Tecnologia

i-broS™, il modello IA italiano che integra nei chatbot l’identità aziendale

Sempre più spesso vediamo aziende che affidano all’intelligenza artificiale compiti che fino a ieri spettavano alle persone: rispondere ai clienti, negoziare, gestire reclami, chiudere vendite. Non si tratta di semplici chatbot, ma di agenti autonomi che prendono iniziative, interpretano situazioni e agiscono in nome del brand.

È in questo passaggio che emerge il problema che una startup milanese ha deciso di affrontare con cinque brevetti industriali. Si chiama Identity Drift, la deriva identitaria, e descrive un comportamento documentato nei modelli linguistici sotto pressione: di fronte a un cliente aggressivo, a una crisi, a uno scambio prolungato e complicato, il modello spesso cambia registro e finisce per dimenticare le sue istruzioni. Abbandona il tono del brand, si discosta dai suoi valori, produce risposte che nessun dipendente avrebbe approvato.

Non è un errore tecnico nel senso tradizionale. È una conseguenza strutturale: i Large Language Model (LLM) sono addestrati su una quantità enorme di testo umano eterogeneo e sanno adattarsi a qualsiasi contesto. Ma questa flessibilità è anche la loro vulnerabilità. Le istruzioni che “insegnano” a un agente come si deve comportare per conto del brand per cui lavorano non sono in grado di costruire un’identità stabile.

La governance AI aziendale si è finora occupata di sicurezza dei dati, conformità normativa, qualità degli output. L’identità era considerata un problema di comunicazione. i-broS™, presentata oggi a Milano sul palco della AI Week, sostiene che sia invece un problema di architettura.

Il kernel deterministico: fissare ciò che i modelli probabilistici non possono fissare

La distinzione tecnica chiave è tra sistemi probabilistici e deterministici. I modelli linguistici più comuni, come ChatGPT, Claude o Gemini, sono di tipo probabilistico: la stessa domanda, in momenti e contesti diversi, produce risposte diverse. Questo è ciò che li rende versatili.

i-broS™ non sostituisce questi motori: ma vi si interpone. Opera come un strato tra qualsiasi modello linguistico e l’utente finale, e il suo cuore è l’Identity Kernel, in cui viene codificata l’identità del brand in forma algoritmica, riproducibile e misurabile.

Per costruire questo sistema, si utilizza l’Extraction Protocol: una sessione di interrogazione maieutica in cui l’AI pone domande strutturate alle figure chiave dell’organizzazione. L’obiettivo non è raccogliere le dichiarazioni ufficiali del brand, ma far emergere i criteri decisionali reali: come si risponde in una crisi, quale tono si usa con un cliente insoddisfatto, dove si trova il confine tra ciò che il brand dice e ciò che non dirà mai. Il risultato è un punto di riferimento fisso, non modificabile nel corso delle interazioni.

A presidio del sistema in produzione c’è il Sentinel Protocol: ogni risposta generata dall’agente AI riceve un Drift Score su scala 0-100, che quantifica lo scostamento rispetto all’identità certificata. Superata la soglia configurata, parte automaticamente un sistema di auto-correzione prima che l’output raggiunga l’utente. Completa l’architettura SealID™: un meccanismo zero-knowledge che mantiene l’identità del brand crittografata anche rispetto al provider del modello AI.

La piattaforma si integra già con i principali ecosistemi aziendali, come Salesforce, SAP, Microsoft 365 o Google Workspace.

Geo Ceccarelli, Monica Magnoni e la sfida dei cento agenti

Il progetto nasce dall’incontro tra due profili distanti. Geo Ceccarelli, fondatore e Chief Identity Architect, ha trascorso trent’anni a lavorare sull’identità di brand globali: Apple, Mercedes-Benz, PlayStation, Disney+, ENI, BNP Paribas. Spiega che la sostanza del suo lavoro non è cambiata: proteggere ciò che un brand è. Oggi lo fa sulle macchine, che con la maggiore popolarità che stanno acquisendo, rischiano di sacrificare anni di brand reputation.

Monica Magnoni, co-fondatrice e Chief Strategy Officer, si occupa del piano manageriale: adottare l’AI non basta, bisogna governarla. La distinzione che propone, cento agenti che parlano al posto tuo contro cento agenti che parlano come te, non è retorica. È il problema tecnico che i-broS™ intende risolvere.

Sul piano economico, i numeri sono concreti. I sistemi standard inviano a ogni interazione una quantità rilevante di testo per ricordare al modello il proprio contesto, con costi crescenti al crescere del volume. L’Identity Kernel riduce questo costo dell’88% rispetto alle architetture tradizionali. Per un’impresa enterprise con un milione di interazioni mensili, la riduzione si traduce in circa 40.000 euro di risparmio operativo ogni mese, oltre a un impatto energetico significativamente inferiore.

Sul piano normativo, la tempistica non è casuale. L’EU AI Act entrerà in piena applicazione il 2 agosto 2026, con obblighi precisi su tracciabilità, supervisione e trasparenza degli output AI. La tecnologie proposte da i-broS™ rispondono esattamente a quei requisiti. La tecnologia è protetta da cinque brevetti industriali depositati nel 2026 e si fonda su Maieumatics, la metodologia proprietaria sviluppata da Ceccarelli nel corso della sua carriera.

Dalla AI Week di oggi si apre il Design Partner Program: accesso anticipato e limitato per i brand europei che vogliono implementare il sistema prima della concorrenza.

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