Un chatbot AI sul sito aziendale conviene quando arriva un flusso costante di domande ripetitive a cui si risponde con informazioni che hai già scritte: orari, condizioni, caratteristiche dei servizi, stato di un ordine. Funziona se risponde solo a partire dai tuoi contenuti verificati, dichiara di essere un'intelligenza artificiale e passa la conversazione a una persona quando la domanda esce dal suo perimetro.
Cosa sa fare un chatbot basato su un modello linguistico?
I chatbot di qualche anno fa seguivano alberi di scelte: se la domanda usciva dal percorso previsto, si bloccavano. Quelli basati su un modello linguistico, o LLM, capiscono richieste scritte in modo libero e rispondono in linguaggio naturale. Da soli però conoscono il mondo in generale, non la tua azienda.
Per questo un chatbot aziendale fatto bene unisce più componenti. C'è il recupero delle informazioni dai tuoi documenti, una tecnica chiamata RAG: il sistema cerca nelle pagine, nelle FAQ e nei manuali i passaggi pertinenti e il modello risponde basandosi su quelli. Ci sono gli strumenti, cioè funzioni che il modello può chiedere alla tua applicazione di eseguire, per esempio leggere lo stato di un ordine. E c'è il passaggio a un operatore, con la conversazione già riassunta.
Se non ne hai ancora uno, non sei in ritardo. Secondo l'ISTAT nel 2025 usava almeno una tecnologia di intelligenza artificiale il 16,4% delle imprese con almeno 10 addetti, il 15,7% tra le PMI. Tra le imprese che l'hanno valutata senza adottarla, i freni più citati sono la mancanza di competenze (58,6%), la poca chiarezza normativa (47,3%) e dati poco disponibili o di scarsa qualità (45,2%): sono proprio i punti da risolvere prima di scegliere uno strumento.
Quali domande conviene affidargli e quali no?
La regola pratica è semplice: affidagli le domande che hanno una risposta scritta da qualche parte, e tienilo lontano da quelle che richiedono una valutazione caso per caso.
- Informazioni di servizio: orari, sedi, modalità di pagamento, condizioni di spedizione e di reso descritte nelle tue pagine.
- Domande tecniche sui prodotti, a partire da schede e manuali.
- Stato di ordini, pratiche o prenotazioni, se il chatbot può leggerlo dal gestionale: come si collega lo spieghiamo nella guida su come integrare l'AI nel gestionale.
- Prima qualificazione dei contatti: cosa serve, per quando, in quale zona, prima di passare il contatto al commerciale.
- Assistenza interna per i colleghi: procedure, modulistica, regole aziendali.
Da evitare, o da affidare sempre a un operatore: consulenze che comportano una responsabilità professionale, reclami delicati, promesse su sconti o condizioni contrattuali e qualsiasi decisione con effetti importanti su una persona. Il GDPR riconosce il diritto di non essere sottoposti a decisioni basate unicamente su un trattamento automatizzato quando producono effetti giuridici o incidono in modo analogo sulla persona.
Cosa succede se il chatbot dà una risposta sbagliata?
Una risposta sbagliata ricade sull'azienda. Nel 2024 un tribunale canadese per le piccole controversie ha condannato Air Canada a risarcire un passeggero che aveva seguito le indicazioni errate del chatbot della compagnia sulle tariffe agevolate per lutto. La compagnia sosteneva di non rispondere di quanto scritto dal chatbot; la decisione ha stabilito che un'azienda è responsabile di tutte le informazioni sul proprio sito, che arrivino da una pagina statica o da un chatbot. È un caso canadese, ma rende bene l'idea del rischio.
Le contromisure si decidono in fase di progetto. Il chatbot deve rispondere solo a partire dai tuoi contenuti, indicare la pagina da cui prende l'informazione e poter dire «non lo so»: sono le tecniche che anche Anthropic suggerisce per ridurre le risposte inventate. I contenuti di partenza vanno messi in ordine prima: se FAQ e condizioni di vendita si contraddicono, il chatbot erediterà la contraddizione.
Prima di andare online, prova il chatbot con un elenco di domande vere dei clienti, comprese quelle scomode, e controlla le risposte una per una. Dopo il lancio rileggi a campione le conversazioni: le domande rimaste senza risposta ti dicono quali contenuti mancano sul sito.
Quali regole valgono in Italia per un chatbot?
Dal 2 agosto 2026 si applica l'articolo 50 dell'AI Act: i sistemi di intelligenza artificiale che interagiscono con le persone devono essere progettati in modo che chi li usa sappia di parlare con un'IA, salvo quando è evidente dal contesto, e l'informazione va data al più tardi alla prima interazione. La modifica dell'AI Act approvata nel 2026 ha rinviato soprattutto gli obblighi sui sistemi ad alto rischio, non questo. In pratica: scrivilo chiaramente nel messaggio di apertura della chat.
Poi c'è il GDPR. Le conversazioni contengono dati personali, quindi servono un'informativa che spieghi come vengono trattati, un tempo di conservazione definito e un contratto con il fornitore come responsabile del trattamento. Chiedi dove vengono elaborati i dati e se vengono usati per addestrare i modelli: OpenAI, per esempio, dichiara che i dati inviati alle sue API non vengono usati per l'addestramento salvo consenso esplicito, e prevede per i clienti idonei la residenza dei dati in Europa.
Come si protegge un chatbot da chi vuole manipolarlo?
Un chatbot pubblico riceve anche messaggi scritti apposta per fargli ignorare le istruzioni. Si chiama prompt injection ed è il primo rischio della lista OWASP per le applicazioni basate su LLM, che ammette che non è chiaro se esistano metodi di prevenzione infallibili. La difesa sta quindi nel limitare i danni possibili:
- dai al chatbot solo i permessi che servono, con credenziali gestite dal codice e mai affidate al modello;
- per le azioni che contano, come rimborsi o modifiche a ordini e dati, chiedi sempre la conferma di una persona;
- tieni separati i contenuti affidabili da quelli inviati dagli utenti o presi da fonti esterne;
- prova il sistema con attacchi simulati prima del lancio e dopo ogni modifica importante.
Meglio una piattaforma pronta o uno sviluppo su misura?
Le piattaforme pronte si installano sul sito con un widget e si alimentano caricando documenti o pagine: vanno bene per un assistente informativo con domande prevedibili. Lo sviluppo su misura, con le API di un modello e una base di conoscenza tua, serve quando il chatbot deve leggere dati da gestionale o CRM, seguire regole precise o integrarsi con i tuoi sistemi di assistenza. Se il sito è sviluppato in Next.js, l'assistente può essere integrato direttamente nelle sue pagine: è una delle opzioni che proponiamo nella realizzazione di siti web.
Il costo dipende meno dal modello scelto e più da quante fonti vanno collegate e tenute aggiornate, da quante conversazioni gestirà il sistema e dal lavoro di test e controllo nel tempo. Qualunque strada scegli, chiedi al fornitore:
- Da quali fonti risponde il chatbot, e chi le aggiorna?
- Può dire «non lo so» e passare la conversazione a una persona, con il contesto?
- Dove vengono elaborate e conservate le conversazioni, e per quanto?
- I dati vengono usati per addestrare modelli?
- Come si individuano e si correggono le risposte sbagliate?
- Se cambi fornitore, conversazioni e base di conoscenza restano tue?
Se vendi online, i casi d'uso tipici di un negozio e le integrazioni con la piattaforma li trovi nella guida all'AI per e-commerce.
Come capisci se il chatbot sta funzionando?
Guarda cosa succede alle conversazioni, non quante ne avvengono. Le domande utili sono queste: quante si chiudono senza bisogno di un operatore, quante passano a una persona e per quale motivo, quante risposte risultano sbagliate nei controlli a campione, quali domande restano senza risposta. Se il chatbot qualifica i contatti, collega le conversazioni ai contatti che il commerciale giudica davvero interessanti.
Se hai già un elenco di domande che i clienti ti fanno ogni giorno, sei a metà strada. Con la nostra AI agency partiamo da quell'elenco per capire se un chatbot ha senso per te, quale tipo e con quali fonti.
Domande frequenti
Devo dire agli utenti che stanno parlando con un chatbot?
Sì. Dal 2 agosto 2026 l'AI Act chiede che chi interagisce con un sistema di intelligenza artificiale ne sia informato al più tardi alla prima interazione, salvo quando è evidente dal contesto. Il modo più semplice è dichiararlo nel messaggio di apertura della chat.
Un chatbot può sostituire il servizio clienti?
Può gestire le domande ripetitive e quelle con una risposta già scritta, liberando tempo alle persone. Richieste complesse, reclami e decisioni che richiedono responsabilità vanno passati a un operatore, con la conversazione già riassunta.
Cosa succede se il chatbot inventa una risposta?
Il rischio ricade sull'azienda: nel 2024 un tribunale canadese ha ritenuto Air Canada responsabile delle informazioni sbagliate date dal suo chatbot, come di qualsiasi altra pagina del sito. Per ridurre il rischio il chatbot deve rispondere solo dai contenuti verificati, citare la fonte e poter dire che non conosce la risposta.
Le conversazioni finiscono ad addestrare l'intelligenza artificiale?
Dipende dal fornitore e dal contratto. Alcuni, come OpenAI per le sue API, dichiarano di non usare i dati per l'addestramento salvo consenso esplicito. Va verificato per iscritto e riportato nell'informativa privacy.
