Chatbot e voicebot AI. Il futuro della comunicazione aziendale | AI nel business #10

Come funzionano i chatbot e i voicebot?

Prima di iniziare a pensare a quale scegliere per aiutare la tua azienda a crescere, rispondiamo alla domanda: Come funziona un chatbot? I chatbot testuali basati su intelligenza artificiale consentono agli utenti di porre domande in linguaggio naturale tramite testo e ricevere risposte che suonano naturali e significative. Questo perché presentano tecnologie di Comprensione del Linguaggio Naturale (NLU) e Generazione del Linguaggio Naturale (NLG).

Il voicebot, d’altra parte, consente ai chiamanti di navigare nel sistema di risposta vocale interattiva (IVR) tramite voce. Con essi, i chiamanti non devono ascoltare un menu telefonico e premere i numeri appropriati su una tastiera. Parlano con l’IVR in tempo reale, una simulazione semplificata di una chiamata con un operatore.

Questo perché utilizzano le seguenti tecnologie:

• Riconoscimento Vocale – conversione della voce del chiamante in testo,
• Comprensione del Linguaggio Naturale (NLU) – analisi dell’analisi delle unità di significato, estraendo
• Generazione del Linguaggio (NLG) – generazione di una risposta appropriata basata sulla comprensione della query,
• Tecnologia di Sintesi Vocale – conversione della risposta in voce e consegna al chiamante.

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

Gli LLM forniscono la capacità di offrire risposte genuine, coerenti e contestuali addestrandosi su enormi quantità di dati testuali. L’LLM quindi migliora la capacità dei chatbot e dei voicebot di comprendere e generare linguaggio naturale. Ad esempio, l’LLM può aiutare i voicebot a gestire query complesse o dialoghi lunghi.

I chatbot basati su LLM hanno molte applicazioni nel business, come servizio clienti, vendite, marketing, istruzione, salute, turismo e altro.

Tipi di chatbot AI

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

• Chatbot basati su compiti – basati su regole e orientati ai compiti, i più semplici da utilizzare e implementare,
• Chatbot e voicebot predittivi, basati su dati – richiedono integrazione con un database o un’applicazione, il cui funzionamento è più simile a una conversazione umana.

Spiegare come funziona un chatbot AI testuale o vocale dipende dal tipo di cui discutiamo. Quindi diamo un’occhiata più da vicino a ciascuno.

Chatbot AI e voicebot basati su compiti

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

I chatbot basati su regole sono altamente specializzati e le loro risposte devono essere strutturate, quindi sono spesso utilizzati per supportare i dipartimenti di servizio e assistenza clienti. Ad esempio, un chatbot orientato ai compiti può rispondere a domande sugli orari di apertura, l’ambito aziendale o elaborare ordini semplici. I chatbot orientati ai compiti 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 compiti semplici e specifici. Questi potrebbero essere, ad esempio, prenotare un volo o controllare il 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 un chatbot che utilizza AI avanzata è illustrato dal seguente estratto da un dialogo:

	CHATBOT BASATO SU REGOLE	CHATBOT AI
Bot:	Come posso aiutarti? Fai una domanda digitando “Orari di Apertura,” “Politica sulla Privacy,” o “Programma di Protezione Acquirenti.”	Come posso aiutarti?
Cliente:	A che ora chiudete?	A che ora chiudete?
Bot:	sfortunatamente, non capisco. Fai una domanda digitando “Orari di Apertura,” “Politica sulla Privacy,” o “Programma di Protezione Acquirenti.”	Oggi, lunedì, il negozio è aperto fino alle 17:00. Sei il benvenuto!
Cliente:	Ma voglio solo sapere a che ora chiudete!	Grazie 🙂

Il dialogo citato mostra la flessibilità di un chatbot AI – dalla breve domanda “A che ora chiudete?” deduce dal contesto che la domanda riguarda gli orari di apertura del negozio e il giorno di oggi. Un tale chatbot può anche essere addestrato a rispondere in uno stile specifico che sostiene l’impressione di una conversazione con una persona specifica.

Chatbot e voicebot AI predittivi

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

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

Tutto ciò serve a fornire risposte personalizzate e pertinenti. Possono anche utilizzare i dati per apprendere e migliorare gradualmente le loro prestazioni e precisione.

I dati sono utilizzati principalmente per prevedere le esigenze, le intenzioni, le emozioni degli utenti e fornire risposte proattive-predittive. I chatbot possono anche utilizzarli per generare nuove idee e suggerimenti per gli utenti.

I chatbot predittivi basati su dati sono i più avanzati. Possono anche essere personalizzati e utilizzati come assistenti digitali che apprendono le preferenze degli utenti e possono avviare conversazioni autonomamente. Questi due tipi sono spesso combinati per creare agenti conversazionali più coinvolgenti e intelligenti.

Utilizzano 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 su dati può aiutare gli utenti ad apprendere lingue attraverso dialoghi interattivi ed esercizi, o suggerire prodotti in base ai profili utente e al comportamento passato.

Esempi di chatbot AI nel business

I chatbot orientati ai compiti eseguono una singola funzione, come fornire informazioni o finalizzare transazioni semplici. Ad esempio, un chatbot orientato ai compiti può:

• prenotare una camera d’hotel o un biglietto aereo,
• ordinare cibo o generi alimentari online,
• controllare le condizioni meteorologiche o stradali,
• pianificare riunioni,
• rispondere a domande frequenti (FAQ),
• assistenza clienti.

Esempi popolari di chatbot orientati ai compiti ben implementati:

• Il chatbot di Expedia – per trovare e prenotare hotel e voli tramite Facebook Messenger,
• Il chatbot di Domino Pizza – per ordinare pizza e tracciare la consegna tramite Facebook Messenger,
• Il chatbot di Poncho – per vedere previsioni meteorologiche e avvisi tramite Facebook Messenger e Slack,
• Il chatbot di Kayak – per pianificare viaggi e confrontare prezzi tramite Facebook Messenger, Slack e Alexa.

Chatbot testuali più avanzati, basati su dati e predittivi, si trovano in:

• apprendimento delle lingue o competenze – come il chatbot di Duolingo, che aiuta gli utenti ad apprendere lingue straniere attraverso dialoghi interattivi ed esercizi nell’app Duolingo,
• suggerire prodotti o servizi in base ai profili utente e al comportamento passato,
• generare nuove idee o contenuti per progetti creativi,
• assistere in compiti lavorativi ripetitivi, come gestire finanze, calendari, email, ecc., come Bard di Google, un assistente digitale basato su testo che può generare testi e inviarli tramite Google Workspace.

Alcuni esempi commerciali popolari di chatbot AI predittivi di uso generale sono:

• Siri di Apple, un assistente vocale digitale che può eseguire vari compiti e rispondere a domande tramite dispositivi iOS.
• Alexa di Amazon, un assistente vocale digitale che può controllare dispositivi per la casa intelligente, riprodurre musica, ordinare prodotti e altro tramite dispositivi Echo.

Esempi di voicebot nel business

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

Alcune delle migliori soluzioni di mercato per voicebot sono:

• Amazon Lex – Un servizio che consente agli sviluppatori di creare interfacce conversazionali utilizzando voce e testo. Fornisce capacità 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 conversazionali naturali e ricche utilizzando voce e testo. Fornisce capacità 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 capacità 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 Analyzer, ecc.

Chatbot o voicebot AI – Quale scegliere per la tua azienda?

I chatbot e i 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, hanno punti di forza e limitazioni diversi a seconda del contesto e delle preferenze degli utenti. Ecco alcuni criteri per scegliere una soluzione:

• Interfaccia utente – I chatbot AI sono più adatti per gli utenti che necessitano di accesso a informazioni visive, come immagini o link. I voicebot, d’altra parte, sono più adatti per coloro che devono comunicare rapidamente o, ad esempio, guidare un’auto o operare una macchina mentre parlano.
• 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 davvero simili a quelle umane per svolgere la loro funzione. I voicebot richiedono anche riconoscimento e sintesi vocale, il che può introdurre più errori o ritardi nella conversazione. D’altra parte, i chatbot possono fornire più feedback e indicazioni all’utente tramite pulsanti, menu o emoticon. Inoltre, sono più facili da addestrare e migliorare.
• Applicazione – entrambi possono adattarsi al servizio clienti, vendite, prenotazioni o recupero informazioni. Tuttavia, alcuni possono essere più funzionali per un compito specifico, a seconda della sua complessità, urgenza o sensibilità. Ad esempio, i chatbot testuali possono essere migliori per compiti che richiedono autenticazione, verifica o conferma, mentre i voicebot possono essere migliori per quelli che puntano alla velocità, comodità o personalizzazione.

Per decidere quale si adatta meglio alla tua azienda, 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, così come il loro metodo di comunicazione preferito. Ad esempio, se i tuoi clienti sono giovani, esperti di tecnologia e orientati al mobile, potrebbero preferire i chatbot ai voicebot. Se i tuoi clienti sono più anziani, meno a loro agio con la 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 vogliono ordinare rapidamente una pizza o prenotare un volo, potrebbero preferire i voicebot ai chatbot. Se i clienti vogliono 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 azienda?

Questa domanda ti aiuterà a scegliere il miglior metodo di consegna e le opzioni di integrazione per la tua soluzione di intelligenza artificiale conversazionale. Ad esempio, se i tuoi clienti utilizzano i social media, le app di messaggistica o i 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 hai 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 riconoscimento e sintesi vocale, il che può aumentare il costo e la complessità della soluzione.

Intelligenza artificiale conversazionale. Il futuro della comunicazione nel business

Poiché le aziende cercano di costruire relazioni più profonde e significative con i loro clienti, la scelta tra chatbot e voicebot non riguarda solo la tecnologia, ma la comprensione e l’anticipazione delle esigenze umane.

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

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