Querlo AI Platform

Costruire un'Interfaccia AI Universale

Le imprese globali avevano bisogno di una singola piattaforma capace di rilasciare gemelli digitali potenziati dall'AI — agenti conversazionali brandizzati in grado di operare simultaneamente su lingue, canali e casi d'uso diversi.

La sfida tecnica principale era l'orchestrazione degli LLM su larga scala: indirizzare le conversazioni al modello corretto (GPT-4, Claude, Mistral) in base a vincoli di contesto, costi e latenza, mantenendo al contempo una persona del brand coerente in ogni interazione.

I requisiti di conformità nei mercati UE, USA e APAC aggiungevano un ulteriore livello di complessità, richiedendo controlli granulari sulla residenza dei dati e audit log integrati direttamente nell'infrastruttura.

Un'Architettura Modulare e Agnostica

Digital Design Firenze ha progettato e sviluppato un frontend basato su React con una dashboard analitica in tempo reale, offrendo ai clienti enterprise visibilità dal vivo sui flussi di conversazione, trend di sentiment e metriche di conversione.

Il backend ha introdotto un router LLM proprietario che seleziona e concatena dinamicamente i modelli AI in base al tipo di task, riducendo i costi delle API del 38% e migliorando al contempo la qualità delle risposte. Un livello di database vettoriale alimenta la RAG (Retrieval-Augmented Generation) per risposte basate sulla conoscenza.

Ogni gemello digitale è configurato tramite un'interfaccia studio no-code, consentendo ai team di marketing e operations di lanciare e iterare senza il coinvolgimento degli ingegneri — riducendo drasticamente il time-to-market da settimane a ore.

Strumenti & Tecnologie

Risultati Misurati

• Distribuito in oltre 40 organizzazioni enterprise in 3 continenti
• Supporto per 12 lingue con traduzione in tempo reale e UX adattata alla località
• Riduzione del 38% dei costi API AI grazie al routing intelligente dei modelli
• SLA di uptime del 99,9% mantenuto per oltre 24 mesi di operazioni in produzione
• Aumento medio di 3 volte dell'engagement degli utenti rispetto ai classici sistemi FAQ