Che cos'è un chatbot?

I chatbot sono disponibili su siti web, app, SMS, WhatsApp, servizio clienti e molti altri canali digitali.

Non tutti i chatbot utilizzano l'intelligenza artificiale (AI). I chatbot tradizionali seguono regole predefinite, alberi decisionali e flussi di conversazione con script. I chatbot AI utilizzano tecnologie come elaborazione del linguaggio naturale (NLP), AI generativa e grandi modelli linguistici (LLM) per comprendere l'intento dell'utente, generare risposte più naturali e adattarsi a una gamma più ampia di conversazioni.

I chatbot tradizionali funzionano bene per le richieste prevedibili, ma faticano con le domande che esulano dalle risposte programmate. I chatbot AI di oggi possono fare molto di più che fornire risposte. Molti si collegano ad applicazioni aziendali, database e knowledge base per recuperare informazioni, completare transazioni o guidare gli utenti attraverso un processo. Possono anche supportare gli agenti umani risolvendo le richieste di routine e trasferendo conversazioni più complesse a un essere umano quando è necessaria maggiore assistenza.

Le organizzazioni utilizzano chatbot per supportare clienti, dipendenti e partner in diversi settori. Possono aiutare con il servizio clienti, le vendite, il supporto tecnico, la condivisione interna delle conoscenze, la pianificazione degli appuntamenti e molte altre attività quotidiane.

Sebbene ogni chatbot abbia diverse funzionalità, l'obiettivo è lo stesso: rendere più facile per le persone ottenere informazioni e svolgere compiti attraverso la conversazione umana, invece di navigare nei menu o cercare tra i contenuti.

I chatbot sono importanti perché aiutano le organizzazioni a fornire un supporto più rapido, migliorare l'accesso alle informazioni e ampliare il servizio su canali digitali. Riflettono un cambiamento radicale nel modo in cui vengono erogate le esperienze digitali.

I clienti di oggi si aspettano interazioni omnicanale più rapide e personalizzate. I dipendenti vogliono anche un accesso rapido alle conoscenze aziendali e alle risorse interne. I chatbot aiutano a soddisfare queste aspettative rendendo disponibili informazioni e servizi tramite un'interfaccia conversazionale familiare.

L'idea che i computer possano conversare con le persone risale a decenni fa. Nel 1950, Alan Turing propose quello che divenne noto come il Test di Turing per valutare se una macchina potesse mostrare un'intelligenza simile a quella umana. Negli anni '60, ELIZA divenne uno dei primi chatbot famosi simulando conversazioni con gli utenti tramite semplice abbinamento di pattern, identificando parole chiave e rispondendo con risposte predefinite piuttosto che comprendere il significato.

I chatbot sono ora molto più avanzati, ma si basano sullo stesso obiettivo di permettere ai computer di comunicare attraverso il linguaggio naturale. Essi svolgono un ruolo centrale nel modo in cui le organizzazioni interagiscono con le persone. Invece di affidarsi solo a telefonate, e-mail o pagine web statiche, le aziende possono offrire esperienze che aiutano le persone a trovare informazioni e a completare i compiti in modo più diretto. In effetti, la conversazione è diventata un modo comune per le persone di interagire con la tecnologia.

Le organizzazioni stanno trovando nuovi modi per utilizzare i chatbot man mano che questi si evolvono. Sono diventati una parte importante del coinvolgimento dei clienti, del supporto ai dipendenti, dell'esperienza del cliente e della trasformazione digitale.

Molte persone pensano che la parola chatbot si riferisca sempre a un chatbot basato su AI, ma i chatbot esistevano molto prima dell'AI generativa.

Il termine AI conversazionale è talvolta usato al posto di chatbot, ma i due non sono la stessa cosa. L'AI conversazione è un'ampia categoria di tecnologie che consente ai sistemi di comprendere e rispondere al linguaggio umano, mentre un chatbot è un'applicazione di tale tecnologia. In altre parole, l'AI conversazionale alimenta molti chatbot, ma può anche alimentare assistenti AI, agenti AI, assistenti virtuali e altri sistemi conversazionali.

Alcune organizzazioni usano il termine agente virtuale in modo intercambiabile con chatbot, spesso nel servizio clienti. Altri utilizzano il termine agente virtuale per descrivere sistemi chatbot più avanzati, in grado di accedere ad applicazioni aziendali, completare attività o supportare interazioni più complesse. Poiché non esiste una definizione universale di agente virtuale, il termine può variare a seconda del fornitore o del prodotto.

Ogni chatbot AI è un chatbot, ma non tutti i chatbot sono chatbot AI. Sia i chatbot tradizionali che quelli AI comunicano attraverso la conversazione, ma differiscono nel modo in cui comprendono e rispondono agli utenti.

• I chatbot tradizionali, chiamati anche chatbot basati su regole, seguono regole predefinite, alberi decisionali o risposte con script. Funzionano bene per interazioni prevedibili ma hanno una flessibilità limitata. Molte aziende utilizzano chatbot tradizionali sui loro siti web per rispondere alle domande frequenti (FAQ) o guidare gli utenti attraverso compiti comuni.
  
  
• I chatbot AI utilizzano modelli AI per interpretare il linguaggio naturale, mantenere il contesto e generare risposte. Possono gestire una più ampia varietà di domande e conversazioni. Tra gli esempi più noti figurano ChatGPT e Claude, che consentono agli utenti di porre domande aperte e ricevere risposte in formato conversazionale.

Molti assistenti AI includono funzionalità di chatbot, ma non tutti i chatbot AI funzionano come assistenti AI completi. Entrambi usano l'AI conversazionale, ma hanno obiettivi diversi.

• I chatbot AI sono progettati principalmente come chatbot conversazionali che interagiscono con gli utenti attraverso conversazioni naturali. Rispondono alle domande, forniscono informazioni e aiutano gli utenti a completare attività specifiche.
  
  
• Gli assistenti AI hanno un ruolo più ampio. Oltre a rispondere alle domande, possono aiutare gli utenti a gestire i calendari, impostare promemoria, creare contenuti, cercare informazioni e lavorare su più applicazioni. Gli esempi includono Amazon Alexa, Siri di Apple, Google Assistant, Google Gemini e assistenti sul posto di lavoro come Microsoft Copilot.

I chatbot AI e gli agenti AI possono entrambi comunicare attraverso il linguaggio naturale, ma gli agenti AI sono progettati per svolgere un ruolo più attivo nel completamento del lavoro.

Alcuni agenti AI includono un'interfaccia chatbot, ma la conversazione è solo una parte della loro funzione.

• I chatbot AI rispondono alle richieste degli utenti e guidano le conversazioni. In genere rispondono alle domande o aiutano gli utenti a completare attività specifiche un passo alla volta.
  
  
• Gli agenti AI possono pianificare, prendere decisioni specifiche per ogni compito ed eseguire workflow a più fasi con un intervento umano limitato. Spesso utilizzano strumenti, interagiscono con altri software e adattano le loro azioni in base alle mutevoli condizioni.

Ad esempio, un chatbot AI potrebbe aiutare un cliente a scambiare un prodotto o rispondere a domande sui beneficio. Un agente AI potrebbe completare un obiettivo più ampio coordinando lo scambio, aggiornando l'inventario, notificando altri sistemi aziendali e confermando la transazione con un input minimo da parte dell'utente.

Il confine tra chatbot, assistenti AI e agenti AI sta diventando sempre meno netto. Molte piattaforme ora combinano elementi di tutte e tre, anche se il loro scopo principale determina ancora il modo in cui vengono classificate.

I chatbot tradizionali si basano su regole predefinite, mentre i chatbot AI combinano più tecnologie AI per comprendere le richieste, generare risposte naturali e completare attività più complesse.

Le seguenti tecnologie, in genere, si completano a vicenda nel corso di una conversazione, anziché funzionare in modo indipendente. Ad esempio, un chatbot AI potrebbe utilizzare il NLP e Natural Language Understanding (NLU) per interpretare la richiesta di un utente e recuperare informazioni rilevanti, quindi utilizzare un LLM con AI generativa per produrre una risposta conversazionale.

Algoritmi: ogni chatbot si affida agli algoritmi per elaborare le informazioni e determinare come rispondere. I chatbot tradizionali seguono tipicamente algoritmi predefiniti basati su regole e alberi decisionali, mentre i chatbot AI combinano algoritmi con machine learning e modelli linguistici per generare risposte più flessibili.

AI generativa: l'AI generativa consente ai chatbot moderni di creare risposte originali invece di selezionare solo tra risposte predefinite. Questa tecnologia permette ai chatbot AI di rispondere in modo più naturale e adattarsi a una gamma più ampia di domande.

Large language models (LLM): gli LLM sono i modelli AI che alimentano molti chatbot. Sono addestrati su grandi quantità di testo in modo da poter riconoscere schemi linguistici, comprendere i prompt e generare risposte che supportano conversazioni più simili a quelle umane.

Machine learning: il machine learning permette ai sistemi AI di riconoscere i pattern durante l'addestramento e migliorare il loro rendimento. Molti chatbot AI moderni si affidano anche al deep learning, un tipo di machine learning che aiuta i modelli linguistici a riconoscere schemi complessi nel testo e a generare risposte più naturali.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): l'NLP aiuta i chatbot a interpretare il linguaggio scritto o parlato. Permette ai chatbot di identificare il significato della richiesta di un utente, anche quando le domande sono formulate in modi diversi.

Natural Language Understanding (NLU): l'NLU è un'area specializzata dell'NLP che si concentra sull'interpretazione dell'intento e del contesto dell'utente. Invece di limitarsi a riconoscere le parole chiave, l'NLU aiuta i chatbot AI a capire cosa un utente sta cercando di realizzare.

Che un chatbot segua regole predefinite o utilizzi l'AI, ogni conversazione segue lo stesso processo di base. Il programma informatico riceve il messaggio o il comando vocale di un utente, interpreta la richiesta, seleziona la risposta appropriata e quindi risponde o esegue un'azione. La differenza sta nel modo in cui ogni tipo di chatbot interpreta la richiesta e decide come procedere.

Un chatbot tradizionale confronta l'input di un utente con regole predefinite, parole chiave o flussi di conversazione. Se riconosce la richiesta, restituisce una risposta programmata o guida l'utente al passo successivo. Ad esempio, un cliente potrebbe selezionare "Traccia un ordine" da un menu o rispondere "sì" per continuare con una conversazione predefinita. Se la richiesta non rientra nelle risposte programmate dal chatbot, spesso non può continuare senza reindirizzare l'utente o trasferirlo a un rappresentante umano.

I chatbot AI seguono un processo più flessibile. Possono comprendere l'intento e il contesto dietro la richiesta di un utente. Possono anche ricordare le informazioni precedenti nella conversazione, consentendo agli utenti di porre domande di follow-up o cambiare argomento in modo naturale.

Ad esempio, un cliente potrebbe digitare o dire: "Ho ordinato una giacca la settimana scorsa, ma vorrei cambiarla con una taglia diversa". Invece di chiedere al cliente di scegliere da un menu di opzioni, un chatbot AI può comprendere la richiesta, chiedere il numero d'ordine, recuperare i dettagli dell'acquisto e guidare il cliente nel processo di cambio.

Molti chatbot AI si integrano anche con varie fonti di dati come basi di conoscenza e applicazioni aziendali. Queste connessioni permettono loro di rispondere a domande, completare compiti e agire. Potrebbero creare ticket di supporto, pianificare appuntamenti, aggiornare i record dei clienti o recuperare informazioni sugli ordini, il tutto all'interno della stessa conversazione.

Le organizzazioni possono implementare chatbot in molti reparti per migliorare le interazioni con clienti e dipendenti. La maggior parte di questi casi d'uso si applica sia ai chatbot tradizionali che ai chatbot AI, anche se i chatbot AI sono più adatti a conversazioni più complesse.

I chatbot AI più avanzati possono automatizzare parti di questi workflow. Gli agenti AI possono spesso completare interi workflow con un coinvolgimento ancora minore degli utenti.

Il servizio clienti rimane uno degli usi più comuni per i chatbot. I chatbot rispondono alle domande, forniscono indicazioni e aiutano i clienti a risolvere problemi senza dover sempre contattare un rappresentante dell'assistenza. Le attività più comuni includono:

• Rispondere a domande su prodotti, servizi o politiche
• Aiutare i clienti a tracciare gli ordini, elaborare i resi o gestire gli account
• Fornire assistenza per la risoluzione dei problemi
• Inoltrare richieste complesse al team di supporto appropriato

Ad esempio, un rivenditore potrebbe usare un chatbot per aiutare i clienti a controllare lo stato degli ordini, mentre un'azienda software potrebbe usare un chatbot per rispondere a domande tecniche di base prima di collegare gli utenti a un operatore di supporto.

All'interno delle organizzazioni, i chatbot possono fungere da punto centrale per le risorse e il supporto aziendale. Questi chatbot aiutano i dipendenti ad accedere alle informazioni e a completare compiti comuni sul posto di lavoro. Gli usi tipici includono:

• Rispondere a domande sulle politiche e i benefici aziendali
• Sostenere l'onboarding dei dipendenti
• Aiutare con le richieste IT più comuni
• Collegare i dipendenti con le risorse interne

Un dipendente potrebbe utilizzare un chatbot per trovare informazioni sulle politiche relative alle ferie, oppure un neoassunto potrebbe usarlo per ricevere assistenza nella configurazione del software aziendale.

I chatbot possono semplificare la ricerca di informazioni memorizzate su siti web, documenti e sistemi interni. Questo caso d'uso è diventato più comune man mano che la comprensione delle domande in linguaggio naturale da parte dei chatbot AI è migliorata. Gli usi comuni includono:

• Trovare risposte nella documentazione aziendale
• Effettuare ricerche nella documentazione del prodotto, nelle risorse tecniche o nelle knowledge base
• Localizzare le politiche e procedure interne
• Riassumere le informazioni contenute nei documenti

Un cliente potrebbe usare un chatbot per trovare informazioni specifiche in una guida al prodotto, mentre un dipendente potrebbe chiedergli di trovare una politica aziendale.

I chatbot possono supportare i team di vendita aiutando i clienti a conoscere prodotti e servizi, fornendo raccomandazioni e guidandoli durante il processo di acquisto. I chatbot aiutano a:

• Rispondere alle domande sui prodotti
• Raccomandare prodotti o servizi
• Qualificare i lead e raccogliere informazioni sui clienti
• Programmare riunioni o dimostrazioni di prodotto

Un'azienda di e-commerce potrebbe utilizzare un chatbot per aiutare gli acquirenti a scegliere i prodotti. Un fornitore di software potrebbe usarne uno per rispondere alle domande dei potenziali clienti.

Invece di fornire solo risposte, alcuni chatbot aiutano gli utenti a completare azioni di routine. Questi chatbot si connettono spesso con i sistemi aziendali per fornire assistenza in caso di richieste comuni. Le attività potrebbero includere:

• Pianificare gli appuntamenti
• Effettuare prenotazioni
• Aggiornare le informazioni dell'account
• Compilare i moduli o inviare richieste

Ad esempio, un operatore sanitario potrebbe utilizzare un chatbot per programmare gli appuntamenti, mentre una banca potrebbe utilizzarne uno per aiutare i clienti ad aggiornare le informazioni sul conto.

Software chatbot più avanzati possono automatizzare parti dei processi aziendali raccogliendo informazioni, collegandosi ad altri sistemi e completando compiti specifici. Questi potrebbero includere:

• Creazione di ticket di supporto
• Inoltro delle richieste al team appropriato
• Aggiornamento dei registri aziendali
• Avvio dei processi di approvazione

Un chatbot HR potrebbe raccogliere informazioni da un nuovo dipendente e avviare il processo di onboarding, mentre un chatbot potrebbe creare automaticamente un ticket di supporto e inoltrarlo al team appropriato.

Alcuni chatbot AI automatizzano parti di questi workflow, mentre gli agenti AI possono spesso gestirli in modo più autonomo.

I chatbot AI migliorano entrambi il modo in cui le organizzazioni interagiscono con gli utenti. Indipendentemente dalla tecnologia che li supporta, i chatbot offrono diversi vantaggi comuni.

Informazioni coerenti: i chatbot rispondono utilizzando contenuti approvati e regole di business, che aiutano a fornire risposte più coerenti tra le conversazioni.

Risposte più rapide: i chatbot possono fornire risposte immediate alle domande più comuni, riducendo il tempo che le persone impiegano a cercare informazioni o ad attendere assistenza.

Maggiore disponibilità: a differenza dei team con orari lavorativi limitati, i chatbot possono rispondere in qualsiasi momento della giornata. Questa flessibilità consente alle organizzazioni di supportare gli utenti in diversi fusi orari e pianificazioni.

Miglioramento della produttività dei dipendenti: i dipendenti possono trovare rapidamente politiche, procedure e altre risorse interne senza dover cercare in più sistemi o contattare i colleghi per domande di routine.

Supporto clienti più efficiente: i chatbot gestiscono richieste di routine, liberando i team di assistenza a concentrarsi su questioni che richiedono più tempo, competenze o attenzione personale.

Supporto alla crescita aziendale: i chatbot permettono alle organizzazioni di gestire richieste crescenti dei clienti e richieste dei dipendenti senza aumentare proporzionalmente il personale di supporto, migliorando così l'efficienza operativa.

Le capacità conversazionali e la connettività dei chatbot AI possono offrire ulteriori benefici, tra cui:

Intuizioni utilizzabili: le conversazioni con i chatbot AI possono rivelare domande comuni, problemi ricorrenti e lacune informative. Questi insight possono essere utilizzati per migliorare prodotti, servizi e risorse di supporto.

Automazione delle attività di routine: molti chatbot AI possono connettersi con sistemi aziendali per completare azioni come la programmazione di appuntamenti, l'aggiornamento dei record o la creazione di ticket di supporto. Questa capacità riduce il lavoro manuale e contribuisce a snellire i processi comuni.

Interazioni più personalizzate: i chatbot AI possono personalizzare le risposte in base alle preferenze dell'utente, alle conversazioni precedenti o alle informazioni disponibili sugli account. Questa personalizzazione crea interazioni più rilevanti senza richiedere agli utenti di ripetere le informazioni ogni volta.

I chatbot possono fornire un valore significativo, ma introducono anche considerazioni importanti. Le organizzazioni dovrebbero pensare oltre la tecnologia stessa e istituire processi per la governance, la manutenzione e la supervisione umana. Con la giusta pianificazione, molte sfide comuni possono essere ridotte o evitate.

Distorsioni ed equità: i chatbot AI possono riflettere i pregiudizi riscontrati nei dati di addestramento o nelle informazioni a cui accedono. Test regolari, monitoraggio e aggiornamenti aiutano a identificare potenziali problemi e a migliorare la qualità delle risposte dei chatbot nel tempo.

Richieste complesse: i chatbot non sono in grado di gestire tutte le conversazioni. Alcune situazioni richiedono giudizio umano, empatia o competenze specialistiche. Un chatbot ben progettato dovrebbe riconoscerne i limiti e fornire un percorso chiaro a un rappresentante umano quando necessario.

Risposte errate o fuorvianti: i chatbot AI possono occasionalmente generare risposte inaccurate, incomplete o fuorvianti. Queste risposte sono talvolta chiamate allucinazioni nell'AI, e sono più probabili quando un chatbot non ha accesso a informazioni affidabili o gli vengono poste domande al di fuori del suo campo di conoscenza. Collegare i chatbot a fonti di dati affidabili e rivederne regolarmente le prestazioni può migliorarne l'accuratezza.

Manutenzione continua: i chatbot richiedono aggiornamenti regolari man mano che cambiano informazioni aziendali, politiche e esigenze dei clienti. I chatbot AI beneficiano anche di un monitoraggio e perfezionamento continui per mantenere la precisione, migliorare le prestazioni e supportare nuovi casi d'uso.

Privacy e sicurezza: i chatbot spesso elaborano informazioni su clienti, dipendenti o azienda. Le organizzazioni dovrebbero stabilire politiche per la protezione dei dati sensibili, il controllo dell'accesso ai sistemi aziendali e il rispetto delle normative sulla privacy applicabili.

Fiducia e trasparenza degli utenti: le persone dovrebbero sapere quando interagiscono con un chatbot e capire a quali dati può accedere. Stabilire aspettative chiare aiuta a costruire fiducia e crea un'esperienza utente migliore.