disruptiveS, nata all’interno del Gruppo Axiom1 (che opera tra comunicazione e innovazione digitale), è il caso di una startup costruita “dentro” un’azienda, che ha sviluppato una soluzione per leggere ciò che le persone dicono online, e soprattutto come lo dicono. «Viviamo un momento di discontinuità paragonabile all’avvento dell’elettricità o di Internet. E come in ogni rivoluzione, vince chi riesce a tradurre la tecnologia in vantaggio competitivo concreto, prima degli altri», spiega a EconomyUp Paolo Steila, senior partner di disruptiveS. «La nostra missione è già nel nome: portare discontinuità. Non vendiamo un SaaS: costruiamo soluzioni AI su misura, calibrate sul dominio del cliente».
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Una startup nata in azienda: perché
La startup nasce nel 2022 all’interno del Gruppo Axiom1 come “AIgency”, naturale evoluzione dell’Innovation Lab del Gruppo, dalla convinzione profonda che gli impatti dirompenti dell’intelligenza artificiale e del machine learning stiano dando vita a una nuova rivoluzione industriale, che necessita di nuove competenze, strutture e modelli.
Il Gruppo Axiom1 è una holding milanese che opera all’incrocio tra comunicazione, innovazione digitale e intelligenza artificiale. Riunisce diverse realtà complementari, tra cui Black & White Comunicazione, agenzia specializzata in strategie di comunicazione e branding, e, appunto, disruptiveS, la “AIgency” nata per aiutare le imprese a trasformare il potenziale dell’intelligenza artificiale e del machine learning in vantaggi concreti di business.
L’obiettivo del gruppo è accompagnare le aziende nel percorso di maturazione digitale, traducendo tecnologie avanzate in strumenti operativi e sostenibili. Axiom1 si distingue per un approccio integrato che unisce creatività, competenze tecnologiche e visione strategica, offrendo soluzioni che spaziano dal marketing data-driven all’automazione dei processi e all’analisi dei dati.
Più che un semplice gruppo di comunicazione, Axiom1 si configura come un ecosistema di innovazione, capace di sviluppare spin-off e startup interne come disruptiveS, nate per esplorare e applicare in modo pionieristico le tecnologie di intelligenza artificiale nei diversi settori del mercato.
Come funziona Verbalitic
Nel merito, Verbalitic è una pipeline orchestrata: normalizza contenuti in oltre 30 lingue, spezza i testi in unità di senso (“sub-sentence splitting”) per evitare medie fuorvianti, applica una sentiment analysis continua (non binaria), rileva emozioni specifiche (come fiducia, nostalgia, frustrazione) e fa emergere i topic con tecniche di embeddings e clustering non supervisionato. «Proiettiamo ogni frase in uno spazio semantico dove frasi con significati simili, anche se scritte con parole diverse, finiscono vicine», racconta Steila. «Poi l’AI generativa sintetizza e consente al decision maker di interrogare la conoscenza estratta tramite un chatbot».
Gaming come banco di prova
Il banco di prova? Il gaming. «Abbiamo analizzato circa mezzo milione di recensioni su Steam — FIFA 23, EA Sports FC 24 e 25 — per capire non solo “quanto piace” il gioco, ma quali feature generano entusiasmo o delusione, e con quali emozioni», dice Steila. «Verbalitic ha gestito linguaggi informali e sgrammaticati, ha identificato i temi emergenti senza supervisione e ha mappato emozioni e sentiment anche a livello di singola frase. Il risultato: dal caos linguistico a un’intelligence azionabile, segmento per segmento».
Disponibilità e modello di offerta
Verbalitic è già disponibile ma non come un SaaS da scaffale. «Non troverete un pulsante “acquista ora” sul sito: non è un prodotto SaaS che vendi con un abbonamento mensile», premette Paolo Steila. «È un servizio unico per ogni cliente, costruito progetto per progetto. In questo momento non vediamo possibile offrire la stessa qualità con una soluzione standardizzata, nemmeno per vertical specifici».
Il percorso parte sempre da un allineamento rigoroso sugli obiettivi. «Un progetto Verbalitic inizia sempre con una fase di discovery e condivisione con il cliente: che tipo di testi dobbiamo analizzare? Che caratteristiche hanno linguaggio e settore? Quali sono gli insight strategici che si cercano?», spiega. Da lì si sceglie la modalità di erogazione più adatta: «Alcuni clienti si accontentano di un’analisi puntuale con report strategici, una fotografia profonda in un momento specifico. Altri vogliono monitoraggio continuo con dashboard aggiornate in real‑time, che richiedono investimenti maggiori ma danno controllo assoluto in ogni momento».
Settori e casi d’uso oltre il gaming
Il campo di applicazione va oltre il videogioco. «Il potenziale è vastissimo perché ovunque ci sia feedback testuale non strutturato, c’è valore nascosto da estrarre», sintetizza Steila.
Nel mondo hospitality (e in generale nel travel e nei servizi), Verbalitic mette ordine in recensioni e messaggi sparsi, rendendoli confrontabili per periodo e tema — dal check‑in alla pulizia, dalla colazione all’assistenza. Il cuore tecnico è pensato per non perdere sfumature: «Il sub‑sentence splitting evita che più questioni si confondano nella stessa review; il sentiment continuo quantifica l’intensità del giudizio, mentre l’emotion detection distingue, ad esempio, fiducia da frustrazione o sorpresa, permettendo di capire quali elementi del servizio attivano quali reazioni». I temi emersi «vengono poi organizzati dal topic modeling e sintetizzati dall’AI generativa in raccomandazioni chiare — priorità, segnali deboli, trend locali — così che le direzioni operative possano intervenire rapidamente dove serve».
Sul fronte Risorse Umane, l’approccio è lo stesso ma applicato a sondaggi interni, Slack, email e feedback qualitativi: «Mettiamo in relazione sentiment ed emozioni con driver come carichi di lavoro, comunicazione, leadership. L’emotion detection distingue stati come fiducia o demoralizzazione; il sentiment continuo misura l’intensità; il topic modeling aggrega le evidenze; l’AI generativa restituisce una mappa dei rischi e delle leve di engagement». Il valore non è solo descrittivo: «È anche predittivo: rilevare segnali deboli di burnout o disaffezione prima che diventino turnover».
