Conversational AI: cos’è?

L'AI Conversazionale, o Conversational AI, utilizza i dati, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'apprendimento automatico (Machine Learning) per simulare le interazioni umane. Il sistema riconosce i modelli di comunicazione umana e può essere programmato per comprendere anche più di una sola lingua. Solitamente gestisce le domande di tipo ordinario o ripetitivo poste dai clienti, consentendo al servizio di assistenza di dedicarsi alla risoluzione di problemi più complessi. L’implementazione di una IA Conversazionale permette una rapida soluzione dei problemi, facendo risparmiare tempo e denaro all'azienda e rendendo i clienti più soddisfatti.

Come funziona la Conversational AI?

L'IA Conversazionale utilizza la Comprensione del Linguaggio Naturale (NLU), il Machine Learning (ML) e l'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) per dialogare con i clienti. La struttura di questo sistema è tale per cui non solo l’IA sarà in grado di comprendere e rispondere agli utenti anche nei casi di mispelling ed errori grammaticali, ma anche di tenere in memoria le conversazioni in maniera tale da poter riprendere la conversazione in qualsiasi momento.

Fondamentalmente, il processo di funzionamento di una IA Conversazionale può essere suddiviso in quattro fasi principali.

Ricezione dell’input da parte dell’utente

La prima fase del ciclo inizia con l’input dell’utente, che può manifestarsi in diverse forme: testo scritto (situazione tipica all’interno di chatbot ed assistenti virtuali testuali), oppure voce (come nel caso di assistenti vocali o sistemi IVR). In questa fase solitamente la chiarezza e la qualità dell’input sono cruciali nel determinare la qualità dell’output, ma particolari sistemi di NLU possono aiutare ad interpretare correttamente anche errori di battitura o più strutturali.

Analisi dell’input: comprensione dell’intento e dell’entità

Una volta ricevuto l’input, il sistema di IA Conversazionale ne avvia l’analisi. Si tratta della fase più critica del processo, in quanto determina la capacità dell’IA di comprendere l’utente. In particolare, facendo uso di diversi processi di NLP, il sistema cerca di estrarre le entità comunicate e l’intento dell’utente.

Tra le diverse sotto-attività eseguite dall’IA troviamo la suddivisione del testo in unità significative (tokenizzazione), la riduzione delle parole alla loro forma base (lemmatizzazione), l’analisi sintattica e l’analisi semantica.

In questa maniera, una frase come “vorrei prenotare un treno per Roma” vedrà come intento “prenotazione treno” e, tra le entità, “Roma” come luogo di destinazione.

Formulazione della risposta

Dopo aver analizzato l’input e compreso intento ed entità coinvolte, l’IA Conversazionale può passare alla fase della gestione del dialogo e fornire la risposta più appropriata sulla base del contesto e dell’obiettivo.

In un primo momento, il sistema cercherà di definire il contesto in cui il dialogo sta avvenendo, ovvero accederà allo storico delle interazioni precedenti all’interno della stessa conversazione o con lo stesso utente.

Dopodiché ricercherà le informazioni utili a fornire la risposta, interrogando le risorse interne che sono state messe a disposizione, come database integrati o API esterne.

Infine procederà alla generazione della risposta, grazie agli algoritmi di Natural Language Generation (NLG). Le informazioni prenderanno così corpo all’interno di una risposta strutturata, ordinata, logica e coerente, eventualmente in linea anche con il tono di voce desiderato.

Apprendimento per Rinforzo: un miglioramento continuo

Nell’ultima, ma non meno importante, fase troviamo l’apprendimento per rinforzo. Si tratta della capacità dell’IA Conversazionale di migliorare iterativamente, ottimizzando le proprie prestazioni sulla base dei feedback ricevuti. Tali feedback possono essere impliciti (come il successo o il fallimento nel completare una richiesta dell’utente) o espliciti (valutazioni dirette dell’utente sulla qualità del supporto fornito).

Grazie agli algoritmi di reinforcement learning e all’aggiornamento costante dei modelli e dei dataset di addestramento, le IA Conversazionali possono evolvere, affinando la loro comprensione e produrre interazioni sempre più precise e naturali nel tempo.

A differenza dei chatbot più tradizionali, che utilizzano un algoritmo IFTTT (if-this-then-that) per determinare ogni risposta e che necessitano di un insieme di regole molto dettagliato per funzionare correttamente, le Conversational AI gestiscono l’intero processo in maniera sostanzialmente autonoma.

Una volta compresa l'intenzione del cliente, l'apprendimento automatico determina una risposta appropriata. Questa risposta viene convertita in un linguaggio umano comprensibile, utilizzando la generazione del linguaggio naturale (NLG), cioè una parte dell'NLP.

La particolarità risiede proprio nel fatto che tutti i processi di NLP fluiscono attraverso un ciclo di feedback continuo, all’interno del sistema di Machine Learning, migliorando gli algoritmi di intelligenza artificiale del computer.

Dunque, invece di affidarsi a parole chiave e script poco flessibili, l'NLU crea risposte uniche basate sulle interazioni precedenti.

Con l’aumentare dei dati immessi, l’intelligenza artificiale riconosce in modo più rapido gli schemi. L'intelligenza artificiale, con l’apporto di iterazioni “umane”, utilizza queste informazioni per creare nel tempo risposte migliori alle richieste dei clienti.

Vantaggi della AI Conversazionale

Ecco alcuni dei numerosi vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale conversazionale per l'assistenza clienti.

Aumento delle vendite

L'IA Conversazionale può migliorare il tasso di conversione, aumentare i ricavi e permettere così di costruire il proprio brand. Cross-selling, up-selling, consigli sui prodotti e gestione delle transazioni di pagamento sono tutti strumenti facilmente gestibili con l'intelligenza artificiale.

Costi controllati

Il personale addetto al servizio clienti può essere costoso. Offrire assistenza ai clienti 24 ore su 24 e 7 giorni su 7 tramite le app di intelligenza artificiale conversazionale riduce le spese per gli stipendi e la formazione degli operatori. Risparmi che si rivelano fondamentali per la sopravvivenza e il successo a lungo termine delle PMI.

Miglioramento dell'assistenza e del coinvolgimento dei clienti

Gli assistenti online possono fornire molti tipi di servizio ai clienti, dalle risposte alle domande sullo stato della spedizione e sui tempi di consegna, ai consigli sui prodotti, fino alle domande frequenti (FAQ). Offrire ai clienti un'assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7 (con tempi di attesa minimi) genera coinvolgimento, perché permette di interagire con loro quando questi ne hanno più bisogno.

Grazie all'assistenza dell'intelligenza artificiale è garantito che arrivino ai clienti risposte accurate e coerenti alle loro domande. Nel caso in cui la vostra applicazione di intelligenza artificiale non fosse in grado di sostenere una richiesta precisa del cliente, questa può essere passata ad un agente che utilizza come riferimento i dati generati dall'interazione automatizzata.

Modulabilità

Le applicazioni di intelligenza artificiale conversazionale sono in grado di gestire milioni di conversazioni simultaneamente. Queste sono modulabili per soddisfare le esigenze dell’azienda e massimizzare l’efficienza operativa del personale.

Ricchi approfondimenti sui dati

Poiché la Conversational AI lavora sul coinvolgimento attivo degli utenti, è in grado di fornire alla vostra azienda una grande quantità di dati da utilizzare per conoscere meglio i clienti. Questo può offrirvi un vantaggio competitivo oltre a farvi scoprire nuove opportunità di business da esplorare.

Miglioramento dell'efficienza dei dipendenti

L'AI Conversazionale alleggerisce la pressione degli operatori del servizio clienti, gestendo per loro le domande più frequenti o ripetitive. Gli agenti in carne e ossa possono invece concentrarsi sulla gestione di domande complesse e sulla creazione di relazioni con i clienti. Consentite dunque all'automazione intelligente di risolvere i problemi più semplici, in modo che al personale di assistenza venga dato invece il compito di relazionarsi con i clienti, creando coinvolgimento e fedeltà.

Accessibilità migliorata

Rendete la vostra azienda accessibile ai clienti che si affidano alle tecnologie di assistenza. La Conversational AI può essere fruita da quanti utilizzano le app di traduzione linguistica e le funzioni di dettatura text-to-speech (quelle che trasformano il testo in voce).

Esempi e casi d’uso dell’IA Conversazionale

La maggior parte delle persone, quando si parla di Intelligenza Artificiale Conversazionale, pensa ai chatbot online e ai semplici assistenti vocali in ambito assistenza clienti. Si tratta certamente della modalità di utilizzo più diffusa e popolare, tuttavia i campi di applicazione possono essere diversi:

• Progettazione e sviluppo software: gli sviluppatori possono utilizzare un’IA Conversazionale per generare, testare e debuggare codice in modo semplice e intuitivo. Il sistema sarà in grado di tradurre le richieste poste in linguaggio naturale in frammenti di codice, suggerendo ottimizzazioni, identificando bug e vulnerabilità di sicurezza.

• Assistenza alla diagnosi clinica e supporto medico: all’interno degli ospedali, le Conversational AI possono rappresentare strumenti di supporto decisionale per i professionisti sanitari, coadiuvando nell’analisi dei sintomi descritti e fornendo spunti offerti dalle più recenti evidenze della ricerca scientifica.

• Formazione e sviluppo professionale: l’Intelligenza Artificiale Conversazionale può agire come docente e tutor virtuale all’interno dei processi di formazione aziendale. Il sistema sarebbe inoltre in grado di adattare il materiale didattico alle specifiche necessità dello studente, sia in termini di argomenti che di stile di apprendimento.

Come costruire e impostare un’IA Conversazionale

Per implementare una Conversational AI non è solo necessario aver accesso alla tecnologia, ma anche adottare un approccio strategico aderente al business aziendale. Vediamo dunque assieme i principali passaggi da tenere in considerazione per impostare un’IA Conversazionale.

Definisci un elenco di domande frequenti

Il primo passo è quello di identificare le domande più comuni che gli utenti pongono attraverso i canali di supporto. Queste domande costituiranno la base di partenza per addestrare l’IA. Raggrupparle per intento semplificherà il resto del processo.

Individua gli obiettivi all’interno del tuo sistema

Traduci le domande in obiettivi chiari e misurabili all’interno della piattaforma di IA Conversazionale. Ogni obiettivi rappresenta un’azione specifica da compiere o un’informazione da fornire, come “prenotare un appuntamento”, “fornire lo stato dell’ordine”, etc. La definizione degli obiettivi permetterà di strutturare adeguatamente i flussi conversazionali e di monitorare agilmente le performance del sistema.

Identifica le entità e le parole chiave

Scomponi ogni obiettivo in informazioni chiave per soddisfare la richiesta: le entità. Per esempio, per l’obiettivo “prenotare un appuntamento”, le entità potrebbero essere “data”, “ora”, “luogo”, “servizio”, “cliente”.

Parallelamente, identifica le espressioni e le parole chiave che gli utenti utilizzano tipicamente per esprimere quell’obiettivo o riferirsi a quell’entità. In questo modo sarà molto più facile addestrare il modello di IA sulla base dell’NLP.

Progetta il flusso del dialogo

Definiti obiettivi, entità e parole chiave, si può passare alla progettazione del flusso di dialogo, implicando come l’IA interagirà con l’utente per raccogliere le informazioni necessarie a fornire la risposta o l’azione desiderata.

Progetta risposte chiare e concise, ricordandoti di tenere in considerazione anche richieste ambigue, informazioni mancanti o la necessità di mettere in contatto l’utente con un operatore umano.

Definendo chiaramente intenti, entità e flussi di dialogo significativi si gettano le basi per un sistema che non solo risponde, ma interagisce anche in modo intelligente e funzionale.

Se sei pronto a trasformare le tue interazioni con i clienti e a esplorare il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale conversazionale, scopri le nostre soluzioni di Conversational AI Cloud.

Frequently Asked Questions

Qual è la differenza tra AI Conversazionale e Chatbot?

La differenza principale tra IA Conversazionale e Chatbot risiede nella capacità di comprendere ed interagire. Mentre i chatbot tradizionali sono transazionali e si basano su regole fisse e poco flessibili (con una logica if-this-then-that), le Conversational AI utilizzano l’NLP per porre domande aperte e rispondere con dialoghi pertinenti al contesto.

Quali canali di comunicazione può supportare un’IA Conversazionale?

Le migliori IA Conversazionali sono progettate per essere omnicanale, permettendo un’interazione coerente su diverse piattaforme. Le più utilizzate sono le webchat, le app di messaggistica come Whatsapp Business e Facebook Messenger, ma anche SMS, RCS e sistemi vocali.

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L’IA Conversazionale può completamente sostituire l’interazione umana nel servizio clienti?

No, l’AI Conversazionale non mira a sostituire completamente l’interazione umana, quanto più a potenziarla. L’obiettivo principale, se implementata in un sistema di servizio clienti, è solitamente quello di gestire in autonomia le richieste di routine e a basso valore aggiunto, liberando gli operatori umani per casi complessi dal punto di vista tecnico o relazionale.