Un sito che non presenta a tutti la stessa pagina, ma la compone mentre viene utilizzato. È l’idea alla base di Callimacus, la piattaforma nata in Italia e già applicata al progetto digitale di Brunello Cucinelli: contenuti, immagini e componenti dell’interfaccia vengono selezionati e organizzati in tempo reale in funzione dell’intento attribuito all’utente durante la sessione.
La differenza rispetto alla personalizzazione tradizionale è sostanziale. Callimacus non si limita a cambiare un suggerimento o l’ordine di alcuni prodotti: interviene sul presentation layer, quindi sul modo in cui il sito prende forma davanti al visitatore. Dietro l’interfaccia lavorano più agenti AI e più modelli linguistici, scelti in funzione di capacità, velocità e costo e sostituibili senza legare la piattaforma a un singolo LLM o a un solo provider di inferenza.
È su questa tecnologia che ha recentemente investito Salesforce Ventures, in quella che Callimacus indica come la maggiore operazione realizzata in Italia nell’intelligenza artificiale dal venture arm di Salesforce. I termini economici non sono stati comunicati; le risorse saranno destinate alla crescita dei gruppi di ricerca AI e software engineering e allo sviluppo commerciale in Europa e Nord America.
Il team conta oggi dodici persone e dovrebbe raddoppiare nei prossimi mesi. “Il motivo del round con Salesforce non è finanziario: vogliamo accelerare la crescita e avere un partner che sappia come si scala una startup”, spiega Guglielmo Faglioni, cofondatore di Solomei AI.
L’investimento accompagna la fase in cui Callimacus deve trasformare una tecnologia sviluppata su progetti ad alta intensità di personalizzazione in una piattaforma capace di funzionare su più clienti, con stack differenti e volumi maggiori.
Dal disegno dell’interfaccia ai contenuti
“Solitamente si parte da Figma, dal disegnare il sito, e poi, paradossalmente, solo in un secondo momento ci si occupa di pensare a quale può essere il contenuto. Tant’è che i design iniziali sono sempre fatti con placeholder sia di immagini sia di testi”, osserva Faglioni. La conseguenza, aggiunge, è che “l’interfaccia è sempre uguale, il contenuto invece cambia e quindi, paradossalmente, è il contenuto a doversi adattare al contenitore”.
Da qui nasce la riflessione sviluppata dal gruppo nel 2023: “I siti web dagli anni Novanta seguono questa metafora tipografica: si parte dal menu e dalle pagine, un modo molto tradizionale di incasellare le informazioni”. Con l’arrivo dei modelli generativi Callimacus prova a intervenire direttamente su quella struttura: “Abbiamo provato ad andare oltre, creando una pagina che si compone in tempo reale davanti all’utente, in base al suo intento e a quello che sta cercando”.
Il contenuto rimane quello controllato dall’azienda, mentre cambia il modo in cui viene selezionato e combinato. “Cerchiamo di fare due cose contemporaneamente: comunicare ciò che il brand vuole comunicare, con il suo tono di voce, ma declinandolo sull’utente che abbiamo davanti in quel momento”.
Menu e categorie funzionano, ma richiedono comunque una classificazione
La standardizzazione delle interfacce ha anche un vantaggio: un visitatore sa già dove aspettarsi un menu e come interpretare una gerarchia. Faglioni sposta però l’attenzione sul lavoro di classificazione richiesto da quella struttura: “La navigazione di un menu comporta uno sforzo da entrambe le parti. Chi lo crea deve capire come classificare i contenuti, quali voci inserire, quante e con quale profondità; dall’altra parte l’utente deve adattarsi a queste scelte”.
Nei social la classificazione rimane molto meno visibile. “Il gesto è uno, il contenitore è uno solo e il contenuto si adatta automaticamente a noi”, osserva Faglioni.
Quando il volume dei contenuti cresce, costruire tassonomie comprensibili diventa inoltre sempre più difficile. “È difficile persino immaginare come catalogare i video di TikTok o Instagram. Netflix fa qualcosa di simile con i film: crea decine di categorie, dalle più semplici alle più strane, per cercare di organizzare un catalogo sterminato”.
Callimacus sposta così una parte della selezione dalla struttura definita a priori a ciò che viene interpretato durante la singola sessione.
L’intento è qualcosa di effimero
“Ci siamo concentrati molto su quello che chiamiamo intento. Per noi l’intento è qualcosa di effimero, che vale in quel momento per quell’utente”, spiega Faglioni. La differenza rispetto a un profilo persistente emerge soprattutto dagli esempi: “Il fatto che io stia cercando delle scarpe blu non significa che sia un appassionato di scarpe, né tanto meno di scarpe blu. E non significa che domani vorrò comprarne un altro paio”.
Un caso personale legato ad Amazon rende evidente la stessa distinzione: “Ho comprato una TV e per due settimane ho continuato a vedere suggerimenti del tipo: ‘Potrebbero piacerti anche altre TV’. È esattamente il contrario di quello che avrebbe avuto senso fare”. “Cerchiamo di aggiungere ai siti web quel minimo di intelligenza che nel mondo reale ci sembra scontato”.
Brunello Cucinelli e il parallelo con la boutique
Il primo progetto nasce in un settore nel quale la personalizzazione della relazione con il cliente è già parte dell’esperienza fisica. “Cucinelli ha capito immediatamente questi principi perché nel mondo del lusso, nelle boutique, c’è un’attenzione fortissima al cliente e alla personalizzazione dell’esperienza”.
Faglioni traduce il concetto in una situazione concreta: “Se torni il giorno dopo, magari ti chiedono com’è andata con la giacca blu e ti propongono dei pantaloni da abbinarci”. Lo stesso vale per una richiesta legata a un’occasione particolare: “Se entri dicendo che stai cercando un regalo per tua moglie, il giorno dopo non danno per scontato che tu ne stia cercando un altro”.
L’esperienza digitale dovrebbe riuscire a distinguere nello stesso modo una richiesta momentanea da un interesse stabile.
Un’orchestra di agenti divide contenuti, linguaggio e composizione
“Abbiamo costruito una piattaforma composta da agenti, ognuno dei quali si occupa di un aspetto diverso”, spiega Faglioni. Nella architettura descritta da Callimacus il lavoro comincia con Anteater e Socrates, che acquisiscono i contenuti e li organizzano in una knowledge base; Memories aggiunge a questa base ciò che il sistema apprende dal traffico reale e dai dati delle sessioni precedenti.
Socrates è anche l’agente che Faglioni definisce “la nostra base di conoscenza”: seleziona tra le informazioni disponibili quelle più pertinenti per ciò che l’utente sta cercando e le mette a disposizione degli altri agenti.
Il passaggio successivo riguarda il modo in cui quelle informazioni possono essere usate. Demosthenes governa il tono di voce e le modalità di comunicazione del sito; i Dioscuri controllano l’accuratezza delle risposte, mentre Phantom protegge e anonimizza le informazioni private prima che vengano elaborate dagli altri componenti.
La parte visibile dell’esperienza passa soprattutto da Thamyr e Skesis. Thamyr interpreta l’intento a partire dai segnali della sessione – una domanda, uno scroll, un clic – e trasmette al front end l’interfaccia progressivamente, blocco dopo blocco; Skesis collega invece contenuti correlati e individua il passo successivo più pertinente.
È Thamyr l’agente che Faglioni descrive come quello che “dipinge”: “Assembla in tempo reale l’esperienza utente, prende informazioni testuali, immagini e video e, con i componenti che ha a disposizione, crea l’esperienza finale”.
La divisione dei ruoli diventa così più concreta: Anteater e Socrates costruiscono e interrogano la base informativa; Memories apprende dal comportamento; Demosthenes decide come parlare; i Dioscuri verificano; Phantom scherma i dati sensibili; Thamyr costruisce ciò che appare sullo schermo e Skesis collega ciò che l’utente sta vedendo con il contenuto o l’azione successiva. Ogni sessione può poi essere verificata attraverso ambiente di test e backtest prima e dopo la pubblicazione.
Nessun LLM è considerato definitivo
“Quando siamo partiti sapevamo che la tecnologia non era ancora pronta: era troppo costosa e troppo lenta. Abbiamo però scommesso sull’evoluzione degli LLM”, ricorda Faglioni. Quella condizione iniziale ha spinto il gruppo a evitare una dipendenza strutturale da un singolo modello: “Per ogni agente possiamo provare nuovi modelli e capire se conviene sostituire quello che stiamo usando. C’è un continuo lavoro di ottimizzazione”.
La selezione è pragmatica. “Usiamo modelli diversi, soprattutto open source. Per ogni micro-task scegliamo l’LLM più economico e più veloce che riesca comunque a soddisfare i requisiti”. “Ci sono attività più complesse che richiedono modelli più potenti e altre più semplici per le quali bastano modelli meno sofisticati”.
Anche il provider di inferenza può cambiare
Callimacus ha iniziato a lavorare con GroqCloud, scelta in quella fase per il rapporto fra velocità e costo dell’inferenza. La scelta non è definitiva: “Continuiamo a essere clienti di GroqCloud, ma stiamo valutando anche altri provider. Cerchiamo sempre quello più veloce e più economico”.
“Non essendo legati a un modello particolare, possiamo cambiare anche provider con relativa facilità”, aggiunge Faglioni.
Dal back office l’azienda può interrogare gli agenti
Callimacus viene erogata come servizio SaaS. Dal back office il cliente può interagire direttamente con gli agenti e verificare come stanno operando. Con Demosthenes, per esempio, “puoi chiedere: ‘Come stiamo rispondendo?’. Demosthenes fa una sorta di autodiagnosi e suggerisce i miglioramenti possibili. Poi è l’utente business a decidere se applicarli”.
Le stesse interazioni possono far emergere le lacune informative. “Il sito sa come sta rispondendo a ogni utente, quindi sa anche dove avrebbe potuto rispondere meglio e quali informazioni gli mancano. Può così aiutare chi gestisce il sito a migliorarlo”.
Questo tipo di osservazione viene affiancato agli strumenti tradizionali di analisi del traffico: “Molte aziende non sanno davvero come sta funzionando il loro sito o che cosa chiedono gli utenti. Esistono Google Analytics e altri strumenti, ma le analitiche rimangono difficili da interpretare e soprattutto lente quando poi bisogna intervenire”.
Quando il sito viene costruito in tempo reale, anche la page view cambia significato
“In un sito costruito in tempo reale una parte delle analytics tradizionali non è più utilizzabile”, afferma Faglioni. Anche la page view perde parte del significato che assume in un sito tradizionale: “È un concetto che in parte sparisce. Abbiamo dovuto costruire un nostro motore di analytics basato su metriche nuove”.
Fra queste metriche c’è il tempo trascorso durante la sessione: “Ci concentriamo molto sulla durata della sessione, perché vogliamo capire quanto l’esperienza riesca a coinvolgere l’utente”.
Un visitatore non è necessariamente già in fase d’acquisto
Nell’e-commerce, la tendenza consolidata è eliminare attriti e passaggi prima del carrello. Callimacus attribuisce però un ruolo rilevante anche alla fase precedente alla decisione: “Lo storytelling è molto importante: devi spiegare perché vale la pena acquistare quel prodotto. Più l’esperienza è immersiva e costruita su di te, più aumenta la probabilità che tu arrivi all’acquisto”.
“I siti web tradizionali spesso trattano tutti i visitatori come potenziali acquirenti, ma magari in quel momento non lo sono. Possono stare semplicemente esplorando, essere in una fase di valutazione, essere pronti all’acquisto oppure essere soltanto curiosi. È qui che entra il concetto di intento”.
“Tradizionalmente rispondiamo a tutte queste situazioni con la stessa interfaccia, che è soprattutto ottimizzata per la fase finale dell’acquisto”, osserva Faglioni. Un esempio tratto dal settore moda rende evidente l’uniformità: “Abbiamo una slide con una sessantina di e-commerce di moda: sono praticamente tutti griglie. Se copri il logo, fai fatica a riconoscerli”.
Il lusso è stato il punto di partenza anche per il costo della tecnologia
“Siamo partiti da progetti di questo tipo perché all’epoca la tecnologia era più costosa e richiedeva un impegno importante. Serviva quindi un progetto di una certa dimensione. L’idea, però, è sempre stata quella di rendere la tecnologia accessibile a tutti”, spiega Faglioni.
L’AI viene considerata soprattutto come strumento per estendere ciò che può essere fatto: “Per noi l’AI non è mai stata qualcosa che dovesse sostituire le persone o semplicemente rendere i processi meno costosi. L’abbiamo sempre vista come uno strumento per fare cose nuove e riuscire a fare di più”.
Un sito esistente può diventare il punto di partenza
Callimacus sta lavorando anche a strumenti destinati a ridurre il lavoro necessario per adottare la piattaforma. “L’idea è prendere un sito web esistente e trasformarlo in un sito Callimacus, mantenendo gli stessi asset visivi”, anticipa Faglioni.
Internamente il gruppo usa una definizione meno tecnica: “Lo chiamiamo una sorta di incantesimo: il sito prende vita e passa da qualcosa di statico a qualcosa di molto più dinamico”.
L’inferenza in tempo reale costa più di un sito tradizionale
Sul costo computazionale Faglioni è netto: “Il costo della tecnologia sottostante è inevitabilmente più alto rispetto a quello di un sito web tradizionale”.
Callimacus fattura il servizio in funzione dell’utilizzo effettivo. “Il nostro modello di fatturazione si basa sui minuti di interazione attiva. Misuriamo quanto tempo gli utenti trascorrono effettivamente sul sito, per esempio facendo scroll o interagendo, e fatturiamo su quella base”.
Il modello lega direttamente una parte del costo al coinvolgimento generato: “Più il sito funziona e più gli utenti rimangono coinvolti, quindi il consumo cresce. Se invece il sito coinvolge poco, anche il costo rimane più contenuto”.
La protezione dai bot e dai costi derivanti
Il traffico automatico può generare interazioni e quindi consumo di inferenza. Callimacus utilizza sistemi di rilevazione per evitare che quel traffico venga conteggiato come utilizzo del cliente: “Le sessioni riconosciute come bot vengono escluse automaticamente sia dalle analytics sia dalla fatturazione”.
Phantom anonimizza i dati prima che arrivino agli altri agenti
Sul fronte della privacy entra in gioco Phantom: “È l’agente che si occupa dell’anonimizzazione. Può essere attivato in modo che, appena l’utente interagisce con Callimacus, i dati personali vengano mascherati. Da quel momento gli altri agenti non hanno più a disposizione i dati personali dell’utente”.
La piattaforma può anche funzionare senza cookie. “Le prime implementazioni erano senza cookie. In quella modalità, quando un utente torna sul sito non viene riconosciuto come utente di ritorno: per il sistema è una nuova sessione”.
Callimacus si colloca sopra il motore transazionale
Callimacus non sostituisce i sistemi che gestiscono catalogo e transazioni. “Tecnicamente siamo un presentation layer. Anche se viene spontaneo pensare subito all’e-commerce, Callimacus nasce per qualsiasi tipo di sito in cui il modo di presentare e organizzare i contenuti abbia un ruolo importante”, precisa Faglioni.
Nell’e-commerce si appoggia quindi al motore transazionale già presente, con integrazioni per Shopify e Salesforce Commerce e l’estensione prevista verso altre piattaforme.
Nel caso di Shopify, “importiamo dal sistema esistente cataloghi e contenuti e forniamo un nuovo presentation layer sopra Shopify”. La società dispone inoltre di un proprio CMS, ma “è perfettamente integrabile con CMS di terze parti”.
I prossimi progetti vanno oltre la moda
Faglioni non può ancora rendere pubblici i nomi degli altri clienti, ma anticipa due progetti: “Un importante brand americano di occhiali e un’azienda del settore crocieristico”.
Sono due test importanti perché spostano Callimacus fuori dal primo terreno naturale del lusso e della moda. Coincidono inoltre con la fase in cui Salesforce Ventures entra nella società e il gruppo deve dimostrare che l’approccio può funzionare su scala più ampia.
La scommessa diventa così molto concreta: far sì che un sito non debba decidere completamente in anticipo quale esperienza mostrare a chi arriverà dopo. Contenuti, sistemi transazionali e identità del brand restano sotto il controllo dell’azienda; cambia il livello che li mette insieme, costruito di volta in volta sulla base dell’intento della sessione.
Se il modello riuscirà a estendersi oltre i primi progetti, il cambiamento non riguarderà soltanto la personalizzazione. Termini molto concreti del Web – pagina, menu, percorso, page view – potrebbero smettere di descrivere oggetti uguali per tutti e diventare parti di un’esperienza che prende forma sessione per sessione.
