I chatbot basati sull’AI, il più noto al momento è ChatGPT , sono programmi o agenti intelligenti capaci di simulare una conversazione, sia scritta in chat che vocale, con utenti umani.
Quelli pre-programmati, che funzionano come motori di ricerca in grado di scandagliare la rete a caccia di parole chiave, si limitano all’elaborazione di una risposta frutto delle keyword corrispondenti.
I chatbot AI sono invece più performanti grazie all’utilizzo di intelligenza artificiale e di tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale. Ecco cosa sono nel dettaglio e a cosa servono in azienda, dove riescono a generare un sensibile aumento della produttività, delle vendite e producono un significativo ritorno degli investimenti.
Che cos’è un chatbot
Un chatbot AI è una forma di intelligenza artificiale la cui programmazione le permette di avere un’interazione realistica e conversazionale con gli utenti, grazie al frequente ricorso al linguaggio naturale o vocale. Un chatbot, anche non AI, è in grado di restituire un dialogo strutturato all’utente finale.
Noti anche come chat bot, prendono il nome d chatterbot, termine che coniò Michael Mauldin nel 1994 , sviluppatore del ChatBot Verbot, per definire i programmi di conversazione.
Il programma può rivestire differenti ruoli, ma generalmente funge da assistente virtuale personale smart, in grado di rispondere in maniera appropriata alle domande poste dagli utenti, offrendo loro informazioni puntuali. Inoltre, pur essendo contatto “non umano”, un chatbot efficace è capace di comprendere quale ‘intento’ si celi dietro un messaggio di un utente, al fine di rispondere agli interrogativi in maniera pertinente e personalizzata. Sa offrire un servizio tailor-made, tagliato su misura, grazie agli algoritmi di intelligenza artificiale.
Perché un chatbot è utile in azienda
L’uso dei chatbot varia nell’ambito delle aziende, spaziando dall’assistenza ai clienti a una migliore gestione dei processi di vendita, grazie a un più efficace customer experience. I chatbot possono offrire un valido aiuto nell’automazione delle attività del servizio clienti. Ma soprattutto un chatbot è sempre presente: 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
Offrono per esempio risposte alle domande più frequenti, dettagli sui prodotti e indicazioni su come impiegare servizi o prodotti. Servono anche ad aumentare la produttività dei dipendenti, automatizzando attività come quella di registrare le ore di lavoro, monitorare i lead di vendita e generare report.
I diversi tipi di chatbot
I chatbot AI e quelli pre-programmati sono i due principali tipi di chatbot. Ad alimentare i chatbot AI è la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale.
Il natural language processing permette loro di percepire l’intenzione e lo scopo che ogni domanda sottende, dunque è in grado di rispondere in maniera pertinente. I bot pre-programmati, invece, hanno capacità ristrette, limitandosi a rispondere solo sulla base di istruzioni prestabilite o input e comandi.
Chatbot: il futuro della customer experience
I chatbot stanno acquisendo popolarità in azienda, dal momento che permettono alle imprese di migliorare il servizio clienti e di tagliare i costi riferiti al lavoro manuale. I chatbot possono agevolare il lavoro, automatizzando i compiti semplici come rispondere alle domande più frequenti o fornire informazioni sui prodotti, emancipando i dipendenti dai lavori manuali e liberando il loro tempo per svolgere un lavoro di maggior valore.
Per essere competitive, le imprese devono lavorare proprio su quegli aspetti che producono maggiore frustrazione nei propri clienti, come interazioni scarsamente soddisfacenti con i marchi ed esperienze negative con forte impatto sulle scelte dei consumatori.
La tecnologia sta diventando sempre più sofisticata nell’arco degli anni e adesso sa capire richieste complesse, offrendo velocemente risposte puntuali. Le aziende sono dunque capaci di ottimizzare la customer experience, perfezionando l’esperienza al cliente grazie all’ automatizzazione di conversazioni che appaiono non solo naturali, ma soprattutto competenti.
Integrandosi con i social network e le app di messaggistica, conosce preferenze, interessi, gusti, età, lingua (e molti altri dettagli) frutto delle interazioni passate, consentendo di fornire la soluzione o risposta giusta al momento giusto
Automazione del servizio clienti con l’utilizzo di chatbot
L’impiego dei chatbot genera notevoli progressi del servizio clienti, grazie all’automazione dei processi di base come offrendo risposte alle domande più frequenti, informando la clientela su prodotti o servizi e suggerimenti su come utilizzarli.
Si stanno diffondendo come classici assistenti virtuali, anche nei dispositivi smart home, fino ai sistemi di CRM avanzati o a soluzioni in grado di aggiornare su novità, offerte, promozioni.
L’uso dei chatbot non rende più necessaria la presenza di un rappresentante umano del servizio clienti, in quanto offrono risposte tempestive alle domande e al contempo accurate. Inoltre, i chatbot basati sull’AI sono in grado di comprendere le richieste dei clienti e di personalizzare risposte su misura delle loro esigenze.
Personalizzazione: fattore chiave nell’implementazione nel business
Man mano che la tecnologia AI diventa più sofisticata, le aziende sono in grado di personalizzare le esperienze utente che sfruttano i sistemi di chatbot.
I chatbot sono in grado di comprendere in maniera più efficace le richieste dei clienti, rispondendo ai loro interrogativi in maniera più pertinente grazie alle tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale che sanno interpretare il significato dietro le parole e le frasi. Le aziende possono così realizzare conversazioni, altamente personalizzate, con i clienti, offrendo loro una migliore esperienza complessiva.
Gli algoritmi dietro i chatbot intelligenti
I sistemi chatbot si fondano sulle tecnologie di intelligenza artificiale, come l’elaborazione del linguaggio naturale, per essere in grado di capire cosa chiedono gli utenti e restituire risposte adeguate. Il natural processing language è un ramo dell’AI dedicato alla comprensione dei testi per tradurre in maniera automatica o fornire risposte significative nelle conversazioni. NPL è dunque l’insieme delle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, al fine di leggere, decifrare, capire un testo o parole pronunciate, offrendo un senso, valutabile, ai linguaggi umani. Vanta una conoscenza della realtà e del contesto tale da superare le ambiguità, offrendo un’interpretazione corretta di una frase, senza cade in contraddizioni o comunicazioni prive di significato.
I chatbot AI sfruttano, in particolare, algoritmi complessi capaci di fprnire un’interpretazione degli input dei clienti, generando risposte pertinenti in linguaggio naturale. Gli algoritmi permettono inoltre al sistema di imparare, traendo lezione dalle sue continue interazioni con gli utenti che insegnano loro come migliorare sotto il profilo della precisione e dell’efficienza. Migliorano dal punto di vista della qualità e della velocità delle risposte, risparmiando sempre più tempo.
Chatbot e Dataset: le basi della programmazione
Per funzionare correttamente, i sistemi di chatbot devono essere programmati in base a regole prestabilite che li orientano nelle risposte a seconda delle situazioni e del contesto. Gli sviluppatori utilizzano infatti insiemi di dati per l’addestramento dei chatbot. L’obiettivo è fornire un valido aiuto a capire le richieste dei clienti, grazie a un dataset. Il set di dati raccoglie infatti i dati
che comprendono le tipologie di richieste degli utenti finali, la risposta attesa dal chatbot ed altre variabili utili per rendere il sistema sempre più accurato.
Usare i chatbot per migliorare e consolidare l’interfaccia utente
I sistemi di chatbot non offrono solo un servizio clienti automatizzato. Possono anche risultare utili per ottimizzare le interfacce utente.
Possono personalizzare le informazioni sulla base delle preferenze degli utenti finali, delle attività e soprattutto delle precedenti conversazioni con il bot. Ciò agevola la semplificazione di processi complessi: creare account, fare acquisti, permettere ai clienti di usare comandi in linguaggio naturale, invece di navigare attraverso menu o opzioni.
Fornire supporto tecnico 24 ore su 24 grazie ai chatbot
I sistemi di chatbot offrono un vantaggio innegabile: la disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Per le aziende diventa più facile offrire assistenza tecnica ai clienti in ogni momento, poiché i chatbot possono offrire risposte veloci e pertinenti a semplici domande senza necessitare dell’intervento umano.
Poter assistere i clienti senza ricorre a personale umano del servizio clienti rappresenta un beneficio notevole, anche dal punto di vista del taglio dei costi. Ma i chatbot AI offrono un vantaggio ulteriore: sanno trarre lezione, imparando dalle loro interazioni con gli utenti, diventando più efficienti nell’arco di tempo. Dunque permettono alle imprese di migliorare il servizio clienti.
Il dialogo umano-chatbot: le fondamenta per un buon sistema
Per rendere efficiente un sistema di chatbot, è necessario progettarlo in modo che possa comprendere le richieste degli utenti, offrendo risposte opportune in linguaggio naturale. Gli sviluppatori devono dunque creare dataset contenenti varie tipologie di question answering ovvero domande e risposte in varie lingue. Ma occorre testare i chatbot e affinarne l’uso in modo da uniformare e rendere l’esperienza di dialogo significativa per gli utenti.
Le fasi del processo NLP
Proprio per azzerare gli errori, si suddivide il processo di elaborazione del linguaggio naturale in più fasi, dalla Tokenization (o scomposizione in token: spazi, parole, punteggiatura, frasi) all’analisi morfologica e lessicale. Quest’ultima prevede la consultazione di liste di lemmi (e derivati), coniugazioni e declinazioni, classificazione delle parole. Questa fase di processo è la Part of Speech Tagging (PoS). Penn Treebank Project, capace di distingue 36 parti di speech (48 con la punteggiatura), rappresenta il tagset.
Per fare la disambiguazione (per capisce se “pesca” è l’imperativo del verbo pescare, un frutto – sostantivo – o un aggettivo, il colore), la fase da compiere riguarda la comprensione del contesto, attraverso l’analisi sintattica e la generazione di Parse Tree, la ramificazione di alberi sintattici che aumenta la complessità.
La Named Entity Recognition (NER) è una sotto attività di Information Extraction (IE), che, attraverso regole o approcci statistici di machine learning, punta alla ricerca ed estrazione di Named Entity (NE), per un’analisi più approfondita del testo e una scrematura tramite l’estrazione delle sole entità utili in un certo contesto. Grazie al deep learning, i risultati sono sempre più sofisticati. Seguono le fasi di analisi semantica e analisi del discorso (coreference), che permettono di sintetizzare documenti, rispondere a domande ed estrarre informazioni utili da un testo.
Le reti neurali
La diffusione delle reti neurali per il NLP ha creato rappresentazioni vettoriali (word embeddings) appresi da modelli NLP basati su modelli spaziali vettoriali (Vector Space Model).
Il meccanismo di attenzione (Attention) ha poi introdotto l’addestramento bidirezionale (Transformer) per modellare il linguaggio in relazione tra parole e contesto, per leggere l’intera frase in maniera immediata e non più in sequenza. Il meccanismo del Transfer Learning, mutuato dalla computer vision, permette poi di arricchire un input grazie all’apprendimento di embedding di un altro modello.
I chatbot sanno così comprendere il linguaggio naturale, gestire i dialoghi, effettuare ricerca vocale e svolgere il ruolo di assistenti vocali, text-to-speech (e viceversa).
Vantaggi dell’integrazione dei chatbot nelle strategie di business
L’integrazione dei chatbot nella strategia di business migliora il servizio clienti, riduce i costi legati al lavoro manuale e permette di incrementare le vendite. Secondo Forbes, i business manager hanno registrato vendite in aumento in medio del 67%, mentre il 57% ha riscontrato anche un incremento del ROI con un minimo investimento.
Il sistema di chatbot può infatti ottimizzare la produttività dei dipendenti, attraverso l’automazione di processi di base come la registrazione delle ore di lavoro o il monitoraggio dei lead di vendita.
I sistemi di chatbot basati sull’AI possono inoltre personalizzare le conversazioni con i clienti, in base allo storico e a ciò che hanno imparato nel tempo, rispondendo in maniera sempre più pertinente, veloce e puntuale.
Esempi di software e app per chatbot AI
Alla luce dei vantaggi offerti, i chatbot sono sempre più integrati nelle strategie aziendali e assumeranno un ruolo di primo piano in futuro. Ecco alcuni esempi di software e app per chatbot AI:
- Answer Bot di Zendesk: è in grado di estrarre informazioni dalla knowledge base per fornire risposte alle domande dei clienti con dati più aggiornati;
- Ada: è un chatbot AI automatizzato basato sull’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che permette ai clienti di effettuare modifiche alle informazioni, alzare il livello dell’account, fissare appuntamenti e pagare in modo autonomo;
- Google Bard: è il chatbot che potenzierà il motore di ricerca Google, è alimentato da un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), in particolare una versione light, ottimizzata di LaMDA, basato su Transformer, l’architettura di rete neurale di Google, verrà potenziato dal modello linguistic PaLM;
- ChatGPT: è anche integrato in Microsoft Bing AI, può anche generare suggerimenti artistici di AI, risponde a interrogativi di follow-up, sa ammettere i propri errori, rifiuta richieste inappropriate;
- Jasper Chat: basato su GPT 3.5, ha imparato da miliardi di articoli ed è disponibile in 29 lingue;
- Netomi: è un agente virtuale, integrabile con i sistemi di back-end, in grado di offrire supporto alla risoluzione di problemi come determinare e comunicare lo stato di un ordine;
- Haptik: offrte assistenti virtuali intelligenti in grado di migliorare la customer experience, aumentare le vendite e ridurre i costi;
- Yosh.AI: sfrutta tecnologie AI evolute, grazie all’NLP, e il riconoscimento vocale di Google, per “potenziare l’eCommerce con soluzioni AI, promuovere il coinvolgimento degli utenti e migliorare le vendite”.
