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28/08/2026

L’orchestrazione mediante grafi è il cervello strategico delle applicazioni AI

Quando si passa dal “chattare con un’AI” alla costruzione di applicazioni aziendali affidabili, gli LLM da soli non bastano, perché non sono progettati per gestire processi aziendali rigorosi, rispettare budget, garantire la sicurezza dei dati o recuperare il filo del discorso dopo un guasto tecnico.
È qui che entra in gioco il concetto di orchestrazione mediante grafi.
Prendendo spunto dall’interessante libro “LangGraph AI Orchestration: Build Durable Agent Workflows, Adaptive RAG Systems, and Multi-Agent Applications with Python” di Greg Austin (Luglio 2026), in questo post vedremo perché la struttura a grafo rappresenta una vera e propria svolta architetturale per chi sviluppa soluzioni basate sull’IA.

L’orchestrazione mediante grafi è il cervello strategico delle applicazioni AI 28 Agosto 2026 di Petra Dal Santo - KEA S.r.l. Negli ultimi anni abbiamo imparato a conoscere e ad apprezzare le straordinarie capacità dei modelli linguistici di intelligenza artificiale (gli LLM, come ChatGPT o Clau...

20/08/2026

Agentic Commerce e GEO nel B2B: come rendere scopribili e interrogabili cataloghi e documentazione tecnica con API-First, MCP, ACP e UCP

Il commercio B2B tecnico-industriale sta vivendo un passaggio radicale dalla ricerca umana sul sito web (“search and click”) all’elaborazione guidata dagli agenti di intelligenza artificiale (“intent and authorize”). In questo contesto, la visibilità aziendale dipende dalla capacità di rendere cataloghi e documentazione tecnica non solo citabili attraverso la Generative Engine Optimization (GEO), ma direttamente interrogabili dai sistemi AI. Adottare un’architettura dati API-first e comprendere il ruolo dei protocolli di commercio agentico - come MCP per esporre dati e competenze tecniche, ACP per l’ecosistema OpenAI e UCP per le integrazioni con Google - permette alle PMI di trasformare il patrimonio informativo e operativo collegato ai propri prodotti in un servizio commerciale direttamente accessibile alle macchine. La competitività futura non dipenderà solo dall’uso dell’intelligenza artificiale, ma dall’essere un’impresa che i motori di risposta e gli agenti dei clienti, attuali o potenziali, riescono a trovare, comprendere e interrogare con affidabilità.

Agentic Commerce e GEO nel B2B: come rendere scopribili e interrogabili cataloghi e documentazione tecnica con API-First, MCP, ACP e UCP 20 Agosto 2026 di Petra Dal Santo - KEA S.r.l. Essere trovati, compresi e interrogati dalle macchine diventa una nuova condizione di accesso al mercato Nel libro B...

18/08/2026

Oltre la RAG: come progettare chatbot tecnici evoluti che sanno dove cercare

Un chatbot tecnico evoluto non dovrebbe cercare tutte le risposte nello stesso modo.
Comprendere una richiesta espressa in linguaggio naturale, identificare con precisione un codice prodotto, trovare una norma o un valore numerico, conoscere prezzo e disponibilità aggiornati, individuare un ricambio, seguire una relazione di compatibilità o confrontare un prodotto con quello di un concorrente sono problemi diversi, che richiedono strumenti diversi.
Nel post analizziamo come combinare ricerca vettoriale semantica, full-text search, normalizzazione ed exact matching dei codici, SQL e API, Web Grounding, Knowledge Graph e Graph RAG, reranking e Cache-Augmented Generation.
Il punto centrale è passare dal semplice “cercare documenti” alla costruzione delle migliori evidenze disponibili per quella specifica domanda.
L’LLM rimane fondamentale per comprendere la richiesta e formulare la risposta. Ma l’affidabilità del chatbot dipende soprattutto da ciò che avviene prima: riconoscere entità e intenti, scegliere le fonti corrette, attraversare relazioni, recuperare dati aggiornati, gestire provenance e conflitti e costruire un context window pertinente e governato.

In altre parole, la vera domanda non è soltanto:
“Quanto è intelligente il modello?”
ma:
“Quanto è intelligente il sistema con cui gli permettiamo di accedere alla conoscenza aziendale?”

https://www.blogdikea.it/2026/08/18/oltre-la-rag-come-progettare-chatbot-tecnici-evoluti-che-sanno-dove-cercare/

10/08/2026

Agentic Commerce: Google cambia le regole dell’e-commerce. Che cosa possono imparare le aziende B2B da Zalando e Amazon

L’intelligenza artificiale generativa ha modificato il modo in cui cerchiamo informazioni. L’Agentic Commerce potrà modificare qualcosa di ancora più profondo: il modo in cui scegliamo e acquistiamo prodotti e servizi, e quindi il rapporto tra cliente, venditore e piattaforma digitale.

Il tema è stato affrontato in una recente puntata di manager magazin INSIDE, Wie KI-Einkaufsagenten Zalando und Amazon unter Druck setzen, con Henning Hinze e Jonas Rest. La questione centrale è apparentemente B2C: come stanno reagendo marketplace e retailer all’arrivo degli AI Shopping Agent, e in particolare all’ecosistema di Agentic Commerce costruito da Google?

Ma le implicazioni vanno molto oltre il retail. Per un’azienda B2B, e in particolare per produttori e distributori con cataloghi tecnici complessi, la domanda diventa: che cosa succede quando a cercare, confrontare, selezionare e in prospettiva acquistare un prodotto non è più direttamente una persona, ma un agente AI che opera per suo conto?

È una domanda importante perché sposta il problema dalla semplice adozione dell’AI alla ridistribuzione del controllo sul processo di acquisto.

https://www.blogdikea.it/2026/08/10/agentic-commerce-google-cambia-le-regole-delle-commerce-che-cosa-possono-imparare-le-aziende-b2b-da-zalando-e-amazon/

22/07/2026

Chatbot tecnico con ricerca ibrida: come funziona e perché è più efficace

AVI, l’assistente virtuale AI di Sicutool, integra ricerca semantica e ricerca SQL su dati strutturati per unire conoscenza tecnica, identificazione di codici e transcodifiche, e integrazione con le procedure di acquisto B2B per agenti e rivenditori specializzati

https://www.blogdikea.it/2026/07/22/chatbot-tecnico-con-ricerca-ibrida-come-funziona-e-perche-e-piu-efficace/

29/06/2026

🆕 E' online la Versione 2 di Avi, l'Assistente Virtuale AI RAG di Sicutool!

Ecco le novità salienti: 1) Ricerca per codice: Avi ha potenziato le sue capacità di trovare codici articolo Sicutool, codici articolo del fornitore presenti a catalogo (es. “88310”) e codici articolo alternativi dei prodotti Gedore (es. “6726370”, “8140-01”). Grazie agli sviluppi basati sulla Ricerca Ibrida (Hybrid Search), Avi integra nelle risposte i risultati della ricerca per similarità semantica e quelli della ricerca deterministica via SQL. 2). “Schedine prodotto” linkate: Avi mostra le schedine dei prodotti più rilevanti. Basta un clic per accedere alle schede complete, verificare disponibilità e prezzo e aggiungere i prodotti al Carrello.

Trovate Avi sulla home page del sito Sicutool https://www.sicutool.it/ e su tutte le pagine del catalogo web.

Società Italiana Commerciale Utensili - Sicutool commercializzazione di utensili professionali per l'industria e l'artigianato, tramite rivenditori qualificati

16/06/2026

AI Agentica nelle aziende B2B guida alla governance dei processi decisionali
L’AI Agentica rappresenta un passaggio importante nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale in azienda, perché introduce una forma diversa di automazione: non più solo esecuzione di regole, ma capacità di perseguire un intento entro un perimetro controllato.
Questo cambia il modo in cui le aziende devono progettare, valutare e governare l’AI.
Gli agenti AI non vanno considerati semplicemente come chatbot più potenti o workflow più flessibili. Vanno considerati come sistemi decisionali inseribili, con cautela e metodo, in processi aziendali che sono a loro volta reti di decisioni.
Il valore dell’AI Agentica nasce quindi dall’incontro fra tre elementi:
processi aziendali compresi e mappati
decisioni candidabili all’automazione intelligente
governance rigorosa dell’intento, dell’autonomia, dei rischi e dei risultati.
Per le aziende, soprattutto nel B2B industriale e distributivo, questa è forse la lezione più importante: prima di chiedersi che cosa può fare un agente AI, occorre chiedersi quali decisioni aziendali vogliamo rendere più rapide, coerenti, tracciabili e adattive.
https://www.blogdikea.it/2026/06/16/ai-agentica-nelle-aziende-b2b-guida-alla-governance-dei-processi-decisionali/

10/06/2026

Agentic Commerce B2B: product data, storico clienti, API e fiducia algoritmica degli agenti AI

L’Agentic Commerce è un modello di commercio digitale in cui la persona delega a un agente AI in tutto o in parte il percorso dall’intento alla transazione: interpretazione dell’esigenza, selezione dei prodotti, confronto dei fornitori, valutazione del rischio e, negli scenari più avanzati, completamento dell’acquisto.

Per essere agentic commerce ready, un’azienda B2B deve rendere product data, dati transazionali, dati orientati all’intento, storico cliente e funzioni operative accessibili in modo sicuro, strutturato e machine-readable tramite API e protocolli compatibili con gli agenti AI.

Consiglio di lettura: Stefan Wenzel, AGENTIC COMMERCE: Wie KI-Agenten den Handel neu strukturieren und wer künftig entscheidet, aprile 2026 (disponibile anche in inglese con il titolo AGENTIC COMMERCE: How AI Is Reshaping Commerce and Shifting Decision Power)

https://www.blogdikea.it/2026/06/10/agentic-commerce-b2b-product-data-storico-clienti-api-e-fiducia-algoritmica-degli-agenti-ai/

22/05/2026

Agentic Commerce e cataloghi B2B industriali: come preparare i dati prodotto per UCP, ACP, MCP e assistenti AI
L’obiettivo dell’Agentic Commerce è rendere possibile un commercio sempre più machine-to-machine: la persona affida un obiettivo al proprio agente AI, indicandogli che cosa vuole acquistare; l’agente interpreta il bisogno, scopre i prodotti disponibili, confronta alternative, verifica dati aggiornati e, in prospettiva, può arrivare fino al checkout e al pagamento. L’agente, per svolgere il compito, deve poter dialogare con sistemi esterni: cataloghi, feed prodotto, API, e-commerce, strumenti di pagamento, portali riservati, sistemi di disponibilità e infrastrutture commerce.
https://www.blogdikea.it/2026/05/22/agentic-commerce-e-cataloghi-b2b-industriali-come-preparare-i-dati-prodotto-per-ucp-acp-mcp-e-assistenti-ai/

21/05/2026

Guida alla GEO B2B: come diventare una fonte autorevole per l’AI

La Generative Engine Optimization sta riscrivendo le regole della SEO. Scopri come strutturare i tuoi contenuti B2B per farti trovare, capire, verificare, citare e riutilizzare dai motori di ricerca generativi.

https://www.blogdikea.it/2026/05/21/guida-alla-geo-b2b-come-diventare-una-fonte-autorevole-per-lai/