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Copilota

Copilota

in corso· 2026

Un copilota per le call di vendita: app macOS in Swift che trascrive i due lati della call in tempo reale e propone le risposte dalla knowledge base in un overlay che vede solo chi vende.

Il perché

Il backend vive dentro l'app: Postgres con pgvector compilato dai sorgenti, un Python portatile e il codice, tutto firmato. Chi la usa installa un'app, non un server, e lo stesso backend resta deployabile quando la knowledge base sarà del team.

In una call di vendita le risposte servono nel momento in cui il cliente fa la domanda: prezzi, casi, obiezioni già sentite. Copilota ascolta la call e le porta in un overlay laterale, escluso dalla condivisione dello schermo e che non ruba il focus a Meet.

Durante la call

  • Due canali separati: il microfono è chi vende, l’audio di sistema è il cliente, catturato con un process tap di Core Audio. Ognuno ha il suo stream di trascrizione in tempo reale.
  • Quando il cliente fa una domanda, solleva un’obiezione o tocca un tema della knowledge base, un modello veloce decide se serve una card e la scrive con la fonte: nel test dal vivo la card arriva in 1,1-1,3 secondi. Una card quando serve, non una per frase.
  • Una domanda diretta (⌥⌘K) sulla knowledge base o sulla call stessa, come “cosa ha detto sul budget?”, passa dalla stessa pipeline e risponde in meno di un secondo.
  • In via sperimentale Nemotron separa le voci del cliente in locale, con MLX, in un processo isolato senza rete: sul campione di prova le frasi attribuite salgono da 22 a 28 su 37.
  • Senza cuffie il microfono riprende il cliente dalle casse: un filtro dell’eco scarta quelle frasi prima che diventino contesto.

Prima e dopo

Prima della call c’è una scheda del cliente costruita dalle call precedenti, dai documenti e da una ricerca web. Dopo arrivano la trascrizione completa con le voci separate, il riassunto, le obiezioni con la risposta data, le azioni e la bozza del follow-up. Nella finestra principale un agente risponde sulla knowledge base, sulle call e sul web, con le fonti citate.

Sotto

  • Ricerca ibrida, densa e lessicale con lo stemming italiano di Postgres, fusa con RRF: recall@5 di 0,97 sul corpus di prova.
  • Il lavoro in background (ingestion dei documenti con OCR, embedding, schede, riassunti) passa da pgbee.
  • Le eval girano sul codice vero: controllano i fatti chiave delle risposte, i numeri inventati e il “non c’è” sulle domande fuori dalla knowledge base.
  • Il client Swift è sottile: niente chiavi e nessuna chiamata ai provider, che stanno tutti nel backend.

Prima di questo

  1. 2026

    Sales AI Copilot

    La prima versione, con l'overlay in Electron. Riscritta da capo in Swift dopo gli spike su trascrizione, modelli veloci e retrieval.