Salesforce eVerse, il simulatore che addestra i chatbot vocali a dialogare con clienti complicati
Salesforce AI Research ha presentato eVerse, un nuovo ambiente di simulazione pensato per la formazione degli agenti AI nelle aziende. La piattaforma nasce per affrontare una criticità ben nota nel mondo dei large language model come l’“intelligenza irregolare”, ovvero la discrepanza che porta gli agenti a risolvere compiti di grande complessità, salvo poi inciampare su richieste semplici e apparentemente banali. Nell’ambito enterprise, questo limite può incidere pesantemente su aspetti cruciali come il supporto clienti, i flussi di vendita o le operazioni nel settore sanitario.
eVerse interviene proprio qui, introducendo un ciclo di addestramento articolato su tre fasi connesse (sintesi dei dati, misurazione delle prestazioni e ottimizzazione comportamentale) che permette di ottenere agenti più coerenti, accurati e affidabili. L’obiettivo è ridurre drasticamente le incongruenze tipiche dei modelli generici, fornendo alle aziende strumenti che garantiscano un livello di sicurezza compatibile con gli standard professionali.
Il simulatore è già stato utilizzato per sviluppare Agentforce Voice, l’agente vocale di Salesforce progettato per affrontare contesti reali ad alta variabilità. Un approccio che mira a replicare la complessità del mondo reale sin dalla fase di addestramento, così da portare gli agenti in produzione solo quando raggiungono un grado di affidabilità enterprise.
Stress test vocali: il banco di prova degli agenti AI
Nonostante l’avanzata dei canali digitali, oltre il 70% delle interazioni tra cliente e azienda avviene ancora tramite telefono. Questo dato spiega perché la richiesta di agenti vocali affidabili sia in crescita costante. Nel settore del customer service, un errore in una conversazione vocale può tradursi in un problema concreto per l’utente e in un costo significativo per l’azienda.
È proprio su questo terreno che eVerse dimostra la propria forza, mettendo gli agenti di Agentforce Voice davanti a migliaia di simulazioni che replicano condizioni imprevedibili tra rumori, interferenze, frasi incomplete, pause atipiche e variazioni di tono. Tutto viene modellato per misurare quanto l’agente sia in grado di rispondere, adattarsi, correggere e mantenere coerenza.
Prima del lancio, Agentforce Voice ha superato un vasto stress test basato su conversazioni simulate. Questo ha permesso ai team tecnici di individuare rapidamente punti deboli, correggere gli errori e raggiungere quel livello di prontezza richiesto dalle implementazioni in contesti enterprise. “Con eVerse siamo riusciti a valutare ogni sfumatura del dialogo umano ancora prima di portare Agentforce Voice in produzione” spiega Jayesh Govindarajan, EVP of AI Engineering di Salesforce. Un rigore metodologico che, secondo l’azienda, consente ai clienti di sperimentare un’esperienza più solida e prevedibile.
UCSF Health: ottimizzare la fatturazione sanitaria con agenti specializzati
Oltre al customer service, eVerse sta trovando applicazione anche nel settore sanitario. Una delle prime sperimentazioni in corso coinvolge UCSF Health, dove Salesforce collabora con esperti clinici per addestrare agenti AI specializzati nella semplificazione della fatturazione sanitaria, un ambito in cui l’affidabilità non è semplicemente desiderabile ma indispensabile.
Il sistema sfrutta un motore di apprendimento continuo alimentato dai feedback umani provenienti direttamente dal campo (operatori sanitari, amministrativi e tecnici che interagiscono con gli agenti forniscono correzioni in tempo reale). Salesforce eVerse integra questi feedback nel ciclo di addestramento, consolidando automaticamente le procedure corrette e adattandosi a nuovi scenari. I primi risultati indicano un retention rate delle conoscenze acquisite vicino al 70% e la capacità di generare nuovi casi con una precisione superiore al 60%, segnali di un modello che impara in modo coerente e mantiene stabilità nel tempo.
Per Sara Murray, VP & Chief Health AI Officer di UCSF Health, l’AI può “semplificare una delle fasi più complesse dell’assistenza sanitaria, migliorando non solo l’efficienza delle procedure, ma anche l’esperienza del paziente”. Silvio Savarese, Chief AI Scientist di Salesforce, sottolinea come un ambiente che rispecchia la complessità reale sia fondamentale perché gli agenti raggiungano prestazioni affidabili proprio nei momenti critici.
Dalla ricerca all’enterprise: la strada verso l’EGI
Sfruttando questo approccio, Salesforce AI Research introduce il concetto di Enterprise General Intelligence (EGI), una visione che definisce cosa significhi costruire un’intelligenza artificiale realmente adatta al mondo aziendale. Se nel settore consumer un margine di incoerenza può essere tollerato, nell’enterprise ogni interazione deve essere affidabile, verificabile e coerente.
Salesforce eVerse nasce proprio per colmare questo divario, portando nel ciclo di sviluppo la complessità dei contesti produttivi dalle variabili ambientali fino alle dinamiche operative, con l’assicurazione che gli agenti raggiungano performance stabili e prevedibili. Un percorso che promette di ridefinire il ruolo dell’AI nei processi aziendali, rendendo gli agenti non semplici estensioni dei modelli linguistici, ma strumenti realmente pronti per la produzione.
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Un’IA in continuo mutamento
Queste novità si legano strettamente a uno scenario di intensa trasformazione del mercato IA, sottolineato anche da una nuova indagine globale di Salesforce condotta su 6.500 professionisti del servizio clienti (di cui 200 in Italia). Lo studio mostra come l’intelligenza artificiale stia passando da semplice motore di automazione a leva strategica capace di ridefinire priorità, competenze e aspettative dei team.
Per quanto riguarda il customer service, in un solo anno l’intelligenza artificiale è balzata dal decimo al secondo posto tra le priorità globali. In Italia, lo sviluppo delle competenze, il miglioramento dell’esperienza cliente e l’automazione dei flussi restano i pilastri principali, con l’IA sempre più intrecciata a ciascuno di essi. Secondo Salesforce, gli agenti AI non si limitano più a prevedere o classificare, ma comprendono il contesto, agiscono autonomamente e si adattano in tempo reale.
Oggi in Italia circa un quarto dei casi di assistenza è già gestito dall’AI e la quota potrebbe raggiungere il 50% entro il 2027, accelerando l’ascesa della cosiddetta agentic enterprise, un modello in cui operatori umani e agenti AI collaborano come partner complementari.
La seconda tendenza riguarda l’impatto diretto sull’attività quotidiana degli operatori. I professionisti EMEA che utilizzano l’AI dedicano in media il 20% di tempo in meno alle attività ripetitive, liberando fino a quattro ore settimanali da impiegare su questioni più complesse. Questo spostamento si traduce in nuove opportunità di crescita e chi lavora con agenti AI ha maggiori probabilità di occuparsi di progetti trasversali, mentoring e gestione di clienti ad alto valore. L’85% afferma che l’intelligenza artificiale sta creando nuove opportunità professionali e aumentando il livello di specializzazione richiesto dai ruoli.
Infine, il tema della sicurezza resta cruciale. Il 52% dei leader italiani segnala che le preoccupazioni legate alla sicurezza hanno rallentato i progetti di intelligenza artificiale, anche se il gli agenti AI vengono sempre più percepiti come strumenti in grado di rafforzare la cybersecurity, migliorando la rilevazione delle minacce e riducendo le vulnerabilità.
