti e soprattutto contestualizzate. I chatbot tradizionali funzionavano bene su richieste semplici e prevedibili, mentre l’AI introduce la capacità di comprendere l’intento e gestire conversazioni più articolate. Questo cambia completamente il ruolo del chatbot: da strumento di supporto a vero punto di interazione strategica.

Synesthesia ha recentemente lanciato Dotty, un AI Sales Chatbot pensato per trasformare il sito web da semplice canale informativo a vero strumento commerciale. Cosa lo rende diverso dai chatbot tradizionali e perché rappresenta un’evoluzione così significativa?

Dotty nasce per portare l’interazione con il sito web su un livello commerciale evoluto. Utilizza AI generativa per gestire conversazioni naturali e guidare l’utente in un percorso strutturato di qualificazione del lead, adattando domande e tono in base alle risposte ricevute.

La differenza rispetto ai chatbot tradizionali sta nell’approccio e nell’obiettivo. I chatbot classici seguono flussi rigidi e raccolgono informazioni in modo frammentato; Dotty, invece, costruisce una conversazione continua che permette di comprendere il contesto, intercettare le reali esigenze e arricchire progressivamente il profilo del potenziale cliente.

Durante l’interazione raccoglie e struttura informazioni chiave come tipologia di progetto, budget, tempistiche e livello di interesse, arrivando a generare un lead già qualificato e pronto per essere gestito dal team commerciale. Il tutto integrandosi direttamente con il CRM aziendale, dove crea contatti e opportunità in modo automatico.

In questo modo il sito smette di essere un punto di passaggio passivo e diventa un canale attivo di generazione e qualificazione delle opportunità commerciali, capace di lavorare in continuità con il team sales.

Il risultato è diretto e misurabile: meno richieste poco rilevanti, meno tempo perso in attività a basso valore e un aumento dei lead realmente interessanti. In altre parole, un commerciale digitale sempre attivo, capace di lavorare 24 ore su 24 senza lasciare indietro nessuna opportunità.

Come cambia, in concreto, il ruolo del sito web nel processo di vendita?

Il sito diventa il primo punto di attivazione del processo commerciale. Chi arriva non si limita più a navigare contenuti, ma entra in una conversazione che lo accompagna subito verso i propri obiettivi.

Per esempio, un utente che approda sul sito e richiede informazioni su un servizio può avviare un dialogo diretto con Dotty, che la guida con domande mirate su esigenze, tempistiche e contesto del progetto, fino a costruire un profilo chiaro da condividere con il team commerciale.

Questo approccio rende il sito parte attiva della pipeline commerciale: intercetta l’interesse nel momento in cui nasce e lo traduce in un’opportunità già strutturata, riducendo la distanza tra curiosità e contatto qualificato.

Uno degli aspetti centrali di Dotty è la capacità di qualificare i lead in tempo reale. Che impatto ha questo sul lavoro dei team marketing e sales?

Il beneficio principale è la qualità dell’informazione che arriva ai team. Il marketing ottiene un canale capace di generare lead già profilati, mentre il team sales riceve contatti con contesto chiaro: esigenze, tempistiche, budget e livello di interesse.

Questo cambia anche il modo in cui vengono gestite le priorità. Il lavoro si sposta dalla raccolta e filtraggio dei contatti alla gestione diretta delle opportunità più rilevanti, con un impatto evidente sull’efficienza complessiva del processo commerciale.

Inoltre, la disponibilità immediata di dati strutturati permette di ridurre i tempi tra primo contatto e follow-up, aumentando la velocità di risposta e la qualità dell’interazione con il potenziale cliente. Il risultato è un flusso più ordinato tra marketing e sales, in cui ogni team lavora su informazioni più affidabili e allineate agli obiettivi commerciali.

Guardando avanti, come immagini l’evoluzione degli AI chatbot all’interno delle strategie digitali delle aziende nei prossimi anni?

L’evoluzione degli AI chatbot sarà sempre più legata alla capacità delle aziende di integrare conversazione e dati in un unico flusso continuo di valore. Gli AI chatbot diventeranno un’infrastruttura stabile all’interno degli ecosistemi digitali delle aziende, non più uno strumento “a supporto”, ma un punto di accesso diretto ai processi commerciali e di relazione con il cliente.

Per le aziende tecnologiche questo significa passare da logiche basate su touchpoint statici a sistemi conversazionali continui, capaci di intercettare intenzioni, qualificare richieste e attivare in tempo reale i processi interni: marketing, sales e customer care.

La direzione è quella di un’interazione sempre più integrata con i dati aziendali e i sistemi CRM, dove il valore sta nella capacità di trasformare quella conversazione in insight e opportunità operative.

In questo scenario, soluzioni come Dotty rappresentano un primo livello di evoluzione tangibile: sistemi che iniziano a collegare in modo diretto esperienza utente e obiettivi di business, rendendo la componente conversazionale un asset strategico della crescita digitale.

Vuoi scoprire come Dotty può supportare la tua azienda? Scrivici per ricevere maggiori informazioni.

Avviare un progetto digitale senza una fase strutturata di assessment significa, di fatto, prendere decisioni sulla base di informazioni parziali. Nel breve periodo questa scelta può dare l’illusione di una maggiore velocità, ma nel medio termine tende a tradursi in scelte tecniche non ottimali, ripianificazioni continue, attività di rework e un un sensibile aumento del profilo di rischio del progetto.

L’assessment digitale rappresenta invece il momento in cui si costruiscono le fondamenta di una strategia realmente efficace. È la fase in cui si chiariscono obiettivi e priorità, si definiscono i requisiti essenziali, si analizzano vincoli e dipendenze e si impostano le scelte architetturali in modo coerente con criteri di sostenibilità, scalabilità e manutenibilità nel tempo. In altre parole, è il passaggio che consente di passare da un’idea a un impianto progettuale solido.

Cos’è davvero un assessment digitale

Un’analisi preliminare strutturata non coincide con un semplice briefing o con una raccolta informale di informazioni. Si tratta di un’attività di inquadramento e validazione che ha l’obiettivo di produrre output concreti e operativi.

Un buon assessment restituisce criteri di decisione chiari, ipotesi verificate, rischi esplicitati e un percorso di delivery realistico, su cui basare le scelte successive.

Differenza tra assessment e semplice briefing

Il briefing raccoglie intenti e aspettative. L’assessment traduce tali intenti in un perimetro verificabile, attraverso:

Perché l’assessment è un momento strategico, non burocratico

L’assessment riduce l’ambiguità e rende esplicite le scelte. È strategico perché consente di decidere prima cosa costruire, con quale priorità e con quali compromessi, evitando di scoprirlo in fase di sviluppo o, peggio, in produzione.

Perché partire senza un assessment è un rischio

La maggior parte delle criticità progettuali non nasce “in sviluppo”, ma nell’assenza di una definizione iniziale rigorosa. Le conseguenze più ricorrenti sono prevedibili.

Requisiti poco chiari o incompleti

Quando requisiti e regole di business non sono formalizzati, la delivery procede per interpretazioni. Questo genera disallineamenti tra stakeholder, aumento delle iterazioni correttive e impatti su QA, UX e time-to-market.

Scelte tecnologiche sbagliate o premature

Tecnologia e architettura devono essere conseguenza di obiettivi, vincoli e scenari evolutivi. In assenza di assessment, le scelte vengono spesso prese per preferenza o abitudine, con il rischio di introdurre complessità non necessarie o limitazioni strutturali.

Sforamenti di budget e tempi

Senza un perimetro condiviso e priorità esplicite, lo scope tende a espandersi. A questo si aggiungono attività non previste (integrazioni scoperte tardi, adeguamenti di sicurezza/compliance, vincoli infrastrutturali), con inevitabile impatto su stime e pianificazione.

Soluzioni non scalabili o difficili da manutenere

Una soluzione progettata solo per l’“immediato” può funzionare nel breve periodo, ma diventa fragile quando aumentano utenti, dati, canali o integrazioni. Il costo viene spostato nel tempo sotto forma di debito tecnico e manutenzione onerosa.

Cosa analizziamo durante un IT assessment

Un IT assessment efficace copre quattro aree fondamentali:

L’obiettivo è definire un impianto coerente prima di impegnare budget e sviluppo.

Obiettivi di business e di prodotto

Si parte dal chiarire cosa il software deve abilitare: quali processi, servizi o tipologie di utenti deve supportare.

Vengono analizzati i problemi da risolvere, per chi e con quale priorità, e si identificano le metriche che dovranno migliorare.

Definizione dei requisiti funzionali

L’assessment consente di individuare le funzionalità chiave e di stabilire le priorità tra ciò che è essenziale per un MVP e ciò che può rientrare nelle evoluzioni successive. In parallelo vengono analizzati i requisiti non funzionali, performance, sicurezza, affidabilità, insieme agli aspetti di usabilità, accessibilità e compliance normativa, come GDPR, e tracciabilità.

Analisi dell’architettura e stack tecnologico

Questa fase prende in considerazione le tecnologie già presenti e i vincoli dell’ecosistema esistente, le integrazioni necessarie con sistemi esterni come identity provider, pagamenti, CRM, ERP o sistemi legacy, e i vincoli infrastrutturali e di deployment. Vengono inoltre valutati i requisiti di evolutività, come modularità, estensibilità e scalabilità.

Stato dell’esistente (se presente)

Quando esiste già una piattaforma o un sistema, l’assessment include una 

Considerazione di budget, tempi e priorità

Infine, l’assessment tiene conto dei vincoli di budget e delle aspettative di delivery, lavorando su una roadmap ragionata e su un sequenziamento realistico delle attività.

In questa fase vengono identificate anche le attività “abilitanti”, come il setup degli ambienti, gli aspetti di sicurezza, le migrazioni o la definizione di un design system.

Assessment e scelte tecnologiche: decidere prima per evitare refactoring dopo

L’assessment consente di allineare:

Questo approccio riduce drasticamente la probabilità di dover affrontare refactoring strutturali, riscritture o riprogettazioni tardive, che rappresentano una delle principali cause di aumento dei costi e di perdita di velocità nei progetti digitali.

Quando è fondamentale fare un assessment informatico

È particolarmente raccomandato in presenza di:

L’approccio Synesthesia all’assessment di sviluppo software

L’assessment, per Synesthesia, è un’attività di impostazione progettuale orientata al risultato: non un esercizio teorico, ma un lavoro che produce evidenze, priorità e scelte tracciabili.

Un assessment ben condotto non è un costo aggiuntivo: è una leva di controllo e accelerazione. Permette di partire con maggiore precisione, ridurre l’incertezza e aumentare la qualità delle decisioni lungo tutto il ciclo di vita del prodotto.

Accelera i tuoi progetti digitali con un IT assessment

Con un IT assessment Synesthesia ti aiuta a partire con scelte chiare, sostenibili e scalabili, riducendo rischi e incertezze. Scopri come possiamo supportarti a trasformare le tue idee in progetti concreti: contattaci per valutare insieme il tuo percorso digitale.

WordPress è il CMS leader a livello globale, scelto da aziende internazionali, professionisti visionari e creativi digitali per la sua combinazione di flessibilità, ampia disponibilità di funzionalità e facilità d’uso. Proprio questa sua popolarità, però, porta spesso a sottovalutarne la reale complessità nascosta.

Creare un sito davvero efficace richiede molto più che installare un tema o qualche plugin: serve una visione strategica, competenze tecniche avanzate e una personalizzazione profonda, capace di rispondere alle esigenze specifiche di ogni progetto. È per questo che sempre più realtà scelgono di affidarsi a sviluppatori esperti, in grado di trasformare WordPress in uno strumento su misura, capace di adattarsi a obiettivi diversi, integrarsi con sistemi aziendali complessi e crescere nel tempo insieme al business. 

In questo articolo ti raccontiamo quando e perché rivolgersi a uno sviluppatore WordPress e come Synesthesia può aiutarti a sfruttare al massimo le potenzialità del CMS più utilizzato al mondo.

WordPress web development: la complessità dietro al CMS più famoso

WordPress è nato come piattaforma dedicata alla creazione di blog, ma nel tempo ha conosciuto un’evoluzione straordinaria, fino a diventare uno dei CMS (Content Management System) più versatili e completi. Oggi, grazie alla sua architettura flessibile e a un ecosistema vastissimo di plugin e temi, WordPress consente di realizzare non solo semplici siti vetrina, ma anche e-commerce complessi, piattaforme di prenotazione, aree riservate, landing page dinamiche, portali editoriali e molto altro. Questa capacità di adattarsi a esigenze diversificate è uno dei suoi punti di forza. Tuttavia, proprio perché le possibilità sono così ampie, sviluppare un sito WordPress davvero professionale richiede competenze specifiche. In altre parole, WordPress è semplice da usare, ma complesso da padroneggiare.

Affidarsi a dei professionisti del settore fa sempre la differenza.

Sviluppatore wordpress: chi è e cosa fa

Lo sviluppatore WordPress è un professionista che conosce a fondo le potenzialità della piattaforma e sa come adattarla a diversi tipi di progetti, anche molto complessi. Il suo lavoro non si limita all’installazione di temi e plugin, ma comprende:

In poche parole, l’esperto WordPress trasforma un sito da semplice vetrina a strumento strategico di comunicazione e conversione.

WordPress custom site: l’importanza della personalizzazione in base alle necessità

Ogni azienda ha la propria identità, i propri obiettivi, un pubblico specifico e contenuti che riflettono la sua missione e il suo tono di voce. Per questo, un sito WordPress su misura rappresenta una scelta strategica. Significa costruire una presenza digitale che lavora davvero per il tuo brand, in modo coerente e funzionale.

Un sito modellato sulle tue esigenze ti permette di:

Perché scegliere Synesthesia per sviluppare un sito WordPress

In Synesthesia abbiamo un’esperienza pluriennale nello sviluppo di siti WordPress, con un team di professionisti specializzati in design, sviluppo back-end/front-end, SEO e digital strategy.

Ci occupiamo di tutto il ciclo di vita del sito: dalla progettazione all’implementazione tecnica alla personalizzazione grafica al supporto post-lancio. Il nostro approccio è collaborativo: ascoltiamo le esigenze, definiamo insieme gli obiettivi e creiamo soluzioni su misura, senza mai perdere di vista la performance, l’accessibilità e la qualità del codice.

Lavoriamo con startup ambiziose, PMI e grandi imprese: chiunque abbia bisogno di una presenza digitale solida, scalabile e fatta per durare. 

Hai un progetto in mente? Contattaci e scopri come possiamo trasformarlo in realtà con WordPress.

Autore: Davide Mantovani, (Web & AI Platform Leader di Synesthesia)

Non è ormai un segreto che il settore dell’intelligenza artificiale generativa, tradizionalmente dominato dai colossi americani della Silicon Valley e dalla loro corsa a modelli linguistici sempre più complessi, sia recentemente stato scosso da un terremoto oltreoceano chiamato DeepSeek.

Fondata nel luglio 2023 da Liang Wenfeng, la startup cinese ha meno di due anni e non si limita a inseguire i competitor gattonando, ma cerca di ridefinire le regole del gioco, dimostrando come efficienza architetturale, adozione strategica dell’open source e un focus sul ragionamento strutturato, possano rappresentare un’alternativa vincente al paradigma della mera dimensione computazionale.

DeepSeek ha fatto di necessità virtù

DeepSeek ha scelto una strada controcorrente rispetto alla tendenza dominante del settore: invece di investire in infrastrutture hardware esorbitanti per addestrare modelli con miliardi di parametri, ha puntato sull’ottimizzazione dell’architettura. Questo approccio, combinato con tecniche avanzate di apprendimento per rinforzo – inclusa la sperimentazione con il reinforcement learning senza feedback umano, un primato nel settore – ha portato a risultati significativi.

In questo contesto, il ruolo delle restrizioni imposte dal Governo degli Stati Uniti sull’esportazione di tecnologie avanzate – incluse le richiestissime GPU Nvidia di fascia alta – verso la Cina non è da sottovalutare. Questi limiti hanno creato una situazione di necessità per le aziende coinvolte, spingendole a ottimizzare l’architettura dei loro modelli e a sviluppare chip nazionali. Aggiungiamo a questa ricetta un pizzico di limitazione all’ottenimento di informazioni che possono essere consumate in Cina e otteniamo DeepSeek.

L’azienda cinese ha presentato alcuni modelli, ma l’attenzione si è concentrata su R1, un modello in grado di elaborare le informazioni in seguito ad un ragionamento strutturato (come i cosiddetti “thinking models” OpenAI o1 e o3 e Google Gemini 2.0), seguendo catene di ragionamento (Chain-of-Thought, CoT) e alberi di pensiero (Tree-of-Thoughts, ToT). CoT incoraggia il modello a generare una serie di passaggi di ragionamento intermedi prima di produrre la risposta finale a una domanda, mentre ToT ne espande la struttura promuovendo catene di ragionamento parallele.

Segue un esempio.

Domanda: un fruttivendolo ha 10 mele. Ne vende 2 al mattino e 3 al pomeriggio. Quante mele gli rimangono?

Catena di ragionamento:

1. Il fruttivendolo inizia con 10 mele.

2. Ne vende 2 al mattino, quindi gliene rimangono 10 – 2 = 8.

3. Ne vende 3 al pomeriggio, quindi gliene rimangono 8 – 3 = 5.

Risposta finale: al fruttivendolo rimangono 5 mele.

Come è stato addestrato il modello di DeepSeek?

La necessità di ridurre la dipendenza dalle enormi quantità di dati necessarie a completare un apprendimento completo e di ricorrere a infrastrutture estremamente potenti, ha creato la necessità di ricorrere a una combinazione di tecniche di learning avanzate.

DeepSeek sostiene di aver utilizzato, per l’addestramento del modello principale (R1), solo chip di vecchia generazione e dalle prestazioni limitate (Nvidia H800 e A100), così da rispettare le restrizioni tecnologiche imposte dagli Stati Uniti. Una scelta in contrasto con l’uso delle più potenti e costose GPU H100, che riflette la strategia dell’azienda di puntare più sull’ottimizzazione software che sulla potenza hardware. Detto questo, è doveroso specificare che non abbiamo la certezza che ciò che sia stato dichiarato sia vero al 100%, tuttavia le azioni di Nvidia non l’hanno presa bene.

Il training di una intelligenza artificiale passa per diversi step, pre-training, fine-tuning supervisionato (SFT), apprendimento per rinforzo (RL) e variazioni o combinazioni. Per non dilungarsi in lectio magistralis, ci concentreremo sull’apprendimento per rinforzo, che ha giocato un ruolo fondamentale nei modelli DeepSeek (vedi approfondimenti).

Tradizionalmente, l’apprendimento per rinforzo si basa sul feedback umano di un esperto, che fornisce all’agente indicazioni dirette o indirette su quali azioni siano corrette o errate. Questo può avvenire attraverso la valutazione delle sue prestazioni o la definizione di comportamenti desiderati. Il feedback viene quindi utilizzato per addestrare un modello di ricompensa (il classico “biscottino” per i cani ubbidienti), che a sua volta guida l’apprendimento del modello linguistico principale tramite l’algoritmo PPO (Proximal Policy Optimization), aumentando la probabilità di adottare i comportamenti più efficaci. Sebbene questa supervisione umana sia fondamentale per indirizzare l’apprendimento dell’agente, comporta costi elevati e tempi lunghi, soprattutto quando il training si basa su un numero limitato di dati.

Per l’addestramento del modello R1, DeepSeek ha affiancato al metodo supervisionato da umano, una tecnica che possiamo definire più innovativa: l’affiancamento di un altro modello di intelligenza artificiale (il “valutatore”), addestrato a giudicare la qualità delle risposte del modello principale, fornendo un segnale di ricompensa che guida l’apprendimento. 

DeepSeek ha sviluppato, quindi, un’altra versione del suo modello di intelligenza artificiale, R1 Zero, addestrato utilizzando esclusivamente il reinforcement learning (RL) senza alcun intervento umano, dimostrando che i modelli linguistici possono sviluppare capacità di ragionamento avanzate attraverso l’auto-evoluzione guidata da segnali di ricompensa, nonostante la manifestazione di problemi di leggibilità e mescolanze linguistiche.

L’azienda cinese si è, inoltre, specializzata nella distillazione di modelli IA, cioè il processo di trasferimento delle conoscenze di modelli di grandi dimensioni verso modelli più piccoli, con performance simili. Questa preparazione ha insospettito OpenAI, che ha avanzato l’ipotesi che DeepSeek abbia utilizzato per questo scopo alcuni loro modelli senza autorizzazione. Per il momento non si sa con certezza se questo fatto si sia verificato o meno.

Perché l’architettura pensata da DeepSeek è diversa?

I modelli più noti utilizzano un’architettura densa (oppure scelgono di non divulgare la reale architettura). In un’architettura densa, ogni neurone in un determinato strato è connesso a tutti i neuroni dello strato precedente e successivo. Questo significa che quando un input (per esempio, una parola o una frase) viene elaborato, tutti i parametri del modello vengono attivati e contribuiscono al calcolo dell’output. I modelli densi sono ideali per apprendere rappresentazioni generali dei dati in modo molto efficace, ma richiedono maggiori quantità di calcoli e sono computazionalmente più costosi.

DeepSeek, come altre aziende ma con un focus ancora maggiore sull’efficientamento, utilizza un’architettura MoE (Mixture of Experts). Questo approccio si basa su più reti più piccole, chiamate “Esperti“, ognuna specializzata in aspetti specifici dei dati o in determinati compiti. A coordinarle è una rete neurale denominata Gate (o Router), che analizza l’input e determina quali esperti attivare. Gli output generati da questi esperti vengono poi combinati per produrre il risultato finale.

Poiché solo un sottoinsieme di esperti viene attivato per ogni input, il costo computazionale è significativamente inferiore rispetto a una rete densa di dimensioni comparabili e questo tipo di architetture possono essere scalate a dimensioni molto grandi aggiungendo più esperti, senza aumentare in modo quadratico il costo computazionale (a differenza dei modelli densi). Non è difficile intuire che la qualità del gate e la sua capacità di scegliere in modo ponderato gli esperti sia il vero ago della bilancia, tra accuratezza e caos.

L’ultima carta vincente è l’open source?

In un mondo come quello dell’intelligenza artificiale generativa, dominata dai segreti aziendali volti a massimizzare i primati, alcune aziende scelgono l’approccio open source. Nel caso di DeepSeek, questa manovra risulta ancora più pericolosa per la Silicon Valley, perché rappresenta la miglior nave con cui potesse sperare di navigare oltre oceano. Farlo con un modello “pensante” come R1, efficiente e performante, rappresenta un ulteriore biglietto d’oro.

DeepSeek R1 e le sue limitazioni

DeepSeek ha presentato al mondo intero il suo modello all’interno di una chat simile a quella di ChatGPT, sollevando preoccupazioni sulla privacy, dal momento che i server dell’azienda risiedono in Cina e il trattamento dei dati non è trasparente, tanto che anche il Garante della Privacy Italiana ha preso provvedimenti. Perplexity e altre aziende hanno colto l’occasione al volo e utilizzano il modello su server americani ed europei risolvendo il problema e (pare) aggirando la criticata censura implementata nel cloud cinese (qualcuno ha parlato di piazze?).

Inoltre, pare che il modello sia un po’ più instabile con specifici parametri, tanto che DeepSeek consiglia range molto controllati in termini di temperatura e prompt specifici per “incoraggiare” il modello a ragionare e rispondere in modo coerente.

E adesso?

I colossi del settore stanno già rispondendo alla sfida, e possiamo aspettarci grandi sviluppi anche dai modelli open source e community-driven. Un esempio? Qwen di Alibaba, che si fa notare con la sua nuova versione Max. Se non fosse già chiaro, la battaglia sui Large-Language Models è tutt’altro che finita. Anzi, probabilmente non finirà mai.

La nostra divisione Synesthesia AI realizza soluzioni digitali mettendo in campo competenze, servizi e tecnologie di ultima generazione come l’Intelligenza Artificiale generativa, start-up acceleration, machine learning, R&D as a service, industria 4.0/industria 5.0. Synesthesia AI si impegna a fornire soluzioni di alta qualità per problemi complessi. Il nostro team di esperti crea algoritmi e modelli avanzati che consentono di affrontare sfide complesse in diversi settori. Se sei interessato/a a strumenti AI nel settore museale, contattaci. Il nostro team AI potrà creare insieme a te la soluzione più adatta ed efficiente per i tuoi progetti.

Quali sono le capacità attuali dell’intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale (IA) ha fatto passi da gigante negli ultimi anni, sviluppando capacità sempre più avanzate in diversi settori. Oggi le sue principali competenze includono:

Tutte queste capacità stanno portando alla nascita di sistemi sempre più autonomi, in grado di operare in modo indipendente e di interagire con il mondo reale.

Cosa sono gli Intelligent Agents?

Gli Intelligent Agents, o agenti intelligenti, sono sistemi avanzati progettati per operare autonomamente in ambienti digitali o fisici. Il loro compito è percepire il contesto, prendere decisioni basate sui dati e migliorare le proprie prestazioni attraverso l’apprendimento continuo. Questi agenti AI possono variare in complessità: dai semplici chatbot che rispondono alle domande degli utenti fino agli assistenti virtuali in grado di gestire processi molto complessi. La loro versatilità li rende applicabili in numerosi ambiti, dall’automazione IT alla generazione di codice, dalla progettazione software agli strumenti di supporto decisionale.

Ciò che li distingue è la capacità di orchestrare autonomamente un workflow, utilizzando le risorse disponibili per portare a termine un compito. Grazie alle tecniche avanzate di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), gli AI Agents possono comprendere e rispondere agli input in modo strutturato, decidendo quando e come utilizzare strumenti esterni per ottimizzare il loro lavoro. Una capacità di adattamento e interazione li rende strumenti sempre più strategici, in grado di affrontare attività complesse e di integrarsi efficacemente nei flussi di lavoro aziendali. 

Cosa si intende per automazione digitale 

Questa capacità di integrarsi autonomamente nei flussi di lavoro aziendali apre la strada all’automazione digitale, dove gli AI Agents non solo ottimizzano compiti specifici, ma trasformano l’intero approccio alle operazioni quotidiane. Ma cosa si intende esattamente con automazione digitale?

L’automazione digitale altro non è che il processo che consente agli AI Agents di svolgere attività in modo autonomo, eliminando la necessità di intervento umano diretto. Grazie a questa capacità, infatti, i compiti ripetitivi o ad alto volume di dati possono essere gestiti in modo efficiente da software intelligenti, con un impatto positivo sulla produttività e una significativa riduzione degli errori.

Quali applicazioni?

Tra le applicazioni più comuni troviamo l’automazione dei processi aziendali (RPA), che permette di automatizzare operazioni come l’elaborazione di documenti, la gestione di email o l’aggiornamento di database. Un altro esempio significativo è l’intelligenza artificiale conversazionale, rappresentata dagli assistenti virtuali, che interagiscono con gli utenti, rispondendo a domande e risolvendo problemi in tempo reale. Inoltre, i sistemi decisionali autonomi utilizzano algoritmi avanzati per analizzare grandi quantità di dati e prendere decisioni strategiche in ambiti come la finanza o la logistica.

Dove ci sta portando l’era dell’intelligenza artificiale?

L’IA sta trasformando profondamente il nostro modo di vivere e lavorare. Le sue applicazioni si stanno espandendo in tutti i settori, dalla medicina all’industria, dalla finanza all’istruzione.

Nel prossimo futuro, vedremo un aumento dell’integrazione tra AI Agents e sistemi umani, con tecnologie sempre più personalizzate e capaci di adattarsi alle esigenze individuali.

Intelligenza artificiale e lavoro: quali prospettive?

L’impatto dell’intelligenza artificiale sul mondo del lavoro è certamente uno dei temi più dibattuti degli ultimi anni. Se è vero che da un lato la crescente automazione potrebbe ridurre la necessità di alcune mansioni tradizionali, dall’altro si aprono nuovi scenari e prospettive professionali che richiedono competenze diverse e più specializzate rispetto a qualche anno fa. Si tratta di un’evoluzione che porterà con sé importanti cambiamenti soprattutto nel modo in cui il lavoro viene organizzato e svolto.

In un precedente articolo abbiamo già discusso di questo aspetto per quanto riguarda lo sviluppo software, ma proviamo a fare qualche altro esempio. Allo stesso tempo, settori come la sanità, la finanza e la logistica vedranno una crescente integrazione dell’IA, creando nuove opportunità per chi saprà adattarsi a questo cambiamento. La collaborazione tra uomo e macchina diventerà essenziale, con AI Agents che supporteranno i professionisti nelle decisioni complesse e nelle attività ripetitive. 

Come abbiamo già visto, questi strumenti non sono progettati per sostituire completamente il lavoro umano, ma per affiancarlo e ottimizzarlo. Questo nuovo equilibrio porterà a una maggiore efficienza e a un miglioramento delle condizioni di lavoro in molte professioni. Di conseguenza, sarà necessaria una profonda redistribuzione delle competenze. Il sistema educativo e i programmi di formazione dovranno adattarsi per preparare le persone alle nuove esigenze del mercato, investendo in conoscenze tecnologiche, pensiero critico e capacità di problem-solving. Chi saprà aggiornarsi e sviluppare competenze in sintonia con i progressi dell’IA avrà maggiori opportunità di successo nel mondo del lavoro del futuro. Il cambiamento, se affrontato con consapevolezza e preparazione, potrà portare benefici significativi, favorendo l’innovazione e aprendo nuove possibilità di crescita professionale.

La nostra divisione Synesthesia AI realizza soluzioni digitali mettendo in campo competenze, servizi e tecnologie di ultima generazione come l’Intelligenza Artificiale generativa, start-up acceleration, machine learning, R&D as a service, industria 4.0/industria 5.0. Synesthesia AI si impegna a fornire soluzioni di alta qualità per problemi complessi. Il nostro team di esperti lavora incessantemente per creare algoritmi e modelli avanzati che consentono di affrontare sfide complesse in diversi settori. Se sei interessato/a a strumenti AI nel settore museale, contattaci. Il nostro team AI potrà creare insieme a te la soluzione più adatta ed efficiente per i tuoi progetti.

Federico, cosa significa essere un Project Manager in Synesthesia?

“Essere un Project Manager in Synesthesia significa avere un ruolo centrale nella realizzazione di progetti digitali che portano innovazione e valore ai nostri clienti. In pratica, mi occupo di pianificare, organizzare e monitorare ogni fase del progetto, assicurandomi che i risultati siano in linea con le aspettative del cliente e con gli standard qualitativi dell’azienda.

In Synesthesia, però, il mio ruolo non si limita alla gestione operativa: collaboro attivamente con team multidisciplinari – sviluppatori, designer, marketing specialist – per trovare soluzioni trasversali e creative. Lavorare in un contesto giovane e dinamico come quello di Synesthesia significa essere sempre pronti ad adattarsi, condividere pareri e consigli e soprattutto imparare dai tuoi colleghi più esperti”.

Come contribuisci al successo di un progetto? Quali sono le sfide principali che affrontati quotidianamente e come le superi?

“Il mio contributo al successo di un progetto parte dalla pianificazione: definisco gli obiettivi, le priorità e i flussi di lavoro in modo chiaro, coinvolgendo fin da subito tutte le parti interessate. Credo molto nella comunicazione trasparente e nel creare un ambiente di fiducia tra cliente e team, perché a parer mio un progetto di successo è sempre il risultato di un lavoro di squadra.

Tra le sfide principali che affronto quotidianamente, invece, ci sono la gestione delle aspettative dei clienti e il mantenimento dell’equilibrio tra tempi, budget e qualità. Ogni progetto ha le sue complessità: può capitare che ci siano cambiamenti improvvisi nelle richieste del cliente o che emergano difficoltà sulle implementazioni tecniche non previste nelle prime fasi di scouting e progettazione. Per superare queste sfide, mi affido a due approcci: la flessibilità e la proattività. La flessibilità mi consente di adattarmi rapidamente ai cambiamenti, ricalibrando priorità e risorse senza perdere di vista gli obiettivi. La proattività, invece, mi permette di anticipare le criticità, proporre soluzioni prima che diventino problemi e mantenere una visione d’insieme anche nei momenti più impegnativi e caotici.

Alla fine, il mio obiettivo è sempre lo stesso: garantire che il progetto non sia solo completato con successo, ma che rappresenti anche un’esperienza formativa e di valore per tutti coloro che partecipano alla progettazione”.

Ci parli del tuo team di lavoro dell’area Technologies? Com’è organizzata la giornata di lavoro?

“Il team Technologies di Synesthesia è una squadra composta da professionisti con competenze diverse, come sviluppatori frontend e backend, specialisti di QA e tecnologie innovative, oltre al team AI che pian piano va espandendosi.

La varietà di competenze verticali è la nostra forza, ma è l’approccio collaborativo che ci permette di affrontare progetti complessi con successo. Ognuno di noi ha il proprio ruolo specifico, ma lavoriamo in armonia per raggiungere un obiettivo comune, così che ciascuno venga valorizzato.

La giornata di lavoro è organizzata in modo strutturato, ma deve poter diventare flessibile per adattarsi alle necessità di ogni progetto. Di solito iniziamo con uno daily meeting per fare il punto della situazione: ognuno condivide progressi, eventuali difficoltà e si strutturano le prossime priorità. Questo momento è fondamentale per mantenere il team allineato e per individuare subito possibili criticità.

Nel corso della giornata, alterniamo momenti di lavoro individuale a sessioni collaborative, come brainstorming o pair programming, a seconda delle necessità. Lavoriamo con metodi Agile e Scrum per monitorare l’andamento delle attività e permettere un flusso di lavoro definito e reiterabile.

Quello che mi piace di più del nostro team è l’atmosfera: c’è una grande “vibe” positiva, la voglia di mettersi in gioco e la consapevolezza che possiamo sempre contare l’uno sull’altro. È un ambiente che stimola non solo la produttività, ma anche il continuo miglioramento”.

Ci racconti qualche curiosità o aneddoto simpatico con i tuoi colleghi del team Technologies?

“Una delle cose, a mio parere, più divertenti che accadono nel nostro team è sicuramente il daily. Ogni mattina, oltre a condividere aggiornamenti e priorità, c’è sempre un momento in cui qualcuno smorza il clima con un tocco di leggerezza, chi si presenta con uno sfondo o filtro particolare su Meet, o chi lancia una meme legato al progetto in corso (cosa generalmente più apprezzata). Non è raro che, nel mezzo alla discussione tecnica, si crei un piccolo momento di spensieratezza che ci fa partire con il piede giusto.

Questi momenti, seppur limitati, sono importanti perché ci permettono di mantenere un’atmosfera di lavoro positiva e rilassata, che rende più leggere anche le giornate più intense. La cosa più bella è che ogni membro del team, pur prendendo sul serio il proprio lavoro, riesce sempre a trovare il giusto equilibrio tra professionalità e  rilassatezza”.

Conosciamo più nel dettaglio quest’area di Synesthesia: quali servizi macro offre ai suoi clienti? Qual è il know-how che portate in ogni progetto?

“Synesthesia offre una serie di servizi strategici e tecnologici altamente integrati, con un focus su digital transformation, sviluppo di applicazioni mobile e web, oltre a soluzioni in ambito e-commerce e intelligenza artificiale.

Il nostro team si distingue per la capacità di creare soluzioni su misura, che vanno dalla progettazione e sviluppo di piattaforme digitali all’implementazione di tecnologie avanzate come AR/VR e Machine Learning.

Il nostro valore aggiunto è il forte approccio collaborativo che definiamo per ogni progetto, unendo competenze tecniche e strategiche per trasformare le esigenze dei clienti in esperienze digitali soddisfacenti e performanti. In ogni fase del processo, dal design alla realizzazione, siamo impegnati a garantire che ogni soluzione sia non solo funzionale ma anche scalabile e sostenibile”.

Quali sono i vantaggi più evidenti per il cliente?

“I vantaggi per il cliente riguardano principalmente l’efficienza e l’innovazione digitale, qualunque essa sia nel contesto del cliente. Ogni progetto è pensato per risolvere problemi specifici, ottimizzando i processi e migliorando la competitività. Grazie alla nostra esperienza, offriamo soluzioni che sono non solo all’avanguardia, ma anche integrabili con i sistemi già esistenti. In questo modo, i clienti possono ottenere risultati concreti in tempi rapidi, con un impatto positivo sul loro business. Be’ e poi, ultimo ma non meno importante, conoscere tutta la ciurma di Synesthesia, il che non è da sottovalutare :)”.

Grazie all’esperienza e al know-how dell’area Technologies, Synesthesia trasforma idee in soluzioni digitali innovative, realizzate su misura per ogni esigenza. Sei pronto a sviluppare il tuo prossimo progetto? Contattaci: insieme possiamo costruire il futuro delle tue idee!

Synesthesia Group: un nuovo ecosistema digitale per l’innovazione

In un mondo digitale in continua evoluzione, per aumentare la competitività servono visioni e sinergie. Ne sono convinti Francesco Ronchi (Presidente e Founder) e Riccardo Recalchi (CEO) alla guida di Synesthesia, la digital experience company che – attraverso un percorso di crescita organica e operazioni strategiche mirate – ha guidato la nascita di Synesthesia Group.


Oltre a Synesthesia, la nuova realtà con headquarter a Torino e sedi a Milano, Modena, Genova e Fermo comprende Fancy Factory, specializzata in UX e Design, Quaerys,  esperta in Data Analysis e Mela Services focalizzata sui marketplace. Un ecosistema eterogeneo, dinamico e integrato che ambisce a diventare punto di riferimento nell’innovazione digitale per il B2B, attraverso una gamma completa di servizi, dal design all’analisi dei dati fino alla gestione delle vendite online per arrivare allo sviluppo di applicazioni all’avanguardia e campagne di comunicazione moderne e performanti.

“La creazione di Synesthesia Group nasce dalla volontà di strutturare al meglio il nostro ecosistema di aziende, dando una direzione strategica e una visione condivisa per tutte le realtà che fanno parte del gruppo” commenta Francesco Ronchi. “Abbiamo visto un’opportunità nel consolidare le nostre competenze verticali, creando sinergie tra le diverse aree di business. Ogni azienda partner all’interno del gruppo ha un ruolo chiave e specifico. Questo approccio ci permette di affrontare progetti complessi con un’offerta integrata e coerente, mantenendo al contempo una forte specializzazione in ciascun ambito”.

Innovazione, sostenibilità e centralità del cliente sono i pilastri della nuova nata, un gruppo italiano con vocazione internazionale che sull’importanza dell’approccio data-driven, combinato con una forte attenzione al design e all’esperienza dell’utente, fonda i suoi tratti distintivi, come conferma Riccardo Recalchi:

“Puntiamo a differenziarci attraverso un modello operativo agile e una capacità unica di adattarci alle esigenze dei mercati”. 

Per il futuro il gruppo guarda alla crescita internazionale, all’investimento nelle nuove tecnologie e alla creazione di partnership strategiche mirate alla crescita del business, sia attraverso nuove partecipazioni e operazioni di M&A, sia tramite progetti industriali di sviluppo.

“Guardiamo con interesse ai mercati del Nord Europa, dove la domanda di soluzioni digitali avanzate è in forte crescita e, al tempo stesso, puntiamo a rafforzare la nostra presenza su tutto il territorio italiano. Stiamo consolidando settori emergenti come l’intelligenza artificiale applicata, la sostenibilità digitale e la consulenza avanzata sull’ecommerce”, conclude Recalchi. 

[Leggi intervista completa su Engage]

Synesthesia: un nuovo logotipo e nuovi colori del brand

Alla creazione di Synesthesia Group si accompagna un aggiornamento della brand image di Synesthesia. Un cambiamento che coinvolge il logotipo e i colori del brand: al giallo, che rimane inalterato, si affianca un blu leggermente più scuro e sofisticato del precedente, più maturo e “istituzionale”, ma anche inclusivo e simbolico di accessibilità.

Le novità riguardano anche il nuovo payoff che – come un’esortazione – riassume la visione del gruppo e il suo agire quotidiano nel fare impresa. “Progress Together”, infatti, sintetizza la volontà di posizionarsi non come semplici fornitori di servizi, bensì come veri e propri partner strategici in grado di aiutare il cliente a crescere e innovare.

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