MIA non esiste, ma parla con 10.000 persone al giorno. A proposito di LLM, KB, MCP e altre sigle

Nel settembre 2025, il gruppo Saint-Gobain ha compiuto un passo che a prima vista potrebbe sembrare solo un'altra campagna di marketing digitale: hanno lanciato MIA, un avatar creato con l'intelligenza artificiale, che presenta la serie video “Voice of the Future”. Ma al di là dell'aspetto patinato della tecnologia, Saint-Gobain ha fatto qualcosa di molto più coraggioso: ha cambiato il modo tradizionale in cui una multinazionale dell'edilizia comunica con i professionisti, i clienti e i partner.

Per l'industria del legno, e per qualsiasi industria B2B, questo momento segna l'inizio di un'era in cui la comunicazione non è più solo una questione di messaggi inviati e ricevuti, ma di conversazioni intelligenti, contestualizzate e personalizzate su scala globale.

Sono appassionato di questo settore, seguo e utilizzo da tempo l'intelligenza artificiale. Ho approfittato di questa notizia per approfondire l'argomento e sviluppare un po' il modo in cui l'intelligenza artificiale può aiutarci nella comunicazione con i partner esterni all'organizzazione e, perché no, con i colleghi al suo interno.

Ma chi (o cosa) è MIA?

MIA non è solo un chatbot dall'aspetto simpatico. È un sistema complesso che combina diversi livelli di tecnologia AI:

1. Avatar AI con voce e volto reali – MIA presenta contenuti video su soluzioni di edilizia sostenibile in tutto il mondo, parlando di Australia, India, Cina, Brasile. Non legge da un gobbo, ma genera contenuti personalizzati per ogni paese e contesto.

2. Chatbot integrato nel sito – Oltre all'avatar, Saint-Gobain offre anche un chatbot testuale/vocale (tramite Voiceflow) accessibile su tutte le pagine del loro sito web. Il sistema risponde a domande su marchi, soluzioni e opportunità di carriera, senza richiedere l'identificazione dell'utente.

3. Riservatezza e sicurezza – I dati delle conversazioni vengono cancellati settimanalmente e il sistema non raccoglie dati sensibili. La trasparenza è totale.

Per un'azienda con 161.000 dipendenti in 80 paesi e un fatturato di 46,6 miliardi di euro, comunicare a questo livello di complessità è una sfida enorme. MIA risolve questo problema fornendo risposte coerenti, in tempo reale, in più lingue, 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

Infrastruttura tecnologica

Per comprendere appieno il potenziale di questi sistemi, è necessario guardare oltre l'interfaccia intuitiva. Un sistema di IA come MIA funziona su più livelli tecnologici. Mi permetto di elencare di seguito alcune delle tecnologie esistenti, una sorta di fonte di ispirazione per chi è interessato a questo settore.

Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)

Al centro di ogni moderno sistema di comunicazione AI c'è un LLM, ovvero modelli come GPT-4, Claude o Gemini. Questi sono il „cervello” che comprende il linguaggio naturale, il contesto e le sfumature della conversazione. Per MIA, l'LLM è addestrato a comprendere in modo specifico il settore dell'edilizia sostenibile, i materiali Saint-Gobain e le politiche aziendali.

Knowledge Base (Base di conoscenza)

Un solo LLM potrebbe dire molte cose belle, ma potrebbe anche inventare informazioni. Ecco perché i sistemi moderni utilizzano una base di conoscenze interna: centinaia di migliaia di documenti, cataloghi di prodotti, guide tecniche, casi di studio. Quando un utente chiede informazioni su un prodotto specifico, il sistema cerca in questa base e fornisce risposte accurate e documentate.

La tecnologia chiave in questo caso è denominata RAG (Retrieval-Augmented Generation): il sistema ricerca le informazioni rilevanti nella base di conoscenza e quindi genera una risposta naturale, nella lingua dell'utente, che combina le informazioni trovate con la capacità di spiegazione dell'LLM.

Modello di protocollo contestuale (MCP) – Connettore universale

Qui la cosa si fa davvero interessante. MCP è un protocollo open source lanciato di recente da Anthropic (la società che ha creato Claude) e già adottato da OpenAI, Microsoft, Google, Amazon e altri giganti della tecnologia.

Immaginate MCP come una porta USB-C per i sistemi AI. Proprio come USB-C consente il collegamento standardizzato di qualsiasi dispositivo elettronico, MCP consente il collegamento standardizzato dei sistemi AI a qualsiasi fonte di dati o strumento: Google Drive, Slack, GitHub, database SQL, sistemi ERP, CRM, piattaforme di e-commerce, qualsiasi tipo di applicazione. Da questo momento si apre un intero mondo di opportunità.

I vantaggi di MCP per il business:

• Un unico standard – Non è più necessario creare integrazioni separate per ogni sistema
• Sicurezza – Controlli esattamente quali dati accedono all'IA e in che modo
• Scalabilità – Aggiungi nuove fonti di dati senza dover riscrivere l'intero sistema
• Interoperabilità – Lo stesso sistema AI può funzionare con strumenti di fornitori diversi

Ad esempio, un produttore potrebbe collegare un chatbot AI direttamente al proprio sistema di inventario, al CRM, alla documentazione tecnica e al catalogo dei prodotti, il tutto tramite un unico protocollo standardizzato.

L'elenco non è completo, ma in linea di principio può aiutarti a costruire qualsiasi tipo di automazione desideri. Per chi ha meno familiarità con la tecnologia, il mio consiglio è di utilizzare una soluzione (applicazione) già esistente sul mercato e adattare i propri processi ad essa.

Esempi da altri settori industriali

Produzione e logistica

IBM Watson è utilizzato per:

• Manutenzione predittiva – L'intelligenza artificiale analizza i sensori delle auto e prevede i guasti prima che si verifichino.
• Controllo qualità – Rilevamento automatico dei difetti nelle immagini
• Ottimizzazione della catena di fornitura – Gestione intelligente delle scorte

I chatbot utilizzati nei settori manifatturieri consentono ai manager di aggiornare lo stato degli ordini tramite comandi vocali, ricevere avvisi sulle consegne, controllare gli indicatori delle attrezzature, il tutto in modo conversazionale, senza interfacce complesse.

ARIA (BrainBox AI)

Nel settore delle costruzioni, il sistema ARIA sviluppato da BrainBox AI dal Canada analizza, fornisce consigli e automatizza le attività relative alla vita dell'edificio. Prevede le esigenze, ottimizza l'efficienza energetica, interagisce con gli utenti tramite testo o voce.

Per l'industria del legno, un sistema simile potrebbe gestire, ad esempio, i processi di essiccazione del legno, il monitoraggio delle condizioni di stoccaggio e l'ottimizzazione del consumo energetico negli stabilimenti.

Statistiche B2B che parlano da sole

• 58% delle aziende B2B utilizzano già i chatbot, secondo ProProfs
• 78% tra i leader delle industrie manifatturiere conferma che l'IA aumenta la produttività
• Il mercato dei chatbot aumenterà da 8,27 miliardi di dollari nel 2024 a 27,29 miliardi nel 2030
• Risparmio sui costi: L'e-commerce risparmia circa 30% dei 1,3 trilioni di dollari spesi ogni anno per il servizio clienti grazie all'uso dei chatbot.

Applicazioni concrete per l'industria del legno

Ora la parte importante: come potrebbe l'industria del legno utilizzare queste tecnologie? Ecco alcuni scenari realistici:

1. Assistente AI per le specifiche tecniche

Un produttore di legno lamellare o CLT potrebbe creare un avatar AI che:

• Risponde alle domande tecniche sui prodotti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, in qualsiasi lingua
• Raccomanda soluzioni basate sui requisiti del progetto (dimensioni, resistenza, certificazioni)
• Genera offerte preliminari istantanee
• Invia la documentazione tecnica pertinente
• Mette in contatto diretto il cliente con il rappresentante commerciale più adatto

2. Knowledge Base per distributori e partner

Immaginate un sistema che riunisce:

• Tutti i cataloghi dei prodotti aggiornati in tempo reale
• Certificazioni e conformità per diversi mercati
• Guide all'installazione e al montaggio
• Casi di studio e referenze
• Prezzi e disponibilità (tramite MCP collegato all'ERP)

Un distributore tedesco potrebbe chiedere in tedesco: “Ho bisogno di 200 m² di parquet multistrato classe 33, certificato per il riscaldamento a pavimento, con consegna in 2 settimane in Baviera. Quali opzioni ho?”

Il sistema cercherebbe nel database, verificherebbe le scorte in tempo reale, calcolerebbe il trasporto e genererebbe un'offerta completa, il tutto durante la conversazione.

3. Formazione e inserimento

Per una fabbrica di mobili o elementi prefabbricati, un agente AI potrebbe:

• Formare i nuovi assunti tramite tutorial interattivi
• Risponde alle domande sulle procedure di sicurezza
• Spiega i processi di produzione
• Offri soluzioni per i guasti che si verificano nel funzionamento delle apparecchiature

4. Servizio clienti intelligente

Invece di moduli di contatto e risposte dopo 48 ore, un chatbot AI potrebbe:

• Risolvi istantaneamente 80% dalle domande ricorrenti
• Trasferisci situazioni più complesse a persone reali
• Raccolta di feedback e analisi delle opinioni (reazioni) dei clienti
• Offri assistenza su più canali (sito web, WhatsApp, Facebook Messenger)

5. Informazioni sul mercato

Un sistema AI collegato a fonti di dati esterne (tramite MCP) potrebbe:

• Monitora i prezzi dei concorrenti
• Analisi delle tendenze nel settore
• Identifica opportunità di esportazione
• Suggerisce adeguamenti della strategia

Tutto da fonti pubbliche, ovviamente. Non stiamo parlando di attività illegali, come violare le reti interne della concorrenza.

Sfide

Non è tutto rose e fiori. L'implementazione di questi sistemi comporta alcune sfide:

Costi

Un chatbot semplice per un'azienda di medie dimensioni con presenza internazionale ha un prezzo compreso tra 10.000 e 30.000 dollari. Stiamo parlando di applicazioni dedicate che funzionano su server locali. Un sistema complesso con avatar, knowledge base e integrazioni arriva a costare tra i 50.000 e i 200.000 dollari, forse anche di più, a seconda della complessità. La manutenzione annuale può ammontare al 15-30% del costo iniziale.

Ma la buona notizia è che utilizzando gli strumenti presentati all'inizio puoi costruire da solo, per la tua piccola organizzazione, un chatbot a costi molto inferiori utilizzando meno risorse. Puoi anche ricorrere alle numerose applicazioni di questo tipo, con infrastruttura cloud, attualmente disponibili sul mercato. Il ROI (Return of Investment) può essere spettacolare: le aziende segnalano risparmi fino al 30% nel servizio clienti e aumenti del 40% nell'acquisizione di nuovi partner.

Dati e qualità

Il sistema è valido quanto i dati che gli vengono forniti. Se la tua base di conoscenze è caotica, anche le risposte saranno caotiche. La preparazione dei dati può richiedere dal 40 al 60% del tempo di implementazione.

Lingua e contesto

Per mercati specifici (ad esempio Europa orientale, Scandinavia, paesi baltici), il sistema deve essere addestrato sulla terminologia locale, sulle unità di misura specifiche e sugli standard nazionali.

Sicurezza e riservatezza

Forse avrei dovuto iniziare da questo, dalla sicurezza e dal GDPR. I dati sui clienti, i prezzi, le strategie: tutto deve essere protetto. Ecco perché molte aziende scelgono soluzioni self-hosted (sui propri server) invece del cloud pubblico.

La domanda non è “Se”, ma “Quando”

Saint-Gobain non ha creato MIA per essere “cool”. L'ha fatto perché ha capito che il futuro della comunicazione B2B è già qui. Quando hai 161.000 dipendenti, decine di marchi, centinaia di migliaia di prodotti e milioni di potenziali clienti in 80 paesi, la comunicazione umana classica semplicemente non è scalabile. Ha già raggiunto i suoi limiti.

Per l'industria del legno, che si tratti di produttori di CLT in Romania, fabbriche di mobili in Polonia o distributori di parquet in Germania, queste tecnologie non sono fantascienza. Sono già disponibili, a costi sempre più accessibili, con standard aperti (MCP) che eliminano la dipendenza da un unico fornitore.

La domanda non è se l'industria del legno adotterà queste tecnologie. La domanda è: chi sarà il primo (o i primi) a trarne vantaggio?

Un'azienda che oggi implementa un sistema AI intelligente nell'area della comunicazione, delle vendite e dell'assistenza post-vendita:

• Offre un'esperienza superiore ai propri clienti
• Riduce drasticamente i tempi di risposta
• Scala senza assumere proporzionalmente
• Raccoglie dati preziosi sulle richieste e sulle tendenze
• Si distingue chiar dalla concorrenza

Nei prossimi 2-3 anni vedremo questi sistemi diventare lo standard nel B2B, proprio come i siti web sono diventati lo standard negli anni 2000. Le aziende che li adotteranno per prime definiranno gli standard del settore.

MIA di Saint-Gobain non è solo un simpatico avatar che parla di edilizia sostenibile. È un monito e un'opportunità: la tecnologia per una comunicazione intelligente, contestualizzata e personalizzata su scala globale esiste. È open-source. È accessibile. È ora di pensare a come integrarla nel nostro settore.

Perché nell'era dell'IA, non ci si chiede più se comunicherai meglio con i tuoi clienti. La domanda è: quanto velocemente inizierai?

Per i lettori meno esperti di tecnologia:

• LLM (Modello linguistico di grandi dimensioni) – Un modello di IA addestrato su miliardi di testi (dati) che comprende e genera linguaggio naturale
• Chatbot – Programma software che simula la conversazione umana
• Avatar AI – Rappresentazione digitale (volto + voce) di una persona, animata dall'intelligenza artificiale
• Base di conoscenza – Database organizzato con informazioni sull'azienda, sui prodotti e sulle procedure
• RAG (Generazione potenziata dal recupero) – Tecnica che combina la ricerca di informazioni con la generazione di risposte naturali
• MCP (Modello di protocollo contestuale) – Standard open source per collegare l'IA a diverse fonti di dati e strumenti