Quando si parla di assistenti AI e chatbot aziendali, molti pensano che basti "usare l'AI" per ottenere un sistema intelligente, veloce e affidabile. In realtà non è così. La scelta del modello AI incide in modo diretto sulle prestazioni, sui costi e soprattutto sull'esperienza dell'utente.
Uno degli errori più diffusi è utilizzare sempre lo stesso modello per qualsiasi attività, come se un'unica tecnologia potesse essere la soluzione universale. Il risultato? Assistenti lenti, costosi e poco efficaci.
Perché un assistente AI lento fa perdere clienti
La velocità è uno dei fattori più importanti per un assistente conversazionale. Quando una risposta arriva in 7–8 secondi, l'utente percepisce lentezza, si distrae o abbandona. Quando invece arriva in 1–2 secondi, l'interazione scorre in modo naturale e l'utente resta coinvolto.
Un e-commerce con cui lavoro ha sostituito un chatbot lento con uno ottimizzato. La differenza è stata evidente:
- +35% conversazioni completate
- –50% abbandoni
La performance tecnica ha avuto un impatto diretto sulle vendite.
Il problema più comune: usare un solo modello per tutto
Molti chatbot aziendali usano sempre lo stesso modello, indipendentemente dal tipo di compito. È come usare un camion per andare a fare la spesa: funziona, sì, ma non è la scelta ideale.
Oggi esistono decine di modelli AI diversi, ciascuno con punti di forza specifici:
- alcuni sono rapidissimi nelle risposte,
- altri sono eccellenti nella logica,
- altri scrivono testi complessi,
- altri ancora generano codice in maniera avanzata.
La vera competenza non è usare l'AI, ma scegliere quale AI usare in base allo scopo.
Esempio 1: Assistente per un sito web
Obiettivo: rispondere rapidamente alle domande su prodotti e servizi. In questo caso la priorità non è la creatività né la complessità logica, ma la velocità.
Modello scelto: Gemini 2.5 Flash
Tempo di risposta medio: 1–2 secondi
Risultato: un assistente immediato, reattivo, che migliora l'esperienza utente
Costo: circa un quinto rispetto ai modelli premium più pesanti
È il modello giusto perché fa esattamente ciò che serve, senza sprechi.
Esempio 2: Un agente per generare codice
Obiettivo: scrivere componenti React complessi e ridurre gli errori. In questo caso serve un modello forte nella logica, nella gestione del contesto e nella qualità del codice generato.
Modello scelto: Claude Sonnet 4
Risultato: maggiore accuratezza, meno refusi, componenti più puliti
Un modello più veloce e leggero sarebbe stato insufficiente. Qui la priorità è la qualità, non la rapidità.
La differenza la fa la scelta del modello
Ogni progetto richiede un modello diverso. Per questo la selezione va fatta considerando:
- velocità necessaria
- tipo di contenuto da generare
- livello di complessità
- budget disponibile
- continuità nell'uso
- aspettative dell'utente finale
La scelta corretta porta assistenti più rapidi, più economici e più utili.
Conclusione
Oggi non basta più dire "uso l'AI": la vera differenza la fa sapere esattamente quale modello usare e quando farlo.
È una competenza diventata fondamentale per chiunque voglia sfruttare davvero il potenziale degli assistenti conversazionali.