Servizi

Servizi di sviluppo chatbot AI per aziende USA e UE

Progettiamo e rilasciamo chatbot basati su LLM che superano una soglia di eval, non solo una demo. GPT-4o, Claude 3.7 e Gemini 2.0 scelti per carico di lavoro, grounding RAG su Pinecone o pgvector, canali Slack/Teams/WhatsApp, passaggio a Intercom/Zendesk/Salesforce e osservabilità completa con Langfuse. Ogni progetto viene rilasciato con un golden set versionato e test di regressione Ragas, così l'allucinazione è un SLO tracciato, non una preoccupazione. Discovery + progettazione dei flussi da 9.000 EUR, MVP da 32.000 EUR, supporto in produzione da 8.500 EUR/mese.

Interfaccia chatbot AI che gestisce le richieste dei clienti in tempo reale

La maggior parte dei chatbot fallisce nelle stesse tre modalità: allucinano con sicurezza su domande al di fuori della loro knowledge base, intrappolano gli utenti in cicli senza uscita invece di passarli a un operatore umano, e vengono rilasciati senza una suite di eval così che nessuno possa dimostrare che il secondo mese sia migliore del primo. Costruiamo chatbot attorno a queste tre modalità di fallimento. Ogni flusso di conversazione ha una via di uscita verso un operatore umano con contesto completo. Ogni risposta fattuale è ancorata a una citazione di recupero. Ogni release viene testata rispetto a un golden set versionato con punteggio Ragas di faithfulness e answer relevance. Il bot viene rilasciato quando i numeri lo indicano, non quando lo dice il calendario.

Cosa consegniamo in un engagement chatbot AI

Progettazione degli intenti e flussi di conversazione

Workshop con il vostro team di supporto, vendite o operativo per mappare gli intenti reali degli utenti dai dati di ticket e chat. Diagrammi di flusso, logica di slot-filling, regole di escalation e documento di conversation design scritto prima che il codice venga rilasciato.

NLU basato su LLM

GPT-4o, Claude 3.7 o Gemini 2.0 scelti per carico di lavoro sulla base di una valutazione comparativa sui vostri dati reali. Function calling per l'utilizzo degli strumenti, output strutturati per la creazione di ticket e logica di routing che fallisce in modo sicuro.

Knowledge base / grounding RAG

Pipeline di ingestione per documenti, articoli del centro assistenza, Confluence, Notion, SharePoint e macro Zendesk. Indice Pinecone o pgvector con ricerca ibrida, rendering delle citazioni e rifiuto basato sulla confidenza quando il recupero è debole.

Integrazioni di canale

Widget web, Slack, Microsoft Teams, WhatsApp Business tramite Twilio o Meta Cloud API, SMS, Telegram e voce tramite Twilio o LiveKit. Motore di conversazione channel-agnostic: gli stessi flussi, lo stesso RAG, la stessa suite di eval.

Passaggio a operatori umani

Integrazione di prima classe con Intercom, Zendesk, Salesforce Service Cloud, Front, HubSpot. Il passaggio include trascrizione, intento rilevato, citazioni e punteggio di confidenza. Trigger calibrati rispetto ai vostri obiettivi CSAT e AHT.

Analytics e miglioramento continuo

Tracciamento Langfuse su ogni conversazione, dashboard dei costi Helicone, session replay Posthog, funnel GA4, report settimanali di regressione eval e un ciclo di miglioramento mensile in cui le risposte a bassa confidenza rientrano nel golden set.

Stack che utilizziamo

GPT-4o Claude 3.7 Gemini 2.0 LangChain LlamaIndex Rasa Botpress Voiceflow Twilio Intercom Zendesk Slack API Teams API WhatsApp Business Salesforce Service Cloud Pinecone pgvector Helicone Posthog GA4 Ragas Langfuse

Come funziona un engagement chatbot AI

  1. 01

    Discovery e progettazione dei flussi

    Settimane 1–3: analisi dei dati di ticket e chat, workshop sugli intenti con support/ops, redazione del documento di conversation design, scelta dell'LLM tramite valutazione comparativa, costruzione del golden set v0. Go/no-go prima della build dell'MVP.

  2. 02

    RAG e flussi principali

    Settimane 4–7: pipeline di ingestione, indice vettoriale, recupero ibrido, intenti principali collegati alle chiamate agli strumenti, output strutturati, rendering delle citazioni. Eval Ragas in esecuzione su ogni PR. Soglie di confidenza calibrate sul golden set.

  3. 03

    Canali e passaggio

    Settimane 8–9: lancio del canale (web, Slack, Teams o WhatsApp), passaggio all'operatore nel vostro strumento di supporto con contesto completo, trigger di escalation, dashboard di analytics, runbook per gli incidenti.

  4. 04

    Canary e iterazione

    Dalla settimana 10: rollout canary al 10%, poi 50%, poi 100%. Revisione settimanale della regressione eval, espansione mensile degli intenti, ablazione trimestrale dell'upgrade del modello. Il supporto in produzione funziona come retainer se lo desiderate.

Modelli di ingaggio

Discovery + progettazione dei flussi

Tre settimane, importo fisso. Audit dei dati di ticket e chat, workshop sugli intenti, documento di conversation design, valutazione del provider LLM, golden set v0 e piano MVP scritto con costi e timeline. L'importo viene detratto dall'MVP se si procede. 9.000 EUR fissi.

MVP chatbot

8–10 settimane. Chatbot in produzione su un canale con grounding RAG, passaggio all'operatore nel vostro strumento di supporto, dashboard di analytics, monitoraggio e 30 giorni di supporto post-lancio. Soglia eval concordata prima del kickoff. 32.000 EUR fissi.

Retainer di supporto in produzione

Ottimizzazione continua dei flussi, espansione delle eval, nuovi intenti, canali aggiuntivi, upgrade dei modelli, ottimizzazione dei costi del vendor, on-call per incidenti. Un senior engineer più supporto eval, minimo sei mesi. Da 8.500 EUR/mese.

Il pricing esclude il consumo delle API LLM — configuriamo i provider sui vostri account affinché manteniate il controllo sui costi e le condizioni contrattuali di zero-retention.

Perché i team USA e UE scelgono YuSMP per lo sviluppo di chatbot

Conforme GDPR · Pronto per ISO 27001 · SOC 2 Type II in corso · Compatibile HIPAA · CCPA riconosciuto

L'allucinazione è un SLO

Faithfulness, answer relevance e context precision vengono tracciati in Langfuse e revisionati settimanalmente. Se una release regredisce il golden set oltre la soglia concordata, il merge viene bloccato — non rilasciato dietro un feature flag.

Ingegneria, non no-code

Utilizziamo Voiceflow e Botpress quando si adattano, ma il motore di conversazione è codice nel vostro repository. Nessun vendor lock-in, nessuna tariffa a sorpresa per messaggio, nessuna telefonata «la piattaforma è down» nel pomeriggio di un martedì.

Trasparenza sui costi

Le API LLM operano sui vostri account provider, Helicone mostra la spesa in tempo reale per intento e inviamo raccomandazioni mensili di ottimizzazione dei costi: modelli più economici per intenti ad alto volume, compressione dei prompt, prefix caching.

Per i carichi di lavoro regolamentati firmiamo BAA HIPAA, instradamo verso endpoint LLM HIPAA-eligible e ci integriamo con la vostra governance dei dati e DLP esistenti — non in parallelo ad essa.

Cosa dicono i clienti

Il self-service telecom è utile solo se i clienti lo preferiscono davvero al supporto telefonico. YuSMP ha sviluppato app iOS e Android con gestione del saldo, cambio del piano e analisi dell’utilizzo che hanno ridotto il volume del nostro call center del 30% nel primo trimestre dopo il lancio.
Charles Dubois, Director of Digital Products, TelecomSelfVedi il caso →

Domande frequenti

Dobbiamo costruire il chatbot su GPT-4o, Claude 3.7 o Gemini 2.0?

Dipende dal carico di lavoro, non dalla fedeltà al brand. GPT-4o è leader in affidabilità delle chiamate agli strumenti e conformità agli output strutturati a bassa latenza; è la nostra scelta predefinita per i bot di supporto transazionale che chiamano API. Claude 3.7 è leader nel grounding su contesti lunghi e nella calibrazione dei rifiuti; è la nostra scelta predefinita per assistenti legali, di conformità e orientati alle policy. Gemini 2.0 è leader nel costo per token a qualità frontier per carichi di lavoro ad alto volume e prevalentemente in lettura. Ogni engagement inizia con una valutazione comparativa sui vostri dati reali dei ticket, presentata come confronto scritto con costi, latenza p95 e tassi di rifiuto prima di scegliere.

Come garantite che il chatbot non alluci o fornisca risposte errate?

Tre livelli. Primo, grounding RAG: ogni risposta fattuale cita un passaggio dalla vostra knowledge base tramite Pinecone o pgvector, e all'LLM viene chiesto di rifiutare quando la confidenza di recupero è al di sotto di una soglia calibrata. Secondo, l'harness di eval: un golden set di 300-800 domande reali con risposte corrette etichettate, valutato a ogni release con Ragas (faithfulness, answer relevance, context precision/recall) più LLM-as-judge basato su rubrica. Terzo, il monitoraggio in produzione: Langfuse traccia ogni conversazione, segnala le risposte a bassa confidenza per la revisione umana e le reinserisce nel golden set. Il tasso di allucinazione è un SLO tracciato, non una sensazione.

Il chatbot può trasferire la conversazione a un operatore umano quando non riesce ad aiutare?

Sì, e il passaggio è una parte di prima classe del design, non un'aggiunta successiva. Ci integriamo con Intercom, Zendesk, Salesforce Service Cloud, Front e HubSpot Service Hub tramite le loro API native. Il passaggio include la trascrizione completa della conversazione, l'intento utente rilevato dal bot, le citazioni di recupero e un punteggio di confidenza affinché l'operatore umano abbia contesto. I trigger di passaggio sono configurabili: richiesta esplicita dell'utente, bassa confidenza, intento sensibile (contestazione di addebito, questione legale, reclamo) o dopo N chiarimenti falliti. Calibriamo la soglia rispetto ai vostri obiettivi CSAT e AHT nel primo mese.

Quali canali supportate e quanto è difficile il deploy multi-canale?

Widget di chat web (drop-in vanilla JS o React), Slack, Microsoft Teams, WhatsApp Business tramite Twilio o Meta Cloud API, SMS, Telegram, Intercom Messenger, Facebook Messenger e voce tramite Twilio Voice o LiveKit. Il motore di conversazione è channel-agnostic: gli stessi flussi, lo stesso indice RAG, la stessa suite di eval. Il lavoro specifico per canale riguarda principalmente l'autenticazione e il rendering dei messaggi arricchiti. Un tipico secondo canale aggiunge due-tre settimane; un terzo canale ne aggiunge una. WhatsApp Business richiede più tempo per l'approvazione dei template Meta, che è burocrazia, non ingegneria.

Come gestite GDPR, residenza dei dati e conservazione delle conversazioni?

L'engagement inizia con un DPA allineato al GDPR e un diagramma del flusso dei dati che mostra ogni punto in cui un messaggio utente arriva. I clienti UE operano solo in regioni UE (AWS eu-west-1, eu-central-1, GCP europe-west). La redazione dei dati personali (Presidio più regole personalizzate) avviene prima che qualsiasi prompt raggiunga il provider LLM. I log delle conversazioni vengono conservati secondo la vostra policy con strumenti per il diritto all'oblio integrati. Per Anthropic, OpenAI e Google utilizziamo endpoint API a zero-retention dove disponibili. Siamo conformi al GDPR, pronti per ISO 27001, SOC 2 Type II in corso, compatibili HIPAA per healthtech e CCPA riconosciuto per prodotti consumer USA.

Quanto costa un tipico progetto chatbot e quanto tempo richiede?

La fase di discovery e progettazione dei flussi è un importo fisso di 9.000 EUR in tre settimane: intenti, flussi di conversazione, audit della knowledge base, golden set eval v0 e piano di consegna scritto. Un MVP in produzione su un canale con RAG, passaggio all'operatore e analytics è un importo fisso di 32.000 EUR in 8-10 settimane. Il supporto in produzione e il miglioramento continuo (espansione delle eval, ottimizzazione dei flussi, upgrade dei modelli, ottimizzazione dei costi del vendor, on-call) parte da 8.500 EUR/mese con un minimo di sei mesi. Il pricing esclude il consumo delle API LLM, che viene addebitato direttamente sui vostri account affinché manteniate il controllo sui costi.

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