Guida passo-passo per sviluppare un GPT personalizzato per la generazione di preventivi

In questa guida dettagliata vedremo come creare un GPT personalizzato all’interno di ChatGPT, specializzato nella generazione automatizzata di preventivi. Seguiremo un approccio passo-passo, dalla definizione del problema fino all’integrazione del chatbot nel sito web aziendale. Ogni sezione fornirà consigli pratici, esempi e suggerimenti per ottenere il massimo dal vostro GPT personalizzato.

1. Identificazione del problema: Perché un GPT personalizzato per preventivi?

Prima di iniziare, è importante capire perché sviluppare un GPT su misura per i preventivi offre vantaggi rispetto all’uso di ChatGPT “tradizionale”. ChatGPT standard è addestrato su conoscenze generali e ha un approccio versatile, ma non è specializzato sul vostro dominio aziendale. Un GPT personalizzato, invece, viene ottimizzato per un compito specifico (in questo caso creare preventivi) e può essere addestrato sui dati della vostra azienda.

Vantaggi di un GPT personalizzato per preventivi:

• Risposte più pertinenti e accurate: A differenza di un modello generico, un GPT personalizzato è affinato sul vostro settore. Ciò significa che può fornire risposte più precise e pertinenti alle richieste di preventivo nel vostro ambito (GPT Personalizzati: guida alla creazione di assistenti virtuali). Ad esempio, conoscerà i vostri prodotti, listini prezzi e termini tecnici, evitando errori o informazioni irrilevanti.
• Coerenza e stile personalizzato: Potete impostare il GPT perché segua lo stile comunicativo del vostro brand (tono formale/informale, modo di rivolgersi al cliente) e utilizzi la terminologia aziendale corretta. Questo garantisce preventivi coerenti con la vostra immagine e politiche commerciali.
• Efficienza e risparmio di tempo: Un assistente virtuale specializzato può generare preventivi 24/7, velocizzando il processo. Ciò riduce il carico di lavoro manuale per il vostro team, che dovrà solo verificare i risultati invece di preparare ogni preventivo da zero.
• Uso di dati interni aggiornati: Con un GPT personalizzato potete includere i vostri dati interni (prezzi aggiornati, scontistiche, dettagli di prodotto). ChatGPT standard, per impostazione predefinita, non ha accesso a queste informazioni proprietarie e potrebbe fornire solo risposte generiche (Come addestrare ChatGPT sui tuoi dati?). Un modello addestrato sui vostri dati evita problemi di dati obsoleti o inventati.

In sintesi, un GPT personalizzato rappresenta un “salto di qualità” perché combina la potenza di ChatGPT con la conoscenza approfondita del vostro dominio. Il risultato sono preventivi generati automaticamente, più precisi e su misura, rispetto a quanto otterreste con richieste ad un ChatGPT generico.

2. Prompt engineering efficace: limiti di ChatGPT senza personalizzazione

Prima di costruire il vostro GPT dedicato, vediamo come si comporterebbe ChatGPT senza personalizzazioni. Questo aiuta a evidenziare i limiti dell’approccio tradizionale e capire quali problemi andremo a risolvere. Un buon punto di partenza è tentare un prompt ben congegnato che chieda un preventivo dettagliato a ChatGPT “base” e osservare il risultato.

Esempio di prompt (senza GPT personalizzato):

Utente: “Ciao! Ho bisogno di un preventivo per 5 telefoni modello XYZ e 3 laptop modello ABC. Il telefono XYZ costa 300€ ciascuno e il laptop ABC 800€ ciascuno. Includi nel preventivo una descrizione breve di ogni prodotto e il totale finale con IVA al 22%. Grazie.”

In questo prompt forniamo a ChatGPT i dettagli necessari (quantità, modelli, prezzi unitari e IVA) e chiediamo un preventivo formattato. Un ChatGPT generico probabilmente riuscirà a formulare una risposta sensata, ad esempio:

ChatGPT (risposta generica):
Telefoni modello XYZ (5 unità) – Smartphone di ultima generazione con schermo 6” e 128GB di memoria. Prezzo unitario: 300€; Totale: 1.500€

Laptop modello ABC (3 unità) – Computer portatile con processore X e 16GB di RAM, ideale per uso professionale. Prezzo unitario: 800€; Totale: 2.400€

Totale complessivo (IVA 22% inclusa): 4.740€.

A prima vista il preventivo sembra corretto e ChatGPT ha anche aggiunto descrizioni dei prodotti. Tuttavia, notiamo alcuni limiti:

• Dipendenza dall’input dettagliato: Abbiamo dovuto fornire noi i prezzi unitari e l’aliquota IVA nel prompt. Un modello non personalizzato non conosce i prezzi dei nostri prodotti né le tasse specifiche, se non glieli indichiamo esplicitamente ogni volta. Questo rende l’uso poco pratico: dovremmo inserire manualmente tutte le informazioni in ogni richiesta di preventivo.
• Possibili errori o incoerenze: ChatGPT ha calcolato correttamente i subtotali e il totale in questo esempio semplice. Ma in richieste più complesse, c’è il rischio di errori di calcolo o di formattazione, perché il modello non è stato istruito in modo rigoroso sulle regole di business (sconti, formati di valuta, ecc.). Inoltre, un prompt generico potrebbe non coprire tutti i dettagli (es. condizioni di consegna, validità dell’offerta) che la vostra azienda include normalmente nei preventivi.
• Mancanza di conoscenza contestuale: Un ChatGPT standard non ha memoria persistente delle vostre politiche. Se il cliente fa domande specifiche sui prodotti (es. garanzia, caratteristiche tecniche dettagliate), il modello generico potrebbe fornire risposte generiche o imprecise, perché non dispone della brochure prodotto per riferimento.
• Inconsistenza nelle risposte: Ogni risposta di ChatGPT dipende fortemente da come è formulato il prompt. Due richieste di preventivo simili potrebbero generare output con stili o dettagli differenti se non si è estremamente coerenti nel prompt. Questo rende difficile mantenere uno standard uniforme nei preventivi generati.

Limite principale: senza un GPT addestrato sui vostri dati, ChatGPT è essenzialmente “all’oscuro” della vostra realtà aziendale. Può solo utilizzare la logica generale e i dati che fornite di volta in volta. Ciò evidenzia la necessità di addestrare un modello personalizzato: vogliamo che conosca a priori listini e prodotti, e che applichi sempre le regole corrette, senza doverle specificare ad ogni prompt.

3. Creazione di un GPT personalizzato su ChatGPT

Passiamo ora alla creazione vera e propria del GPT personalizzato per i preventivi. OpenAI mette a disposizione degli strumenti (disponibili con account ChatGPT Plus, Teams o Enterprise) che permettono di configurare assistenti custom direttamente nell’interfaccia di ChatGPT. I passi generali sono i seguenti:

1. Accesso alla piattaforma e configurazione iniziale: assicuratevi di avere un account ChatGPT con accesso ai GPT personalizzati (per gli account Plus, cercare la sezione “My GPTs”). Dopo il login, navigate nell’area dedicata ai GPT personalizzati. Su ChatGPT, ad esempio, si accede tramite Explore > My GPTs (GPT Personalizzati: guida alla creazione di assistenti virtuali). Da lì cliccate qualcosa come “Crea nuovo GPT”. Vi troverete in un’interfaccia guidata per impostare il vostro modello custom.

2. Definizione del profilo del GPT: ora occorre specificare l’identità e lo scopo del vostro assistente virtuale. Questo include:

• Nome del GPT: scegliete un nome rappresentativo, ad es. “Assistente Preventivi”.
• Descrizione: una breve descrizione che spieghi cosa fa il bot (es: “Genera preventivi dettagliati per i prodotti XYZ includendo prezzi e descrizioni”).
• Dominio di applicazione: indicate l’ambito specifico, ad esempio settore: “vendita elettronica di consumo” oppure “servizi di web design”, a seconda del vostro business. Questo aiuta a contestualizzare il modello (GPT Personalizzati: guida alla creazione di assistenti virtuali).
• Lingua e stile: specificate la lingua principale (italiano) e qualsiasi preferenza di tono (formale per contesti B2B, oppure amichevole se coerente con il vostro brand).
• Capacità/funzionalità: qui potete definire requisiti speciali. Nel caso dei preventivi, la capacità chiave sarà comprendere richieste di preventivo e restituire output strutturati (elenchi di voci, prezzi, totale, note). Se la piattaforma lo consente, potete abilitare funzionalità come il calcolo (affinché gestisca somme e percentuali con precisione) o la comprensione di termini tecnici del listino.

Questo passo è cruciale perché delinea i confini entro cui il GPT opererà. In pratica, state fornendo una sorta di personalità e missione al modello, per farlo concentrare solo su ciò che vi serve.

3. Prompt di base (istruzioni iniziali): durante la configurazione, vi sarà chiesto di fornire un prompt iniziale o istruzioni al modello (spesso chiamato “system prompt”). Questo è il cuore del comportamento del GPT. Dedicate tempo a scrivere un prompt chiaro e dettagliato che spieghi al modello come deve comportarsi. Ad esempio, il prompt potrebbe includere:

“Sei un assistente virtuale esperto in generazione di preventivi per [NOME AZIENDA]. Quando un utente ti fornisce una richiesta di preventivo, tu dovrai: 1) Elencare i prodotti/servizi richiesti con le rispettive quantità; 2) Recuperare dal listino interno i prezzi unitari di ciascun elemento; 3) Calcolare i subtotali e il totale complessivo (specificando IVA se applicabile); 4) Fornire una breve descrizione tecnica o commerciale per ogni prodotto; 5) Presentare il preventivo in formato chiaro e ordinato (magari in forma di elenco puntato o tabella testo), includendo eventuali condizioni (es. validità dell’offerta, tempi di consegna standard).”

Più questo prompt di sistema è dettagliato e su misura, più il GPT saprà cosa fare senza ambiguità (AI Cookbook // Ricetta #8: Come creare un assistente personalizzato con ChatGPT) (AI Cookbook // Ricetta #8: Come creare un assistente personalizzato con ChatGPT). Pensatelo come il regolamento o copione che il vostro assistente deve seguire in ogni conversazione. Non lesinate sui dettagli: potete anche specificare di non fare certe cose (es. “non fornire mai informazioni se mancano dati di listino; in tal caso chiedi conferma” oppure “non dare mai prezzi non presenti nel database”). Questo ridurrà gli errori.

4. (Opzionale) Esempi di conversazione (few-shot training): alcune piattaforme permettono di aggiungere esempi di domande e risposte per mostrare al modello come deve rispondere. Se possibile, inserite uno o due esempi di richiesta di preventivo con la relativa risposta formattata correttamente. Ad esempio: “Utente: Vorrei un preventivo per 2 impianti allarme base e 3 sensori aggiuntivi.” – Assistente: [segue risposta con voci di costo e totale]. Questo aiuta il GPT a capire il formato desiderato e agire di conseguenza, soprattutto nelle prime interazioni.

Completati questi passi, avrete impostato la struttura del vostro GPT personalizzato. In pratica avete creato un assistente virtuale specializzato, che conosce il proprio ruolo (fornire preventivi) e dispone delle istruzioni per farlo correttamente. Nel passo successivo, vedremo come arricchirlo con i vostri dati personalizzati (listino e brochure) per renderlo realmente efficace e accurato.

4. Caricamento di dati personalizzati (listino prezzi e brochure)

Affinché il GPT dei preventivi possa fornire risposte precise e su misura, deve poter accedere alle informazioni aziendali rilevanti: in primis il vostro listino prezzi aggiornato e le schede prodotto (brochure). Ci sono vari modi per “insegnare” questi dati al modello, a seconda degli strumenti a disposizione:

a. Caricamento diretto durante l’addestramento: se la piattaforma di GPT personalizzati lo supporta, potete caricare documenti o dataset come base di conoscenza. Alcuni strumenti consentono di allegare file (CSV, PDF, testi) o di inserire direttamente il contenuto. Ad esempio, potreste inserire una tabella di prezzi o copiare il contenuto della brochure nel processo di creazione. Questi dati verranno utilizzati nel training del GPT, affinché “impari” prezzi e caratteristiche. In molti casi, il caricamento avviene tramite un meccanismo di embedding: il modello indicizza i documenti forniti e li tiene come riferimento in una memoria aggiuntiva (AI Cookbook // Ricetta #8: Come creare un assistente personalizzato con ChatGPT). Ciò significa che quando l’utente chiederà un preventivo, il GPT potrà consultare queste informazioni extra per rispondere in modo accurato. Ad esempio, l’autore di AI Cookbook spiega di aver collegato un database di documenti (Notion) al proprio GPT, così che possa richiamarli quando serve (AI Cookbook // Ricetta #8: Come creare un assistente personalizzato con ChatGPT). Nel vostro caso, caricare listino e brochure equivarrà a dargli accesso a prezzi e dettagli tecnici dei prodotti.

• Come fare praticamente? Durante la configurazione, cercate l’opzione per aggiungere knowledge base o custom data. Potreste trovare un pulsante “Carica dati” o “Upload knowledge”. Se disponibile, caricate il file del listino (ad esempio un CSV con colonne Prodotto, Descrizione, Prezzo) e il file della brochure (es. un PDF con descrizioni estese dei prodotti). Assicuratevi che i dati siano formattati in modo chiaro. In assenza di supporto per file, potete inserire manualmente parti del listino nel prompt iniziale (se non è troppo lungo) – ad esempio, includere nel system prompt una sezione tipo: “Listino interno: Prodotto A = 100€, Prodotto B = 200€,…” oppure fornire un link a un dataset online se il GPT può accedervi. Idealmente però, usare l’apposita funzione di training sui dati vi eviterà di dover “incollare” manualmente molte informazioni nel prompt.

b. Addestramento via API (fine-tuning o RAG): In alternativa all’interfaccia ChatGPT, potete utilizzare le API OpenAI per addestrare il modello con i vostri dati. Questo approccio richiede un po’ di programmazione ma offre maggiore controllo. Le API di ChatGPT consentono di fornire esempi di conversazione e dati testuali per specializzare il modello (Come creare un Custom GPT su ChatGPT per il marketing digitale). Due strategie comuni:

• Fine-tuning: preparate un dataset di training, ad esempio sotto forma di coppie prompt -> risposta corretta. Qui potreste trasformare il listino e le FAQ di prodotto in materiale di training (ad esempio: prompt: “Qual è il prezzo di [Prodotto X]?” -> risposta: “Il prezzo di [Prodotto X] è Y €.”; oppure prompt: “Mi fai un preventivo per 10 [Prodotto X]?” -> risposta: “Certamente… [dettagli e totale]”). Inviate questo dataset attraverso l’API di fine-tuning di OpenAI per creare una versione specializzata del modello. Da quel momento, il modello fine-tuned avrà “memorizzato” quei dettagli.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): consiste nel mantenere il vostro listino e brochure in una base di conoscenza esterna (ad esempio un database con embedding vettoriali) e fare in modo che, ad ogni richiesta di preventivo, un sistema cerchi le informazioni pertinenti e le fornisca a ChatGPT come contesto. In pratica, costruireste un piccolo motore di ricerca interno: quando l’utente chiede un preventivo per X, il sistema recupera dal listino i prezzi di X e fornisce quelle righe al modello, che poi genera il testo del preventivo. Questa soluzione è più tecnica, ma evita di dover ri-addestrare il modello quando cambiano i prezzi: basta aggiornare il database. Strumenti come embeddings e vettori vi aiutano a realizzarlo.

Per la maggior parte dei casi d’uso aziendali, il metodo (a) – caricamento dei dati tramite l’interfaccia di GPT personalizzati – sarà il più semplice. L’obiettivo finale è che il vostro GPT disponga delle informazioni esatte su prezzi e prodotti, così da non inventare nulla e da calcolare i preventivi in modo attendibile. Una volta caricati i dati, passate a una fase fondamentale: testare e ottimizzare le risposte del modello.

5. Test e ottimizzazione del GPT dei preventivi

Ora che il vostro GPT personalizzato è configurato e addestrato con i dati dell’azienda, è il momento di metterlo alla prova. Il testing serve a verificare la qualità delle risposte e identificare eventuali aggiustamenti necessari per raggiungere la massima accuratezza.

Passi per testare ed ottimizzare il GPT:

• Esegui diverse simulazioni di preventivo: provate a fare voi stessi da utenti e ponete al GPT varie richieste. Iniziate da casi semplici (es. “preventivo per 1 prodotto X”) e poi aumentate la complessità: più prodotti insieme, richieste di sconto, domande su caratteristiche incluse nel preventivo (“la consegna è inclusa?”). Osservate come risponde. Il modello elenca correttamente tutti i prodotti con i prezzi giusti? Calcola bene i totali e l’IVA? Include le descrizioni e note richieste? Annotate ogni imprecisione o informazione mancante.

• Verifica accuratezza dei calcoli e dati: controllate con attenzione che i valori nei preventivi generati siano corretti al centesimo. Confrontate le risposte con il vostro listino reale. Se trovate errori (ad es. un prezzo sbagliato), significa che il dato potrebbe non essere stato appreso correttamente – in tal caso sarà necessario integrare o correggere i dati di training.

• Valuta la forma e la completezza: assicuratevi che il format del preventivo sia professionale. Se l’output è troppo discorsivo o disordinato, potreste raffinare il prompt iniziale per far sì che utilizzi, ad esempio, tabelle testuali o elenchi puntati con voce, quantità, prezzo unitario, subtotale. Se mancano alcuni elementi (ad esempio validità dell’offerta in giorni, modalità di pagamento, ecc.), aggiungete tali indicazioni nel prompt di sistema o nei dati.

• Coinvolgi utenti reali per feedback: se possibile, fate provare il chatbot ad alcuni colleghi o a un piccolo gruppo di clienti fidati. Ottenere feedback “umano” è prezioso: potrebbero segnalare frasi poco chiare, informazioni aggiuntive desiderate o comportamenti non ideali. Evitate di ignorare i feedback degli utenti finali, perché sono fondamentali per aggiustare il modello (GPT Personalizzati: guida alla creazione di assistenti virtuali). Ad esempio, se notate che gli utenti chiedono spesso chiarimenti sui tempi di consegna, potreste decidere di includere tale informazione standard in ogni preventivo generato.

• Aggiustamenti iterativi: in base ai test, tornate a modificare il vostro GPT. Avete varie leve per ottimizzare:

  • Prompt di sistema: affinate le istruzioni. Potreste dover specificare ulteriormente certe cose. Esempio: aggiungere “arrotonda i prezzi all’euro più vicino” oppure “usa sempre questo format per il totale: Totale IVA inclusa: €X,XX”. Più istruzioni chiare darete, più l’output sarà allineato.
  • Dati addestramento: se il modello sbaglia qualche informazione, controllate i dati caricati. Forse c’è un valore mancante o formattato male. Correggete il dataset (es. aggiungete la voce mancante in listino) e ricaricatelo.
  • Esempi aggiuntivi: se l’interfaccia lo consente, aggiungete nuovi esempi di Q&A al fine di coprire casi speciali. Ad esempio, se vi accorgete che su richiesta di sconto il GPT non risponde come desiderato, fornite un esempio di come deve gestire la negoziazione o applicare una percentuale di sconto.
  • Controllo di qualità: potete adottare una checklist di criteri (completezza, accuratezza, tono) e verificare ogni risposta rispetto ad essa, finché il GPT non le soddisfa tutte in modo consistente.

• Evita overfitting e mantieni la generalità: un errore comune è allenare troppo il modello su casi specifici, perdendo in flessibilità. Assicuratevi che il GPT funzioni bene non solo sugli esempi su cui è stato addestrato, ma anche su richieste nuove ma plausibili. Se diventa “troppo rigido” (ad esempio riconosce solo formulazioni di domanda molto simili agli esempi), potrebbe essere un segno di overfitting (GPT Personalizzati: guida alla creazione di assistenti virtuali). In tal caso, bilanciate il training con più varietà di domande o riducete dati ridondanti.

Riassumendo, la fase di test e ottimizzazione è iterativa: prova – analizza – modifica – riprova. Dedicate il tempo necessario finché il vostro Assistente Preventivi non risponde in modo accurato, completo e con il tono giusto in quasi tutte le situazioni tipiche. Una volta soddisfatti del risultato, sarete pronti a metterlo a disposizione dei vostri clienti attraverso il sito web.

6. Integrazione del GPT nel sito web aziendale

L’ultimo passo consiste nel rendere il vostro GPT dei preventivi effettivamente fruibile ai clienti sul vostro sito web, così che possano ottenere preventivi in autonomia tramite una chat. Esistono diversi modi per integrare un chatbot AI in un sito; la scelta dipende anche dagli strumenti con cui avete creato il GPT:

Integrazione tramite OpenAI API: attualmente, la maniera più flessibile per collegare un GPT personalizzato al proprio sito è usando le API di OpenAI. In pratica, il vostro sito (o un servizio backend) invierà le richieste degli utenti ai server di OpenAI e restituirà le risposte del modello, che potrete mostrare nell’interfaccia utente del sito (es. una finestra di chat). Punti chiave di questo approccio:

• Dovete avere accesso al modello personalizzato tramite API. Se avete creato un fine-tuning con l’API, vi sarà fornito un model-ID da usare nelle chiamate. Se invece avete usato l’interfaccia ChatGPT (GPT Store), potrebbe essere necessario ricreare qualcosa di simile via API poiché i GPT creati nell’interfaccia non sono direttamente embeddabili al di fuori di ChatGPT (Is there any way i can embed my custom GPT on webpage? : r/GPTStore). In altre parole, al momento OpenAI non fornisce un widget ufficiale per incorporare il GPT personalizzato sul vostro sito senza coding. Pertanto, userete l’API GPT-4 o GPT-3.5 e replicherete le stesse istruzioni e dati nel vostro codice.
• Implementate una web service: potete scrivere uno script (in Python, JavaScript, etc.) che ascolta le richieste degli utenti. Quando qualcuno sul sito apre la chat e chiede un preventivo, il vostro script invierà una richiesta all’endpoint API di OpenAI passando il prompt dell’utente, il vostro prompt di sistema (lo stesso definito in fase di creazione) e magari alcuni esempi di conversazione. L’API restituirà la risposta del modello, che il vostro script inoltrerà all’utente mostrando il messaggio in chat.
• Interfaccia utente sul sito: create un widget di chat (molte librerie front-end esistono per questo, oppure servizi “no-code” dedicati ai chatbot). Il widget dovrebbe connettersi al vostro backend/API. In pratica, dal punto di vista dell’utente sembrerà di parlare con un normale live chat, ma dietro c’è il modello GPT che genera le risposte.
• Considerazioni aggiuntive: assicuratevi di gestire i casi particolari (es. se l’API non risponde o se il modello fornisce un errore). Inoltre, proteggete la vostra chiave API (non esponetela pubblicamente nel codice front-end). Monitorate anche i costi, poiché l’uso dell’API OpenAI comporta un costo per token di input/output – conviene ottimizzare i prompt e le risposte per non avere conversazioni eccessivamente lunghe ai fini di costi.

Integrazione tramite piattaforme no-code: se non avete competenze di programmazione, esistono piattaforme che facilitano questa integrazione. Ad esempio, servizi come Botpress, Zapier (con interfacce chat), o altri strumenti specializzati permettono di collegare un modello GPT al sito con minima codifica. Alcuni di questi consentono di importare direttamente il prompt del vostro GPT personalizzato e poi forniscono un codice embed (iframe o script) da inserire nelle pagine del sito. In ogni caso, dietro le quinte anche queste soluzioni usano l’API OpenAI, ma lo fanno in modo visuale. Potreste esplorare risorse come il GPT Store di OpenAI (quando sarà disponibile pubblicamente) o progetti di terze parti che diano una via semplice per l’embed (Is there any way i can embed my custom GPT on webpage? : r/GPTStore).

Link diretto al GPT (alternativa semplice): OpenAI consente di condividere il GPT personalizzato tramite un link (ad esempio, se lo pubblicate in forma privata o pubblica sul vostro account ChatGPT). Potenzialmente, potreste mettere sul vostro sito un pulsante “Chat Preventivi” che reindirizza gli utenti a ChatGPT (magari su una pagina dedicata al vostro GPT). Tuttavia, questo richiede che l’utente abbia un account OpenAI e acceda, quindi non è l’ideale per un’esperienza integrata e frictionless. Meglio predisporre una chat direttamente sul vostro sito con le modalità di cui sopra.

Sicurezza e aggiornamenti: durante l’integrazione, considerate la sicurezza dei dati. Se il GPT accede a informazioni sensibili (prezzi speciali, sconti personalizzati), assicuratevi che la chat sia protetta o autenticata per clienti autorizzati, se necessario. Inoltre, pianificate come aggiornare il modello quando cambiano i listini o i prodotti: se avete usato retrieval, basterà aggiornare il database; se avete fatto fine-tuning, dovrete rifare il fine-tuning con i nuovi dati; se avete caricato documenti nell’interfaccia, ricordatevi di sostituire/aggiungere i file aggiornati (e ri-testare il comportamento).

Una volta integrato con successo, il vostro sito aziendale avrà un nuovo potente strumento: un assistente preventivi AI che può interagire con i clienti in tempo reale. Ciò migliora l’esperienza utente (risposte immediate, 24 ore su 24) e libera tempo al vostro team commerciale.

Conclusioni e consigli finali

Sviluppare un GPT personalizzato per la generazione automatizzata di preventivi richiede impegno iniziale nella configurazione e addestramento, ma i benefici possono essere notevoli: risposte istantanee e affidabili per i clienti e processi interni più snelli. Assicuratevi di:

• Pianificare bene all’inizio: definire chiaramente obiettivi, dati da usare e output desiderato. Ciò vi guiderà in tutte le fasi successive.
• Curare il prompt e i dati: queste sono le fondamenta del vostro GPT. Un prompt ben scritto e dati di qualità garantiscono risultati migliori.
• Iterare sui test: non abbiate fretta di pubblicare il bot senza averlo testato a fondo. Meglio correggere errori in fase di prova che trovarsi con clienti insoddisfatti.
• Monitorare l’uso effettivo: una volta online, continuate a monitorare le conversazioni (log) per capire come viene utilizzato e se emergono nuovi casi d’uso o fraintendimenti. Il GPT è un “assistente” in costante miglioramento: potete aggiornarlo e affinarlo nel tempo.
• Considerare i limiti: anche il miglior GPT potrebbe occasionalmente sbagliare. Mantenete sempre la possibilità per il cliente di parlare con un umano per casi complessi, e inserite magari nel preventivo un disclaimer standard del tipo “Questo preventivo è generato automaticamente. Per conferma definitiva contattaci…”.

Seguendo questa guida, sarete in grado di costruire, addestrare e implementare un assistente virtuale basato su GPT che risponde in modo specifico alle richieste di preventivo della vostra clientela. Con esempi pratici, dati su misura e una buona integrazione, il vostro GPT preventivi diventerà uno strumento prezioso per il vostro business, migliorando sia l’efficienza interna che la soddisfazione dei clienti. Buon lavoro!

Fonti: Le informazioni e i consigli in questa guida sono stati elaborati sulla base di documentazione e articoli recenti relativi ai GPT personalizzati e al loro utilizzo aziendale (GPT Personalizzati: guida alla creazione di assistenti virtuali) (Come addestrare ChatGPT sui tuoi dati?) (GPT Personalizzati: guida alla creazione di assistenti virtuali) (GPT Personalizzati: guida alla creazione di assistenti virtuali) (AI Cookbook // Ricetta #8: Come creare un assistente personalizzato con ChatGPT) (Is there any way i can embed my custom GPT on webpage? : r/GPTStore). Queste fonti sottolineano l’importanza di personalizzare i modelli AI con dati specifici e forniscono best practice per la creazione e distribuzione di chatbot avanzati. Utilizzando tali principi, potrete sviluppare un sistema di preventivi automatizzato efficace e affidabile.