Dal 2022, LFM affianca Wonderbox nella missione di trasformare ogni regalo in un’esperienza indimenticabile. Questa partnership si fonda su un concetto chiave: regalare esperienze uniche e memorabili, andando oltre il semplice prodotto materiale. Quando si tratta di servizi di promoting efficaci e professionali, LFM S.p.A. si distingue come partner d'eccellenza per Wonderbox, così per come tanti altri clienti in vari settori. Grazie alla presenza capillare nei centri commerciali e nei principali store di elettronica di consumo, di food, e nel mondo beauty & fashion, LFM offre un servizio di promoting personalizzato e orientato ai risultati. Come Funziona il Servizio di Promoting LFM per Wonderbox Consulenza Personalizzata: I nostri promoter LFM sono veri e propri consulenti del viaggio e delle emozioni. Ascoltano le esigenze del cliente e propongono il cofanetto Wonderbox ideale, basato sugli interessi della persona e sul budget disponibile. Esperienze su Misura: LFM con Wonderbox garantisce un’esperienza d'acquisto unica, offrendo proposte che spaziano dai weekend romantici alle avventure adrenaliniche, dalle esperienze gourmet ai percorsi benessere. Supporto Professionale e Qualificato: I promoter LFM sono formati per garantire un'assistenza impeccabile, rendendo l’acquisto semplice e piacevole. Questo è reso possibile grazie alla LFM University interna che è stata pensata per formare continuamente le persone sul territorio e accompagnarle in un continuo percorso di formazione e aggiornamento. Aumento delle Vendite e Soddisfazione del Cliente: Il nostro servizio di promoting non si limita alla semplice vendita, ma punta a migliorare l'esperienza complessiva del cliente, garantendo la massima soddisfazione. Perchè scegliere LFM come partner nel promoting Scegliere il partner giusto per i servizi di promoting è fondamentale per garantire il successo e la crescita del proprio brand. LFM si distingue nel panorama italiano per una serie di motivi che la rendono la scelta ideale per le aziende che desiderano potenziare la loro presenza sul mercato. 1. Approccio Integrato e Personalizzato LFM offre un ventaglio completo di servizi che spaziano dal retail & logistica, eventi e viaggi incentive, business intelligence, fino al marketing e strategia. Questa multidisciplinarità consente di sviluppare strategie di promoting su misura, perfettamente allineate con le specifiche esigenze e obiettivi di ogni cliente. 2. Esperienza e Presenza Capillare Con oltre 20 anni di esperienza e una presenza consolidata su tutto il territorio nazionale, LFM garantisce una copertura efficace e tempestiva. La gestione di 20 centri logistici e una flotta attiva di 95 unità testimoniano la capacità operativa dell'azienda nel supportare campagne movimentazione di materiali di promoting su larga scala. 3. Formazione Continua attraverso LFM UNIVERSITY La formazione del personale è un pilastro fondamentale per LFM. Attraverso la LFM UNIVERSITY, l'azienda investe costantemente nell'aggiornamento delle competenze dei propri collaboratori, assicurando che siano sempre al passo con le ultime tendenze e tecnologie del mercato. 4. Innovazione Tecnologica e Soluzioni Digitali LFM abbraccia l'innovazione offrendo servizi all'avanguardia come il digital promoting, che include assistenza video durante lo shopping online e prenotazione di appuntamenti virtuali. Queste soluzioni migliorano l'esperienza del cliente e aumentano le opportunità di vendita. 5. Clienti di Prestigio e Testimonianze Positive La fiducia di marchi rinomati come Apple, Google, Huawei e LG evidenzia la reputazione e l'affidabilità di LFM nel settore. Testimonianze dirette dai clienti sottolineano l'efficacia delle soluzioni proposte e l'impatto positivo sulle performance aziendali. 6. Certificazioni e Standard di Qualità LFM possiede importanti certificazioni come ISO 9001 e ISO 14001, a riprova dell'impegno verso elevati standard qualitativi e attenzione all'ambiente. Queste certificazioni garantiscono ai clienti processi efficienti e sostenibili. 7. Success Stories e Case Studies Collaborazioni di successo, come quella con Wonderbox, ILIAD, Xiaomi, LG e molte altre multinazionali dimostrano la capacità di LFM di gestire progetti complessi, fornendo personale qualificato e strategie efficaci che hanno portato a risultati concreti in termini di vendite e soddisfazione del cliente. Se stai cercando un partner per i servizi di promoter sei nel posto giusto.
In occasione del compleanno di Giuliano Ferraris , co-founder di LFM, abbiamo il piacere di scoprire qualcosa in più sulla sua personalità e sulle passioni che lo definiscono. Un uomo che vive il mare come un'estensione della propria anima e che ha trasformato l'amore per l'avventura e i motori in una filosofia di vita. Essendo nato sotto il segno dei Pesci, ti rivedi in alcune delle caratteristiche tipiche di questo segno? Assolutamente sì. I Pesci sono sognatori, amano esplorare, e sono molto legati alle emozioni e all'acqua. Mi rivedo in questa continua ricerca di bellezza e significato, e nel desiderio di vivere esperienze autentiche e profonde. Questa autenticità è quella che, insieme a Jasmine, abbiamo voluto dare ad LFM, azienda che ci lega profondamente. è noto per essere sensibile e intuitivo. Come descriveresti il tuo legame con il mare? Il mare per me è tutto: è libertà, è riflessione, è avventura. C'è una frase che amo e che riassume perfettamente il mio rapporto con l'acqua: Il naufragar mi è dolce in questo mare. Trovo una pace profonda nel lasciarmi cullare dalle onde, come se ogni viaggio fosse una scoperta interiore. Il blu peraltro è il mio colore preferito. La tua passione per i motori è ben nota. Da dove nasce questa passione? È qualcosa che ho sempre avuto dentro. Che si tratti di moto, barche o fuoristrada, amo il senso di libertà e la scarica di adrenalina che solo i motori sanno regalare. Ogni mezzo è un modo diverso di esplorare il mondo, sempre spinto dalla curiosità e dal desiderio di superare i miei limiti. Qual è la tua meta di viaggio preferita? Senza dubbio i Caraibi. Quel mare cristallino, le spiagge incontaminate e l'atmosfera rilassata mi fanno sentire a casa. È un luogo dove il tempo sembra fermarsi, e dove posso veramente riconnettermi con la natura e con me stesso. Sono poi estremamente fortunato purché Jasmine, con cui ho fondato l'azienda, è amante dei viaggi ed è in grado di organizzare avventure letteralmente memorabili, quindi che dire.. sono un ragazzo estremamente fortunato! Guardando al futuro, quali sono i tuoi sogni e progetti? Continuare a coltivare le mie passioni, esplorare nuovi orizzonti e, perché no, contribuire a creare esperienze che possano ispirare anche gli altri. La vita è un viaggio meraviglioso e il mio desiderio è di viverlo sempre con intensità e curiosità.
L'intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante negli ultimi decenni, portando alla creazione di chatbot sofisticati come Siri, Alexa e ChatGPT. Tuttavia, tutto ebbe inizio con un programma molto più semplice, ma incredibilmente rivoluzionario per il suo tempo: Eliza. Creato nel 1966 dall’informatico Joseph Weizenbaum, Eliza è considerato il primo chatbot della storia e ha segnato l'inizio di una nuova era per l'interazione tra uomo e macchina. Nonostante la sua semplicità, Eliza ha suscitato grande interesse perché dimostrava che le macchine potevano simulare una conversazione umana, anche senza comprendere realmente il linguaggio. Ma come funzionava esattamente? Qual era il suo scopo? E perché è così importante nella storia dell’intelligenza artificiale? La Nascita di Eliza e il suo funzionamento Eliza è stata sviluppata negli anni '60 da Joseph Weizenbaum, un informatico tedesco naturalizzato statunitense e professore al Massachusetts Institute of Technology (MIT). Weizenbaum era affascinato dal potenziale dei computer nel simulare il linguaggio umano e volle dimostrare quanto fosse facile per gli esseri umani attribuire intelligenza e sensibilità a una macchina che in realtà non capiva nulla. L'idea alla base di Eliza era di creare un programma capace di interagire con un utente umano in un modo che sembrasse naturale, utilizzando semplici regole grammaticali e risposte predefinite. Jopseph Weizenbaum A differenza dei moderni chatbot basati su modelli di apprendimento automatico avanzati, Eliza non comprendeva realmente il linguaggio, ma utilizzava una tecnica chiamata pattern matching (riconoscimento di schemi). Il Meccanismo di Base Riconoscimento di Parole Chiave: Eliza analizzava il testo inserito dall'utente alla ricerca di parole chiave. Riformulazione della Frase: Se veniva trovata una parola chiave, il programma restituiva una risposta predefinita che sembrava un'interpretazione intelligente. Uso di Risposte Generiche: Se il chatbot non riconosceva una parola chiave, rispondeva con frasi generiche come Puoi dirmi di più su questo? o Come ti fa sentire questo?. Simulazione del Dialogo: Il chatbot non aveva una vera comprensione del testo, ma riusciva a prolungare la conversazione attraverso domande aperte. Un esempio di conversazione con Eliza potrebbe essere: Utente: Mi sento triste oggi. Eliza: Perché ti senti triste? Utente: Penso che nessuno mi capisca. Eliza: Puoi dirmi di più su questo? Questo schema si ripeteva in modo simile, creando l’illusione di una vera interazione umana. Uno degli script più famosi di Eliza era chiamato DOCTOR, progettato per imitare un terapeuta rogeriano. Questa tipologia di psicoterapia, sviluppata dallo psicologo Carl Rogers, si basa sul riflettere i sentimenti del paziente e incoraggiarlo a esprimersi senza fornire giudizi o consigli diretti. Weizenbaum scelse questa simulazione perché un terapeuta rogeriano fa molte domande aperte e riflette ciò che il paziente dice, senza la necessità di risposte complesse. Questo rendeva il programma particolarmente convincente, al punto che alcune persone credevano che Eliza fosse realmente in grado di capirli. L'Effetto Eliza: Quando le Persone si Affezionano alle Macchine Uno degli aspetti più sorprendenti dell’esperimento di Weizenbaum fu che molti utenti iniziarono a considerare Eliza un vero interlocutore. Alcuni partecipanti arrivarono persino a confidarsi con il chatbot, attribuendogli una sorta di empatia e comprensione. Questa reazione fu così comune che Weizenbaum coniò il termine “Effetto Eliza”, per descrivere la tendenza degli esseri umani ad attribuire intelligenza e intenzionalità a un sistema che, in realtà, si limitava a manipolare il testo senza comprendere nulla. Il creatore di Eliza rimase colpito (e in parte preoccupato) dalla facilità con cui le persone sviluppavano una connessione emotiva con il chatbot. Questo fenomeno è ancora oggi rilevante, dato che assistenti vocali come Siri e Alexa suscitano spesso un senso di familiarità negli utenti. Nonostante il suo successo, tuttavia Eliza presentava numerosi limiti: Nessuna Comprensione Reale: Il chatbot non capiva il significato delle parole, ma si limitava a riconoscere pattern testuali. Risposte Ripetitive: Se una frase non conteneva parole chiave riconoscibili, il chatbot restituiva risposte generiche. Nessuna Memoria a Lungo Termine: Non era in grado di ricordare informazioni precedenti nella conversazione. Dipendenza dallo Script: Eliza funzionava bene solo nei contesti per cui era stata programmata (come la psicoterapia). Fuori da questi ambiti, appariva chiaramente limitata. L'Eredità di Eliza e il Suo Impatto sui Chatbot Moderni Nonostante le sue limitazioni, Eliza ha aperto la strada ai moderni chatbot e assistenti virtuali. Il concetto di interazione conversazionale con un computer ha continuato a evolversi, portando a chatbot sempre più sofisticati. Oggi, chatbot come ChatGPT, Siri, Google Assistant e Alexa sono molto più avanzati rispetto a Eliza, grazie all’uso di reti neurali e intelligenza artificiale basata su apprendimento automatico. Tuttavia, l'idea alla base di Eliza – ovvero simulare una conversazione umana tramite algoritmi di linguaggio – rimane il fondamento della tecnologia odierna. Weizenbaum, negli anni successivi, divenne critico nei confronti dell'intelligenza artificiale, avvertendo sui rischi di una società eccessivamente dipendente dalle macchine. Tuttavia, la sua creazione ha lasciato un segno indelebile nella storia dell’informatica.
Viaggiare oggi non è più solo un lusso o un passatempo: è un’esperienza trasformativa, un’opportunità per scoprire nuove culture, rafforzare legami e creare ricordi indelebili. Nel contesto attuale, il turismo sta vivendo una profonda trasformazione, con una crescente domanda di esperienze personalizzate e curate nei minimi dettagli. Ed è proprio in questo scenario che nasce TMC, il nuovo brand di LFM, che porta l’esperienza e la qualità della società nel settore del viaggi incentive, degli eventi e dei team building, a un nuovo livello che include anche i servizi di tour operator, rivolgendosi sia alle aziende che ai viaggiatori privati. Il Viaggio come Esperienza, TMC il sarto dei viaggi Oggi il viaggio non è più solo una meta, ma un racconto da vivere. Lo sanno bene i founder Jasmine e Giuliano Ferraris che parlando del nuovo business TMC dichiarano: Una filosofia di esplorazione autentica, dunque, è quella che guida i due co-founder in questa nuova avventura con TMC. Con oltre 20 anni di esperienza nel settore, LFM, infatti, ha costruito una solida reputazione nella creazione di eventi e soluzioni innovative per il mondo corporate. TMC rappresenta l’evoluzione naturale di questo percorso, unendo la competenza logistica e strategica di LFM con una visione moderna e dinamica del turismo. TMC si propone come un vero e proprio sarto del viaggio, cucendo esperienze su misura per ogni esigenza, che si tratti di un viaggio aziendale, di team building, di incentive travel o di un’esperienza privata unica e indimenticabile. Oggi infatti I viaggiatori, siano essi aziende o privati, cercano sempre di più itinerari su misura, esperienze autentiche e servizi che sappiano andare oltre le offerte standardizzate. Viaggi Aziendali: Oltre il Business, Verso l’Esperienza Per le aziende, il viaggio non è più solo un trasferimento da un punto A a un punto B. I viaggi aziendali oggi sono uno strumento strategico per la crescita e il consolidamento dei team. TMC offre soluzioni di alto livello per le aziende che annoverano: -> Eventi corporate e incentive travel, per motivare i dipendenti e creare engagement. -> Hospitality e media trip, per rafforzare le relazioni con partner e clienti. -> Team building e retreat aziendali, per migliorare la coesione del gruppo e stimolare la creatività. Grazie a un know-how consolidato e a una rete di collaborazioni internazionali, TMC garantisce viaggi curati nei minimi dettagli, ottimizzando la logistica e massimizzando l’efficacia degli eventi aziendali. Viaggi Esperienziali per Privati: Il Turismo del Futuro Oltre alle aziende, TMC si rivolge anche ai viaggiatori privati che desiderano un’esperienza lontana dal turismo di massa e vicina ai loro sogni e passioni personali. TMC disegna infatti viaggi su misura, pensati per chi cerca emozioni autentiche e momenti indimenticabili. Tra le proposte più affascinanti contenute nella categoria viaggi esperienziali troviamo: Viaggi spirituali e retreat in luoghi iconici all'insegna della MINDFULLNESS Tour d’avventura e percorsi estremi per i più audaci. Itinerari enogastronomici alla scoperta delle eccellenze culinarie mondiali. Esperienze luxury in destinazioni esclusive. Viaggi sostenibili per chi vuole esplorare il mondo rispettandolo Tour per gli amanti del Mistero e dell'Ignoto Tour Speciale Natale Ogni proposta, che si tratti di un viaggio, di un'attività di team building o di hospitality, nasce dall’ascolto delle esigenze del cliente e viene curata con la massima attenzione, per trasformare ogni momento in un’esperienza irripetibile e memorabile. La nascita di TMC segna un nuovo capitolo nella storia di LFM, consolidando la sua presenza nel mondo del turismo con un approccio innovativo, personalizzato e orientato all’eccellenza. Che si tratti di un viaggio aziendale, un’esperienza di gruppo o un’avventura su misura, TMC è il partner ideale per trasformare ogni viaggio in un ricordo indelebile. Non vi resta quindi che andare sul sito www.tmctouroperator.com e lasciarvi ispirare dalle proposte dei nostri servizi e prenotare con noi la vostra prossima avventura nel mondo.
Abbiamo annunciato qualche settimana fa il lancio de Lo Staff Game, un contest esclusivo che mette alla prova Field e Promoter attraverso sfide mensili ispirate a KPI concreti e situazioni reali di vendita, di fatto, un'occasione per dimostrare competenza, strategia e resilienza nel mondo del retail. Oggi con l'inizio di Marzo partiamo con la prima sfida! Marzo e la sfida The perfect Shelf Nel mondo del retail, la visibilità è tutto. Ottenere lo spazio perfetto sugli scaffali di un punto vendita può fare la differenza tra un prodotto che si vende da solo e uno che passa inosservato. Da qui nasce la sfida The Perfect Shelf, una competizione tra field e promoter per allestire, ottimizzare e conquistare lo spazio all’interno dei negozi. Ma come si vince questa sfida? Scopriamo insieme le migliori strategie per emergere e dominare il punto vendita. La Potenza del Building Block di Colore Una delle tecniche più efficaci per attirare l’attenzione del consumatore è la creazione di un building block di colore. Organizzare i prodotti in modo da formare blocchi cromatici ben definiti aiuta a migliorare la riconoscibilità del brand e a generare un impatto visivo immediato. I colori forti e distintivi possono trasformare uno scaffale anonimo in un punto focale dello store, spingendo il cliente a soffermarsi. Il Layout Perfetto: Lavorare sull’Ecosistema Non basta solo avere visibilità, serve anche un ecosistema coerente. Questo significa che il prodotto deve essere posizionato strategicamente accanto ad articoli complementari per incentivare gli acquisti incrociati o anche detti il cross-selling. Ad esempio, se vendiamo caffè, un’ottima strategia è piazzarlo vicino a zucchero, biscotti o macchine da caffè, creando così una sezione dedicata che stimola la vendita. Piuttosto che se vendiamo tecnologia, potremmo valutare di affiancare a uno smartphone, accessori come le cuffie o elementi di iOT come tablet o smartwatch. Il Gioco della Percezione: L’Altezza Conta Gli scaffali non sono tutti uguali: i prodotti posizionati all’altezza degli occhi hanno maggiori probabilità di essere notati e acquistati. Per questo motivo, una delle strategie chiave è negoziare la disposizione dei prodotti con i responsabili del punto vendita, cercando di ottenere lo spazio più visibile possibile. Materiali POP e Call to Action Oltre alla disposizione fisica dei prodotti, è fondamentale sfruttare materiali POP (Point of Purchase), come cartelli, espositori e leaflet informativi. L’uso di call to action accattivanti – come “Provalo Ora”, “Offerta Limitata” o “Soddisfatti o Rimborsati” – aiuta a stimolare la curiosità e a convertire i visitatori in acquirenti. La Strategia della Quantità: Effetto Mass Market Un altro metodo vincente è quello di occupare più spazio possibile. Un’esposizione che mostra una grande quantità dello stesso prodotto dà un senso di abbondanza e sicurezza al consumatore, aumentando le probabilità di acquisto. Questo effetto è molto utilizzato dai grandi marchi per consolidare la loro presenza sul mercato. La Dinamicità dell’Esposizione: Il Fattore Novità Uno scaffale statico rischia di diventare invisibile nel tempo. Per questo motivo, è fondamentale variare periodicamente l’esposizione con promozioni stagionali, nuovi allestimenti e aggiornamenti che mantengano alta l’attenzione del cliente. La capacità di reinventare lo spazio è una delle chiavi per il successo. Il Rapporto con i Retailer: Una Partita da Giocare Bene Infine, per vincere la sfida The Perfect Shelf, è fondamentale costruire un ottimo rapporto con i responsabili dei punti vendita. Un buon promoter o field sa che convincere il gestore a concedere più spazio o a mantenere una disposizione strategica può fare la differenza tra una semplice presenza sugli scaffali e un vero e proprio dominio del punto vendita. La sfida The Perfect Shelf è un mix di strategia, creatività e negoziazione. Creare un impatto visivo forte, lavorare sull’ecosistema, sfruttare materiali promozionali e mantenere dinamica l’esposizione sono le chiavi per emergere. Chi saprà padroneggiare queste tecniche conquisterà lo spazio migliore, trasformando il punto vendita in un’area di successo per il proprio brand. Sei pronto a raccogliere la sfida? Il campo di battaglia è lo scaffale, e la vittoria è nelle mani di chi saprà giocare al meglio le proprie carte! Premi e Riconoscimenti in palio Premio Mensile: Gadget esclusivo di LFM e punti classifica. Grand Final (Dicembre): I migliori dell’anno si sfideranno per un premio speciale: un weekend esperienziale esclusivo. I vincitori verranno celebrati sui canali ufficiali con interviste e menzioni d'onore per valorizzare il loro percorso professionale.
Nel panorama tecnologico del 2025, gli agenti di intelligenza artificiale (AI) stanno emergendo come strumenti rivoluzionari, destinati a trasformare il modo in cui interagiamo con la tecnologia e gestiamo le attività quotidiane. Ma cosa sono esattamente questi agenti AI, come funzionano, chi sta guidando il loro sviluppo e in che modo differiscono dalle interazioni tradizionali con modelli come ChatGPT a cui la gente comune si sta ormai adattando? Cosa fa un agente AI? Iniziamo subito da capire cosa è un agente AI e che cosa fa. Gli agenti AI sono software avanzati progettati per eseguire compiti specifici in modo autonomo, senza la necessità di un intervento umano continuo. A differenza dei chatbot tradizionali, che rispondono a input specifici, gli agenti AI possono prendere decisioni, pianificare azioni e adattarsi a situazioni mutevoli per raggiungere obiettivi predefiniti. Questi agenti sono in grado di comprendere il contesto, analizzare dati complessi e agire di conseguenza, rendendoli strumenti potenti in vari settori. Immaginate di avere una sorta di aiutante magico sul tuo computer o sul tuo telefono. Questo aiutante non è una persona, ma un programma super intelligente che può fare cose per te senza che tu debba spiegargli ogni singolo passaggio. L'agente AI può arrivare a prenotarti una pizza senza che tu debba andare sul sito, comprare i biglietti del cinema trovando gli orari migliori, scrivere email e messaggi senza che tu debba digitare tutto da solo e molto altro. Componenti chiave di un agente AI Il funzionamento degli agenti AI si basa su una combinazione di tecnologie avanzate, scopriamole insieme. 1. Comprensione dell'Ambiente Un agente AI deve essere in grado di percepire l'ambiente circostante per elaborare informazioni e prendere decisioni autonome. Questa capacità si basa su una combinazione di tecniche avanzate di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), visione artificiale (CV) e accesso a fonti dati strutturate e non strutturate. Componenti Chiave della Percezione 🔹 Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP - Natural Language Processing) Utilizza modelli di deep learning basati su reti neurali trasformative Effettua tokenizzazione, analisi sintattica, riconoscimento delle entità (NER) e interpretazione semantica per comprendere il significato delle richieste testuali o vocali. Integra text-to-speech (TTS) e speech-to-text (STT) per la comunicazione vocale bidirezionale. 🔹 Visione Artificiale (Computer Vision - CV) Gli agenti AI dotati di capacità visive utilizzano reti convoluzionali (CNNs), modelli Vision Transformer (ViT) o Segment Anything Model (SAM) per analizzare immagini, riconoscere oggetti e interpretare scene. L’elaborazione video può includere object detection, facial recognition, OCR (Optical Character Recognition) e tracciamento di entità dinamiche. Viene spesso utilizzata in scenari in cui l’agente deve interagire con GUI (Graphical User Interfaces) o documenti cartacei digitalizzati. 🔹 Accesso ai Dati (Data Retrieval & Integration) L’agente può eseguire web scraping, interrogazioni su database SQL/NoSQL, o accedere a API RESTful per estrarre informazioni da fonti online. Può sfruttare knowledge graphs (es. Google Knowledge Graph, Wikidata) o embedding vector databases (es. FAISS, Pinecone) per richiamare conoscenze contestuali. Il modulo di retrieval-augmented generation (RAG) permette di combinare la generazione di contenuti con dati prelevati da fonti esterne per migliorare la precisione della risposta. 📌 Esempio ✅ Scenario: Un utente dice: Prenotami un volo per Roma domani alle 10:00 ✅ Pipeline di elaborazione: Modulo NLP: Tokenizza la frase: [Prenotami, un, volo, per, Roma, domani, alle, 10:00] Riconosce le entità nominate (NER): Destinazione: Roma Data: Domani Ora: 10:00 Applica modelli di intent classification per determinare che l'utente desidera eseguire una prenotazione. Modulo di Data Retrieval: Interroga un'API di prenotazione voli (Skyscanner API, Google Flights API) per ottenere opzioni disponibili. Estrapola i dati rilevanti e li organizza in una struttura JSON. Output dell'agente AI: Restituisce le opzioni disponibili in linguaggio naturale o le presenta in una UI interattiva. Se autorizzato, può procedere con la prenotazione. 2. Elaborazione e pianificazione Un agente AI deve essere in grado di dedurre conclusioni basandosi sulle informazioni fornite dall'utente e sulle conosceze apprese. Per farlo utilizza un 2.1 Motore di Ragionamento (Inference & Decision Logic Engine) che si poggia su: 🔹 Sistemi Basati su Regole 🔹Inferenza Probabilistica 🔹Reti Neurali per il Reasoning Esempio tecnico: Un agente AI che deve ottimizzare una prenotazione di volo utilizza un albero di decisione per confrontare prezzi, tempi di scalo e probabilità di ritardo basandosi su dati storici. 2.2 Apprendimento Automatico (Machine Learning & Reinforcement Learning) L'agente deve migliorare la propria capacità decisionale nel tempo attraverso algoritmi di machine learning supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. 📌 Esempio tecnico: Se un utente viaggia spesso in business class, l’agente AI può apprendere la sua preferenza e ottimizzare le ricerche future per mostrare solo voli premium. 2.3 Gestione degli Obiettivi e Pianificazione Sequenziale (Goal-Oriented Planning & Task Management) L’agente AI deve allineare le proprie azioni agli obiettivi prefissati, utilizzando framework di task planning e action prioritization. Automated Planning & Scheduling (AI Planning Algorithms) per suddividere il problema in sottocompiti e definire un piano d'azione sequenziale. Esempio: Se l'agente deve prenotare un volo e un hotel, pianifica prima la disponibilità dell’hotel, poi verifica le opzioni di volo compatibili. Multi-Agent Coordination Se un agente AI deve collaborare con altri sistemi (es. chatbot, sistemi ERP aziendali), utilizza tecniche per sincronizzare le operazioni. Esempio: un agente AI per il booking può interagire con API di pagamento e sistemi di verifica dell’identità. 📌 Esempio tecnico: Se l’utente ha bisogno di un volo e di una macchina a noleggio, l’agente pianifica prima il volo, poi sincronizza l’orario di ritiro dell’auto in base all’orario di arrivo. 3. Esecuzione Una volta completata la fase di percezione e pianificazione, l'agente AI deve tradurre il piano d'azione in operazioni concrete, interagendo con software, API, interfacce grafiche e dispositivi hardware. Questa fase è gestita da un Execution Engine, che coordina la sequenza delle operazioni e garantisce la corretta esecuzione dei task in ambienti multi-sistema e multi-agente. 3.1 Architettura del Modulo di Esecuzione L'esecuzione delle azioni da parte di un agente AI avviene attraverso tre componenti principali: 3.1 Orchestrazione e Interfaccia di Controllo (AI Action Orchestration Layer) L'agente AI utilizza un orchestratore per eseguire il piano d'azione, monitorando l’interazione con il sistema di destinazione. Esempio tecnico: L’agente deve completare una transazione online. Se la pagina web della compagnia aerea non carica correttamente, il modulo di recovery prova a ricaricare la pagina o selezionare un’opzione alternativa. 3.2 Interazione con Applicazioni Web e Software (Web & API Integration) Per eseguire azioni sui sistemi remoti, l’agente AI utilizza tecniche avanzate di interazione con interfacce digitali 📌 Esempio tecnico: Per acquistare un volo, l’agente può: Controllare API di booking (es. Skyscanner, Amadeus, Sabre) per ottenere opzioni disponibili. Utilizzare Selenium per compilare moduli di prenotazione su siti privi di API. Confermare il pagamento via API di Stripe o PayPal per finalizzare l'acquisto. 3.3. Interfaccia con Dispositivi Hardware e IoT (Edge Execution & Device Control) Gli agenti AI possono interagire con dispositivi fisici 📌 Esempio tecnico: L'agente AI in un sistema di smart home può: Analizzare il contesto (es. temperatura attuale, orario). Decidere un'azione ottimale (es. accendere il riscaldamento). Inviare un comando MQTT al termostato per attivarlo. 3.4Automazione e Ottimizzazione dei Processi (Process Automation & Workflow Execution) Per automatizzare compiti ripetitivi e migliorare l’efficienza operativa, gli agenti AI utilizzano: PIdentificazione di pattern ricorrenti nei processi aziendali per ottimizzare i flussi di lavoro. Sistemi che permettono agli agenti AI di gestire esecuzioni multi-step e task paralleli. li agenti AI possono aggiornare automaticamente database aziendali, gestire ticketing system o schedulare meeting 📌 Esempio tecnico: Un agente AI può gestire la creazione di un appuntamento medico: Analizza il calendario dell'utente via Google Calendar API. Trova slot disponibili nel sistema di prenotazione della clinica via FHIR/HL7 API. Conferma l'appuntamento via email usando SendGrid API. Ritornando al nostro esempio del volo l'esempio concreto per meglio capire questa fase: ✅ Scenario: Un utente chiede: Prenotami un volo per Roma domani e un’auto a noleggio che sia pronta quando atterro. ✅ Pipeline di esecuzione dell’agente AI: Controlla disponibilità e prezzi dei voli via API. Prenota il volo prima della macchina per sincronizzare l’orario di ritiro. Se il sito non supporta API, usa Selenium per completare la prenotazione. Genera una firma digitale del pagamento e verifica l’autenticità tramite OTP (One-Time Password). Coordina il ritiro dell’auto con il sistema dell’autonoleggio via API. Notifica l’utente e aggiorna il suo calendario. 4. Feedback e Adattamento (Miglioramento Continuo) Dopo aver eseguito un’azione, l’agente AI controlla se il risultato è stato corretto. Se qualcosa non è andato bene, può: Chiedere conferma all'utente → Vuoi davvero prenotare questo volo? Imparare dagli errori → Se ha fatto un errore, corregge il suo comportamento per la prossima volta. Aggiornare la sua conoscenza → Se i prezzi dei voli cambiano spesso, l'agente può aggiornare le sue strategie di prenotazione. 📌 Esempio: Se il pagamento non va a buon fine, l'agente ti avvisa e prova un’altra soluzione. 5. Sicurezza e Controllo Gli agenti AI devono essere sicuri e affidabili. Per questo: Limitano le azioni pericolose → Non possono fare acquisti senza il tuo permesso. Proteggono i dati personali → Usano crittografia e accessi sicuri. Hanno controlli etici → Devono rispettare regole e normative. 📌 Esempio: Se l’agente deve pagare con la tua carta di credito, ti chiederà una conferma prima di procedere. Le aziende che oggi stanno lavorando su Agenti AI Oggi sono numerose le aziende tecnologiche leader che stanno investendo nello sviluppo di agenti AI. La prima delle lista è OpenAI che, oltre a Operator annunciato nel gennaio del 2025, sta esplorando agenti AI in grado di automatizzare una vasta gamma di attività, con l'obiettivo di creare assistenti virtuali sempre più autonomi. A seguire citiamo Salesforce che ha introdotto Agentforce nel settembre 2024, un agente AI progettato per migliorare l'esperienza del cliente attraverso interazioni più personalizzate e efficienti; SAP, azienda che ha annunciato assistenti per lo shopping basati su agenti AI, previsti per il lancio nel 2025, mirati a rivoluzionare l'esperienza di acquisto dei consumatori; IBM che sta promuovendo agenti AI come lavoratori digitali, con l'obiettivo di aumentare la produttività e ridurre la necessità di intervento umano in compiti ripetitivi. Che futuro ci aspetta con gli Agenti AI? Gli agenti AI stanno rapidamente evolvendo da semplici assistenti virtuali a sistemi altamente autonomi in grado di prendere decisioni, interagire con ambienti digitali e fisici, e apprendere dai dati in modo proattivo. Nei prossimi anni, assisteremo alla nascita di agenti AI multi-agente, capaci di collaborare tra loro, auto-apprendere, anticipare le esigenze degli utenti e controllare dispositivi IoT e infrastrutture digitali complesse. Questa trasformazione avrà impatti profondi su lavoro, economia, sicurezza e società. Uno dei cambiamenti più significativi riguarderà il mondo del lavoro. Alcuni esperti temono una massiccia automazione delle professioni, con agenti AI in grado di gestire customer service, analisi finanziarie, programmazione e persino consulenze legali, riducendo drasticamente la domanda di lavoro umano. Tuttavia, un altro scenario prevede una cooperazione tra umani e AI, in cui gli agenti AI potenziano la produttività e creano nuove figure professionali, come esperti in AI management e ottimizzazione dei workflow automatizzati. L’aumento dell’autonomia degli agenti AI solleva anche questioni critiche di sicurezza ed etica. La possibilità che questi sistemi prendano decisioni sbagliate o siano vulnerabili ad attacchi informatici rappresenta un rischio concreto. Inoltre, se gli agenti AI vengono addestrati su dati distorti, potrebbero amplificare pregiudizi esistenti, con effetti dannosi su assunzioni, prestiti bancari e sistemi di giustizia predittiva. Regolamentare lo sviluppo di questi sistemi sarà essenziale per evitare scenari distopici. Il grande obiettivo della ricerca è la creazione di agenti AI generalizzati (AGI), capaci di auto-apprendere e adattarsi a qualsiasi compito, senza bisogno di programmazione specifica. Alcuni laboratori, come OpenAI e DeepMind, stanno esplorando modelli di meta-apprendimento e ragionamento simbolico, che potrebbero portare a una nuova generazione di AI, simile all’intelligenza umana. A seconda di come gestiremo questa evoluzione, il futuro degli agenti AI potrebbe prendere strade diverse. Potremmo assistere a una rivoluzione positiva, in cui gli AI aumentano l’efficienza e migliorano la qualità della vita, oppure a un futuro in cui l’automazione non regolata causa disuguaglianze e perdita di controllo. La sfida sarà garantire che queste tecnologie rimangano strumenti a beneficio dell’umanità e non si trasformino in forze incontrollabili.
Dopo il successo del best employee del 2024, LFM lancia Lo Staff Game, un contest esclusivo che mette alla prova Field e Promoter attraverso sfide mensili ispirate a KPI concreti e situazioni reali di vendita. Un'occasione per dimostrare competenza, strategia e resilienza nel mondo del retail. Modalità di Partecipazione Ogni mese, i partecipanti si confronteranno con una sfida specifica, misurata attraverso parametri chiari e obiettivi: Field: allestimento e gestione punto vendita, problem solving, capacità relazionale. Promoter: vendite, engagement del cliente, storytelling di prodotto. Ogni mese, i partecipanti devono superare una prova legata a KPI reali e sfide in-store. I migliori due (uno per categoria) ricevono un premio speciale e avanzano nel ranking della Retail Hall of Fame. A fine anno, i top performer con il miglior punteggio totale parteciperanno alla Grand Final, con un super premio esclusivo. Struttura della Competizione Ogni mese: Una nuova prova pratica legata ai KPI di settore. I due migliori verranno premiati con un gadget esclusivo LFM e saliranno nella classifica generale. A fine anno: I migliori performer parteciperanno alla Grand Final, dove si sfideranno per vincere il titolo di Top Performer dell’Anno e un’esperienza esclusiva. Le 10 sfide Le prove mensili sono progettate per testare abilità strategiche e operative: 📍 Marzo – THE PERFECT SHELF 🔹 Obiettivo: Allestire lo scaffale perfetto secondo le linee guida di brand e retailer. 🔹 KPI: Conformità al planogramma, presenza di materiali POP, impatto visivo. 📍 Aprile – SPEED SELLING 🔹 Obiettivo: Vendere il maggior numero di prodotti in un tempo limitato. 🔹 KPI: Quantità di vendite registrate, up-selling e cross-selling. 📍 Maggio – MYSTERY SHOPPER ATTACK 🔹 Obiettivo: Superare l’ispezione di un mystery shopper che valuterà preparazione e customer experience. 🔹 KPI: Punteggio ricevuto dal mystery shopper su conoscenza prodotto e interazione. 📍 Giugno – DISPLAY WARRIOR 🔹 Obiettivo: Creare il miglior display espositivo nel punto vendita. 🔹 KPI: Creatività, ordine, rispetto delle linee guida brand e ingaggio del cliente. 📍 Luglio – SOCIAL SELLER CHALLENGE 🔹 Obiettivo: Generare la maggiore interazione social legata al prodotto in-store. 🔹 KPI: Numero di post/storie/reel creati, engagement ottenuto. 📍 Agosto – SUMMER STRATEGY 🔹 Obiettivo: Proporre una strategia creativa per massimizzare le vendite estive. 🔹 KPI: Originalità dell’idea, fattibilità e risultati delle vendite nel periodo. 📍Settembre – BATTLE OF THE BRANDS 🔹 Obiettivo: Raggiungere la più alta quota di sell-out per il brand in un determinato periodo. 🔹 KPI: Volume di vendite rispetto alla concorrenza. 📍Ottobre – OUT OF STOCK SURVIVOR 🔹 Obiettivo: Gestire una situazione di scarsa disponibilità prodotto e garantire vendite alternative. 🔹 KPI: Numero di vendite salvate, soluzione adottata. 📍 Novembre – BLACK FRIDAY MASTER 🔹 Obiettivo: Massimizzare le vendite durante il Black Friday. 🔹 KPI: Volume di vendite giornaliere e conversion rate. 📍 Dicembre – CHRISTMAS IMPACT 🔹 Obiettivo: Creare il miglior allestimento natalizio nel punto vendita. 🔹 KPI: Originalità, impatto visivo, engagement del cliente. Premi e Riconoscimenti Premio Mensile: Gadget esclusivo di LFM e punti classifica. Grand Final (Dicembre): I migliori dell’anno si sfideranno per un premio speciale: un weekend esperienziale esclusivo. I vincitori verranno celebrati sui canali ufficiali con interviste e menzioni d'onore per valorizzare il loro percorso professionale. Una Sfida per i Veri Professionisti del Retail Lo Staff Game è molto più di una competizione: è un'opportunità per mettersi alla prova, migliorare le proprie competenze e ottenere un riconoscimento tangibile per il proprio impegno. Ogni sfida rappresenta un passo avanti verso il successo professionale. Accetti la sfida? Segui i nostri canali per scoprire chi saranno i prossimi vincitori e preparati a dimostrare il tuo valore.
Nel nostro blog dedicato agli argomenti tecnologici abbiamo trattato recentemente alcune tecniche di prompt engeneering. Se ve lo siete persi lo trovate qui. La scorsa volta abbiamo visto come le tecniche di prompt engineering possono essere riassunte in questa mappa concettuale che prevede tre categorie principali: Tecniche a Prompt Singolo : Tecniche che si concentrano sull'utilizzo di un unico prompt per ottenere una risposta diretta. Tecniche a Prompt Multiplo : Tecniche che prevedono l'uso di prompt multipli o interazioni iterative. LLM con Tool esterni: Tecniche che integrano il modello linguistico (LLM, Large Language Model) con strumenti esterni, come database o calcolatori. In questo articolo ci occuperemo di alcune tecniche a prompt Multiplo. TECNICHE A PROMPT MULTIPLO 1. Tecnica prompt engineering TOT (Tree of Thoughts) Il TOT (Tree of Thought) è una tecnica emergente nel campo dell'intelligenza artificiale e del prompt engineering, progettata per affrontare problemi complessi attraverso un approccio più ramificato rispetto alla COT (Chain of Thought). Mentre la COT si basa su un ragionamento lineare passo dopo passo, il TOT adotta una struttura ad albero per esplorare diverse possibilità o percorsi alternativi. Questo tipo di prompt engeneering è caratterizzato da una Struttura ramificata dove ogni nodo rappresenta una decisione, un'ipotesi o un passo logico e dove le ramificazioni esplorano diverse possibilità a partire da un singolo nodo. Questo tipo di prompting consente di esplorare più opzioni contemporaneamente, analizzando i vantaggi e gli svantaggi di ciascun percorso abilitando pertanto un approccio parallelo. Dopo aver esplorato tutte le ramificazioni, si confrontano i risultati per selezionare il percorso migliore e quindi di fatto ci troviamo con un analisi comparativa, utile per situazioni in cui ci sono piu soluzioni possibili o decisioni che si influenzano reciprocamente. Differenza tra COT e TOT Aspetto COT (Chain of Thought) TOT (Tree of Thought) Struttura Lineare, passo dopo passo. Ramificata, con percorsi alternativi. Esempio visivo Una catena. Un albero con rami e nodi. Approccio Segue un unico percorso fino alla conclusione. Esplora più percorsi e li confronta. Applicazione Problemi con un'unica soluzione lineare. Problemi con molteplici possibilità o decisioni. Efficienza Più rapido e semplice. Più complesso ma approfondito. Vediamo ora un esempio pratico di prompt engeneering TOT. Supponiamo di avere un'azienda e di dover decidere come allocare un budget di marketing tra tre strategie: Campagna sui social media. Pubblicità su motori di ricerca. Collaborazioni con influencer. Prompt engeneering secondo la tecnica TOT: Un'azienda ha un budget di 10.000€ e deve scegliere tra tre strategie di marketing: 1. Campagna sui social media. 2. Pubblicità su motori di ricerca. 3. Collaborazioni con influencer. Per ciascuna strategia: - Analizza i potenziali benefici. - Stima i costi e il ritorno sull'investimento (ROI). - Valuta i rischi. Rappresenta ogni opzione come un ramo di un albero decisionale, confronta i risultati e raccomanda la strategia migliore. Risultato possibile: Conclusione: La strategia sui motori di ricerca è la scelta più vantaggiosa. Per impostare un prompt secondo la tecnica TOT il prompt dovrà essere esplicitato così: Hai un problema da risolvere o una decisione da prendere. Analizza il problema considerando più percorsi o opzioni possibili. Per ciascun percorso: 1. Descrivi i potenziali benefici. 2. Stima i rischi e le difficoltà. 3. Fornisci una conclusione per quel percorso. Alla fine, confronta tutti i percorsi analizzati e fornisci una raccomandazione basata sui dati raccolti. VANTAGGI E SVANTAGGI DEL TOT Il Tree of Thought (TOT) rappresenta una potente evoluzione del Chain of Thought (COT) per risolvere problemi complessi che richiedono esplorazioni parallele e analisi comparativa. Sebbene sia più complesso, offre maggiore profondità e versatilità, rendendolo adatto a scenari decisionali, brainstorming e ottimizzazioni multi-obiettivo. 2. Tecnica prompt engineering Reflexion Il Reflexion è una tecnica avanzata di prompt engineering nel campo dell'intelligenza artificiale progettata per migliorare iterativamente la qualità delle risposte attraverso la riflessione e l'auto-correzione. A differenza di altre tecniche come il Chain of Thought (COT) o il Tree of Thought (TOT), il Reflexion incorpora una fase esplicita di autoanalisi, in cui il modello valuta la qualità delle sue risposte, identifica errori o lacune e genera una versione migliorata. Questo approccio mira a ottenere risposte più accurate, complete e coerenti, specialmente in situazioni complesse o con informazioni incomplete. Struttura e Funzionamento del Reflexion Il Reflexion si basa su un ciclo iterativo che include tre fasi principali: Generazione della Risposta Iniziale: Il modello fornisce una risposta iniziale basata sul prompt. Auto-Valutazione: Il modello riflette sulla risposta generata e identifica eventuali errori, lacune o miglioramenti possibili. Correzione e Miglioramento: Il modello produce una nuova risposta migliorata basandosi sull'analisi effettuata nella fase precedente. Questa struttura permette di iterare fino a ottenere un risultato ottimale o soddisfacente DIFFERENZA TRA REFLEXION e COT/TOT Prompt engeneering secondo la tecnica REFLEXION: Problema: Un ricercatore vuole ottenere una spiegazione accurata di un concetto complesso (es. meccanismo della fotosintesi) e garantire che la risposta sia priva di errori. strutturazione Prompt: Fase 1: Generazione della risposta iniziale Spiega il processo di fotosintesi. Risposta iniziale: La fotosintesi è il processo attraverso il quale le piante assorbono ossigeno per produrre glucosio ed energia. (Questa risposta contiene errori: le piante non assorbono ossigeno durante la fotosintesi, ma producono ossigeno.) Fase 2: Auto-Valutazione Prompt: Rifletti sulla tua risposta. Controlla se ci sono errori o inesattezze e correggili. Spiega il motivo delle modifiche. Risposta riflessiva: Ho commesso un errore. La fotosintesi non implica l'assorbimento di ossigeno. È il processo in cui le piante assorbono anidride carbonica, luce solare e acqua per produrre glucosio e rilasciare ossigeno come sottoprodotto. Fase 3: Correzione Risposta migliorata: La fotosintesi è il processo in cui le piante convertono anidride carbonica, acqua e luce solare in glucosio ed energia chimica, rilasciando ossigeno come sottoprodotto. Questo processo avviene nei cloroplasti, che contengono clorofilla, una molecola che cattura l'energia luminosa. Iterazioni aggiuntive (opzionali): Il processo può essere ripetuto per aggiungere ulteriori dettagli o per rispondere a richieste più specifiche, come le reazioni chimiche coinvolte. Per impostare un prompt secondo la tecnica REFLEXION il prompt dovrà essere esplicitato così: Un esempio di prompt Reflexion potrebbe essere: Rispondi alla seguente domanda. Dopo aver fornito la risposta, analizzala per identificare eventuali errori, lacune o punti deboli. Correggi la risposta, migliorala e fornisci una spiegazione dettagliata delle modifiche effettuate. Questa tecnica ha chiaramente dei plus e minus, tra i plus vediamo ✅Accuratezza migliorata: Le iterazioni riducono gli errori. ✅Adatto a problemi complessi: Permette una comprensione più profonda del contesto. ✅Apprendimento iterativo: Simula il modo in cui un essere umano riflette e apprende dai propri errori. Svantaggi: ❌Più lento: Richiede più tempo a causa delle iterazioni. ❌Richiede risorse: Modelli complessi possono consumare più calcoli. ❌Non sempre necessario: Per problemi semplici, Reflexion potrebbe essere eccessivo. 3. Tecnica prompt engineering Self Consistency La tecnica di Self-Consistency è una metodologia avanzata nel prompt engineering che mira a migliorare la qualità e la robustezza delle risposte generate da un modello di linguaggio. A differenza della tecnica Tree of Thoughts (TOT), che esplora un problema attraverso una struttura ramificata con percorsi interconnessi, la Self-Consistency si basa sull'idea di generare più risposte indipendenti per lo stesso prompt. Tra queste risposte, viene selezionata quella più coerente o frequente, riducendo così l'incidenza di errori casuali e aumentando l'affidabilità del risultato. Questo approccio si concentra su una valutazione statistica e comparativa delle risposte, evitando la complessità strutturale del TOT e garantendo soluzioni precise in meno passaggi. E' un approccio ideale per contesti in cui la qualità della risposta è critica, come consulenze strategiche, analisi decisionali e problem-solving multi-opzione. Struttura e Funzionamento della Self-Consistency Generazione di Risposte Multiple: Il modello genera diverse risposte indipendenti a partire dallo stesso prompt. Ogni risposta esplora possibili varianti o percorsi logici. Confronto delle Risposte: Si analizzano le risposte generate per identificare quella più frequente, coerente o appropriata rispetto al contesto. Selezione della Risposta Migliore: Viene selezionata la risposta più rappresentativa (ad esempio, quella scelta dalla maggioranza o quella con maggiore senso logico). Output Finale: La risposta selezionata viene fornita come output finale, aumentando la probabilità che sia corretta e affidabile Differenza con le altre tecniche Esempio Pratico di Prompt Engineering Self-Consistency Problema: Un team deve decidere il miglior approccio per risolvere un problema complesso: quale strategia di crescita utilizzare per una startup in espansione. Prompt Self-Consistency: Una startup in espansione deve decidere il modo migliore per scalare il proprio business. Genera diverse strategie possibili. Per ciascuna strategia, considera i seguenti aspetti: potenziale di crescita, costi, rischi e facilità di implementazione. Alla fine, scegli l'opzione più coerente o vantaggiosa in base alle risposte. Fase 1: Generazione di risposte multiple Risposta 1: Focalizzarsi sull'espansione geografica per raggiungere nuovi mercati internazionali. Risposta 2: Investire nello sviluppo del prodotto per migliorare la qualità e attrarre più clienti. Risposta 3: Collaborare con aziende complementari per creare nuove opportunità di business. Fase 2: Confronto Analisi delle risposte: Espansione geografica: Alto potenziale, ma costi elevati e rischi. Sviluppo del prodotto: Buon equilibrio tra costi e crescita. Collaborazione: Opportunità moderate, ma rischi limitati. Fase 3: Selezione della strategia migliore Risposta coerente: Investire nello sviluppo del prodotto è l'opzione più vantaggiosa perché offre un buon bilanciamento tra costi, rischi e potenziale di crescita. Prompt per Applicare Self-Consistency Un esempio di prompt specifico per utilizzare la Self-Consistency potrebbe essere: Genera più risposte indipendenti per la seguente domanda. Per ogni risposta, analizza i vantaggi, i rischi e le potenziali difficoltà. Dopo aver generato tutte le risposte, seleziona quella che è più coerente o ricorrente tra le opzioni generate. Vantaggi e Svantaggi della Self-Consistency Vantaggi: ✅Migliore Robustezza: Riduce il rischio di errori casuali selezionando la risposta più coerente tra quelle generate. ✅Adatto a Problemi Complessi: Funziona bene in contesti in cui ci sono molteplici possibilità o risposte ambigue. ✅Maggiore Affidabilità: L'approccio riduce la variabilità delle risposte. Svantaggi: ❌Alto Costo Computazionale: Generare più risposte richiede risorse aggiuntive. ❌Richiede Confronto Manuale o Automatizzato: La selezione della risposta migliore può richiedere ulteriore elaborazione. ❌Non sempre Necessario: Per problemi semplici, questa tecnica può risultare sovradimensionata. 4. Tecnica prompt engineering Least to Most La tecnica di Least-to-Most è un approccio avanzato nel prompt engineering che si concentra sulla risoluzione di problemi complessi attraverso una progressione graduale, partendo da sottocompiti più semplici fino a raggiungere il problema principale. A differenza della tecnica Tree of Thoughts (TOT), che esplora diverse opzioni in parallelo attraverso una struttura ramificata, il Least-to-Most adotta un approccio sequenziale e incrementale. L'idea principale è quella di suddividere il problema complesso in parti più gestibili, risolverle in ordine di difficoltà crescente e utilizzare le soluzioni intermedie come base per affrontare compiti più complessi. Questo metodo è particolarmente utile per mantenere il modello focalizzato, minimizzando il rischio di errori e migliorando la qualità complessiva delle risposte. E' utile in situazioni complesse che richiedono un approccio a step, come Lanciare una nuova campagna di marketing per un'azienda, o imparare un nuova competenza. Struttura e Funzionamento della Least to Most Questa tecnica si basa su un approccio sequenziale suddiviso in passaggi progressivi: Identificazione dei sottocompiti: Scomporre il problema complesso in componenti più semplici e affrontabili. Risoluzione dei problemi più semplici: Rispondere ai sottocompiti di base, raccogliendo informazioni fondamentali. Utilizzo delle risposte intermedie: Integrare le soluzioni ottenute per affrontare livelli di difficoltà crescente. Risoluzione del problema complesso: Con una base solida, il modello affronta la questione principale con maggiore accuratezza. Questo processo assicura un miglioramento graduale della qualità della risposta e minimizza il rischio di generare informazioni errate o incoerenti. Differenza con le altre tecniche Esempio Pratico di Prompt Engineering Least-to-Most Supponiamo di avere un'azienda che sta sviluppando un nuovo prodotto tecnologico e deve definire una strategia di lancio sul mercato. Il problema è complesso e richiede più passaggi per essere affrontato in modo efficace. Prompt secondo la tecnica Least-to-Most Un'azienda ha sviluppato un nuovo dispositivo tecnologico e vuole lanciarlo sul mercato. Invece di affrontare subito il problema principale, analizziamo i seguenti sottocompiti in ordine di difficoltà crescente: Identificare il target di riferimento: Quali sono i segmenti di mercato più adatti? Definire il posizionamento del prodotto: Quali caratteristiche differenziano il prodotto dalla concorrenza? Stabilire una strategia di marketing: Quali canali pubblicitari sono più efficaci per il target scelto? Calcolare il ritorno sull'investimento (ROI): Quali sono i costi previsti e il potenziale profitto? Integrare tutte le informazioni per definire la strategia migliore. Il modello risponderà a ciascun sottoproblema in sequenza, utilizzando le informazioni raccolte nei primi passaggi per raffinare le risposte successive, arrivando a una conclusione ben strutturata e motivata. Risultato Possibile Dopo aver analizzato progressivamente ogni fase, il modello conclude che: La strategia ottimale di lancio per il nuovo dispositivo è una combinazione di marketing digitale mirato e collaborazioni con influencer nel settore tecnologico, puntando su una comunicazione orientata alla qualità e all’innovazione. Come Strutturare un Prompt Secondo la Tecnica Least-to-Most Per applicare la tecnica Least-to-Most, il prompt deve essere formulato in modo da guidare il modello attraverso una sequenza logica e progressiva. Struttura del prompt: Hai un problema complesso da risolvere. Prima di affrontarlo direttamente, analizza e risolvi i seguenti sottocompiti, partendo dai più semplici fino ai più complessi. Per ciascun sottocompito: Identifica gli elementi fondamentali del problema. Rispondi in modo chiaro e conciso. Utilizza la risposta per affrontare il passaggio successivo. Integra le informazioni ottenute per risolvere il problema principale. Alla fine, fornisci una soluzione completa basata sulle risposte intermedie. Vantaggi ✅ Migliora la precisione: La suddivisione progressiva riduce il rischio di errori nel ragionamento. ✅ Adatto a problemi complessi: Funziona bene quando i problemi possono essere decomposti in passaggi più semplici. ✅ Aumenta la coerenza delle risposte: Il modello utilizza informazioni consolidate nei primi passaggi per migliorare la risposta finale. Svantaggi ❌ Più lento rispetto ad altre tecniche: Richiede più passaggi per arrivare alla soluzione. ❌ Non sempre applicabile: Per problemi semplici o con soluzioni immediate, può risultare eccessivamente strutturato. ❌ Dipendenza dalla qualità delle risposte intermedie: Se uno dei passaggi precedenti è errato, può compromettere la soluzione finale. 4. Tecnica prompt engineering Generated Knowledge La tecnica di Generated Knowledge (GK) è un metodo avanzato di prompt engineering progettato per migliorare la qualità delle risposte generando informazioni contestuali prima di affrontare direttamente un problema. Il Generated Knowledge si concentra sulla creazione di conoscenza preliminare per fornire al modello un contesto più ricco e dettagliato. Questo processo consente di ottenere risposte più accurate e articolate, specialmente in scenari in cui l'accesso diretto a dati dettagliati è limitato. Struttura della Tecnica Generated Knowledge Questa tecnica si basa su un processo in due fasi: Generazione della Conoscenza Il modello viene prima guidato a generare informazioni di base pertinenti all’argomento. L’obiettivo è costruire una comprensione più solida del contesto prima di affrontare direttamente la domanda o il problema principale. Utilizzo della Conoscenza per Risolvere il Problema Una volta generata una base informativa, il modello utilizza queste informazioni per rispondere alla domanda principale o risolvere il problema richiesto. Questo processo riduce il rischio di risposte incomplete o superficiali, migliorando la profondità e l’affidabilità del risultato. Esempio Pratico di Prompt Engineering Generated Knowledge Supponiamo di voler analizzare l'impatto dell’intelligenza artificiale nel settore medico. Invece di chiedere direttamente una risposta, possiamo prima generare la conoscenza rilevante e poi utilizzarla per formulare un'analisi più approfondita. Prompt secondo la tecnica Generated Knowledge Analizza l'impatto dell’intelligenza artificiale nel settore medico. Prima di rispondere alla domanda, genera una serie di informazioni contestuali per supportare la risposta. Segui questi passaggi: Genera una panoramica dell’intelligenza artificiale in ambito sanitario, elencando le sue principali applicazioni. Descrivi i benefici principali dell’uso dell’IA nella medicina, come il miglioramento delle diagnosi e la personalizzazione delle terapie. Identifica le sfide e i limiti dell’intelligenza artificiale in campo medico. Utilizza queste informazioni per fornire un’analisi completa dell’impatto dell’IA nella sanità. Il modello, grazie alla conoscenza generata nel primo passaggio, sarà in grado di rispondere in modo più dettagliato e informato. Risultato Possibile Dopo aver generato la conoscenza di base, il modello potrebbe rispondere così: L’intelligenza artificiale sta trasformando il settore medico attraverso applicazioni avanzate come la diagnostica basata su machine learning, l’analisi di immagini mediche e i sistemi di supporto alle decisioni cliniche. I principali benefici includono diagnosi più rapide e accurate, riduzione degli errori umani e trattamenti personalizzati per i pazienti. Tuttavia, permangono sfide come la gestione della privacy dei dati e la necessità di supervisione umana nelle decisioni critiche. Considerando questi fattori, l’IA ha un impatto positivo sulla medicina, ma richiede regolamentazioni e validazioni rigorose per un'integrazione sicura e affidabile. Come Strutturare un Prompt Secondo la Tecnica Generated Knowledge Per applicare Generated Knowledge, il prompt deve essere formulato in modo da guidare il modello nella creazione di un contesto prima di fornire la risposta principale. Struttura del prompt: Per rispondere a questa domanda in modo accurato, segui questi passaggi: Genera informazioni preliminari sul tema richiesto. Organizza i dati raccolti in modo strutturato. Utilizza la conoscenza generata per formulare una risposta completa e motivata. Fornisci un’analisi finale basata sui dati elaborati. Assicurati che la risposta finale sia basata sulle informazioni contestuali precedentemente generate. Vantaggi e Svantaggi del Generated Knowledge Vantaggi ✅ Maggiore accuratezza: La risposta è supportata da un contesto ben definito. ✅ Adatto a domande complesse: Perfetto per problemi che richiedono una base informativa preliminare. ✅ Migliora la coerenza della risposta: Riduce il rischio di informazioni errate o superficiali. Svantaggi ❌ Più tempo richiesto: Il modello deve generare conoscenza prima di fornire una risposta. ❌ Richiede maggiore capacità computazionale: Più informazioni devono essere elaborate prima della risposta finale. ❌ Non sempre necessario: Per domande dirette e semplici, questa tecnica può risultare eccessiva.
Nell'era dell'intelligenza artificiale, ogni interazione tra l'uomo e la macchina inizia con una domanda fondamentale che ci poniamo: PROMPT: chi parla? Nel momento in cui alziamo il telefono per rispondere a una chiamata, la prima domanda che ci poniamo è spesso: Chi parla? Questa semplice curiosità racchiude un principio fondamentale delle interazioni umane e, oggi, anche di quelle con l'intelligenza artificiale. Sapere chi c'è dall'altra parte è cruciale per orientare la conversazione, calibrare il tono e scegliere le parole giuste. Lo stesso principio si applica al prompting: quando comunichiamo con un'AI, il modo in cui formuliamo le nostre richieste – il nostro prompt – determina il tipo di risposta che riceveremo. Immaginate di rispondere a una chiamata da un numero sconosciuto. Se non conoscete l'identità del chiamante, la conversazione potrebbe diventare vaga o persino frustrante. Lo stesso accade quando diamo istruzioni poco chiare a un modello di intelligenza artificiale: il risultato è un output generico, impreciso o poco utile. È qui che entra in gioco l'arte del prompting. Dare istruzioni precise e ben strutturate non solo aiuta l’AI a comprendere il contesto, ma la guida verso una risposta più accurata e soddisfacente. In un mondo in cui l’AI gioca un ruolo sempre più importante nelle nostre vite, trattarla come un interlocutore significa riconoscere che la qualità della comunicazione dipende da noi. Come quando parliamo con un essere umano, dobbiamo adattare il nostro linguaggio, fornire dettagli pertinenti e anticipare possibili ambiguità. Solo così possiamo trasformare una semplice interazione in uno scambio produttivo e creativo. Capire chi parla non riguarda solo l’identità dell’altro, ma anche la nostra capacità di costruire un dialogo significativo. Con un prompt ben pensato, possiamo sbloccare il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale, creando connessioni che rispecchiano le nostre intenzioni e i nostri obiettivi. Il prompting è l'arte di dare voce alle nostre idee, ponendole in dialogo con sistemi intelligenti, capaci di comprendere e rispondere. È una competenza che non riguarda solo la tecnologia, ma anche la creatività e la comunicazione. Ma che cosa vuol dire PROMPT e cosa intendiamo quando parliamo di PROMPT engineering? Oggi nel nostro mitico blog affrontiamo questo argomento che in qualche modo coinvolge tutti noi che proviamo ad avere un primo approccio con strumenti AI come ad esempio CHATGPT. Partiamo dunque dai basic: Cos'è il Prompting? Il prompting è il processo attraverso cui formuliamo input testuali per ottenere risposte rilevanti dai modelli di intelligenza artificiale. La sua efficacia dipende dalla capacità di creare un messaggio chiaro, contestualizzato e stimolante, in grado di guidare l'AI verso risultati utili e precisi. Ad esempio, se chiediamo semplicemente nell'interazione con un modello di AI: Che cos'è un albero? otteniamo una risposta verosimilmente generica. Ma se formuliamo il prompt come: Descrivi un albero dal punto di vista di una formica che vive sulle sue radici, invitiamo l'AI a fornire una risposta più creativa e profonda. La maggior parte degli utenti tende a interagire con i modelli di AI nella modalità GIGO. Nel mondo del prompting, il concetto di GIGO (Garbage In, Garbage Out) descrive un'interazione appunto superficiale che risulta in un prompt formulato in modo ambiguo o errato che porta inevitabilmente a risposte di scarsa qualità o inutili. Facendo l'esempio citato prima, è un po come interagiamo quando a chiamarci è un numero sconosciuto. Un prompt come Racconta qualcosa non offre alcun contesto e genererà una risposta generica. Al contrario, un prompt più chiaro e dettagliato, come Descrivi le caratteristiche di un albero visto dal punto di vista di una formica, guiderà l'AI a produrre un output più pertinente e interessante. La qualità del prompting è quindi direttamente correlata alla qualità del risultato. Ma che dettaglio dare e come darlo per ottenere risposte che possono essere realmente utili? Soprattutto è sempre necessario dare dettagli? La risposta è dipende da quello che è il risultato che vuoi ottenere. Vediamo quindi ora insieme alcune tra le diverse tecniche di prompting che esistono e in quali contesti è meglio utilizzarle, a seconda del risultato che vuoi ottenere. Overview sulle tecniche di prompt engineering Le tecniche di prompt engineering possono essere riassunte in questa mappa concettuale che prevede tre categorie principali: Tecniche a Prompt Singolo : Tecniche che si concentrano sull'utilizzo di un unico prompt per ottenere una risposta diretta. Tecniche a Prompt Multiplo : Tecniche che prevedono l'uso di prompt multipli o interazioni iterative. LLM con Tool esterni: Tecniche che integrano il modello linguistico (LLM, Large Language Model) con strumenti esterni, come database o calcolatori. In questo articolo ci occuperemo delle tecniche a prompt singolo, con la promessa di raccontarvi le altre nei prossimi appuntamenti all'insegna dell'AI e del prompting. TECNICHE A PROMPT SINGOLO 1. Tecnica zero shot prompting La tecnica di zero-shot prompting consiste nel fornire al modello una semplice richiesta senza esempi espliciti di input e output. L'idea è sfruttare la capacità del modello di interpretare il linguaggio naturale per rispondere in modo pertinente basandosi solo sulle informazioni fornite nel prompt. E' una tecnica tipicamente usata per compiti diretti o quando si vuole testare rapidamente le capacità del modello. Come applicarla? Per applicare questa tecnica ti basterà fornire una richiesta chiara: Scrivi il prompt in modo che il modello capisca esattamente cosa vuoi. Usa un linguaggio semplice e diretto. Evita dettagli superflui: Poiché non stai fornendo esempi, concentrati sull'essere specifico con poche parole. Specifiche opzionali: Indica il formato desiderato (ad esempio, una lista, un paragrafo, ecc.). Quando usarla? Compiti semplici: Quando il compito è chiaro e non richiede contesto aggiuntivo come ad Esempio in caso di : traduzioni, generazione di titoli, definizioni di concetti. Velocità e immediatezza: Se hai bisogno di un risultato rapido senza dover preparare esempi. Testare le capacità del modello: Per vedere come il modello interpreta e risponde a richieste generali. Richieste con contesto esplicito: Quando il contesto è già chiaro nel prompt stesso. Per compiti più complessi o quando si richiedono risultati altamente personalizzati, il few-shot prompting è spesso più efficace. Lo zero-shot resta una soluzione eccellente per ottenere risposte rapide in ambiti non particolarmente intricati. Vediamo dunque ora il FEW shot prompting. 2. Tecnica prompt engineering Few SHOT prompting Il Few SHOT prompting consiste nel fornire al modello uno o più esempi di input e output per insegnargli il formato, il contesto o il tipo di risposta desiderata. Dopo aver visto questi esempi, il modello applica il ragionamento a un nuovo input simile. Un output possibile a questo approccio few shot prompting contenuto nell'esempio sopra è: Vacanze low-cost: 8 consigli per pianificare senza spendere troppo! Come applicarla? Ti basterà seguire questi semplici step: Scegliere esempi chiari e rappresentativi: usa esempi pertinenti e semplici da comprendere per il modello, ricordati che gli esempi devono essere abbastanza vari per coprire più casi possibili. Mantieni la coerenza tra esempi e sincerati di formattare gli esempi in modo uniforme per evitare confusione. Non eccedere con il numero di esempi, ti basteranno 2-5 esempi, a seconda della lunghezza del contesto disponibile e del modello. Usa esempi progressivi Includi casi che mostrano una progressione di difficoltà per aiutare il modello a generalizzare. VANTAGGI E SVANTAGGI DEL FEW SHOT PROMPTING Differenza tra la tecnica ZERO SHOT e FEW SHOT. 3. Tecnica COT (chain of thoughts) Tra le tecniche più promettenti per migliorare la capacità di ragionamento logico dei modelli di AI, spicca il Chain-of-Thought Prompting (CoT). Questo approccio non si limita a fornire risposte immediate, ma guida il modello attraverso un percorso sequenziale di pensiero, simulando il processo di ragionamento umano. Il Chain-of-Thought Prompting è una tecnica di prompt engineering che spinge l'AI a elaborare risposte attraverso una sequenza logica e articolata di passaggi. Questo approccio è particolarmente utile per problemi complessi che richiedono più di una semplice risposta diretta. Esempio: Prompt tradizionale: Qual è la somma di 123 e 456? Risposta: 579 Prompt CoT: Qual è la somma di 123 e 456? Spiega il processo passo per passo. Risposta: 1. Scrivi il problema: 123 + 456. 2. Somma le unità: 3 + 6 = 9. 3. Somma le decine: 2 + 5 = 7. 4. Somma le centinaia: 1 + 4 = 5. La risposta è 579. STANDARD PROMPTING VS CHAIN OF THOUGHTS PROMPTING Questo esempio dimostra come il CoT scomponga un problema complesso in passi comprensibili, migliorando sia la precisione della risposta che la sua utilità didattica. Il CoT ha un enorme potenziale nell'educazione, in quanto incoraggia l'apprendimento attivo e il pensiero.Il CoT, per esempio, è ideale per spiegare concetti matematici complessi, come equazioni, geometria o algebra, ma anche nelle scienze e nelle discipline umanistiche. Spiega passo dopo passo come calcolare l'area di un triangolo dato il valore della base e dell'altezza. Questo tipo di prompt aiuta gli studenti a comprendere il procedimento anziché limitarsi a memorizzare formule. Descrivi il processo passo per passo della fotosintesi. Risposte articolate aiutano gli studenti a visualizzare il flusso logico degli eventi. Spiega passo dopo passo le cause e le conseguenze della Rivoluzione Industriale. Come applicarla? Che parole inserire nel prompt per guidare il modello verso il COT? In qualche modo gli esempi sopra ce lo stanno suggerendo. COT attraverso l'esplicita richiesta di ragionamento sequenziale: Risolvi il problema passo dopo passo. Spiega ogni passaggio logico prima di fornire la risposta finale. Descrivi il tuo ragionamento in modo dettagliato. COT attraverso domande guida multi-step: Quali sono i passaggi necessari per arrivare a questa soluzione? Analizza i dati e costruisci un ragionamento che porti alla conclusione. COT attraverso Frasi orientate alla trasparenza: Mostra il processo logico che utilizzi per giungere a una risposta. Dettaglia i tuoi calcoli o la tua analisi prima di fornire la conclusione. Inviti a una spiegazione articolata: Prima di dare la risposta finale, ragiona sul problema passo dopo passo. Dividi il problema in piccoli passi e affrontali uno alla volta. VANTAGGI E SVANTAGGI DEL COT PROMPTING 4. Tecnica prompt engineering Program Aided Lang (PAL) E' una tecnica di prompt engineering che combina l'uso del linguaggio naturale con l'assistenza della programmazione. In questa tecnica, il modello non solo genera risposte, ma fornisce soluzioni esplicite sotto forma di codice o istruzioni programmatiche per risolvere problemi. Questa tecnica, diversamente dalle precedenti, è particolarmente utile per figure professionali che lavorano a cavallo tra il linguaggio naturale e la programmazione come ad esempio data scientist, data analyst, sviluppatori software, DevOps Engineer, Ingegneri di Machine learning e AI, professionisti di automazione e robotics.. insomma delle figure che hanno una base di conoscenza tecnica e lavorano in ambiti che richiedono la generazione di codice o l'automazione. In particolare, il PAL è ideale per chi vuole accelerare lo sviluppo, automatizzare compiti complessi o fornire soluzioni tecniche in modo rapido ed efficace. Questa tecnica si adatta a chiunque lavori con codice. Vediamo alcuni esempi pratici di applicazione della tecnica PAL, per farci un'idea. VANTAGGI E SVANTAGGI DELLA TECNICA PAL Come applicarla? Per applicare la tecnica PAL in modo efficace, è fondamentale seguire un processo strutturato che includa una buona definizione del problema, la specificazione del linguaggio di programmazione, e la verifica del codice generato. step 1. Definisci chiaramente il problema Inizia formulando una descrizione precisa del compito che vuoi automatizzare o risolvere. È importante specificare: Lo scopo del codice (cosa deve fare). I dati di input (se ci sono) e il formato. I requisiti o vincoli specifici (linguaggio, efficienza, leggibilità). Esempio: Voglio un programma che: - Legga un file CSV contenente dati finanziari. - Calcoli il totale delle spese mensili. - Generi un report con il totale spese per ogni mese. step 2. Specifica il linguaggio di programmazione Indica chiaramente il linguaggio che desideri utilizzare (es. Python, JavaScript, SQL, ecc.), soprattutto se il modello supporta più linguaggi. Esempio: Scrivi uno script in Python per analizzare i dati di un file CSV e calcolare il totale delle spese mensili. step 3. Richiedi commenti e spiegazioni Per facilitare la comprensione del codice generato, puoi chiedere che vengano inclusi commenti esplicativi. Esempio: Scrivi un programma Python che conti le parole uniche in un file di testo. Includi commenti per spiegare ogni passaggio. step 4. Testa il codice generato Una volta ottenuto il codice dal modello, eseguilo per verificarne la correttezza. Testa il programma con dati di esempio e assicurati che soddisfi i requisiti specificati. step 5. Fornisci feedback iterativo Se il codice non è corretto o manca di dettagli, fornisci un feedback al modello e chiedi miglioramenti. Questo processo iterativo è essenziale per ottenere risultati ottimali. Esempio: Il tuo script manca di un controllo per i file vuoti. Puoi aggiungere questa funzionalità? Oggi concludiamo questa sessione didattica dell LFM university volta a condividere delle pillole sulle tecniche del prompt engineering, nello specifico del prompt singolo. Rimanete sintonizzati perchè nei prossimi appuntamenti condivideremo le altre tecniche.
