{"id":9800,"date":"2026-08-24T10:00:36","date_gmt":"2026-08-24T10:00:36","guid":{"rendered":"https:\/\/assecoplatform.com\/2026\/08\/24\/shelf-image-recognition-ai-agents-cost-it\/"},"modified":"2026-08-24T10:54:37","modified_gmt":"2026-08-24T10:54:37","slug":"image-recognition-retail-agenti-ai-costi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/assecoplatform.com\/it\/2026\/08\/24\/image-recognition-retail-agenti-ai-costi\/","title":{"rendered":"Abbiamo costruito un&#8217;AI che fa l&#8217;audit dello scaffale. Pubblichiamo quanto costa."},"content":{"rendered":"\n<style>\n\/* ===== CHG-471 Laboratorio Asseco Platform #1 \/ Vantage - scoped blog post ===== *\/\nbody.postid-9800 .single-header{display:none !important;}\nbody.postid-9800 .single-content-wrapper{margin-top:0 !important;padding-top:0 !important;}\nbody.postid-9800 .entry-content{margin-top:0 !important;padding-top:0 !important;}\nbody.postid-9800 .entry-content>:first-child{margin-top:0 !important;}\n\n.cs-hero h1{font-size:clamp(32px,4vw,52px);line-height:1.12;margin:0 0 22px;color:#fff;font-weight:700;}\n.cs-hero-stats{display:flex;gap:28px;flex-wrap:wrap;margin-top:36px;}\n.cs-hero-stats>div{min-width:0;flex:1 1 0;max-width:240px;}\n.cs-hero-stats .n{font-size:34px;font-weight:800;line-height:1;white-space:nowrap;}\n.cs-hero-stats .l{font-size:13px;color:rgba(255,255,255,0.7);text-transform:uppercase;letter-spacing:1px;margin-top:8px;line-height:1.4;}\n\n.cs-sec{padding:76px 0;}\n.cs-sec .cs-wrap{max-width:1000px;margin:0 auto;padding:0 24px;}\n.cs-sec--white{background:#fff;}\n.cs-sec--gray{background:#F8FAFC;}\n.cs-sec--dark{background:linear-gradient(135deg,#0B1E3F 0%,#1a2f5a 50%,#0B1E3F 100%);color:#fff;}\n.cs-sec h2{font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 24px;color:#0B1E3F;font-weight:700;}\n.cs-sec--dark h2{color:#fff;}\n.cs-sec p{font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 20px;}\n.cs-sec p:last-child{margin-bottom:0;}\n.cs-sec--dark p{color:rgba(255,255,255,0.85);}\n.cs-eyebrow{font-size:14px;letter-spacing:2px;text-transform:uppercase;color:#64748B;margin-bottom:16px;font-weight:600;}\n.cs-sec--dark .cs-eyebrow{color:#94A3B8;}\n.gradient-text{background:linear-gradient(90deg,#F59E0B,#EC4899,#8B5CF6);-webkit-background-clip:text;background-clip:text;-webkit-text-fill-color:transparent;}\n\n\/* linki w blokach wp:html - theme ich nie stylizuje (lekcja CHG-377) *\/\n.cs-sec p a{color:#4F46E5;text-decoration:underline;}\n.cs-sec--dark p a{color:#A5B4FC;}\n\n\/* pasek liczb (TEMPLATE v1, wariant 3-pozycyjny) *\/\n.cs-stats{display:grid;grid-template-columns:repeat(3,1fr);gap:28px;margin:36px 0 32px;}\n.cs-stat .n{font-size:clamp(34px,3.4vw,48px);font-weight:800;line-height:1;}\n.cs-stat .l{font-size:15px;color:rgba(255,255,255,0.75);margin-top:12px;line-height:1.45;}\n@media(max-width:781px){.cs-stats{grid-template-columns:1fr;gap:22px;}}\n\n.cs-fig{margin:34px 0 0;}\n.cs-fig img{width:100%;height:auto;border-radius:14px;display:block;}\n.cs-fig figcaption{font-size:14px;color:#64748B;margin-top:10px;font-style:italic;text-align:center;}\n\n.cs-author{background:#fff;padding:44px;border-radius:24px;box-shadow:0 12px 40px rgba(11,30,63,0.08);display:grid;grid-template-columns:180px 1fr;gap:36px;align-items:start;}\n.cs-author img{width:180px;height:180px;border-radius:50%;object-fit:cover;border:4px solid #F8FAFC;box-shadow:0 8px 24px rgba(11,30,63,0.15);}\n.cs-author h3{font-size:24px;line-height:1.2;color:#0B1E3F;margin:0 0 4px;font-weight:700;}\n.cs-author .role{font-size:15px;color:#4F46E5;margin:0 0 18px;font-weight:600;letter-spacing:.3px;}\n.cs-author p{font-size:16px;line-height:1.7;color:#475569;margin:0 0 14px;}\n\n.cs-cta{background:linear-gradient(135deg,#0B1E3F 0%,#1a2f5a 100%);text-align:center;}\n.cs-cta h2{color:#fff;margin:0 0 18px;}\n.cs-cta a.cs-btn{display:inline-block;background:#fff;color:#0B1E3F;font-weight:700;font-size:16px;padding:15px 34px;border-radius:10px;text-decoration:none;}\n\n@media(max-width:781px){.cs-sec{padding:56px 0;}}\n\/* CHG-471: przy dlugich liczbach (75% -> 96%) trzy kolumny hero nie mieszcza sie\n   na telefonie i `nowrap` tnie je w poziomie zamiast zawijac - stackujemy *\/\n@media(max-width:600px){.cs-hero-stats{flex-direction:column;gap:22px;}.cs-hero-stats>div{max-width:none;flex:0 0 auto;}}\n@media(max-width:600px){.cs-author{grid-template-columns:1fr;text-align:center;padding:32px 24px;}.cs-author img{margin:0 auto;width:140px;height:140px;}}\n<\/style>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--dark cs-hero alignfull\" style=\"padding:84px 0 92px;\">\n  <div class=\"cs-wrap\" style=\"max-width:900px;\">\n    <div class=\"cs-eyebrow\">Laboratorio Asseco Platform<\/div>\n    <h1>Abbiamo costruito un&#8217;AI che fa l&#8217;audit dello scaffale. <span class=\"gradient-text\">Pubblichiamo quanto costa<\/span>.<\/h1>\n    <p>587 foto di scaffale. 13 controlli s\u00ec\/no su ciascuna. Fanno circa 7.600 giudizi separati in un solo audit trimestrale (587 &times; 13), e oggi li d\u00e0 tutti una persona.<\/p>\n    <div class=\"cs-hero-stats\">\n      <div><div class=\"n gradient-text\">7.600<\/div><div class=\"l\">giudizi s\u00ec\/no dati a mano in un solo audit<\/div><\/div>\n      <div><div class=\"n gradient-text\">75% &#8594; 96%<\/div><div class=\"l\">accuratezza con l&#8217;agente dotato di strumenti<\/div><\/div>\n      <div><div class=\"n gradient-text\">&minus;75%<\/div><div class=\"l\">costo per foto dopo un solo intervento<\/div><\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--white alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <h2>I controlli sono <span class=\"gradient-text\">specifici<\/span><\/h2>\n    <p>Un facing \u00e8 una singola confezione visibile dal fronte dello scaffale. Il prodotto che abbiamo negoziato con l&#8217;insegna c&#8217;\u00e8 davvero? Il numero di facing corrisponde? Lo scaffale \u00e8 rifornito del tutto? I contratti elencano i marchi obbligatori, e un contratto impone due whisky ben precisi sullo scaffale di ogni punto vendita.<\/p>\n    <figure class=\"cs-fig\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/assecoplatform.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/asseco-platform-lab-01-vision-agents-hero.webp\" alt=\"Scaffale di supermercato pieno di astucci piccoli e identici di preparati per dessert. Il peso della confezione non si legge da due metri.\" width=\"1600\" height=\"960\" loading=\"lazy\"\/><figcaption>Il punto di partenza di tutto l&#8217;articolo: uno scaffale fotografato dalla distanza da cui scatta davvero chi fa il giro dei punti vendita.<\/figcaption><\/figure>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--gray alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <div class=\"cs-eyebrow\">Che cosa stiamo testando<\/div>\n    <h2>Rendere lo shelf recognition pi\u00f9 <span class=\"gradient-text\">versatile<\/span><\/h2>\n    <p>Il nostro prodotto Retail Image Recognition automatizza gi\u00e0 questo lavoro. La persona che fa il giro scatta la foto e il sistema la trasforma in KPI gi\u00e0 pronti. Lo usano produttori in decine di Paesi, con un&#8217;accuratezza fino al 98%. Il metodo ha un limite: il modello deve prima imparare ogni prodotto, quindi un nuovo marchio o un nuovo mercato richiedono un ciclo di addestramento iniziale.<\/p>\n    <p>Nel Laboratorio Asseco Platform stiamo testando come rendere lo shelf recognition pi\u00f9 versatile. Vogliamo che funzioni anche su prodotti nuovi e su controlli pi\u00f9 difficili, senza addestrare il modello caso per caso. Vogliamo anche che legga tutto lo scaffale, i prodotti del nostro cliente e quelli della concorrenza. Per questo abbiamo usato agenti visivi. Un agente AI \u00e8 un modello capace di usare strumenti: decide da solo di lanciare un rilevatore, di ritagliare un dettaglio, di guardare di nuovo, e solo dopo risponde. Il progetto si chiama Vantage.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--white alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <h2>Perch\u00e9 \u00e8 <span class=\"gradient-text\">difficile<\/span><\/h2>\n    <p>Una persona con una checklist d\u00e0 giudizi soggettivi, e per coprire pi\u00f9 punti vendita l&#8217;unica strada \u00e8 aggiungere persone. Non basta nemmeno un modello AI con un buon prompt. Sui controlli facili, per esempio se un marchio \u00e8 a scaffale oppure no, il modello se la cava: nel nostro test su 100 foto ha risposto correttamente nel 93,6% dei casi. Sui controlli difficili crolla. In una foto scattata da un paio di metri, distinguere una confezione da 71 g da una da 39 g diventa molto pi\u00f9 difficile. Lo stesso vale per un budino in polvere e una gelatina in polvere. L\u00ec l&#8217;accuratezza si ferma tra il 71% e il 77%. Vuol dire un giudizio sbagliato circa una volta su tre o quattro.<\/p>\n    <p>L&#8217;errore si ripete sempre nello stesso modo. Il modello risponde \u00abs\u00ec, c&#8217;\u00e8\u00bb senza che la foto lo dimostri. Sui controlli di presenza \u00e8 successo 17 volte su 49 foto: prodotti dati per presenti che nella foto non ci sono. Con un report sbagliato cos\u00ec spesso, una persona deve tornare nel punto vendita a controllare, e a quel punto l&#8217;automazione non ha fatto risparmiare niente.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--gray alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <h2>Nel nostro test il modello \u00e8 una <span class=\"gradient-text\">variabile<\/span><\/h2>\n    <p>Abbiamo costruito il banco di prova in modo che qualsiasi fornitore di AI (Google, Anthropic, OpenAI) si colleghi cambiando una sola impostazione, senza riscrivere codice. Ogni prova usa lo stesso prompt, le stesse foto e le stesse risposte di riferimento. \u00c8 questo che ci permette di mettere i fornitori a confronto diretto, sull&#8217;accuratezza e sul costo.<\/p>\n    <p>L&#8217;abbiamo fatto cos\u00ec perch\u00e9 il mercato dei modelli visivi cambia pi\u00f9 o meno ogni trimestre, e il prezzo di listino si \u00e8 rivelato ingannevole. Due modelli avevano un prezzo unitario quasi identico. In pratica uno dei due \u00e8 costato sei volte di pi\u00f9 per foto ed \u00e8 stato nove volte pi\u00f9 lento. Il motivo sono i token di ragionamento, cio\u00e8 il testo che il modello scrive per s\u00e9 prima di rispondere. Anche quel testo si paga.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--dark alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <h2>Gli strumenti battono un prompt migliore<\/h2>\n    <p>La differenza pi\u00f9 grande l&#8217;hanno fatta gli strumenti. Il nostro agente AI decide passo dopo passo quale strumento usare. Uno rileva i prodotti nella foto. L&#8217;altro \u00e8 una lente d&#8217;ingrandimento: ritaglia una porzione dell&#8217;immagine e legge l&#8217;etichetta da vicino. Su 49 foto e sui 6 controlli pi\u00f9 difficili (preparati per dessert), il percorso \u00e8 stato questo.<\/p>\n    <div class=\"cs-stats\">\n      <div class=\"cs-stat\"><div class=\"n gradient-text\">75%<\/div><div class=\"l\">solo prompt<\/div><\/div>\n      <div class=\"cs-stat\"><div class=\"n gradient-text\">89%<\/div><div class=\"l\">con lo strumento di rilevamento prodotti<\/div><\/div>\n      <div class=\"cs-stat\"><div class=\"n gradient-text\">96%<\/div><div class=\"l\">con la lente d&#8217;ingrandimento<\/div><\/div>\n    <\/div>\n    <p>Ventuno punti percentuali. I falsi \u00abs\u00ec\u00bb sulla presenza a scaffale sono scesi da 17 a 2. Una precisazione: il 96% vale per quel gruppo difficile di 49 foto e per i 6 controlli, non per il banco di prova nel suo complesso.<\/p>\n    <p>Questa accuratezza ha un prezzo. Per singola foto l&#8217;agente AI completo costa circa sei volte quanto il solo prompt e ci mette quattro volte tanto. E questo con il formato immagine pi\u00f9 economico gi\u00e0 attivo.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--white alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <h2>La fiducia si regge su <span class=\"gradient-text\">riscontri esterni<\/span><\/h2>\n    <p>Un modello sa dire quanto \u00e8 sicuro della propria risposta. La mossa ovvia \u00e8 fidarsi quando si dice sicuro e mandare il resto a una persona. L&#8217;abbiamo misurata e non regge. Le risposte date per sicure erano corrette tra il 62% e il 64% delle volte con il solo prompt, e nel 74% dei casi con l&#8217;agente AI. Anche al 74%, circa una \u00abcertezza\u00bb su quattro \u00e8 un errore. Un filtro costruito sulla sicurezza dichiarata dal modello lascerebbe passare quegli errori come casi chiusi.<\/p>\n    <p>Per questo non usiamo la sicurezza dichiarata come unico segnale. Funziona meglio incrociare fonti indipendenti: l&#8217;accordo tra due modelli diversi, quello che hanno restituito gli strumenti, l&#8217;esito dello stesso controllo nelle prove precedenti. Non abbiamo ancora automatizzato il passaggio dei casi incerti a una persona. Lo faremo pi\u00f9 avanti.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--gray alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <figure class=\"cs-fig\" style=\"margin:0 0 34px;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/assecoplatform.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/asseco-platform-lab-01-vision-agents-inline-1.webp\" alt=\"Lunga corsia di supermercato con una sola persona della forza vendita che fotografa lo scaffale con il telefono.\" width=\"1600\" height=\"960\" loading=\"lazy\"\/><figcaption>Qualche decina di foto nel test. Decine di migliaia di punti vendita in produzione.<\/figcaption><\/figure>\n    <h2>Quanto costa <span class=\"gradient-text\">davvero<\/span><\/h2>\n    <p>Anche il modo in cui l&#8217;immagine viene passata al modello cambia i conti. Un ritaglio codificato come testo dentro la richiesta costa molti pi\u00f9 token dello stesso ritaglio inviato come immagine nativa, e il modello se lo deve leggere due volte invece di una. Passando al formato nativo il costo per foto \u00e8 sceso a circa un quarto, senza perdere qualit\u00e0.<\/p>\n    <p>Con i numeri della nostra prova, qualche decina di foto, quel costo \u00e8 trascurabile. In produzione lo shelf recognition lavora su un altro ordine di grandezza: decine di migliaia di punti vendita, pi\u00f9 foto per visita, ogni mese. A quel volume anche una cifra piccola per foto diventa una vera voce di budget. Perch\u00e9 tutto questo regga in produzione, o ottimizziamo ancora o passiamo a modelli nostri.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--white alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <h2>A che punto <span class=\"gradient-text\">siamo<\/span><\/h2>\n    <p>Vantage \u00e8 uno dei nostri progetti di ricerca interni, un proof of concept, cio\u00e8 un modo per verificare se l&#8217;idea funziona davvero. Non \u00e8 un prodotto e nessun cliente lo usa. L&#8217;intero percorso, dalla foto al giudizio finale, ha superato un test end-to-end su dati di tre produttori, nelle bevande, nei superalcolici e nei preparati per dessert.<\/p>\n    <p>Anche la tecnologia sotto \u00e8 diversa da quella che vendiamo. <a href=\"https:\/\/assecoplatform.com\/it\/retail-image-recognition\/\">Retail Image Recognition<\/a> usa modelli addestrati in anticipo su molte foto di ogni prodotto, e lavora offline sul dispositivo di chi lavora sul campo. Vantage usa modelli generalisti senza addestramento per singolo marchio, d\u00e0 loro degli strumenti e li lascia lavorare passo dopo passo. Quello che ancora non sappiamo \u00e8 quanto il risultato tenga su categorie che non abbiamo testato.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--gray alignfull\">\n  <div class=\"cs-wrap\">\n    <div class=\"cs-eyebrow\" style=\"text-align:center\">L&#8217;autore<\/div>\n    <div class=\"cs-author\">\n      <div><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/assecoplatform.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Wojciech-Koziej.jpg\" alt=\"Wojciech Koziej, System Architect, Asseco Platform\" width=\"533\" height=\"800\" loading=\"lazy\"\/><\/div>\n      <div>\n        <h3>Wojciech Koziej<\/h3>\n        <p class=\"role\">System Architect, Asseco Platform<\/p>\n        <p>Si occupa di image recognition per l&#8217;esecuzione a scaffale. Vantage \u00e8 il suo progetto di ricerca nel Laboratorio Asseco Platform.<\/p>\n      <\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-cta alignfull\"><div class=\"cs-wrap\">\n  <h2>Stai valutando lo shelf recognition per le tue categorie?<\/h2>\n  <a class=\"cs-btn\" href=\"https:\/\/assecoplatform.com\/it\/contattaci\/\">Parliamone &#8594;<\/a>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"Article\",\n  \"headline\": \"Abbiamo costruito un'AI che fa l'audit dello scaffale. 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