Expert.ai “Sample Vendor” per la Composite AI nel report di Gartner® Hype Cycle™ for Artificial Intelligence 2026

Per Expert.ai, la presenza nel report di Gartner conferma che non è possibile supportare processi mission-critical e regolamentati utilizzando un’unica tecnologia di intelligenza artificiale. Precisione, spiegabilità, creazione di valore ed efficienza dei costi devono operare insieme.

Expert.ai ha annunciato oggi di essere stata inclusa come Sample Vendor nel segmento Composite AI del Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2026*.

Secondo Gartner, “la composite AI riconosce che non esiste una tecnologia di intelligenza artificiale che vada bene per tutto come una panacea. Per Composite AI si intende la combinazione di approcci di AI ‘connessionisti’, come machine learning e deep learning, con approcci ‘simbolici’ e altre tecniche di AI, come il ragionamento basato su regole e logica, tecniche fondate su grafi o su pratiche di ottimizzazione. L’obiettivo è consentire alle soluzioni di AI di generalizzare e apprendere, incorporando meccanismi di astrazione più avanzati. La Composite AI è cruciale nei mercati di Generative AI (GenAI), piattaforme di Decision Intelligence (DI) e AI agentica (Agentic AI).”

Pioniera nella composite AI o hybrid AI, da sempre Expert.ai si distingue per la capacità di sviluppo e applicazione concreta di questo approccio. Le soluzioni di composite AI dell’azienda sono già ampiamente implementate negli ambienti produttivi dei principali settori di mercato, fra cui quello di banche e servizi finanziari, assicurazioni, pharma e life science, pubblica amministrazione e manifatturiero. Combinando le potenzialità dell’AI generativa e del machine learning con l’AI simbolica, regole e meccanismi di ragionamento specifici di ciascun dominio e knowledge graph, Expert.ai aiuta le organizzazioni ad affrontare sfide aziendali complesse in cui accuratezza e spiegabilità sono elementi imprescindibili. I clienti di Expert.ai sfruttano queste capacità su larga scala per automatizzare processi ad alta intensità di conoscenza, accelerare i processi decisionali e aumentare le competenze umane, dimostrando che la Composite AI non è semplicemente un approccio emergente da osservare, ma rappresenta già lo standard su cui vengono costruite le applicazioni mission-critical nei settori regolamentati.

“Nessuna tecnologia di intelligenza artificiale, presa singolarmente, è sufficiente per gestire processi mission-critical in settori regolamentati,” ha dichiarato Umberto Pardi, Chief Revenue Officer di Expert.ai. “Precisione e spiegabilità non sono elementi opzionali nei settori di banche, assicurazioni o life science ma il requisito minimo per operare. Per questo integriamo ragionamento simbolico, intelligenza semantica e modelli linguistici in un’unica architettura, anziché puntare tutto su un solo approccio. È così che garantiamo il livello di affidabilità richiesto dalle autorità di regolamentazione e l’efficienza economica di cui i nostri clienti hanno bisogno per operare su larga scala.”

Mentre la Generative AI e l’Agentic AI continuano a evolversi, la Composite AI offre una base solida per combinare tecniche complementari di intelligenza artificiale e affrontare processi di ragionamento, decision-making e business sempre più sofisticati. Expert.ai porta questo approccio nell’AI aziendale attraverso il proprio controllo semantico e l’architettura neurosimbolica AI Mesh, che coordina knowledge graph, linguistica deterministica, regole di business e modelli linguistici in base ai requisiti specifici di ciascuna attività.

Anziché affidarsi ai Large Language Model (LLM) come motore universale, l’AI Mesh determina quando il ragionamento simbolico, la conoscenza di dominio, le regole o l’AI generativa possano offrire il massimo valore. Le capacità simboliche possono essere utilizzate per classificare contenuti, risolvere entità, applicare policy aziendali e recuperare evidenze pertinenti, mentre i modelli linguistici vengono impiegati in modo selettivo quando sono richieste funzionalità di generazione o una comprensione linguistica più avanzata.

Grazie alla combinazione di queste capacità e all’applicazione di controlli semantici lungo l’intero processo, Expert.ai consente un’automazione basata sull’intelligenza artificiale più controllata, spiegabile, tracciabile ed efficiente, riducendo al contempo la dipendenza non necessaria dai grandi modelli linguistici e aiutando le imprese a gestire costi e complessità legati all’adozione dell’AI su larga scala.

Composite AI: un approccio governato all’intelligenza artificiale a livello enterprise

Mentre Generative AI e Agentic AI continuano a evolversi, la Composite AI offre una base solida per combinare tecniche complementari di intelligenza artificiale e affrontare processi di ragionamento, decision-making e business sempre più sofisticati. Expert.ai porta questo approccio all’AI all’interno delle organizzazioni usando controllo semantico e architettura neurosimbolica AI Mesh, combinando knowledge graph, linguistica deterministica, regole di business e modelli linguistici in base ai requisiti specifici di ciascuna attività.

Anziché affidarsi ai Large Language Model (LLM) come motore universale, l’AI Mesh determina quando il ragionamento simbolico, la conoscenza di dominio, le regole o l’AI generativa possano offrire il massimo valore. Le capacità simboliche possono essere utilizzate per classificare contenuti, identificare entità, applicare policy aziendali e recuperare evidenze pertinenti, mentre i modelli linguistici vengono impiegati in modo selettivo quando sono richieste funzionalità di generazione o una comprensione linguistica più avanzata. Grazie alla combinazione di queste capacità e all’applicazione di controlli semantici lungo l’intero processo, Expert.ai consente un’automazione basata sull’intelligenza artificiale più controllata, spiegabile, tracciabile ed efficiente, riducendo al contempo la dipendenza non necessaria dai grandi modelli linguistici e aiutando le imprese a gestire costi e complessità legati all’adozione dell’AI su larga scala.

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*Gartner, Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2026 by Haritha Khandabattu, Birgi Tamersoy, Soyeb Barot, 28 August 2026

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