Skip to content
Il metodo

L’ascolto che scala senza perdere profondità.

Ogni progetto Tacita nasce da un metodo costruito in anni di consulenza e osservazione dei processi. Progettiamo intervistatori AI che sanno cosa chiedere, quando approfondire e come restituire il materiale a chi deve decidere.

Il problema

Le alternative a Tacita.

Chi raccoglie informazioni da persone (clienti, dipendenti, stakeholder) ha sempre dovuto scegliere tra velocità e profondità. I form scalano ma sono superficiali. Le interviste umane approfondiscono ma non scalano. Nessuno dei due, da solo, risolve il problema.

📋

Il form a risposte chiuse

Veloce e scalabile, ma restituisce solo ciò che hai previsto di chiedere, non indaga le cause.

AltaScalabilità
BassaProfondità
~€300Per form e analisi end-to-end
Schuman & Presser (1981) hanno dimostrato che le categorie previste dai ricercatori spesso non corrispondono a ciò che le persone direbbero spontaneamente. Rischi di misurare le risposte sbagliate.
🎤

L’intervista umana

Profonda e ricca, ma lenta, costosa e difficile da portare a scala.

BassaScalabilità
AltaProfondità
€80–300+Per intervista
Hennink et al. (2017) mostrano che servono 16–24 interviste per una comprensione piena. Un progetto tipico richiede settimane di lavoro e migliaia di euro.

L’intervista con Tacita

La profondità dell’intervista aperta, la velocità e la scala del digitale.

AltaScalabilità
AltaProfondità
20%Del costo umano
Guest et al. (2006) dimostrano che il 92% dei temi emerge entro 12 interviste. Con Tacita puoi condurle tutte nello stesso giorno, con follow-up personalizzati e restituzione strutturata.
Come funziona

Nessuna conoscenza informatica richiesta.

Analizziamo assieme la richiesta e il contesto da cui deriva. Il processo è pensato per essere leggibile anche da chi non è esperto di AI, il che rende più facile partire e più facile usare il risultato.

1

Progettiamo l’intervistatore

Definiamo insieme obiettivi, temi e criteri di approfondimento. Costruiamo l’agente conversazionale su un framework calibrato sulle specifiche del progetto.

2

Ascoltiamo in scala

Tacita conduce le interviste in parallelo, con domande aperte e follow-up adattivi. Raccoglie materiale strutturato mantenendo profondità e coerenza metodologica.

3

Restituiamo insight utilizzabili

Il progetto si chiude con output leggibili da chi deve decidere: report, segmentazioni, mappe tematiche, dati strutturati. Non documenti da interpretare, ma strumenti da usare.

Il metodo di configurazione

Un buon intervistatore AI non si improvvisa.

La qualità di ciò che si raccoglie dipende quasi interamente da quanto bene è stato progettato l’intervistatore, prima ancora di avviare la prima conversazione. L’esecuzione è scalabile e ripetibile. Il design, no. E il design richiede qualcosa che la tecnologia da sola non porta. Serve conoscenza delle organizzazioni, comprensione dei meccanismi psicologici dell’intervista, e capacità di capire quali conversazioni certe strutture non riescono a fare da sole.

🎯

La diagnosi prima del design

Ogni organizzazione arriva con un problema dichiarato che è quasi sempre una semplificazione del problema reale. Capire cosa vale la pena esplorare (e con quale tipo di intervistatore) è il primo atto di progettazione, non una fase preliminare da sbrigare in fretta.

🎤

Il tono che determina cosa emerge

Un intervistatore percepito come giudicante chiude le risposte. Uno eccessivamente empatico produce narrazioni consolatorie, poco utili. Il punto di calibrazione ottimale (abbastanza curioso da spingere in profondità, abbastanza neutro da abbassare le barriere) non emerge da un prompt generico. Si progetta.

🔓

Le conversazioni che restano bloccate

In ogni organizzazione esistono conversazioni strutturalmente bloccate (il feedback che non risale, il dissenso che nessuno esprime, la conoscenza gelosamente custodita). Sapere dove si trovano, e progettare l’intervistatore per sbloccarle, è la parte meno visibile e più determinante del lavoro.

L’esecuzione

La scala non abbassa la qualità.

Raccogliere centinaia di conversazioni in parallelo è la parte tecnica. Che ogni conversazione sia orientata, coerente e capace di adattarsi all’interlocutore è la parte metodologica. La seconda condiziona la prima in modo determinante. Un agente progettato con cura porta il metodo dentro ogni sessione, senza che serva supervisione continua.

🌐

Ogni intervista parte da un contesto

L’agente non arriva alla conversazione senza preparazione. Conosce l’obiettivo del progetto, il profilo dell’interlocutore, le domande ancora aperte. Questo rende ogni sessione orientata, non generica.

🔄

La conversazione si adatta

Il copione esiste, ma non è rigido. L’agente sa quando approfondire, quando cambiare angolo, quando dare più spazio. Non è improvvisazione. È il risultato di un design che ha previsto le varianti più frequenti e calibrato le risposte.

🚫

Le risposte difficili sono attese

Non tutti gli interlocutori collaborano in modo diretto. Alcuni arretrano, razionalizzano, cambiano argomento. L’intervistatore è progettato per riconoscere questi segnali e rispondere senza forzare, perché una risposta ottenuta sotto pressione non vale nulla.

I risultati

L’output è progettato come tutto il resto.

Raccogliere conversazioni non basta. Il valore si produce nella distanza tra ciò che le persone hanno detto e ciò che l’organizzazione deve capire per decidere. Quella distanza si attraversa con un metodo di analisi che sa cosa cercare, perché sa già a cosa deve servire il risultato finale.

📋

Quello che è stato dichiarato

Ogni informazione esplicitamente espressa viene estratta, categorizzata e ricondotta al framework del progetto. Il sistema sa cosa cercare perché il framework è stato definito prima di iniziare a raccogliere.

🔎

Quello che non è stato dichiarato

Nelle conversazioni ci sono informazioni che emergono senza che l’intervistato le abbia formulate esplicitamente. Esempi molto specifici, esitazioni, eccezioni citate come ovvie. Sono spesso le parti più utili, e richiedono un livello di analisi che va oltre la trascrizione.

Un output costruito per chi decide

Il risultato non è una trascrizione da interpretare. È un documento progettato per chi deve fare qualcosa con quelle informazioni. Prioritizzazioni, raccomandazioni, mappe di insight. La forma dipende da chi lo leggerà e con quale obiettivo.

Metodo di campionamento

Il campione giusto cambia la qualità di tutto il progetto.

Le interviste raccolgono conoscenza preziosa. Ma se il campione di persone da intervistare è casuale o sbilanciato, anche gli insight migliori rischiano di restare parziali.

Per questo il nostro processo parte da un passaggio che molti trascurano. Affianchiamo nella costruzione di un campione rappresentativo, utilizzando un metodo di segmentazione qualitativa consolidato su decine di progetti reali.

Invece di selezionare le persone per ruolo o anzianità, le distinguiamo in base ai bisogni, ai problemi che affrontano e ai comportamenti osservabili nel contesto lavorativo. Ogni segmento che emerge ha caratteristiche qualitative proprie; il campione viene costruito per coprirli tutti in modo proporzionato e significativo.

Lo strumento qui sotto aiuta a calcolare la dimensione e la composizione del campione ideale per il progetto.

Popolazione 200
Omogeneità Media · 75%
Livello insight
Segmenti / strati
Ruoli, sedi, cluster distinti
Interviste +30% rispetto ai benchmark umani (buffer AI) · Survey senza design effect (DEFF = 1.0)
Validato
14
Interviste per 80%
Code saturation
La saturazione tematica non dipende dalla dimensione della popolazione, ma dalla sua eterogeneità. Popolazioni più grandi tendono ad avere più segmenti interni, quindi il numero sale leggermente — ma resta ordini di grandezza inferiore ai survey.
Indicativo
155
Survey a risposte chiuse per 80%
Stima indicativa
11×
Moltiplicatore
Survey a risposte chiuse necessarie in più

Modello qualitativo (interviste)

Il numero di interviste è calcolato combinando omogeneità, complessità tematica e livello di saturazione. Con più segmenti, la saturazione va raggiunta in ogni gruppo separatamente: il totale è quindi saturazione per segmento × numero di segmenti. In modalità conservativa si applica un buffer +30% per tenere conto della differenza tra intervistatore AI e umano esperto.

  • Guest, G., Bunce, A. & Johnson, L. (2006). How Many Interviews Are Enough? Field Methods, 18(1), 59–82.
  • Hennink, M.M., Kaiser, B.N. & Marconi, V.C. (2017). Code Saturation Versus Meaning Saturation. Qualitative Health Research, 27(4), 591–608.
  • Hagaman, A.K. & Wutich, A. (2017). How Many Interviews Are Enough to Identify Metathemes? Field Methods, 29(1), 23–41.
  • Hennink, M. & Kaiser, B.N. (2022). Sample Sizes for Saturation. Social Science & Medicine, 292, 114523.

Modello quantitativo (survey a risposte chiuse)

In modalità ottimistica si applica un design effect (DEFF) per eterogeneità; in modalità conservativa DEFF = 1.0. I segmenti calcolano Cochran per sotto-popolazione. La complessità tematica non modifica la formula di Cochran (più temi = più domande, non più rispondenti), ma un questionario multi-tema aumenta il tasso di abbandono: la nota sotto il risultato indica quanti inviti aggiuntivi servono per compensare il dropout (Krosnick & Presser, 2010).

  • Cochran, W.G. (1977). Sampling Techniques (3rd ed.). Wiley.
  • Krosnick, J.A. & Presser, S. (2010). Question and Questionnaire Design. Handbook of Survey Research (2nd ed.).
  • Schuman, H. & Presser, S. (1981). Questions and Answers in Attitude Surveys. Academic Press.

Nota: i numeri sono stime indicative. Il modello survey assume campionamento casuale semplice e p = 0.5 (massima varianza). La stima conservativa è pensata per essere difendibile; quella ottimistica riflette i benchmark accademici per intervistatori umani esperti.

Vuoi approfondire la ricerca scientifica?

Abbiamo compilato un documento completo con tutte le fonti accademiche, le formule e le implicazioni operative per progettare ricerche che funzionano davvero.

Inizia da qui

Raccontaci un caso reale, individua il framework giusto. Con Tacita lo risolviamo.

Se vuoi capire quale use case è più adatto al tuo progetto HR, il passo giusto è una conversazione breve e concreta. Chatta con Lara per scoprirlo. Altrimenti: