Ecosistemi AI: come GTAVIANI Consulting progetta architetture intelligenti per Retail ed E-Commerce

L’intelligenza artificiale applicata al business non è più una questione di singoli modelli o chatbot. Oggi il vero valore nasce dalla progettazione di ecosistemi AI, architetture complesse in cui agenti, strumenti e modelli linguistici cooperano per supportare marketing, sales e decision making. È in questo contesto che GTAVIANI Consulting progetta ecosistemi AI modulari e scalabili, come quello sviluppato per DrGuido.ai, adattabili anche ai contesti Retail ed E-Commerce.

Cos’è un ecosistema AI e perché supera il concetto di “AI singola”

Un ecosistema AI non è un unico modello, ma un insieme coordinato di componenti che lavorano in modo orchestrato. L’approccio di GTAVIANI Consulting separa chiaramente:

• Frontend AI Resources: le risorse “agentiche” che operano sui processi
• Backend AI & Data Layer: l’intelligenza profonda che elabora, apprende e conserva conoscenza

Questa separazione consente di costruire sistemi flessibili, governabili e integrabili nei processi aziendali esistenti.

Frontend agentico: AI Agent, AI Tool e AI Workforces

Nel frontend dell’ecosistema trovano spazio:

• AI Agent specializzati (marketing, sales, supporto, analisi)
• AI Tool dedicati a task specifici
• AI Workforces, ovvero workflow composti da più agenti che collaborano

Queste risorse operano secondo flussi strutturati: raccolgono input, interrogano dati e modelli, producono output e archiviano risultati.
Per la progettazione di questa componente agentica, GTAVIANI Consulting utilizza RelevanceAI, piattaforma internazionale pensata per creare agenti AI orientati a marketing e sales.

Backend AI: LLM proprietari e orchestrazione multi-modello

Il backend rappresenta il cuore cognitivo dell’ecosistema. Qui convivono:

• LLM interni proprietari, addestrati su dati aziendali
• LLM di terze parti, interrogati via API
• un LLM Orchestrator, che decide quale modello usare, quando e con quali dati

GTAVIANI Consulting utilizza Google Vertex AI per la gestione e l’addestramento dei modelli linguistici di backend, garantendo sicurezza, scalabilità e controllo.

Il ruolo dei dati: database relazionali e vettoriali (RAG)

Ogni ecosistema AI efficace è data-centric. I modelli progettati da GTAVIANI Consulting integrano:

• database relazionali per dati strutturati
• database vettoriali per semantic search e Retrieval Augmented Generation (RAG)

Il tutto basato su Google Cloud, che consente di gestire archivi, log, conversazioni e knowledge base in modo centralizzato e sicuro.

Un esempio chiave: LLM proprietario come CDP intelligente

Uno degli esempi più rilevanti di applicazione nel Retail e nell’E-Commerce è la creazione di un LLM proprietario che agisce come una Customer Data Platform evoluta.

Questo modello:

• raccoglie dati comportamentali degli utenti
• integra eventi di navigazione, acquisto e interazione
• alimenta gli AI Agent di marketing e sales
• supporta personalizzazione, segmentazione e decisioni in tempo reale

Non una semplice CDP, ma un cervello intelligente che dialoga con agenti e workflow.

Applicazioni concrete per Marketing e Sales nel Retail

Un ecosistema AI progettato in questo modo può supportare:

• customer journey personalizzate e dinamiche
• automazioni marketing guidate da agenti
• supporto alle vendite e ai team commerciali
• analisi predittiva di comportamento e churn
• governance centralizzata dell’AI aziendale

Il tutto senza dipendere da integrazioni software complesse, grazie a un’architettura modulare e API-driven.

Dalla sanità al Retail: un modello replicabile

L’ecosistema sviluppato per DrGuido.ai dimostra come questo modello sia replicabile e adattabile a settori diversi.
Nel Retail e nell’E-Commerce, la combinazione di agenti, LLM proprietari e dati consente di costruire un vantaggio competitivo duraturo, basato su intelligenza distribuita e processi governabili.

Progettare ecosistemi AI, non singole soluzioni

GTAVIANI Consulting non implementa singole funzionalità AI, ma progetta ecosistemi completi, pensati per evolvere nel tempo e integrarsi nei processi di business.
È questa la differenza tra “usare l’AI” e costruire un’infrastruttura intelligente al servizio di marketing e sales.