Lo sviluppo degli agenti intelligenti basati sui modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) della cosiddetta generazione System 2, combinato con i recenti progressi nei sistemi di sintesi vocale (TTS) e riconoscimento vocale (STT), capaci di gestire emozioni e accenti regionali, sta aprendo prospettive importanti nel settore degli assistenti vocali automatici.
Questi sistemi rappresentano un’evoluzione significativa rispetto ai chatbot tradizionali, offrendo conversazioni fluide e naturali applicabili a servizi di intake per centralini automatici e funzioni di customer care multi-livello.
Il mercato globale dell’intelligenza artificiale conversazionale ha superato i 20 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede il raggiungimento di 70 miliardi di dollari entro il 2030-2032, con un tasso di crescita annuale (CAGR) di circa il 25%.
Il segmento specifico degli agenti vocali IA mostra una crescita ancora più rapida, con proiezioni che indicano un passaggio da 2,4 miliardi di dollari nel 2024 a 47,5 miliardi di dollari entro il 2034 (CAGR del 34,8%).
L’adozione enterprise sta accelerando rapidamente, Gartner prevede che entro il 2026 oltre il 30% delle aziende automatizzerà più della metà delle proprie operazioni utilizzando IA e LLM.
Questo scenario mostra chiaramente l’esistenza di opportunità interessanti per molte imprese.
Coloro che oggi stanno avviando programmi per sperimentare, implementare e scalare queste soluzioni, definiranno gli standard di servizio per il prossimo decennio e potrebbero acquisire un vantaggio competitivo significativo.
L’implementazione di agenti vocali IA genera risparmi significativi rispetto ai modelli tradizionali.
Un contact center tradizionale ha un costo medio annuo che può superare i 500K Euro, con costi per interazione di 1-3 Euro.
Mentre, un deployment voice AI per piccole imprese può costare dai 20.000 ai 100.000 Euro annui con costi per interazione di 0,05-0,50 Euro.
Per le aziende di dimensione enterprise, il costo per interazione scende ulteriormente a 0,01-0,10 Euro.
Secondo uno studio condotto da uno dei principali vendor del settore, le aziende che hanno già implementato soluzioni voice IA, riportano ROI medi di 8x, con aumenti di ricavi mensili tra 40.000-85.000 Euro grazie ad una maggiore cattura dei lead del 27% circa.
L’escalation penalty per chiamate che richiedono trasferimento umano (stimabile tipicamente al 20%) porta il costo complessivo per chiamata da circa 5,70€ (solo umano) a circa 2,24€ (con uso misto di IA), in pratica una riduzione netta del 60%.
Il rovescio della medaglia
A fronte di queste prospettive, tuttavia, l’implementazione di soluzioni realmente efficaci comporta il superamento di sfide tecniche significative, sia in relazione ai problemi di system integration (compatibilità con sistemi legacy, consistenza cross-platform delle informazioni, presenza di data silos) sia in relazione alla funzionalità stessa di questi sistemi (riconoscimento di accenti e dialetti, latenza nella pipeline di processamento dei flussi audio, interferenza dei rumori di fondo, latenza nella risposta dei sistemi e complessità delle query).
La scelta delle tecnologie e dei relativi provider e il progetto delle architetture software rappresentano fattori cruciali per il successo dei progetti.
Il posizionamento di Fastal in questo settore
La costante attività di ricerca e sviluppo nel settore dell’Intelligenza Artificiale e nella realizzazione di Applicazioni Agentiche alimentate da LLM di nuova generazione, unita alla profonda conoscenza dei processi di core business dei nostri Clienti e dei settori in cui operano, ci collocano in una posizione privilegiata per poter analizzare gli scenari emergenti e avviare progetti d’innovazione supportati da scelte architetturali e implementative che minimizzano i fattori di rischio.
In questo articolo, analizzeremo dapprima il panorama tecnologico, attuale e in termini di evoluzione prospettica nel breve e medio termine, per poi presentare alcune nostre idee, che abbiamo già avuto modo di sperimentare con successo in due recenti progetti, particolarmente significativi.
Fondamenti Tecnologici: L’Evoluzione degli LLM con Ragionamento System 2
Modelli di Ragionamento e Capacità Avanzate
Il concetto di ragionamento “System 2” negli LLM rappresenta un cambio di paradigma rispetto ai modelli tradizionali. Mentre i modelli linguistici convenzionali come GPT-4 operavano principalmente attraverso la predizione della parola successiva (ragionamento rapido e intuitivo, o “System 1”), i modelli di nuova generazione, a partire da o1/o3 di OpenAI e Claude 3.7 Sonnet di Anthropic, integrano capacità di ragionamento multi-step deliberato.
Questi sistemi utilizzano il reinforcement learning per sviluppare catene di pensiero interne, permettendo loro di riconoscere errori, suddividere problemi complessi in passaggi più semplici e provare approcci alternativi quando una strategia non funziona.
Claude 3.7 Sonnet, ad esempio, è stato il primo modello di ragionamento ibrido uscito sul mercato, capace di produrre sia risposte quasi istantanee che ragionamenti estesi visibili all’utente.
Le prestazioni dei modelli System 2 migliorano sia con l’aumento del compute effort in fase di addestramento che con il compute time dedicato al ragionamento durante l’inferenza, creando un nuovo paradigma di scalabilità.
Si tratta di una soluzione ancora ibrida ma che tende ai nuovi paradigmi neurosimbolici caldeggiati dai ricercatori che sono sempre stati scettici sulla possibilità di raggiungere una vera Intelligenza Artificiale Generale (AGI) semplicemente scalando a dismisura modelli e capacità di calcolo.
Mentre risulta sempre più evidente che la qualità intrinseca dei LLM abbia oramai raggiunto un pianoro evolutivo, sul mercato sono comparsi nuovi LLM in grado di dare vita ad agenti realmente efficaci e in grado di apportare valore nell’impiego quotidiano presso le aziende. I recenti GPT-5.2 di OpenAI e Claude 4.5 Opus di Anthropic costituiscono un valido esempio di questa tendenza.
Architettura degli Agenti LLM
Un agente LLM moderno è strutturato attorno a componenti chiave che ne determinano l’efficacia. Il Large Language Model costituisce il cervello del sistema, responsabile della comprensione e generazione del linguaggio naturale.
La memoria è suddivisa in memoria a breve termine (conversazioni recenti) e memoria a lungo termine (conoscenze accumulate), permettendo la contestualizzazione delle interazioni.
Gli strumenti esterni (tools) consentono agli agenti di interagire con API, database e sistemi aziendali, trasformandoli da semplici risponditori a veri esecutori di task.
Un modulo di pianificazione coordina le attività multi-step, mentre il sistema di ragionamento utilizza framework come ReAct (Reasoning and Acting) per alternare pensiero e azione, migliorando l’affidabilità delle decisioni.
Questa architettura abilita capacità agentiche che vanno oltre la semplice risposta a domande, permettendo agli agenti di impostare obiettivi, prendere decisioni e completare attività complesse con minimo intervento umano.
Tuttavia, nonostante i brillanti risultati che spesso si ottengono in fase prototipale, la realizzazione di sistemi agentici con caratteristiche e affidabilità che li rendano adatti ad un ambiente di produzione reale è un obiettivo difficile da raggiungere, che richiede capacità tecniche e progettuali molto specifiche e spesso diverse rispetto ai sistemi tradizionali.
Sta chiaramente emergendo l’esistenza di un nuovo settore specializzato denominato Agent Engineering, sul quale, in Fastal, stiamo significativamente investendo negli ultimi anni.
Tecnologie Vocali di Nuova Generazione: Sintesi Emotiva e Gestione degli Accenti
Sintesi Vocale con Intelligenza Emotiva
I progressi nella sintesi vocale text-to-speech hanno raggiunto livelli di naturalezza ed espressività senza precedenti.
ElevenLabs rappresenta un leader in questo campo, con il modello v3, ancora in versione alpha alla data di redazione di questo articolo, che supporta oltre 70 lingue e introduce per la prima volta tag audio come [giggles] o [whispering] per il controllo diretto dell’espressione emotiva.
Il sistema interpreta automaticamente il contesto emotivo dal testo e genera voci che riflettono tono, ritmo e inflessione umani.
Hume AI, con il suo motore Octave TTS, adotta un approccio ancora più sofisticato: il modello è addestrato simultaneamente su token di testo, voce ed emozione, permettendo all’intelligenza emotiva di essere integrata nell’architettura piuttosto che aggiunta come layer post-processamento.
Il sistema EVI (Empathic Voice Interface) di Hume può rispondere al tono emotivo dell’utente, creando interazioni empatiche che riducono le escalation verso operatori umani del 25%.
Gestione degli Accenti Regionali e Code-Switching
La capacità di gestire accenti regionali e il passaggio fluido tra lingue (code-switching) rappresenta un elemento cruciale per l’adozione su scala globale.
Ricerche recenti dimostrano miglioramenti del 23,7% nell’accuratezza degli accenti (riduzione del Word Error Rate dal 15,4% all’11,8%) e 85,3% di accuratezza nel riconoscimento emotivo da parte di ascoltatori nativi.
Le piattaforme moderne implementano rilevamento automatico della lingua entro 2-3 secondi, seguono gli utenti che mescolano lingue a metà frase e distinguono tra varianti regionali come inglese britannico vs. americano.
Questa capacità è fondamentale per mercati multilingue e comunità bilingue, dove il code-switching è la norma nelle conversazioni quotidiane, e risulta particolarmente interessante per un contesto come quello italiano caratterizzato da una grande varietà lessicale che si esprime a livello regionale e locale. Il code-switching, infatti, non riguarda solo il riconoscimento e la riproduzione di accenti e cadenze ma anche la corretta interpretazione di frasi idiomatiche e detti regionali.
Piattaforme e API in Tempo Reale: L’Ecosistema Tecnologico
OpenAI Realtime API e Modelli Speech-to-Speech
OpenAI Realtime API, presentata come general available nell’agosto 2025, rappresenta un’architettura unificata per agenti vocali di produzione. A differenza delle pipeline tradizionali che concatenano modelli separati per STT, elaborazione del linguaggio e TTS (introducendo 200ms o più di latenza per ogni hop), la Realtime API elabora e genera audio direttamente attraverso un singolo modello e connessione WebSocket.
Il nuovo modello gpt-realtime mostra miglioramenti significativi nel seguire istruzioni complesse, chiamare tool con precisione e produrre voce naturale ed espressiva. L’API supporta ora MCP server remoti, input di immagini e chiamate telefoniche tramite Session Initiation Protocol (SIP), rendendo gli agenti vocali più capaci attraverso l’accesso a strumenti e contesto aggiuntivi.
Il sistema include rilevamento automatico dell’attività vocale (VAD) e permette di iniettare risposte custom per integrazione con sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Al momento della redazione di questo articolo, rappresenta probabilmente la soluzione più avanzata nel campo del Voice AI, anche se, trattandosi di una soluzione proprietaria chiusa, va attentamente valutato il rischio di vendor lock-in.
ElevenLabs e l’Orchestrazione a Bassa Latenza
ElevenLabs ha sviluppato un ecosistema completo per conversational AI che ottimizza ogni componente del pipeline vocale.
Il motore Flash TTS raggiunge una latenza di generazione del modello di 75ms e un time-to-first-byte audio end-to-end di 135ms, alla data di pubblicazione di questo articolo, il miglior punteggio nel settore.
L’architettura streaming permette di iniziare la riproduzione audio non appena arrivano i primi token di testo, riducendo la latenza percepita sotto i 100ms.
Per il riconoscimento vocale, il sistema integra streaming STT che processa l’audio in modo incrementale durante il parlato dell’utente, eliminando 100-300ms per ogni turno conversazionale.
L’ottimizzazione della latenza è critica: la regola dei 300ms stabilisce che le conversazioni vocali debbano mantenere tempi di risposta sotto questo limite per sembrare naturali piuttosto che robotiche.
Mitigare i rischi di vendor lock-in e il valore della System Integration
Il nostro storico posizionamento come System Integrator specializzato nei progetti di innovazione tecnologica e l’esperienza del nostro team direzionale, maturata in oltre 30 anni di progettazione software in settori mission critical, ci porta ad essere naturalmente diffidenti verso soluzioni verticali mono-vendor, non tanto perché non riteniamo capace un singolo vendor di offrire qualità sull’intero stack tecnologico e funzionale, ma in quanto, nel corso degli anni abbiamo visto tramontare e scomparire nel nulla aziende e prodotti di assoluto valore, asfaltati da soluzioni di minore qualità intrinseca ma forti dal punto di vista della capacità di integrare i complessi scenari dei grandi gruppi, caratterizzati da sistemi informativi complessi, fortemente dipendenti da sistemi legacy.
Chi scrive, ha diretto progetti complessi, che 25 anni fa costituivano importanti innovazioni tecnologiche che permisero la sostituzione di sistemi realizzati anni prima con tecnologie anni ‘80.
Oggi, nonostante sia passato oltre un quarto di secolo, quei sistemi sono ancora in produzione e difficilmente sostituibili, avendo supportato negli anni la crescita esponenziale e la totale digitalizzazione dei settori di mercato che oggi sono ancora più turbolenti e competitivi di 25 anni fa.
Qualunque soluzione innovativa, in qualunque settore, deve fare i conti con questo tipo di scenari. In un mondo permeato dall’IT, sostituire un sistema che oramai può essere definito legacy è ancora più difficile di quanto lo fosse all’inizio del millennio.
La versatilità delle soluzioni, la capacità di realizzare architetture resilienti e integrabili in scenari complessi, è il principale fattore che può garantire il successo dei progetti d’innovazione, e il settore del Voice AI non fa eccezione.
Per questo, il nostro interesse è stato orientato verso alcune piattaforme e realtà emergenti, che non a caso, hanno avuto un rapido e felice sviluppo di mercato.
Daily.co: Piattaforma WebRTC Infrastrutturale
Daily.co è stata fondata nel 2016 come startup con sede a San Francisco da un noto founder seriale con un passato di esperienza tecnica in video real-time.
L’azienda è partita come una scommessa sul futuro delle comunicazioni video e audio su Internet, puntando fin dal lancio sullo sviluppo di WebRTC, lo standard aperto che abilita le esperienze video e audio di nuova generazione. Daily è membro attivo del W3C WebRTC Working Group e contribuisce a diversi progetti open source, inclusi Mediasoup e GStreamer.
Daily opera una Global Mesh Network che rappresenta uno dei punti di forza distintivi della piattaforma. L’infrastruttura comprende oltre 75 punti di presenza (PoP) distribuiti in 10 regioni geografiche globali. Questa rete globale consente di raggiungere latenze mediane di primo hop di 13ms e tempi di connessione 2x più veloci rispetto alle soluzioni tradizionali.
L’infrastruttura di Daily, progettata per offrire scalabilità massiva e latenze ultra-basse, è ospitata su AWS in data center certificati SOC 1, SOC 2 e ISO 27001, con operatività 24/7 e sicurezza enterprise-grade. La piattaforma offre architettura multi-cloud provata e opzioni di deployment on-premises e VPC.
Daily compete con piattaforme come Twilio, Agora, Vonage (OpenTok), 100ms, Dyte, LiveKit e ZEGOCLOUD nel mercato delle API audio/video. Il posizionamento distintivo di Daily include la facilità di implementazione, l’affidabilità enterprise, il supporto developer di alto livello e il focus su WebRTC-native architecture.
Pipecat Framework: Open Source per Agenti Conversazionali AI
Pipecat è un framework open source Python per costruire agenti conversazionali voice e multimodali in tempo reale. Sviluppato e mantenuto dal team di Daily.co e dalla community Pipecat, il framework è completamente vendor-neutral e non è strettamente accoppiato all’infrastruttura di Daily, pur supportandola nativamente.
La visione di Pipecat è semplificare la costruzione di applicazioni AI conversazionali che possono vedere, ascoltare e parlare in tempo reale, gestendo l’orchestrazione complessa di servizi AI, trasporto di rete, elaborazione audio e interazioni multimodali. Il framework abilita sviluppatori a concentrarsi sulla creazione di esperienze coinvolgenti anziché sulla gestione della complessità infrastrutturale.
La nostra esperienza recente
L’aggiunta di funzionalità Voice rappresenta l’evoluzione naturale di qualunque prodotto che rientri nella categoria dell’assistente IA.
Quando ci apprestiamo ad effettuare il deployment in produzione di un nuovo Assistente/Agente, qualunque sia il processo aziendale di riferimento, quindi non solo il customer care, siamo oramai preparati alla inevitabile richiesta: una versione “parlante” dello stesso agente.
Perché connettermi via web all’interfaccia chat per interagire con l’agente, quando potrei semplicemente telefonargli?
Sembra un add-on banale, ma la realizzabilità pratica comporta una sfida affatto banale.
L’architettura degli agenti, se non inizialmente progettata per supportare l’interazione vocale real time, deve essere adeguata e il refactoring, spesso, non è banale.
Ma la vera sfida è rappresentata dall’infrastruttura.
La messa in produzione di un sistema in grado di assicurare conversazioni fluide, interattive, che simulino perfettamente l’interazione tra umani e nello stesso tempo garantiscano il mantenimento delle prestazioni funzionali dell’agente, è un problema di grande complessità.
Occorre gestire problemi quali: latenza bassa di tutti i componenti della pipeline elaborativa, qualità degli algoritmi VAD (Voice Activity Detection), gestione impeccabile del riconoscimento multi-turn, funzionalità RTVI - Real Time Voice Interaction, gestione corretta del barge-in (letteralmente intrusione nella conversazione - se l’utente inizia a parlare mentre l’assistente sta ancora parlando, questo si deve interrompere ed ascoltare), problemi di convivenza del protocollo WebRTC con eventuali NAT e firewall, gestione della pipeline STT-LLM-TTS garantendo anche l’interpretazione e la riproduzione delle sfumature emotive della voce.
In questo scenario, è evidente che la capacità di gestire complesse integrazioni multi-vendor e stack tecnologici variegati diventa il fattore che fa la differenza tra un progetto di successo e uno scadente prototipo.
Negli ultimi mesi, abbiamo ottenuto risultati molto incoraggianti integrando il nostro framework basato su uno stack Astro.js, Vite, React, TypeScript, per le componenti di front-end e Python FastAPI, LangChain, Redis e Postgres per le componenti di back end, con il framework Pipecat e il trasporto WebRTC Daily.
A nostro giudizio, sulla lingua italiana, con gestione delle varietà regionali e delle espressioni emotive, in questo momento, i modelli di ElevenLabs sono una spanna superiori alla concorrenza.
I primi due progetti, uno nel settore health care e il secondo nel settore del customer care, sono già in fase di rilascio.