Chatbot e Intelligenza Artificiale stanno cambiando il modo in cui aziende e utenti interagiscono online. Quello che fino a pochi anni fa era principalmente un sistema di risposte automatizzate è diventato uno strumento capace di comprendere richieste formulate in linguaggio naturale, utilizzare informazioni aziendali e supportare processi sempre più articolati.
In Addlab avevamo iniziato a parlare di questo futuro dopo aver partecipato a un evento organizzato dal Politecnico di Milano dedicato all'Intelligenza Artificiale, al Machine Learning e ai chatbot.
Allora la domanda era: esistono davvero macchine in grado di apprendere e comprendere?
Oggi quella domanda è ancora più interessante. L'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale generativa e dei modelli linguistici ha infatti trasformato profondamente il concetto stesso di chatbot, aprendo la strada ad assistenti virtuali e AI Agent capaci di supportare aziende e persone in attività sempre più complesse.
Cos'è un chatbot?
Un chatbot è un software progettato per interagire con un utente attraverso una conversazione testuale o vocale.
Può essere integrato all'interno di un sito web, un ecommerce, un'applicazione, una piattaforma di messaggistica o altri strumenti digitali e può essere utilizzato, ad esempio, per rispondere alle domande degli utenti, fornire informazioni, supportare la navigazione o automatizzare alcune attività.
Non tutti i chatbot, però, funzionano allo stesso modo.
Chatbot tradizionali e chatbot con Intelligenza Artificiale: qual è la differenza?
I primi chatbot erano generalmente costruiti attraverso regole, keyword e percorsi conversazionali predefiniti.
In pratica, il sistema riconosceva determinate parole o selezioni dell'utente e lo accompagnava lungo un percorso progettato in precedenza.
Questi sistemi possono ancora essere utili quando il processo è semplice e molto strutturato, ma hanno un limite evidente: se la richiesta esce dai percorsi previsti, la conversazione può interrompersi o produrre una risposta poco utile.
I chatbot basati sull'Intelligenza Artificiale possono invece utilizzare tecnologie di Natural Language Processing, Machine Learning e modelli linguistici per interpretare richieste formulate in maniera più naturale e gestire conversazioni meno rigide.
Dal chatbot all'AI generativa
L'arrivo dell'AI generativa ha rappresentato un'importante evoluzione per le interfacce conversazionali.
Invece di selezionare esclusivamente una risposta precedentemente scritta, i sistemi basati su modelli linguistici possono generare una risposta in funzione della richiesta e del contesto disponibile.
Questo permette di costruire esperienze conversazionali più flessibili, ma introduce anche nuove esigenze: qualità delle fonti, controllo delle risposte, privacy, sicurezza e definizione precisa delle azioni che il sistema può effettuare.
Machine Learning e chatbot: come sono collegati?
Il Machine Learning è un ambito dell'Intelligenza Artificiale che permette ai sistemi di individuare pattern nei dati e migliorare determinate attività attraverso modelli addestrati.
Non bisogna però utilizzare chatbot, Machine Learning e Intelligenza Artificiale come sinonimi.
Un chatbot rappresenta l'interfaccia attraverso cui avviene la conversazione; dietro di essa possono esserci tecnologie molto differenti, da semplici regole predefinite fino a modelli di Intelligenza Artificiale molto più avanzati.
Come si crea un chatbot?
La progettazione di un chatbot aziendale dovrebbe partire dal business e non dalla tecnologia.
Prima di scegliere piattaforme e modelli è necessario capire quali problemi deve risolvere il sistema e quali attività è utile automatizzare.
Tra gli aspetti da definire troviamo:
- obiettivo del chatbot;
- tipologia di utenti che lo utilizzeranno;
- domande e richieste più frequenti;
- fonti da cui può recuperare le informazioni;
- tono di voce;
- azioni che può compiere;
- integrazioni con altri sistemi;
- gestione dei dati personali;
- situazioni in cui deve intervenire un operatore umano;
- modalità con cui misurare la qualità delle risposte.
La parte conversazionale è quindi soltanto uno degli elementi del progetto.
Il tono di voce di un chatbot
Un'intuizione emersa già durante l'evento del Politecnico di Milano rimane ancora valida: un chatbot deve avere un'identità coerente con il brand.
Formale o informale? Tecnico o semplice? Sintetico o più conversazionale?
Definire il tono di voce aiuta a rendere l'esperienza coerente con gli altri touchpoint aziendali e a stabilire come il sistema deve comunicare nelle diverse situazioni.
Non significa necessariamente creare un personaggio artificiale, ma progettare regole di comunicazione chiare e riconoscibili.
Dal diagramma conversazionale ai chatbot AI
Nella prima versione di questo articolo raccontavamo uno dei principali problemi dei chatbot dell'epoca: la necessità di costruire enormi diagrammi conversazionali contenenti domande, keyword, risposte e rimandi.
Più aumentavano le possibilità di interazione, più il diagramma diventava complesso da progettare, controllare e modificare.
Durante l'evento ci aveva particolarmente colpito l'intervento di Marzia La Ganga e il progetto sviluppato insieme al suo team, che cercava di semplificare questo processo trasformando le interazioni del chatbot in una sorta di copione più semplice da leggere e gestire.
Era un problema molto concreto: rendere la progettazione delle conversazioni comprensibile non soltanto agli sviluppatori, ma anche alle aziende che dovevano approvarle e aggiornarle.
Oggi i chatbot basati sull'AI generativa permettono di superare parte di quella rigidità, ma la progettazione rimane fondamentale. Cambiano gli strumenti, non la necessità di definire cosa il sistema deve sapere, cosa può fare e quali limiti deve rispettare.
Come fa un chatbot AI a conoscere le informazioni dell'azienda?
Un chatbot aziendale può essere collegato a fonti informative specifiche come documentazione, FAQ, cataloghi, knowledge base e altri contenuti autorizzati dall'azienda.
In questo modo l'assistente può utilizzare informazioni pertinenti al contesto aziendale invece di basarsi esclusivamente sulle conoscenze generali del modello.
È però essenziale progettare correttamente quali informazioni possono essere utilizzate, come vengono aggiornate e quali dati devono rimanere protetti.
A cosa può servire un chatbot AI in azienda?
Le applicazioni possibili dipendono dal settore e dai processi aziendali. Un chatbot con Intelligenza Artificiale può essere utilizzato, ad esempio, per:
- rispondere alle FAQ;
- aiutare gli utenti a trovare informazioni sul sito;
- supportare il customer care;
- fornire informazioni su prodotti e servizi;
- supportare la lead generation;
- qualificare alcune richieste prima del passaggio a un operatore;
- consultare documentazione aziendale;
- supportare dipendenti e team interni;
- automatizzare alcune attività ripetitive.
Il valore non consiste quindi necessariamente nel sostituire una persona, ma nel capire quali attività possono essere gestite meglio o più velocemente attraverso l'automazione.
Chatbot e customer care: sostituiranno gli operatori?
Già nella prima versione di questo articolo ci chiedevamo se i chatbot avrebbero portato alla fine dei call center.
Oggi è più utile osservare il rapporto tra automazione e intervento umano come una collaborazione.
Un sistema automatico può gestire richieste ripetitive, recuperare rapidamente informazioni e rendere disponibile un primo livello di assistenza. Le persone possono invece intervenire quando sono necessari valutazione, negoziazione, comprensione di situazioni particolari o gestione di problematiche che non dovrebbero essere affidate completamente all'automazione.
Una buona esperienza dovrebbe quindi prevedere anche un passaggio chiaro dal chatbot all'operatore umano quando necessario.
Dal chatbot al Virtual Assistant
Il concetto di Virtual Assistant amplia quello del semplice chatbot.
L'interazione non deve necessariamente avvenire attraverso una chat testuale: può utilizzare anche la voce e integrarsi con dispositivi, applicazioni e servizi differenti.
Assistenti come Siri hanno contribuito a rendere familiare l'interazione conversazionale con la tecnologia. Oggi questa categoria si sta evolvendo ulteriormente attraverso l'integrazione di modelli di Intelligenza Artificiale capaci di gestire conversazioni e contesti più articolati.
Dal Virtual Assistant agli AI Agent
Una delle evoluzioni più interessanti è rappresentata dagli AI Agent.
Se un chatbot è progettato principalmente per conversare e fornire risposte, un agente AI può essere progettato anche per eseguire attività utilizzando strumenti e sistemi collegati.
In base al progetto e alle autorizzazioni disponibili, può ad esempio recuperare informazioni da differenti fonti, interagire con applicazioni aziendali o supportare workflow composti da più passaggi.
Questo sposta progressivamente il concetto di Intelligenza Artificiale aziendale dalla semplice risposta automatica all'automazione intelligente dei processi.
Quali sono i limiti di un chatbot con Intelligenza Artificiale?
Le nuove possibilità non eliminano i rischi. Anzi, sistemi più potenti richiedono maggiore attenzione nella progettazione.
Tra gli aspetti da considerare troviamo:
- possibilità di generare informazioni inesatte;
- qualità e aggiornamento delle fonti utilizzate;
- protezione dei dati;
- privacy degli utenti;
- sicurezza delle integrazioni;
- controllo delle azioni che il sistema può effettuare;
- necessità di monitoraggio;
- gestione dei casi in cui deve intervenire una persona.
Per questo un chatbot AI non dovrebbe essere considerato semplicemente un widget da installare sul sito, ma un vero progetto digitale da integrare nei processi dell'azienda.
Chatbot AI: è la soluzione giusta per ogni azienda?
Un'altra cosa profondamente cambiata rispetto a quando abbiamo scritto per la prima volta questo articolo è l'accessibilità della tecnologia.
I chatbot evoluti non sono più necessariamente strumenti riservati esclusivamente alle grandi aziende. Anche realtà più piccole possono valutare soluzioni di Intelligenza Artificiale e automazione, a condizione che esista un caso d'uso concreto.
La domanda da cui partire non dovrebbe essere "Come possiamo inserire l'AI nella nostra azienda?", ma piuttosto "Quale problema possiamo risolvere meglio grazie all'AI?".
Il futuro dei chatbot e dell'Intelligenza Artificiale
Quando partecipammo all'evento del Politecnico di Milano, il chatbot rappresentava già un possibile nuovo modo di mettere in comunicazione aziende e persone.
Oggi siamo entrati in una fase successiva.
Chatbot, assistenti virtuali, AI generativa e AI Agent stanno progressivamente convergendo verso sistemi capaci non soltanto di conversare, ma anche di comprendere il contesto disponibile, utilizzare strumenti e supportare attività operative.
La tecnologia è cambiata enormemente, ma rimane valido uno dei principi da cui eravamo partiti: la qualità dell'esperienza dipende da come viene progettata l'interazione tra tecnologia, azienda e persona.
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Integrare l'Intelligenza Artificiale in un'azienda significa partire dai processi, individuare le attività che possono essere migliorate e progettare strumenti realmente utili per utenti e team.
Addlab supporta le aziende nella progettazione di soluzioni digitali, chatbot, automazioni e strumenti basati sull'Intelligenza Artificiale, integrandoli all'interno della strategia e dei processi aziendali.
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