Bolter: la scommessa da 10 milioni di dollari di Improbable sulla messaggistica AI

Bolter è una piattaforma di messaggistica nativa per l’intelligenza artificiale pensata per trasformare la chat in un luogo in cui il lavoro non viene soltanto discusso, ma anche avviato, eseguito e condiviso. Il progetto è stato portato fuori dalla fase stealth da Improbable, venture builder britannico, con un investimento interno di 10 milioni di dollari e un lancio in beta a inviti. 313

L’idea: spiegare il lavoro invece di configurarlo

Il principio alla base di Bolter è semplice: per automatizzare un processo aziendale non dovrebbe essere necessario scrivere codice, collegare API o costruire diagrammi di flusso in strumenti no-code.

L’utente può descrivere in testo semplice ciò che vuole ottenere, un po’ come farebbe dando istruzioni a un nuovo collega. Secondo Bolter, il lavoro generato può poi essere eseguito, condiviso con il team e riutilizzato nel tempo. 113

L’obiettivo è quindi rivolgersi anche a operatori non tecnici che vogliono automatizzare attività operative senza dover progettare manualmente ogni passaggio di un workflow.

Come dovrebbero lavorare gli agenti AI

Il flusso parte dalla descrizione di un risultato atteso o di un processo. In alternativa, gli utenti possono installare e personalizzare dei blueprint, cioè modelli di workflow già pronti. 315

Dietro le quinte, Bolter descrive un sistema multi-agente: agenti AI che pianificano le attività, valutano approcci diversi e si passano i compiti. Improbable afferma inoltre che gli agenti operano su computer separati e producono ricevute delle azioni svolte. 915

La promessa, quindi, non è il classico chatbot che suggerisce il passo successivo. Bolter vuole essere un ambiente di lavoro in cui una descrizione del processo viene convertita in operatività concreta, verificabile e riusabile dal gruppo.

Perché Bolter è neutrale rispetto ai modelli AI

Bolter dichiara di essere model-neutral, ovvero di poter inoltrare ogni richiesta al modello di AI ritenuto più adatto a quello specifico compito, compresi i modelli open source, senza vincolare il cliente a un singolo fornitore. 710

Per un’impresa, questo approccio può essere rilevante in termini di prestazioni, costi e libertà di scelta tecnologica. La piattaforma afferma inoltre di non addestrare i propri modelli sui dati dei clienti. 7

Si tratta però di caratteristiche dichiarate in fase di lancio. Essendo ancora in beta a inviti, Bolter dovrà dimostrare sul campo di saper offrire automazioni affidabili, controllabili e gestibili nei sistemi aziendali reali. 13

L’ambizione europea: team ibridi tra persone e AI

Bolter si presenta come una piattaforma di messaggistica europea, sovrana e neutrale rispetto ai modelli, progettata per gruppi di lavoro in cui collaborano persone e agenti AI. 13

È un posizionamento strategico, non un risultato di mercato già consolidato. La sfida sarà convincere le aziende che un nuovo spazio di lavoro nativo per l’AI possa essere più utile che aggiungere funzioni AI a strumenti di collaborazione e automazione già diffusi. Per ora l’accesso resta limitato alla beta su invito. 313

Dall’idea personale di Herman Narula a una nuova impresa di Improbable

Secondo le ricostruzioni disponibili, Bolter è nato come progetto personale scritto dal cofondatore e CEO di Improbable, Herman Narula. Il prodotto sarebbe stato poi sviluppato internamente per circa un anno, con un team di sette persone. 6915

Il lancio rientra nella strategia di venture building adottata da Improbable nel 2023: usare risorse e competenze interne per incubare prodotti autonomi. Bolter è il terzo progetto a uscire dalla stealth mode dopo Somnia e Kallikor. 69

I 10 milioni di dollari annunciati sono capitale seed messo da Improbable stessa, non un round finanziato da investitori esterni. In futuro potrebbero essere cercati capitali esterni, ma non fanno parte dell’operazione comunicata al lancio. 69

Cosa resta da dimostrare

La proposta di Bolter è chiara: descrivere il lavoro, lasciare che agenti specializzati coordinino le attività e mantenere il risultato in uno spazio collaborativo dove le persone possono supervisionarlo e condividerlo.

La parte più difficile sarà l’esecuzione. Per diventare uno strumento su cui le aziende possano davvero fare affidamento, i workflow creati in linguaggio naturale dovranno produrre risultati coerenti, consentire una buona supervisione e meritare fiducia rispetto ai sistemi che toccano. Il posizionamento europeo e neutrale rispetto ai modelli distingue il progetto, ma affidabilità e adozione nel mondo reale sono ancora tutte da verificare. 1313