L'approccio conversazionale di Praktika per apprendere le lingue

Praktika è nata da un'idea profondamente personale: le lingue offrono opportunità. 

I cofondatori Adam Turaev, Anton Marin e Ilya Chernyakov sono figli di emigrati che li hanno portati in nuovi Paesi in cerca di migliori opportunità. L'inglese è diventato subito essenziale, non solo per la scuola, ma anche per il lavoro, la mobilità e per sviluppare un senso di appartenenza.

«Imparare l'inglese non è mai stato solo una questione di comunicazione», racconta Turaev, «Ha aperto le porte al lavoro internazionale e alla crescita professionale.» 

Tuttavia l'educazione linguistica tradizionale non è stata all'altezza. Nonostante anni di studio, i fondatori hanno scoperto che, pur sapendo leggere e scrivere fluentemente, faticavano a esprimersi con sicurezza nei momenti chiave: al lavoro, nelle riunioni e nella vita quotidiana. Il divario tra l'apprendimento in classe e la padronanza nel mondo reale era più ampio di quanto avessero immaginato.

Praktika⁠⁠(si apre in una nuova finestra) è stata creata per colmare quel divario. È un'app per l'apprendimento delle lingue progettata per aiutare le persone a sviluppare una reale padronanza attraverso conversazioni quotidiane, con tutor IA personalizzati che le guidano attraverso lezioni interattive basate su obiettivi. Tra gli utenti ci sono studenti che si preparano per gli esami, professionisti che migliorano le proprie competenze linguistiche per il lavoro e immigrati che iniziano una nuova vita in un paese straniero.

Sviluppando il prodotto, Praktika è passata da un'architettura a modello singolo a un sistema multi-agente progettato per riprodurre il modo in cui i tutor reali adattano le proprie lezioni in tempo reale. 

L'Agente Lesson è l'agente principale della conversazione, e interagisce con gli studenti come tutor. Basato su GPT‑5.2, integra la personalità del tutor, il contesto della lezione, gli obiettivi dello studente e le conversazioni recenti per fornire lezioni che sembrino naturali e spontanee. È qui che il sistema inizia a sembrare un vero tutor e non un'esperienza predefinita.

In esecuzione continua in background, l'Agente Student Progress monitora i progressi linguistici nelle interazioni. Grazie a GPT‑5.2, questo agente monitora la fluidità, l'accuratezza, l'uso del vocabolario e gli errori ricorrenti. Questi dati formano un ciclo di feedback continuo che informa sia il comportamento dell'Agente Lesson durante la sessione sia la strategia di apprendimento a lungo termine, assicurando un'esperienza che si evolve naturalmente nel tempo.

L'Agente Planning Agent si concentra sullo sviluppo a lungo termine del progresso dello studente. Basandosi sull'obiettivo di apprendimento individuale dello studente, utilizza le informazioni dell'Agente Student Progress per stabilire cosa imparare dopo, come ordinare le competenze e quali attività saranno più efficaci. Basato su GPT‑5 Pro, il suo ruolo è quello di adattare continuamente il piano di apprendimento affinché i progressi rimangano personalizzati, efficienti e allineati con l'obiettivo desiderato dello studente.

Tutti gli agenti condividono l'accesso a uno strato di memoria persistente che memorizza gli obiettivi, le preferenze e gli errori passati degli studenti. Invece di precaricare il contesto, Praktika recupera la memoria immediatamente dopo il turno dello studente, fornendo risposte sempre basate sul segnale più pertinente e aggiornato.

«Il sistema può passare a un esercizio completamente diverso se lo studente non sembra interessato», afferma Turaev, «Ed è qui che vediamo la magia. Inizia a sembrare molto più simile a un tutor umano.»

Affinché l'apprendimento conversazionale sembri naturale, la memoria deve funzionare come nella vita reale. Il livello di memoria di Praktika recupera il contesto pertinente solo dopo che lo studente ha finito di parlare. Questo permette al tutor di rispondere a ciò che è stato appena detto, non a ciò che si aspettava.

«Non appena lo studente commette un errore, il tutor risponde a quell'errore, non a quello di ieri», afferma il cofondatore e CEO Adam Turaev, «Si tratta di una differenza di tempistica sottile, ma è proprio lì che l'interazione risulta attenta e non robotica.»

Il riconoscimento vocale ha un ruolo simile. Gli studenti di lingue esitano, devono riformulare la frase e commettono errori di pronuncia. Praktika utilizza Transcription API per gestire il parlato frammentato, pronunciato con accento straniero e non nativo in modo più affidabile rispetto ai sistemi tradizionali addestrati su un parlato fluente. In questo modo gli studenti possono concentrarsi sulla comunicazione senza essere penalizzati per il loro stato di principianti.

Insieme, il timing della memoria e il riconoscimento vocale formano un ciclo unico: ascolto attento, richiamo del contesto giusto e risposta immediata.

Le prime versioni di Praktika abbinavano avatar espressivi a una NLP basata su regole e ai primi modelli davinci, ma le conversazioni risultavano ancora limitate. Con il rilascio di GPT‑3.5, il team ha registrato il primo grande successo.

«Per la prima volta, siamo riusciti a unire una comprensione avanzata del linguaggio con avatar espressivi e realistici», afferma Adam Turaev, «Le conversazioni non sembrano più preconfezionate, ma sembrano naturali, emotive ed autentiche.» 

Durante la valutazione dei modelli più recenti, Praktika ha rilevato che GPT‑4.1 era il più adatto, in base ai risultati interni su completamento dell'onboarding, fidelizzazione del primo giorno, conversione dalla prova a pagamento e feedback qualitativo degli utenti.

"GPT‑4.1 ci ha offerto il miglior equilibrio tra profondità di ragionamento, sfumature emotive e affidabilità", afferma Turaev. "Supportava conversazioni multilingue e una logica di tutoraggio complessa con la qualità di cui avevamo bisogno, aumentando notevolmente la qualità delle sessioni di conversazione."

Questi miglioramenti si sono tradotti direttamente in risultati per gli utenti e per l'azienda. Dopo aver introdotto il loro sistema di memoria a lungo termine, Praktika ha visto un aumento del 24% nella fidelizzazione dal primo giorno e ha raddoppiato il fatturato in pochi mesi.

Più recentemente, Praktika ha iniziato a utilizzare i modelli GPT‑5.2 per potenziare la sua architettura. GPT‑5.2 ora alimenta l’agente di conversazione principale, mentre GPT‑5.2 Pro gestisce il ragionamento di supervisione e GPT‑5 mini supporta il monitoraggio continuo dei progressi. Insieme, questi modelli permettono al sistema di ragionare in parallelo, coniugando qualità della conversazione, pedagogia ed efficienza su ampia scala.

Oggi, Praktika supporta milioni di studenti in nove lingue, e altre saranno presto disponibili. Dopo aver consolidato le sue fondamenta agentiche, Praktika si concentra ora sull'espansione di ciò che un tutor IA può comprendere, ricordare e creare insieme a ciascuno studente.

«Non stiamo solo insegnando le lingue», sottolinea Turaev, «Stiamo sviluppando un'IA che aiuti le persone a sentirsi sicure in situazioni reali.»