Chatbot e voicebot IA. Il futuro della comunicazione d'impresa | L'intelligenza artificiale nel business n. 10

L’intelligenza artificiale ci aiuta a comunicare con i nostri dispositivi attraverso il linguaggio naturale, semplicemente ponendo domande e formulando comandi. I chatbot AI, noti anche come bot conversazionali o AI conversazionale, sono programmi per computer basati sull'intelligenza artificiale che simulano ed elaborano conversazioni umane, scritte o parlate, consentendo alle persone di interagire con dispositivi digitali come se stessero parlando con una persona reale. Si prevede che il mercato globale dei chatbot raggiungerà i 454,8 milioni di dollari di entrate nel 2027, rispetto ai 40,9 milioni di dollari del 2018. È davvero molto.

Come funzionano i chatbot e i voicebot?

Prima di iniziare a pensare a quale optare per far crescere la tua azienda, rispondiamo alla domanda: come funziona un chatbot? I chatbot testuali basati sull'intelligenza artificiale consentono agli utenti di porre domande in linguaggio naturale tramite testo e ottenere risposte dal suono naturale e significative. Questo perché sono dotati delle tecnologie Natural Language Understanding (NLU) e Natural Language Generation (NLG).

Voicebot, d'altro canto, consente ai chiamanti di navigare nel sistema di risposta vocale interattiva (IVR) tramite voce. Con loro, i chiamanti non devono ascoltare il menu del telefono e premere i numeri appropriati su una tastiera. Parlano con l'IVR in diretta, una simulazione semplificata della chiamata dell'operatore.

Questo perché utilizzano le seguenti tecnologie:

• Riconoscimento vocale : conversione della voce del chiamante in testo,
• Natural Language Understanding (NLU) – analisi della comprensione analisi delle unità di significato, estrazione
• Language Generation (NLG) : generazione di una risposta appropriata basata sulla comprensione della query,
• Tecnologia di sintesi vocale : converte la risposta in parlato e la trasmette al chiamante.

Entrambi i robot possono utilizzare modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come base per creare risposte simili a quelle umane alle query in linguaggio naturale. Gli LLM sono algoritmi informatici che elaborano l'input del linguaggio naturale e prevedono la parola successiva in base a modelli riconosciuti. Adottano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'apprendimento automatico (ML) per analizzare e generare testo o parlato.

I LLM offrono la capacità di fornire risposte autentiche, coerenti e contestuali formandosi su enormi quantità di dati testuali. LLM migliora quindi la capacità dei chatbot e dei voicebot di comprendere e generare il linguaggio naturale. Ad esempio, LLM può aiutare i voicebot a gestire query complesse o dialoghi lunghi.

I chatbot basati su LLM hanno molte applicazioni nel mondo degli affari, come servizio clienti, vendite, marketing, istruzione, salute, turismo e altri.

Tipi di chatbot IA

I chatbot possono essere suddivisi in tipologie in base al modo in cui comunicano, ovvero testo e voce, e in base alla loro complessità e applicazioni:

• Chatbot basati su attività : basati su regole e orientati alle attività, i più semplici da utilizzare e implementare,
• Chatbot e voicebot predittivi e basati sui dati : richiedono l'integrazione con un database o un'applicazione, il cui funzionamento è molto simile a una conversazione umana.

Spiegare come funziona un chatbot AI di testo o vocale dipende dal tipo di cui discutiamo. Quindi diamo uno sguardo più da vicino a ciascuno.

Chatbot AI e voicebot per attività

I chatbot basati su attività si concentrano sull’esecuzione di una singola funzione, come fornire informazioni o finalizzare semplici transazioni. Seguono regole, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e un po' di ML per generare risposte automatizzate alle query degli utenti ma che assomigliano in qualche modo a una conversazione naturale.

I chatbot basati su regole sono altamente specializzati e le loro risposte devono essere strutturate, quindi vengono spesso utilizzati per supportare il servizio clienti e i dipartimenti di supporto. Ad esempio, un chatbot orientato alle attività può rispondere a domande sugli orari di apertura, sull'ambito aziendale o elaborare semplici ordini. I chatbot orientati alle attività possono gestire domande tipiche, ma non sono molto flessibili e non possono adattarsi a nuove situazioni.

Allo stesso modo, i voicebot basati su regole seguono regole e script predefiniti per gestire attività semplici e specifiche. Potrebbe trattarsi, ad esempio, della prenotazione di un volo o del controllo del meteo al telefono. Sono facili da costruire ma hanno capacità limitate e poca adattabilità.

Un esempio della differenza tra il modo in cui funziona un chatbot basato su regole e attività e un chatbot che utilizza l'intelligenza artificiale avanzata è illustrato dal seguente estratto di un dialogo:

Il dialogo citato mostra la flessibilità di un chatbot AI – dalla breve domanda “ A che ora chiudi? ” si deduce dal contesto che la domanda riguarda gli orari di apertura del negozio e la giornata odierna. A un chatbot di questo tipo può anche essere insegnato a rispondere in uno stile specifico che mantenga l'impressione di una conversazione con una persona specifica.

Chatbot e voicebot con intelligenza artificiale predittiva

I chatbot e i voicebot basati sui dati utilizzano dati provenienti da varie fonti, come:

• profili utente,
• preferenze e impostazioni,
• registrazioni del comportamento degli utenti,
• feedback

Tutto questo per fornire risposte personalizzate e pertinenti. Possono anche utilizzare i dati per apprendere e migliorare gradualmente le proprie prestazioni e precisione.

I dati vengono utilizzati principalmente per prevedere i bisogni, le intenzioni, le emozioni degli utenti e fornire risposte proattive-predittive . I chatbot possono anche usarlo per generare nuove idee e suggerimenti per gli utenti.

I chatbot IA predittivi basati sui dati sono i più avanzati. Possono anche essere personalizzati e utilizzati come assistenti digitali che apprendono le preferenze dell'utente e possono avviare conversazioni in autonomia. Questi due tipi sono spesso combinati per creare agenti conversazionali più coinvolgenti e intelligenti.

Usano la consapevolezza del contesto, la comprensione del linguaggio naturale (NLU), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'apprendimento automatico (ML) per apprendere nel tempo. Ad esempio, un chatbot predittivo e basato sui dati può aiutare gli utenti ad apprendere le lingue attraverso dialoghi ed esercizi interattivi o suggerire prodotti in base ai profili utente e al comportamento passato.

Esempi di chatbot IA nel mondo degli affari

I chatbot orientati alle attività svolgono un’unica funzione, come fornire informazioni o finalizzare semplici transazioni. Ad esempio, un chatbot orientato alle attività può:

• prenotare una camera d'albergo o un biglietto aereo,
• ordinare cibo o generi alimentari online,
• controllare le condizioni meteorologiche o stradali,
• pianificare una riunione,
• rispondere alle domande più frequenti (FAQ),
• Servizio Clienti.

Esempi popolari di chatbot orientati alle attività ben implementati:

• Il chatbot di Expedia : per trovare e prenotare hotel e voli tramite Facebook Messenger,
• Chatbot Domino Pizza – per ordinare la pizza e monitorare la consegna tramite Facebook Messenger,
• Poncho chatbot – per vedere previsioni meteo e avvisi tramite Facebook Messenger e Slack,
• Chatbot per kayak : per pianificare viaggi e confrontare i prezzi tramite Facebook Messenger, Slack e Alexa.

Funzionalità di chatbot di testo più avanzate, basate sui dati e predittive in:

• apprendimento o abilità linguistiche – come il chatbot Duolingo, che aiuta gli utenti a imparare le lingue straniere attraverso dialoghi interattivi ed esercizi nell'app Duolingo,
• suggerire prodotti o servizi basati sui profili degli utenti e sui comportamenti passati,
• generare nuove idee o contenuti per progetti creativi,
• assistenza in attività lavorative ripetitive, come la gestione di finanze, calendari, e-mail, ecc., come Bard di Google, un assistente digitale basato su testo in grado di generare testi e inviarli via email tramite Google Workspace

Alcuni esempi commerciali popolari di chatbot con intelligenza artificiale predittiva per scopi generici sono:

• Siri di Apple, un assistente vocale digitale in grado di eseguire varie attività e rispondere a domande tramite dispositivi iOS.
• Alexa di Amazon, un assistente vocale digitale in grado di controllare dispositivi domestici intelligenti, riprodurre musica, ordinare prodotti e altro tramite i dispositivi Echo.

Esempi di voicebot nel mondo degli affari

Se un cliente chiama per bloccare una carta di credito, un voicebot può aiutare a seguire tutti i passaggi senza coinvolgere un agente umano. Per fornire un servizio clienti senza interruzioni, i voicebot possono anche aiutare a migliorare la produttività dei dipendenti automatizzando attività come l’approvazione di richieste, l’ordinazione di forniture, la compilazione di moduli o l’automazione delle attività d’ufficio come la pianificazione delle riunioni.

Alcune delle migliori soluzioni di mercato per i voicebot sono:

• Amazon Lex – Un servizio che consente agli sviluppatori di creare interfacce conversazionali utilizzando voce e testo. Fornisce funzionalità di riconoscimento vocale, comprensione del linguaggio naturale, generazione del linguaggio naturale e sintesi vocale. Si integra anche con Amazon Alexa, Amazon Polly, Amazon Comprehend, ecc.
• Google Dialogflow – Una piattaforma per creare esperienze di conversazione naturali e ricche utilizzando voce e testo. Fornisce funzionalità di riconoscimento vocale, comprensione del linguaggio naturale, generazione del linguaggio naturale e sintesi vocale. Si integra anche con Google Assistant, Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech, ecc.
• IBM Watson Assistant : consente agli sviluppatori di progettare soluzioni conversazionali tramite voce e testo. Fornisce funzionalità di riconoscimento vocale, comprensione del linguaggio naturale, generazione del linguaggio naturale e sintesi vocale. Si integra anche con IBM Watson Speech Services, IBM Watson Text-to-Speech, IBM Watson Tone Analyser, ecc.

Chatbot AI o voicebot: quale scegliere per la tua attività?

Chatbot e voicebot sono due tipi di intelligenza artificiale conversazionale che possono aiutare le aziende ad automatizzare le interazioni con i clienti e fornire un servizio migliore. Tuttavia, presentano punti di forza e limitazioni diversi a seconda del contesto e delle preferenze dell’utente. Ecco alcuni criteri per la scelta di una soluzione:

• Interfaccia utente : i chatbot AI sono più adatti agli utenti che necessitano di accedere a informazioni visive, come immagini o collegamenti. I voicebot, invece, sono più adatti a chi ha bisogno di comunicare velocemente o, ad esempio, guidare un’auto o azionare una macchina mentre parla.
• Esperienza utente : entrambi si basano sulla comprensione del linguaggio naturale (NLU) per elaborare le richieste e le intenzioni degli utenti. I voicebot sono più coinvolgenti, ma le loro risposte devono essere veramente umane per svolgere la loro funzione. I voicebot richiedono anche il riconoscimento e la sintesi vocale, che possono introdurre più errori o ritardi nella conversazione. D’altro canto, i chatbot possono fornire più feedback e guida all’utente attraverso pulsanti, menu o emoticon. Inoltre, sono più facili da addestrare e migliorare.
• Applicazione: entrambi possono adattarsi al servizio clienti, alle vendite, alla prenotazione o al recupero di informazioni. Tuttavia, alcuni potrebbero essere più funzionali per un compito specifico, a seconda della sua complessità, urgenza o sensibilità. Ad esempio, i chatbot testuali potrebbero essere migliori per compiti che richiedono autenticazione, verifica o conferma, mentre i voicebot potrebbero essere migliori per coloro che mirano alla velocità, alla comodità o alla personalizzazione.

Per decidere quale si adatta meglio alla tua attività, rispondi alle seguenti domande:

1. Chi sono i tuoi clienti target e quali sono le loro preferenze e comportamenti?

Questa domanda ti aiuterà a comprendere le esigenze e le aspettative dei tuoi clienti, nonché il loro metodo di comunicazione preferito. Ad esempio, se i tuoi clienti sono giovani, esperti di tecnologia e orientati ai dispositivi mobili, potrebbero preferire i chatbot ai voicebot. Se i tuoi clienti sono più anziani, hanno meno dimestichezza nella digitazione o hanno problemi di accessibilità, potrebbero preferire i voicebot.

2. Quali sono gli obiettivi e i punti critici dei tuoi clienti e come puoi risolverli?

Questa domanda ti aiuterà a definire la proposta di valore e il caso d'uso della tua soluzione di intelligenza artificiale conversazionale. Ad esempio, se i clienti desiderano ordinare rapidamente una pizza o prenotare un volo, potrebbero preferire i voicebot ai chatbot. Se i clienti desiderano confrontare prodotti, leggere recensioni o ottenere informazioni dettagliate, potrebbero preferire i chatbot.

3. Quali canali e piattaforme utilizzano i clienti per interagire con la tua attività?

Questa domanda ti aiuterà a scegliere il metodo di consegna e le opzioni di integrazione migliori per la tua soluzione di intelligenza artificiale conversazionale. Ad esempio, se i tuoi clienti utilizzano social media, app di messaggistica o siti Web per contattarti, potrebbero preferire i chatbot ai voicebot. Se i tuoi clienti utilizzano telefonate, altoparlanti intelligenti o assistenti vocali per contattarti, potrebbero preferire i voicebot ai chatbot.

4. Quali risorse tecniche e finanziarie hai a disposizione per sviluppare e mantenere la tua soluzione di intelligenza artificiale conversazionale?

Questa domanda ti aiuterà a valutare la fattibilità e la scalabilità della tua soluzione di intelligenza artificiale conversazionale. Ad esempio, se disponi di risorse o competenze limitate, potresti preferire i chatbot ai voicebot. I chatbot sono generalmente più facili e meno costosi da sviluppare e mantenere. I voicebot richiedono tecnologie e competenze più avanzate, come il riconoscimento vocale e la sintesi, che possono aumentare il costo e la complessità della soluzione.

Intelligenza artificiale conversazionale. Il futuro della comunicazione aziendale

Poiché le aziende cercano di costruire relazioni più profonde e significative con i propri clienti, la scelta tra chatbot e voicebot non riguarda solo la tecnologia, ma anche la comprensione e l’anticipazione dei bisogni umani.

Combinare l’intelligenza artificiale con la capacità di avere una conversazione che assomigli a quella di un essere umano, promette non solo efficienza ma anche una trasformazione del modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti. Perché forse qui sta il futuro della comunicazione aziendale: più intuitiva, personalizzata e, paradossalmente, più umana.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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