Il Risveglio dalla Stasi Digitale

Il 2025 non segna semplicemente un cambio di calendario, ma una frattura tettonica nel substrato tecnologico che sostiene le Piccole e Medie Imprese (PMI).

Nell'ultimo decennio, abbiamo vissuto nell'illusione che l'automazione fosse sinonimo di intelligenza. Abbiamo popolato i nostri siti web e le nostre interfacce clienti con chatbot: entità reattive, statiche, confinate in un ciclo perpetuo e frustrante di domande, azioni e risposte pre-scriptate.

Questi strumenti, sebbene funzionali per smaltire il traffico di basso livello, sono paragonabili a risponditori automatici, attendono passivamente un input per restituire un output predeterminato, privi di memoria, contesto o capacità di iniziativa.

Come ripetevo come un mantra ai miei clienti:

Automatizzare è il mezzo veloce per chi non ha fretta (cit.). Dobbiamo monitorare costantemente e manualmente, altrimenti stiamo automatizzando le cattive abitudini.

Oggi ci troviamo sulla soglia di una nuova era, in cui non e piu tutto lineare, ma reattivo.

l'era dell'Intelligenza Agentica.

La distinzione tra un chatbot e un Agente AI è profonda e ontologica, non meramente semantica. Mentre un chatbot è costruito per "conversare", un agente AI è progettato per "agire".

Un agente possiede autonomia; percepisce il suo ambiente digitale, ragiona su come raggiungere un obiettivo complesso, pianifica una sequenza di azioni, utilizza strumenti esterni e modifica la realtà che lo circonda per completare un task.

Non stiamo più parlando di software che "risponde", ma di software che "fa".

Gartner prevede che entro il 2026, il 40% delle applicazioni aziendali integrerà agenti AI specifici per compiti, segnando il passaggio definitivo dall'automazione statica ai sistemi intelligenti proattivi.

Per una PMI, questo significa abbandonare la logica del centro di costo per abbracciare quella del generatore di valore.

In una automazione agentica, il sistema, non si limita a dire al cliente "Il tuo ordine è in ritardo", ma:

• rileva un'anomalia nella catena di approvvigionamento
• contatta proattivamente il fornitore
• riprogramma la consegna
• offre uno sconto personalizzato al cliente finale
  
  tutto senza intervento umano.

L'Architettura del Lavoro Digitale nel 2025

Oltre l'Automazione: La Cognizione Distribuita

L'adozione di agenti AI richiede un ripensamento radicale dell'architettura IT aziendale. Non stiamo più costruendo sistemi basati solo su interfacce utente (UI) fatte di schermate e moduli per l'input umano, ma interfacce leggibili dalle macchine, flussi di lavoro autonomi e processi decisionali guidati dagli agenti, dove c'e l'umano e molto poco coinvolto.

L'AI sta facendo al web quello che il web ha fatto al commercio: oggi i negozi sono, per la maggior parte, interfacce digitali dei colossi della logistica come Amazon.

In questo nuovo paradigma, le API (Application Programming Interfaces) cessano di essere semplici tubature per lo scambio di dati e diventano i tendini che permettono agli agenti di muoversi agilmente attraverso l'ecosistema aziendale.

Cercando di proiettare la visione al futuro, le sole API non basteranno. Le organizzazioni dovranno reimmaginare i propri dati e processi attorno a un modello "agent-first". Questo significa strutturare le informazioni non per la lettura umana, ma per l'ingestione e il ragionamento da parte di Large Language Models (LLM).

La sfida principale non sarà tecnica, ma organizzativa e umana. Scalare l'uso degli agenti attraverso l'impresa introduce complessità di coordinamento e giudizio senza precedenti. Mentre i chatbot evolveranno in agenti leggeri per compiti di routine, vedremo emergere ecosistemi multi-agente dove "squadre" di AI collaborano specializzandosi: un agente per la ricerca legale, uno per la sintesi creativa, uno per la verifica fattuale.

Come posso iniziare?

La cattiva notizia è che non è facilissimo; la buona notizia è che si stanno creando nuove professioni e ci sono sempre più persone che stanno sviluppando le skill necessarie. Negli ultimi 3 anni mi sono personalmente impegnato a creare un Pietro 3.0, trasformandomi in un Marketer PrograMaker. Un ibrido mitologico tra quello che ero agli inizi del 2000, un Marketer (1.0); negli anni '10, un maker con la nascita dei social (2.0); e oggi, un mezzo programmatore con il vibe coding (3.0). E così molti si stanno evolvendo e non faticherai a trovare aiuto. Ma prima devi capire questa diavoleria e, come nel mio stile, lo facciamo in modo estremamente pratico. Creeremo il tuo primo agente avanzato: useremo Flowise, ma ci sono tantissime alternative là fuori e molte ne verranno.

Flowise AI

Piattaforme come Flowise emergono sono come veri e propri "sistemi nervosi" per l'orchestrazione della forza lavoro digitale.

Flowise e uno strumento"drag-and-drop" costruita sopra il framework LangChain che sat diventando il framework di programmazione di riferimento del mondo agentico.

Se hai iniziato a mettere il naso nel caotico mondo dell'automazione, avrai sicuramente letto di n8n e Langflow, le altre due star emergenti. Soprattutto di n8n, la cui apparente semplicità dà quell'impressione di onnipotenza che alimenta la sindrome di Dunning-Kruger, illudendoci di sapere. Perché, allora, scelgo Flowise che è di nicchia?

A differenza di strumenti come n8n, che eccellono nell'automazione generale dei workflow e nello spostamento di dati tra applicazioni (ideali per l'integrazione di sistemi già esistenti), o LangFlow, che si concentra sulla sperimentazione pura e sulla prototipazione rapida per data scientist, Flowise trova il suo "sweet spot" nella facilità di deployment, nell'integrazione pragmatica di logiche complesse e nella specializzazione sugli agenti. E se te lo stai chiedendo: sì, si possono combinare questi strumenti.

La piattaforma permette di visualizzare, costruire e gestire complesse catene di ragionamento (Chain of Thought) e di integrare strumenti esterni. La capacità di esporre istantaneamente i flussi come API, per creare app o widget di chat incorporabili, la rende ideale per le PMI che necessitano di un time-to-market rapido, consentendo di trasformare un'idea in un agente operativo in ore, anziché in settimane.

Tabella Comparativa: Scegliere l'Arma Giusta

Questa analisi comparativa mostra come la scelta dello strumento non sia neutra, ma definisca la velocità e la profondità dell'automazione. Per chi cerca di costruire "cervelli" digitali piuttosto che semplici "tubature" di dati, Flowise si posiziona come leader pragmatico.

Bando alle ciance, iniziamo! In questa guida creeremo un assistente per un'agenzia immobiliare che, con poche modifiche, può essere adattato a qualsiasi contesto.
Innanzitutto vai su Flowise e crea un account gratuito (o, almeno al momento della stesura di questa guida, è gratuito). https://flowiseai.com/

La Fucina della Conoscenza - Ingegneria dei Dati in Flowise

L'intelligenza è potenziata dalla conoscenza. I modelli LLM, i vari ChatGPT, "sanno tutto", in modo più o meno confuso, ma non sanno nulla o quasi della tua azienda e, di quello che sanno, danno un'interpretazione statistica; forniscono, cioè, l'interpretazione più verosimile in funzione di come un "addestratore" ha suggerito loro di rispondere. Mi darai atto che è inaccettabile. Per ovviare a ciò, forniamo noi il contesto informativo in cui agire. Creiamo una memoria a lungo termine da cui estrarre le informazioni con la tecnica RAG (Retrieval Augmented Generation).

Creiamo le nostre "memorie".

I documenti

Una delle operazioni più onerose e vitali che un operatore deve svolgere è creare documenti con informazioni ben organizzate, non ridondanti e aggiornate. Per la nostra agenzia, ho creato due documenti che potete usare come template per l'organizzazione delle vostre informazioni:

domande ricorrenti

FAQ - immobiliare.docx

Q: Quali sono i passaggi principali per acquistare un immobile? A: Il processo di acquisto si articola in diverse fasi: Ricerca e selezione: Individuazione degli immobili che corrispondono alle vostre esigenze. Visita dell’immobile: Accompagnamento da parte di un nostro agente per visionare le pr…

Google Docs

elenco proprietà

CSV_proprietà

Google Docs

1. Creaiamo il Document Store su Flowise

• Naviga su Dashboard → Document Stores → Crea Nuovo
  
  Nome: "Casa Dolce Casa Knowledge Base"

Questo sarà il contenitore per tutti i nostri documenti immobiliari.

Document Loaders Disponibili

• DOCX Loader - usa quest0 per il documento Word con FAQ e procedure immobiliari.
• CSV LoaderWeb - usa per il database proprietà con prezzi e caratteristiche.
• Scraper - usa questo per estrarre dati da siti immobiliari e portali. (non lo usiamo questa volta)

Caricamento FAQ Immobiliari
Selezioniamo DOCX File Loader e carichiamo il documento FAQ.

La Scienza del Text Splitting: preservare il Contesto

Uno degli aspetti più critici e spesso sottovalutati nella creazione di un agente efficace, specialmente in contesti di Retrieval Augmented Generation (RAG), è il modo in cui gestisce i documenti lunghi.

Quando carichiamo un manuale operativo, un corpus di contratti legali o una base di conoscenza tecnica, non possiamo semplicemente "dare in pasto" tutto al modello in un unico blocco. Rischieremmo di andare incontro ad interpretazioni.

I limiti della finestra di contesto degli LLM, i costi e, soprattutto, la necessità di precisione semantica nel recupero delle informazioni, impongono di suddividere il testo in frammenti più piccoli, detti chunks.

In Flowise ci sono vari metodi, in questo caso scegliamo il Recursive Character Text Splitter.

A differenza di splitters più rudimentali che tagliano brutalmente il testo ogni n caratteri, rischiando di troncare frasi o concetti a metà, questo algoritmo opera con una "intelligenza grammaticale".

Tenta di mantenere l'integrità contestuale dividendo il testo basandosi su una lista gerarchica di separatori definiti dall'utente (come doppi a capo per i paragrafi, singoli a capo per le righe, punti per le frasi, e infine spazi).

Il "Golden Ratio" della Configurazione: 1000/200

Una configurazione standard in Flowise, emersa come best practice dalla comunità tecnica, prevede una chunk_size di 1000 caratteri e un chunk_overlap di 200 caratteri.

Il Chunk size è il numero massimo di caratteri all'interno del blocco, mentre il Chunk overlap è il numero di caratteri che vengono riportati nel blocco successivo. Questo serve a mantenere una coerenza logica tra i blocchi.

Analizziamo la ratio tecnica profonda dietro questi numeri apparentemente arbitrari:

1. Chunk Size 1000: questa dimensione è stata empiricamente validata come il compromesso ideale. È sufficientemente ampia da contenere un concetto completo, una definizione tecnica esaustiva o un paragrafo argomentativo denso. Allo stesso tempo, è abbastanza piccola da permettere al modello di embedding (tra un po' vediamo dic cosa si tratta) di catturare una rappresentazione vettoriale precisa e focalizzata del significato.
   
   Se il chunk fosse troppo grande (es. 4000 caratteri), il vettore risultante sarebbe una "media semantica" diluita di troppi concetti eterogenei, riducendo la precisione del recupero. Se fosse troppo piccolo (es. 200 caratteri), mancherebbe del contesto necessario per essere comprensibile.
2. Chunk Overlap 200: L'overlap, o sovrapposizione, è il segreto per mantenere il "filo narrativo". Se tagliassimo nettamente i blocchi, una frase chiave che funge da ponte logico tra il paragrafo A e il paragrafo B andrebbe persa o spezzata. Un overlap del 20% (200 su 1000) assicura che il contesto fluisca da un frammento all'altro. Questo mitiga drasticamente il rischio di "allucinazioni da taglio", dove il modello perde il riferimento al soggetto di una frase perché si trovava nel chunk precedente.

La Matrice Vettoriale: Embeddings e Dimensioni

Una volta che il testo è stato chirurgicamente suddiviso, deve essere tradotto nel linguaggio nativo delle macchine, i vettori, e caricare i vettori in un database in grado gestirli, nel nostro caso sceglieremo Pinecone.

Qui, la precisione diventa vitale, un singolo errore di configurazione può paralizzare l'intero sistema. Un punto di fallimento frequente nelle implementazioni Flowise riguarda la discrepanza dimensionale tra il modello di embedding scelto e l'indice del database vettoriale.

Prendiamo il caso d'uso più comune: l'integrazione con Pinecone utilizzando i nuovi modelli di OpenAI. Il modello text-embedding-3-small, che ha sostituito il venerabile ada-002 come standard di fatto, genera vettori con 1536 dimensioni.

Quando si configura l'indice su Pinecone attraverso l'interfaccia di Flowise, è imperativo impostare la dimensione (Dimension) esattamente a 1536. Se l'indice fosse configurato per 768 dimensioni (comune per modelli open source come quelli di Hugging Face) o 3072 dimensioni (per text-embedding-3-large), ogni tentativo di "upsert" (aggiornamento/inserimento) dei dati fallirebbe catastroficamente con errori di mancata corrispondenza.

Questa specificità tecnica non è un dettaglio banale; rappresenta la "risoluzione" con cui l'AI percepisce il mondo. Scegliere text-embedding-3-small in Flowise offre vantaggi tangibili:

• Prestazioni Superiori: Nonostante mantenga le stesse dimensioni del predecessore (1536), offre un miglioramento significativo nei benchmark multilingua (MIRACL saltato dal 31.4% al 44.0%) e inglesi (MTEB dal 61.0% al 62.3%).
• Efficienza dei Costi: È ottimizzato per latenza e storage, rendendolo ideale per le PMI che devono bilanciare budget e performance.
• Compatibilità: Mantiene la compatibilità retroattiva dimensionale con ada-002, facilitando la migrazione di indici esistenti senza dover re-ingegnerizzare l'intera pipeline.

In pratica:

Vector Store: Pinecone Setup

1. crea un account gratuito su pinecone.io
2. vai su api keys e crea una API Key, copiala e mettila da parte
3. crea index
4. dai un nome la progetto
5. seleziona il modello di embedding text-embedding-3-small , scegli 1536 come dimensione

Configura Flowise

1. Vai su Openai, crea un account e crea una api key, copiala e mettila da parte (trovi 1000 tutorial online)
2. Clicca su Upsert All Chunks su Flowise
3. Imposta le credenziali di open ai e scegli text-embedding-3-small
4. scegli "select vector store"
5. scegli Pinecone
6. Connetti con Pinecone usando la Api Key che avevamo creato prima (credenziali)
7. Nel campo "Pinecone Index" scrivi il nome del tuo progetto (index)
8. Passa al Record Manager che serve a Flowise a capire cosa deve fare ogni volta che modifichi il "cervello". Io uso Sqlite per come database memorizzare cosa deve fare e "Full" come azione da fare.
9. Salva e upsert. Il Cervello è pronto
   

Creazione dell'AgentFlow

Iniziamo creando un nuovo AgentFlow chiamato "Agente Immobiliare".
Questo agente sarà integrato nel sito web dell'agenzia per assistere clienti 24/7.

Inserisci il nodo Start, che è il punto di partenza, cioè il punto dove l'agente riceve il messaggio dall'utente e si impostano le variabili destinate a contenere i dati che il sistema deve ricordare.

Aggiungi un nodo agente e connettili

ora seleziona quale modello vuoi che gestisca il tuo agente, tenendo in considerazione i costi e che deve essere un agente in grado di usare i tool.

Gli strumenti. MCP Servers, le "porte USB" dell'AI

Se gli agenti AI sono il motore della nuova economia digitale, il Model Context Protocol (MCP) è la strada standardizzata su cui corrono. Introdotto da Anthropic e reso open source alla fine del 2024, MCP risolve il problema più grande dell'integrazione AI, la frammentazione e la fragilità delle connessioni.

Fino a ieri, collegare un LLM a un database aziendale, a un canale Slack o a un repository Google Drive richiedeva la scrittura di codice personalizzato per ogni singola integrazione. Era un processo costoso, difficile da mantenere e soggetto a rotture ogni volta che un'API cambiava.

Immagin MCP come la porta USB-C per le applicazioni AI. Prima dell'USB, collegare una stampante, un mouse o una fotocamera richiedeva porte diverse (parallela, seriale, PS/2) e driver specifici. L'USB ha standardizzato tutto: una porta, un protocollo, infinite periferiche. MCP fa esattamente lo stesso per l'AI: fornisce un protocollo standard aperto che permette agli LLM di "collegarsi" a qualsiasi fonte di dati o strumento che supporti lo standard. Non serve più insegnare all'AI come parlare specificamente con Mailchimp o Salesforce; basta che entrambi parlino la lingua universale di MCP.

Flowise parla quella lingua. Nel nostro caso, ho scelto Composio, che raccoglie centinaia di MCP, per connettermi ai tool che mi servono: Gmail per il follow-up al cliente e Calendar per fissare appuntamenti.

In pratica:
Dopo aver crea il solito account gratutito e recuperata la solita API key (setting>new api key), creiamo un nuovo progetto

Seleziona MCP Configs

Seleziona la app a cui vuoi connetterti

Connettiti

Seleziona le azione che vuoi autorizzare (io le lascio tutte)

Come User ID scrivi "default"

In fine crea serve e sei pronto a collegarti a Flowise.

inserisci le credenziali (solita API Key)

Clicchi su refresh e vedrai che ti collegherai ai nostri MCP e potrai scegliere le azioni che ti serve compiere.

Prompt Engineering

Questo è il cuore di tutto: sbaglia questo e il tuo agente darà risposte insensate.Dato che presumo tu non sia un ingegnere dei Prompt, eccone un quasi magico da copiare ed incollare.