Tech Digest: AI operativa, modelli multimodali e automazione voce
- Valuta casi d’uso che combinano testo e immagini
- Standardizza report e prove per codice generato da agenti
- Automatizza ticket da chiamate con categorie e priorità
- Progetta fallback manuali per errori delle app vocali
- Riduci debito cognitivo con test, note e rollback
Selezione di aggiornamenti con impatto pratico per PMI e professionisti: nuovi modelli AI multimodali, automazioni per call center e ticketing, e un metodo per documentare il lavoro fatto con agenti di coding. Focus su attività applicabili in tempi brevi, con micro-azioni concrete.
Qwen 3.5: arrivano modelli multimodali (testo + immagini) per agenti
Alibaba ha rilasciato i primi due modelli della serie Qwen 3.5: uno open weights e uno proprietario. Entrambi supportano input visivi, utile per flussi in cui serve leggere screenshot, documenti o foto oltre al testo. Per chi integra AI in processi interni, è un segnale di maturità degli agenti “multimodali”.
Impatto pratico: abilita automazioni che combinano chat e lettura di immagini.
Conseguenza: più casi d’uso (supporto, controlli, back-office) diventano automatizzabili senza cambiare strumento.
Micro-azione: mappa 2 attività dove oggi usi screenshot/foto e valuta una prova controllata.
Fonte: simonwillison.net — Leggi
Nuovi tool Showboat: documentazione ripetibile per lavoro fatto da agenti
Showboat è un tool CLI per far produrre agli agenti di coding documenti che mostrano il codice creato e come usarlo. Sono stati aggiunti due strumenti: Chartroom e datasette-showboat, pensati per migliorare la qualità degli output e delle dimostrazioni. Utile quando serve rendere verificabile e riutilizzabile ciò che un agente ha generato.
Impatto pratico: riduce ambiguità e tempi di passaggio tra sviluppo e consegna.
Conseguenza: più tracciabilità su cosa è stato cambiato e come riprodurlo.
Micro-azione: adotta un template unico di “report di modifica” per ogni task fatto con AI.
Fonte: simonwillison.net — Leggi
Ticket di supporto categorizzati da chiamate con Synthflow AI
L’articolo mostra come creare ticket di assistenza già categorizzati partendo da chiamate gestite da agenti vocali, usando automazioni. L’obiettivo è ridurre l’attrito quando i volumi aumentano e migliorare la presa in carico, trasformando una conversazione in un elemento operativo tracciabile. Per team piccoli, significa meno lavoro manuale e priorità più chiare.
Impatto pratico: velocizza triage e assegnazione dei ticket da chiamate.
Conseguenza: tempi di risposta più stabili anche con picchi di contatti.
Micro-azione: definisci 6–10 categorie e regole minime di priorità prima di automatizzare.
Quattro modi per automatizzare app vocali basate su AI
Panoramica di utilizzi pratici dell’AI vocale e di come automatizzare flussi collegati (es. generazione e pubblicazione di contenuti, gestione di richieste, integrazioni). Il punto operativo è progettare il “dopo chiamata”: cosa salvare, dove inviarlo e quali trigger attivare. Serve attenzione a controllo qualità e fallback quando la voce sbaglia o non capisce.
Impatto pratico: porta la voce dentro processi esistenti, non solo demo.
Conseguenza: più automazioni end-to-end, ma aumenta il bisogno di governance e test.
Micro-azione: crea una checklist di errori tipici e un percorso manuale di recupero.
Cognitive debt: il rischio operativo dello sviluppo accelerato dall’AI
Riflessione sul “debito cognitivo”: con l’AI che accelera lo sviluppo, si consegna di più ma si capisce meno come funziona ciò che si è costruito. Il post discute l’utilità di artefatti (note, diff, materiali) che aiutino a mantenere comprensione e manutenzione. Tema rilevante per PMI: meno persone, più dipendenza da codice e automazioni.
Impatto pratico: previene incidenti e blocchi quando manca contesto tecnico.
Conseguenza: senza documentazione minima, la manutenzione diventa costosa e lenta.
Micro-azione: impone “spiegazione + test + rollback” come output obbligatori di ogni task AI.
Fonte: simonwillison.net — Leggi
Nei prossimi 30 giorni, la differenza la farà la disciplina: scegliere pochi casi d’uso, misurarli e mettere guardrail (documentazione, test, fallback). Modelli multimodali e AI vocale ampliano le possibilità, ma richiedono processi chiari per evitare errori e accumulo di debito operativo.