Dopo aver esplorato nella prima parte chi sono gli AI Heroes del 2025 e come stanno ridisegnando il nostro rapporto con la tecnologia, è tempo di guardare più a fondo.
In questa seconda parte, entriamo nel vivo delle sfide, dei dilemmi etici e delle sorprendenti innovazioni che stanno emergendo proprio ora. Chi sono i nuovi protagonisti dell’intelligenza artificiale? Come stanno trasformando i settori chiave come salute, creatività, sostenibilità e sicurezza?
🍽️ Intelligenza generativa al servizio del gusto
Durante AI Heroes 2025, Francesco Lerro ci ha raccontato come TheFork stia trasformando l’esperienza culinaria con l’AI generativa.
Il punto di partenza? Le recensioni dei clienti.
Oltre 20 milioni ogni mese, trattate come vere e proprie chiamate API per generare raccomandazioni personalizzate e descrizioni su misura dei ristoranti, capaci di rispondere davvero ai gusti e alle preferenze degli utenti.
Il risultato? Classifiche come la Top 50 che non si basano su fama o sponsorizzazioni, ma su ciò che la community davvero vive e racconta.
Un caso d’uso esemplare di AI come valore reale e scalabile.
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💬 GenAI in produzione: la realtà oltre la demo
Nel suo intervento, Benedetto Manasseri ci ha portati dietro le quinte della costruzione e dell’evoluzione di chatbot multi-agente in ambienti enterprise.
Il messaggio è chiaro: il passaggio da PoC a produzione è solo l’inizio. Serve una strategia solida, basata su architetture componibili, pratiche di prompt condivise con il business, e soprattutto un sistema di valutazione continuo. Parliamo di evals, valutazioni sistematiche per capire se un sistema AI funziona davvero, oltre la demo.
Le metriche? Dalla precisione del contesto alla similarità semantica, passando per latenza e resilienza. Una buona UX? Si costruisce anche mostrando all’utente le fonti, aumentando la fiducia e riducendo la latenza percepita. In breve: costruire AI affidabili significa testare, misurare, aggiornare e ricominciare da capo, con metodo
HyDE
(Hypothetical Document Embeddings)
Invece di limitarsi a cercare tra i documenti esistenti, HyDE genera documenti ipotetici a partire dalla query dell’utente. Questo potenzia il retrieval in modo semantico, aumentando la pertinenza delle risposte senza modificare il modello di base. Un vero e proprio boost di efficacia nella fase iniziale del recupero.
ColPali
(Visual-Linguistic Embedding)
Pensato per gestire contenuti complessi come PDF, moduli e scansioni, ColPali supera l’approccio OCR tradizionale grazie a embedding che integrano testo e layout visivo. Ideale per ambiti ad alta densità informativa come sanità, finanza e settore legale, dove la struttura dei documenti è cruciale.
SPLADE
& Advanced RAG
SPLADE unisce sparse retrieval e intelligenza neurale, offrendo prestazioni scalabili in ambienti di produzione. Ma il salto di livello arriva con l’Advanced RAG, che introduce fasi di pre- e post-retrieval per espandere query, riassumere contenuti e fondere risultati. Un toolkit robusto per chi costruisce sistemi AI realmente operativi.
Il cuore dell’evoluzione, però, è Agentic RAG: non più un semplice sistema di risposta, ma un agente autonomo in grado di orchestrare strategie complesse di ricerca e ragionamento. Di fronte a domande articolate (es. “Parlami delle vendite Q3 rispetto a Q2”), l’agente pianifica in modo autonomo i passaggi: scompone la query, consulta un retriever specializzato, analizza i documenti trovati e, se necessario, coinvolge agenti secondari o interroga API, database o fonti live.
Il risultato? Una risposta completa, giustificata, tracciabile, generata da modelli avanzati come GPT o Claude, presentata in formati adatti al contesto (testi, tabelle, output multiformato).
Se il livello di confidenza non è sufficiente, il ciclo si riattiva: prompt migliorati, query riformulate, nuova iterazione. Il tutto con un’interazione fluida e modulare, pensata per costruire AI realmente intelligenti, dinamiche e affidabili.
🚀 Replica Italia – Un digital twin sintetico per l’intera popolazione
Replica Italia è un progetto ambizioso che ha realizzato un gemello digitale sintetico e privacy-safe della popolazione italiana, un modello che non copia dati reali ma crea una popolazione artificiale fedele alle distribuzioni demografiche, comportamentali e geografiche dell’Italia.
Grazie all’integrazione di open data pubblici come quelli ISTAT, modelli statistici avanzati e simulazioni dinamiche, Replica Italia riesce a rappresentare oltre 60 milioni di persone in modo sintetico.
Questa popolazione digitale può essere usata per testare concetti e campagne, simulare risposte di mercato prima di un lancio prodotto, arricchire profili cliente con dati sintetici e creare audience pubblicitarie di alta qualità senza mai utilizzare dati personali reali.
La robustezza del progetto si basa sull’uso di dati sintetici, le caratteristiche principali comprendono proprietà demografiche, comportamentali e geografiche.
Utilizzando piccoli modelli linguistici, è possibile costruire un background fittizio per ogni “persona”, grazie a una rigorosa armonizzazione dei dati da diverse fonti in un unico database integrato.
🌟 In sintesi AI Heroes 2025 è stato molto più di un evento tecnico: è stato un viaggio nel presente e futuro dell’intelligenza artificiale. Un’occasione per confrontarsi con soluzioni concrete, idee innovative e per riflettere su come vogliamo usare l’AI nei nostri progetti.
Dal nostro lato, torniamo a casa con nuove ispirazioni, nuovi strumenti da testare e una certezza: l’AI non è solo una tecnologia, ma un modo nuovo di pensare, progettare e costruire il digitale.
AI HEROES 2025 (Parte 2)
Oltre l’Algoritmo