Introduzione ai chatbot

“Chatbot” è un termine generico che indica qualsiasi software in grado di simulare una conversazione umana nelle interazioni con gli utenti. I chatbot sono presenti su siti web, app, social media e dispositivi smart. Svolgono compiti quali assistenza clienti, navigazione software e assistenza personale, come ricordare liste della spesa o inviare avvisi e promemoria.

In questo articolo passeremo in rassegna:

• Termini, definizioni e casi di utilizzo comuni relativi ai chatbot
• Le differenze tra chatbot, chatbot AI, copilot e altro ancora
• I vantaggi e i rischi dell'adozione dei chatbot AI
• Suggerimenti sull'implementazione di un chatbot

In generale, i chatbot rientrano in una delle due categorie principali: chatbot basati su regole e chatbot AI.

Cos'è un chatbot basato su regole?

I chatbot basati su regole comunicano utilizzando una serie di regole programmate dal creatore del bot. Queste regole si basano generalmente sul riconoscimento di parole chiave negli input dell'utente e sulla loro corrispondenza con una risposta specifica, un metodo noto come pattern matching.

Uno dei primi chatbot è stato un bot basato su regole chiamato ELIZA, creato nel 1966 al MIT. ELIZA utilizzava il pattern matching per attivare risposte pre-programmate, in modo da simulare una psicoterapeuta.

Sebbene i chatbot basati sul pattern matching siano in grado di fornire risposte predefinite in uno stile colloquiale, non comprendono il linguaggio umano e non sono in grado di interpretare alcun contesto, intento o variazione di input che non corrisponda agli schemi programmati.

Tuttavia, sono comunque strumenti utili per attività semplici con input limitati e prevedibili da parte dell'utente, come aiutare un cliente a registrare un ticket o instradare un chiamante attraverso un albero telefonico. I loro limiti li rendono anche più veloci e meno costosi da sviluppare e implementare rispetto ai chatbot AI.

Cos'è un chatbot AI?

I moderni chatbot AI come Siri, Alexa e ChatGPT sono basati sulla tecnologia dell'intelligenza artificiale (AI) che consente loro di comprendere, elaborare e rispondere al linguaggio umano in modi naturali e significativi.

Utilizzando strumenti come il machine learning (ML), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e il deep learning, i chatbot potenziati dall'AI sono in grado di comprendere gli input complessi degli utenti e di generare risposte spontanee e ricche di sfumature per un'esperienza di conversazione più avanzata e fluida.

Alcuni chatbot AI possono anche imparare in modo continuo dalle interazioni passate con gli utenti, ottimizzando i propri modelli linguistici per prevedere e rispondere con maggiore precisione a una gamma sempre più ampia di input.

A differenza dei chatbot basati sul pattern matching, i chatbot conversazionali basati sull'AI sono in grado di riconoscere il contesto. Ciò significa che possono utilizzare la comprensione del linguaggio naturale (NLU) per interpretare input più aperti da parte degli utenti, tenendo conto di variabili quali errori di battitura o difficoltà di traduzione.

I chatbot AI sono ideali per attività che richiedono un elevato grado di variabilità nell'interazione e personalizzazione, come gli ambienti dinamici di assistenza clienti e i copilot AI.

Chatbot, agenti AI e copilot: qual è la differenza?

Come già detto, "chatbot" è il termine generico per indicare qualsiasi programma costruito per simulare una conversazione simile a quella umana. Può riferirsi a bot semplici basati sul pattern matching, a chatbot conversazionali basati sull'AI e a sottotipi di chatbot AI più specializzati, come copilot e agenti AI.

Sebbene questi termini siano strettamente correlati, esistono differenze importanti, anche se sottili, nelle loro funzionalità e finalità.

Cos'è l'agente AI?

I chatbot comunicano generalmente tramite testo, per esempio tramite messaggistica o e-mail. Gli agenti AI, spesso denominati anche agenti virtuali o assistenti virtuali, non hanno questa limitazione.

Gli agenti AI possono fornire risposte vocali interattive e conversazionali, oltre a risposte testuali. Sono comunemente utilizzati nei call center come unico punto di contatto per l'assistenza clienti e l'assistenza tecnica.

Cos'è un copilot?

I copilot AI rappresentano un'ulteriore evoluzione della programmazione dei chatbot AI, con funzionalità specializzate per fornire una guida in base alle attività. Mentre gli agenti AI o gli assistenti digitali possono fornire informazioni o risorse personalizzate agli utenti, i copilot possono aiutare gli utenti a navigare in software complessi e assisterli nell'esecuzione delle attività.

A differenza dei chatbot di base, i copilot possono utilizzare il software o l'applicazione con cui sono integrati da soli per conto di un utente, il che può significare qualsiasi cosa, dalla scrittura di e-mail alla creazione di immagini, dall'analisi dei dati alla generazione di report.

Come funzionano i chatbot?

Il funzionamento di un chatbot varia notevolmente a seconda del tipo di bot. I chatbot basati su regole, come già detto, funzionano in base a un numero prestabilito di risposte o azioni pre-programmate.

Supponiamo che un utente scriva "Devo reimpostare la mia password" in una chat di assistenza. Il bot analizza l'input alla ricerca di parole chiave riconosciute, in questo caso "reimpostare" e "password". Il chatbot abbina quindi queste parole chiave alla risposta rilevante nel proprio database per avviare una risposta. Se non riesce a trovare una parola chiave, il chatbot chiederà all'utente di riformulare la domanda o lo passerà a un agente umano.

Il modo in cui funzionano i chatbot conversazionali basati sull'AI è notevolmente più complesso rispetto a quello ad albero decisionale dei bot basati su regole.

Processi chiave nel funzionamento dei chatbot AI

Sebbene i chatbot AI forniscano agli utenti risposte immediate, dietro le quinte si svolgono una serie di processi critici e interconnessi:

• Interpretazione dell'input: per prima cosa, l'AI del bot interpreta l'input in forma testuale o vocale dell'utente, convertendo gli input vocali in testo grazie alla tecnologia di riconoscimento vocale.
• NLP e NLU: l'AI sfrutta la NLP per scomporre e analizzare il testo e poi la NLU per capire il contesto e l'intento sottostante. Il deep learning aiuta l'AI a interpretare le potenziali sfumature, ambiguità e l'uso contestuale delle parole nell'input.
• Gestione del dialogo: questo determina il flusso della conversazione in base all'intento, al contesto e alle capacità del sistema. Guida l'interazione durante l'interrogazione dei database o l'esecuzione delle azioni necessarie per ottenere risposte più accurate e pertinenti.
• Generazione di risposte: l'AI fornisce quindi la risposta più appropriata alla domanda dell'utente, scegliendo una risposta da un insieme di opzioni predefinite o utilizzando il ML per generare una nuova risposta al volo.
• Apprendimento e adattamento continui: grazie al ML, il sistema di AI che alimenta il chatbot migliora continuamente, imparando da ogni conversazione e migliorando la propria capacità di prevedere e rispondere a richieste diverse.
• Ciclo di feedback: l'integrazione del feedback degli utenti nel sistema consente di ricalibrare i modelli conversazionali e perfezionare ulteriormente le performance e l'accuratezza nelle interazioni future.

Quali sono i vantaggi di un chatbot?

La capacità di un chatbot AI di elaborare input in linguaggio umano naturale e di fornire servizi personalizzati e autonomi può offrire vantaggi significativi a consumatori e aziende.

Tuttavia, come per qualsiasi strumento, è necessario utilizzarlo correttamente per trarne il massimo vantaggio. I chatbot funzionano al meglio se creati con LLM addestrati su dati di alta qualità per uno scopo chiaramente definito e con funzionalità in grado di soddisfare le esigenze degli utenti.

I vantaggi dei chatbot per i consumatori

• Le persone che cercano assistenza clienti per domande, reclami o problemi urgenti non vogliono aspettare ore o addirittura giorni per ottenere una risposta. I chatbot sono in grado di gestire grandi volumi di interazioni simultanee, riducendo i tempi di attesa grazie a risposte immediate.
• Unendo funzionalità multilingue con un supporto globale 24/7, i chatbot possono aiutare gli utenti a trovare le informazioni o i servizi di cui hanno bisogno in qualsiasi momento, da qualsiasi parte del mondo.
• I chatbot AI sono in grado di analizzare i dati e le preferenze degli utenti per fornire servizi personalizzati che possono includere qualsiasi cosa, dai consigli sulle scarpe da corsa all'allenamento su misura con un coach virtuale.
• L'ampia gamma di metodi di comunicazione e stili di interazione di un chatbot può fornire migliori opzioni di accessibilità agli utenti con disabilità o che hanno difficoltà a utilizzare un'interfaccia web standard.

I vantaggi dei chatbot per il business

• Le aziende possono utilizzare i chatbot per snellire le operazioni automatizzando le approvazioni dei flussi di lavoro, le richieste di permesso e altri processi interni.
• Affidando le domande o i problemi più comuni relativi al servizio clienti agli agenti AI, gli agenti umani possono aiutare i clienti con questioni complesse che richiedono un maggiore impegno in termini di tempo.
• I chatbot possono contribuire ad aumentare i tassi di conversione rispondendo alle domande su un prodotto o servizio e accompagnando il cliente verso l'acquisto.
• Affidare ai chatbot la gestione delle interazioni con i clienti 24 ore su 24 elimina la necessità di ricorrere a costoso personale fuori orario.

Le sfide e i rischi dei chatbot

Sebbene l'utilizzo dei chatbot offra numerosi vantaggi, questa tecnologia presenta comunque dei limiti. Inoltre, è importante comprendere chiaramente le sfide e i potenziali rischi legati alla creazione, all'addestramento e all'utilizzo dei chatbot AI.

Dati

Il modello di AI di un chatbot è efficace solo nella misura in cui lo sono i dati su cui è stato addestrato. La qualità dei set di dati utilizzati nell'addestramento determina la qualità dei risultati di un bot e ne condiziona il comportamento.

Una scarsa qualità dei dati limita notevolmente le performance e le funzionalità di un chatbot. Dati di addestramento incompleti o imprecisi aumentano anche il rischio di “allucinazioni dell'IA”, che si verificano quando un chatbot fornisce risposte errate o prive di senso alle domande degli utenti.

Addestramento

La capacità di un chatbot basato sull'AI di migliorare continuamente imparando da ogni interazione può essere un punto di forza convincente. Tuttavia, il processo di addestramento continuo richiede risorse considerevoli e dedicate, quali funzionalità avanzate di machine learning, monitoraggio continuo delle prestazioni e aggiornamenti dei dati di addestramento.

Sicurezza

Sebbene un'azienda possa ritenere che le funzionalità dei chatbot basati su regole siano troppo limitate, optare per chatbot o copilot generativi basati sull'AI più potenti può comportare un rischio elevato di potenziali problemi di sicurezza e sfide di compliance.

Una delle principali preoccupazioni in materia di sicurezza è la fuga di dati, ovvero quando i dati utilizzati per addestrare un LLM contengono involontariamente informazioni aggiuntive, potenzialmente sensibili, che possono portare un bot a divulgare accidentalmente informazioni private di un'azienda o dei suoi clienti.

Casi d'uso frequenti dei chatbot

I chatbot AI stanno trasformando le interazioni e i processi sia per i consumatori che per le aziende in una varietà di piattaforme e settori. Oltre a fornire servizi personalizzati e assistenza 24/7, i chatbot vengono utilizzati anche per automatizzare attività quali la pianificazione degli appuntamenti, la segnalazione di incidenti e la generazione di sottotitoli e didascalie.

Ecco altri casi d'uso rilevanti:

E-commerce: offrire consigli personalizzati ai clienti, semplificare i processi di acquisto e ricontattare i clienti che hanno abbandonato il carrello.

Assistenza sanitaria: aiutare i pazienti a trovare fornitori di servizi, prenotare visite mediche, ricordare loro di assumere i farmaci in tempo e avvisarli degli appuntamenti imminenti.

Istruzione: supportare gli studenti sia all'interno dell'aula con tutoraggio personalizzato e ausili didattici, sia al di fuori di essa attraverso l'assistenza all'iscrizione con informazioni sulla disponibilità dei corsi e sui requisiti.

Settore bancario: aiutare gli utenti a tenere traccia delle proprie spese, impostare pagamenti automatici e fornire consulenza finanziaria intelligente basata sulle abitudini di spesa, sulla cronologia delle transazioni e sugli obiettivi finanziari dell'utente.

Settore manifatturiero: automatizzare i processi della supply chain e la programmazione della manutenzione, monitorare le apparecchiature e interfacciarsi con altri dispositivi industriali IoT.

HR: guidare i nuovi dipendenti in processi quali la registrazione dei benefit, fornire risposte immediate con informazioni sui dettagli relativi alle buste paga o alle politiche aziendali e persino consigliare corsi di formazione personalizzati.

Governo: aiutare gli utenti a richiedere sussidi e servizi sociali, registrarsi per votare e accedere alle informazioni su programmi pubblici, licenze, permessi e normative.

Suggerimenti e best practice per la scelta di una piattaforma di chatbot

Quando si tratta di implementare e distribuire un chatbot, il primo passo è decidere se utilizzare una piattaforma di chatbot o creare un bot personalizzato da zero.

Scegliere di creare da zero un chatbot o un assistente digitale basato sull'AI offre una libertà di personalizzazione notevolmente maggiore, pur mantenendo il controllo totale sul chatbot. Tuttavia, può anche essere un processo molto dispendioso in termini di tempo e denaro, soprattutto quando si prendono in considerazione aspetti quali:

• Le attività per le quali verrà utilizzato il chatbot
• La complessità che deve avere per eseguire queste attività
• Se richiede un'infrastruttura scalabile
• Il tempo e il costo del lavoro interno rispetto all'assunzione di sviluppatori esterni
• Se l'organizzazione dispone degli strumenti e delle risorse necessari per l'addestramento

L'utilizzo di una piattaforma può eliminare molte delle criticità legate a queste considerazioni. Una valida piattaforma di chatbot AI disporrà degli strumenti, della formazione e dell'infrastruttura necessari per creare, distribuire, gestire e ottimizzare i chatbot.

Come scegliere una piattaforma di chatbot

Se desideri principalmente sperimentare o se la tua azienda non dispone di competenze tecniche, prendi in considerazione la scelta di una piattaforma che offra opzioni no-code e low-code, oltre a solide risorse di formazione.

Queste sono le caratteristiche tipiche delle piattaforme no-code e low-code:

• Interfacce drag-and-drop che semplificano la progettazione e il lancio dei chatbot
• Modelli predefiniti per casi di utilizzo comuni nel settore che accelerano lo sviluppo dei bot
• Componenti personalizzabili che consentono all'utente di integrare i bot con i sistemi aziendali esistenti

Per le aziende con progetti più grandi che desiderano creare una soluzione di livello enterprise, vale la pena cercare una piattaforma che offra un supporto completo in termini di scalabilità, sicurezza, governance e test.

Altre caratteristiche chiave da considerare nella scelta di una piattaforma di chatbot

• Funzionalità di NLP e NLU per comprendere l'intento degli utenti e il contesto
• Integrazione multicanale per l'implementazione su canali web, mobili e social media
• Strumenti di configurazione e personalizzazione per adattare le conversazioni ai singoli utenti o alle esigenze aziendali specifiche
• Analisi e creazione di report per insight sulle interazioni con gli utenti e sulle prestazioni dei bot
• Strumenti di sicurezza e compliance per mantenere la protezione dei dati e il rispetto degli standard normativi
• Linee guida per un'AI responsabile, per garantire che l'implementazione dell'intelligenza artificiale avvenga in modo responsabile ed etico

Per saperne di più