{"id":1038,"date":"2025-11-14T14:00:00","date_gmt":"2025-11-14T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?post_type=sf_press_release&p=1038"},"modified":"2025-11-14T15:43:57","modified_gmt":"2025-11-14T14:43:57","slug":"salesforce-ai-research-presenta-everse-un-ambiente-di-simulazione-per-agenti-vocali-e-testuali-enterprise-ready","status":"publish","type":"sf_press_release","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/it\/news\/press-releases\/2025\/11\/14\/salesforce-ai-research-presenta-everse-un-ambiente-di-simulazione-per-agenti-vocali-e-testuali-enterprise-ready\/","title":{"rendered":"Salesforce AI Research presenta eVerse, un ambiente di simulazione per agenti vocali e testuali Enterprise-Ready"},"content":{"rendered":"\n

Milano, 14 novembre 2025 <\/em>\u2014 Salesforce AI Research<\/strong> ha presentato oggi eVerse<\/strong>, un ambiente di simulazione aziendale per la formazione degli agenti attraverso la generazione di dati sintetici, stress test e machine learning.<\/p>\n\n\n\n

Gli agenti LLM generici hanno problemi con \u201cl’intelligenza irregolare\u201d, ossia sono in grado di eseguire compiti complessi ma hanno difficolt\u00e0 con quelli apparentemente semplici, con conseguenti rischi per l’azienda quando le incongruenze interferiscono con il servizio clienti, i flussi di lavoro delle vendite o le applicazioni medico-sanitarie.<\/p>\n\n\n\n


eVerse<\/strong>\u00a0risolve queste criticit\u00e0 garantendo pi\u00f9 sicurezza grazie a una maggiore affidabilit\u00e0 dei dati e ottimizzando gli agenti sia in termini di capacit\u00e0 che di coerenza attraverso tre fasi interconnesse: sintesi dei dati, misurazione delle prestazioni e messa a punto del comportamento degli agenti. L’ambiente di simulazione eVerse \u00e8 stato utilizzato per lo sviluppo di Agentforce Voice, che \u00e8 in grado di gestire i diversi scenari di interazione con i clienti, dalle comunicazioni telefoniche a singhiozzo a quelle con rumori di fondo, fino a riconoscere accenti diversi, con un’ estrema accuratezza.<\/p>\n\n\n\n

Stress test degli agenti con simulazioni di conversazioni<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La richiesta di agenti vocali affidabili ed efficienti \u2013 come quelli sviluppati con Agentforce Voice \u2013 non \u00e8 mai stata cos\u00ec alta. Nonostante la crescita dei canali digitali, oltre il 70% dei contatti con i clienti parte ancora da una telefonata. Quando si vuole ridurre al minimo il rischio di errore, il canale vocale resta la scelta preferita dalla maggior parte delle persone.<\/p>\n\n\n\n

Ed \u00e8 qui che eVerse fa la differenza: va oltre la semplice formazione e permette agli agenti di Agentforce di affrontare anche le conversazioni vocali pi\u00f9 imprevedibili. Proprio come un pilota di Formula 1 affina i riflessi grazie a simulatori di altissima precisione, gli agenti di AI vengono addestrati e messi sotto stress negli ambienti virtuali di eVerse, che replicano rumori, accenti, interferenze e tutte le complessit\u00e0 tipiche delle situazioni reali.<\/p>\n\n\n\n

Prima del lancio, Agentforce Voice \u00e8 stato testato con migliaia di conversazioni simulate, consentendo ai tecnici di individuare e correggere rapidamente eventuali criticit\u00e0 e garantire quel livello di affidabilit\u00e0 enterprise che oggi i clienti sperimentano.<\/p>\n\n\n\n

\u201cCon eVerse siamo riusciti a valutare ogni sfumatura del dialogo umano ancora prima di portare Agentforce Voice in produzione<\/em>\u201d, spiega Jayesh Govindarajan, EVP of AI Engineering di Salesforce<\/strong>. \u201c\u00c8 questo rigore che permette di trasformare la ricerca pi\u00f9 avanzata in esperienze solide e impeccabili per i clienti, ed \u00e8 cos\u00ec che Agentforce Voice raggiunge la prontezza e la coerenza che le aziende si aspettano<\/em>\u201d.<\/p>\n\n\n\n

L’ottimizzazione delle performance degli agenti in UCSF Health<\/strong><\/p>\n\n\n\n

eVerse \u00e8 attualmente in fase di sperimentazione presso realt\u00e0 come UCSF Health, dove \u00e8 in corso una collaborazione con esperti clinici per addestrare e perfezionare agenti AI dedicati alla semplificazione della fatturazione sanitaria: un ambito in cui affidabilit\u00e0 e precisione non sono un plus, ma condizioni imprescindibili.<\/p>\n\n\n\n

Grazie a un motore di apprendimento che evolve continuamente attraverso i feedback umani, raccolti direttamente nei contesti operativi e nei flussi di lavoro reali, il sistema consolida automaticamente le procedure corrette e si adatta progressivamente anche agli scenari pi\u00f9 complessi. I primi riscontri indicano un tasso di retention delle conoscenze acquisite pari a circa il 70% e una capacit\u00e0 di generare nuovi casi superiore al 60%, segnali concreti di un percorso verso un\u2019automazione solida e affidabile.<\/p>\n\n\n\n

\u201cSe usata in modo responsabile, crediamo che l\u2019AI possa aiutare i nostri operatori a semplificare una delle fasi pi\u00f9 complesse dell\u2019assistenza sanitaria, offrendo un\u2019esperienza di fatturazione pi\u00f9 fluida e realmente centrata sul paziente\u201d<\/em>, ha dichiarato Sara Murray, MD, MAS, VP & Chief Health AI Officer di UCSF Health<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n


\u201cLa nostra collaborazione con UCSF Health dimostra come la scienza applicata si traduca immediatamente in valore per il cliente<\/em>\u201d, ha commentato Silvio Savarese, Chief AI Scientist di Salesforce<\/strong>. \u201cQuando si addestrano gli agenti in ambienti che rispecchiano la complessit\u00e0 del mondo reale, le loro prestazioni diventano pi\u00f9 affidabili proprio nei momenti che contano<\/em>\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Questo ciclo continuo \u2013 configurare gli ambienti, misurare le performance, ottimizzare i comportamenti \u2013 permette di trasformare gli agenti da semplici modelli linguistici a sistemi specializzati, pronti per l\u2019implementazione in produzione.<\/p>\n\n\n\n

Il percorso verso l\u2019intelligenza generale in ambito enterprise<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Grazie a questo progetto, Salesforce AI Research ha sviluppato una visione chiara di ci\u00f2 che definisce l\u2019intelligenza generale per il mondo enterprise (EGI): un\u2019AI progettata per le applicazioni aziendali, capace di combinare elevate prestazioni e coerenza in ogni situazione. Se nel mondo consumer un certo grado di incoerenza pu\u00f2 essere tollerato, nelle applicazioni professionali l\u2019affidabilit\u00e0 deve essere garantita a ogni interazione.<\/p>\n\n\n\n

eVerse colma proprio questo divario: introduce nel ciclo di sviluppo tutta la complessit\u00e0 dei contesti produttivi e assicura performance stabili e prevedibili, come richiesto dalle organizzazioni che adottano l\u2019AI su larga scala.<\/p>\n\n\n\n

La diffusione dell\u2019intelligenza artificiale dipende dalla capacit\u00e0 delle aziende di integrare agenti altamente competenti e accurati, perfettamente allineati alle specificit\u00e0 del proprio settore. Con eVerse, Salesforce AI Research sta costruendo questo futuro attraverso un approccio scientifico rigoroso, in grado di trasformare il modo in cui l\u2019AI enterprise viene progettata, validata e implementata.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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