Immagina un motore di ricerca che non si limita a restituire link, ma che interagisce, interpreta, risponde e si adatta al modo stesso in cui comunichi con l’intelligenza artificiale. È questa l’idea audace che Splendor Labs ha appena reso concreta con il lancio di Splendor Search e della sua API, elementi fondanti di un progetto più ampio che chiamano SplendNet: un “AI Internet” fondato su velocità, privacy e intelligenza.
Il concetto di “AI Internet” è più che uno slogan: Splendor Labs vuole ripensare le fondamenta di come le informazioni vengono trovate, elaborate e rese accessibili. Invece di affidarsi al paradigma tradizionale del motore che restituisce risultati, Splendor Search punta a essere un livello attivo tra l’utente e le fonti, capace di interpretare intenzioni, contestualizzare dati, filtrare informazioni non rilevanti e costruire risposte più significative. La promessa è che, dietro ogni query, non ci sia solo un algoritmo, ma una rete che “comprende” il testo, la fonte e l’utente.
Dietro il servizio c’è la scelta di dotarsi anche di un’interfaccia programmabile, l’API Splendor, che consente ad altri sviluppatori di integrare le capacità del motore nei propri prodotti. Vuoi che la tua app supporti risposte conversazionali contestuali, informazioni aggiornate e una ricerca più “semantica” che lessico-statistica? L’API serve proprio a questo, permettendo agli sviluppatori di sfruttare le stesse capacità del motore per generare funzionalità “smart” nei loro contesti.
Uno degli assi su cui insiste Splendor Labs è la velocità. In un mondo dove le aspettative degli utenti sono sempre più stringenti, ogni frazione di secondo conta. Splendor afferma di aver curato l’ottimizzazione, l’architettura interna, la caching intelligente, così che l’esperienza risulti fluida, persino per richieste complesse o dati voluminosi. Accanto alla performance, un pilastro è la privacy: la piattaforma si propone di operare minimizzando la dipendenza da tracciamenti esterni, riducendo l’esposizione dei dati sensibili e affinando meccanismi che garantiscano un uso responsabile delle informazioni.
La costruzione di SplendNet — che è il nome con cui Splendor Labs definisce la rete semantica sottostante al motore — è ambiziosa perché richiede di mettere insieme più elementi: modelli linguistici, fonti verificate, meccanismi di ponderazione dell’autorità, filtri sul contesto utente e meccanismi di feedback continuo. Non basta avere un motore forte; serve che quel motore sappia distinguere tra fonti affidabili, riconoscere ambiguità, adattarsi alle preferenze dell’utente e imparare da errori o correzioni.
Uno scenario che emerge come “effetto desiderato” è che gli utenti possano avere esperienze di ricerca più “conversazionali”: chiedi “quale film horror recente è simile a Get Out e dove posso vederlo”, e Splendor non ti restituisce solo titoli e link, ma magari un ragionamento: prime opzioni, motivazioni, valutazioni, fonti diverse (serie streaming, noleggio, cinema) tutto in un’unica risposta coerente. Quel che cambia è il passaggio da “ricerca” a “risposta multiforme”.