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Boost.ai presenta Presis, un modello per l’instradamento degli agenti e le misure di sicurezza

Boost.ai ha annunciato Presis, un modello ospitato in proprio che classifica le conversazioni e supporta le decisioni su instradamento, ambito di competenza e misure di sicurezza. Secondo l’azienda, i test interni lo hanno giudicato più vel

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-11-10

Un modello per le decisioni relative a ogni conversazione

Boost.ai ha presentato Presis, un modello linguistico sottoposto a fine-tuning e ospitato in proprio, destinato alle decisioni di classificazione durante e intorno alle conversazioni degli agenti di IA. Secondo l’azienda, il modello seleziona quale parte di un agente deve rispondere, verifica se le domande rientrano nell’ambito di competenza, determina se le risposte possono essere mostrate in sicurezza agli utenti finali e supporta la revisione delle conversazioni dopo la loro conclusione.

Boost.ai ha dichiarato che Presis è ora alla base delle decisioni su instradamento, ambito di competenza e misure di sicurezza in tutta la sua piattaforma. L’azienda ha descritto il modello come un sistema dedicato alla classificazione, anziché un modello generico progettato per gestire una gamma più ampia di compiti.

L’azienda segnala risultati più rapidi e costi inferiori

Secondo l’azienda, i test interni hanno rilevato che Presis è almeno 2,5 volte più veloce dei modelli che sostituisce. Boost.ai ha dichiarato che la differenza di velocità è più evidente nei momenti di picco della domanda e nelle implementazioni vocali, dove i controlli sull’instradamento e sulle misure di sicurezza devono concludersi prima che inizi una risposta.

L’azienda ha inoltre segnalato una riduzione media del 33% dei costi dei token nei test interni. Ha dichiarato che Presis è risultato più accurato dei modelli sostituiti in tutte e cinque le funzionalità di classificazione che supporta, con un vantaggio da 0,5 a 7,9 punti percentuali a seconda della funzionalità.

Infrastruttura e clienti regolamentati

Boost.ai ha dichiarato che il modello opera su un’infrastruttura che controlla interamente, sottraendo così tali decisioni agli effetti di interruzioni, timeout e oscillazioni della capacità dei fornitori terzi. Il direttore tecnologico Rasmus Hauch ha affermato che l’azienda può migliorare il modello nel tempo perché controlla lo stack su cui opera.

L’azienda ha dichiarato che la sua esperienza decennale con banche, compagnie assicurative e altre organizzazioni soggette a normative stringenti ha contribuito alla decisione di sviluppare un modello dedicato a questi compiti. L’amministratore delegato Jerry Haywood ha affermato che per le organizzazioni regolamentate ogni conversazione automatizzata conta e che velocità e affidabilità sono fondamentali per costruire la fiducia dei propri clienti.

Distribuzione prevista nelle prossime settimane

Boost.ai ha dichiarato che Presis sarà distribuito su tutta la sua piattaforma nelle prossime settimane. L’azienda sta anche valutando un approccio simile per le funzionalità generative in futuro.