Casi d'uso dell'AI conversazionale per le aziende

Al giorno d'oggi, le persone non si aspettano una comunicazione istantanea. La pretendono. L'intelligenza artificiale (AI) conversazionale è in prima linea per abbattere le barriere fra le aziende e il loro pubblico. Questa categoria di strumenti basati sull'AI, che include chatbot e assistenti virtuali, consente scambi fluidi, umani e personalizzati.

Dietro al semplice fumetto di chat dell'AI conversazionale si nasconde un complesso mix di tecnologie, al centro del quale troviamo l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). L'NLP traduce le parole dell'utente in azioni automatiche, consentendo alle macchine di comprendere e rispondere alle richieste dei clienti in modo accurato. Questa sofisticata base fa passare l'AI conversazionale da un concetto futuristico a una soluzione pratica.

I processi secondari del linguaggio naturale all'interno dell'NLP che lavorano insieme per creare un'AI conversazionale sono molteplici. Ad esempio, la natural language understanding (NLU) si concentra sulla comprensione, consentendo ai sistemi di cogliere il contesto, il sentiment e l'intento alla base dei messaggi degli utenti. Le aziende possono utilizzare l'NLU per offrire esperienze personalizzate e su larga scala ai propri utenti e soddisfare le esigenze dei clienti senza l'intervento umano.

La generazione del linguaggio naturale (NLG) completa questo aspetto consentendo all'AI di generare risposte simili a quelle umane. Consente infatti ai chatbot di AI conversazionale di fornire risposte pertinenti, coinvolgenti e dal suono naturale. L'emergere dell'NLG ha notevolmente migliorato la qualità degli strumenti automatizzati del servizio clienti, rendendo le interazioni più piacevoli per gli utenti e riducendo la necessità di doversi rivolgere agli agenti umani per le richieste più semplici.

Machine learning (ML) e deep learning (DL) costituiscono la base dello sviluppo dell'AI conversazionale. Gli algoritmi di ML comprendono il linguaggio nei processi NLU secondari e generano il linguaggio umano all'interno dei processi NLG secondari. Inoltre, le tecniche di ML potenziano attività come il riconoscimento vocale, la classificazione del testo, l'analisi del sentiment e il riconoscimento delle entità. Sono fondamentali per consentire ai sistemi di AI conversazionale di comprendere le domande e gli intenti degli utenti e di generare risposte appropriate.

Il DL, un sottoinsieme dell'ML, eccelle nella comprensione del contesto e nella generazione di risposte simili a quelle umane. I modelli DL possono migliorare nel tempo attraverso un ulteriore addestramento e l'esposizione a più dati. Quando un utente invia un messaggio, il sistema utilizza l'NLP per analizzare e comprendere l'input, spesso utilizzando modelli DL per coglierne le sfumature e l'intento.

L'analytics predittiva si integra con PNL, ML e DL per migliorare le capacità decisionali, estrarre insight e utilizzare i dati storici per prevedere comportamenti, preferenze e tendenze futuri. ML e DL sono al centro dell'analytics predittiva, in quanto consentono ai modelli di apprendere dai dati, identificare modelli ed effettuare previsioni su eventi futuri.

Queste tecnologie consentono ai sistemi di interagire, imparare dalle interazioni, adattarsi e diventare più efficienti. Le organizzazioni di tutti i settori traggono sempre più vantaggio da un'automazione sofisticata che gestisce meglio le query complesse e prevede le esigenze degli utenti. Nell'AI conversazionale, questo si traduce nella capacità delle organizzazioni di prendere decisioni basate sui dati, allineandosi alle aspettative dei clienti e allo stato del mercato.

L'AI conversazionale rappresenta più di un progresso nella messaggistica automatizzata o nelle applicazioni ad attivazione vocale: è un cambiamento nell'interazione umana-digitale, che offre alle aziende modi innovativi per interagire con il pubblico, ottimizzare le operazioni e personalizzare ulteriormente l'esperienza del cliente.

Secondo una ricerca di mercato di Allied (link esterno a IBM.com), si prevede che il mercato dell'AI conversazionale raggiungerà i 32,6 miliardi di dollari entro il 2030. Questo trend di crescita riflette il crescente entusiasmo per la tecnologia dell'AI conversazionale, soprattutto nel panorama aziendale odierno, dove il servizio clienti è più importante che mai. Dopotutto, l'AI conversazionale fornisce un portale sempre attivo per il coinvolgimento su vari domini e canali in un mondo aziendale globale attivo 24 ore su 24.

Nelle risorse umane (HR), la tecnologia gestisce in modo efficiente le richieste di routine e si impegna in una conversazione. Nel servizio clienti, le app di AI conversazionale possono identificare problemi che vanno oltre il loro ambito e reindirizzare i clienti al personale del contact center in tempo reale, consentendo agli agenti umani di concentrarsi esclusivamente sulle interazioni più complesse con i clienti. Quando si incorporano il riconoscimento vocale, l'analisi del sentiment e la gestione dei dialoghi, l'AI conversazionale può rispondere in modo più accurato alle esigenze dei clienti. 

I chatbot AI e gli assistenti virtuali sono due tipi diversi di AI conversazionale. I chatbot tradizionali, principalmente basati su regole e limitati ai loro script, presentano capacità ridotte di gestire le attività oltre i parametri predefiniti. Inoltre, la loro dipendenza da un'interfaccia di chat e da una struttura basata su menu impedisce loro di fornire risposte utili alle domande e alle richieste uniche dei clienti. 

Esistono due tipi principali di chatbot: 

1. Chatbot basati sull'AI: utilizzano tecnologie avanzate per rispondere in modo efficiente alle domande di base, risparmiando tempo e migliorando l'efficienza del servizio clienti. 
   
2. Chatbot basati su regole: noti anche come decision trees o bot basati su script, seguono protocolli pre-programmati e generano risposte in base a regole predefinite. Sono ottimi per la gestione di domande ripetitive e semplici, e sono più adatti per le aziende con requisiti più semplici di interazione con i clienti. 

Un assistente virtuale, invece, è un programma sofisticato che comprende i comandi vocali in linguaggio naturale e che esegue attività per l'utente. Alcuni esempi noti di assistenti virtuali includono Siri, Amazon Alexa e Google Assistant di Apple, utilizzati principalmente per l'assistenza personale, l'automazione domestica e la fornitura di informazioni o servizi specifici per l'utente. Sebbene le organizzazioni possano integrare l'AI conversazionale in numerosi sistemi, come bot di assistenza clienti o agenti virtuali per aziende, gli assistenti virtuali vengono generalmente utilizzati per offrire assistenza e informazioni su misura ai singoli utenti.

La combinazione di ML e PNL trasforma l'AI conversazionale da una semplice macchina che gestisce domande e risposte in un programma in grado di coinvolgere più profondamente gli esseri umani e di risolvere i problemi. I sofisticati algoritmi di ML guidano l'intelligenza alla base dell'AI conversazionale, consentendole di apprendere e di migliorare le proprie funzionalità attraverso l'esperienza. Questi algoritmi analizzano i modelli nei dati, si adattano ai nuovi input e perfezionano le loro risposte nel tempo, rendendo le interazioni con gli utenti più fluide e naturali. 

NLP e DL sono componenti integranti delle piattaforme di AI conversazionale, ognuna delle quali svolge un ruolo unico nell'elaborazione e nella comprensione del linguaggio umano. L'NLP si concentra sull'interpretazione delle complessità del linguaggio, come la sintassi e la semantica, e le sottigliezze del dialogo umano. Dai all'AI conversazionale la capacità di cogliere l'intento dietro gli input dell'utente e di rilevare le sfumature del tono, abilitando risposte contestualmente pertinenti e formulate in modo appropriato.

Il DL migliora questo processo consentendo ai modelli di apprendere da grandi quantità di dati, imitando il modo in cui gli esseri umani comprendono e generano il linguaggio. Questa sinergia tra PNL e DL consente all'AI conversazionale di generare conversazioni straordinariamente simili a quelle umane, replicando accuratamente la complessità e la variabilità del linguaggio umano.

L'integrazione di queste tecnologie va oltre la comunicazione reattiva. L'AI conversazionale utilizza gli insight ottenuti dalle interazioni passate per prevedere le esigenze e le preferenze degli utenti. Questa capacità predittiva consente al sistema di rispondere direttamente alle richieste e di avviare conversazioni in modo proattivo, suggerire informazioni pertinenti o offrire consigli prima che l'utente lo chieda esplicitamente. Ad esempio, una chat può chiedere se un utente ha bisogno di assistenza durante la navigazione nella sezione delle domande frequenti (FAQ) del sito web di un marchio. Queste interazioni proattive rappresentano il passaggio da sistemi meramente reattivi ad assistenti intelligenti che anticipano e rispondono alle esigenze degli utenti.

Gli esempi di AI conversazionale non mancano. La sua ubiquità è una testimonianza della sua efficacia e la versatilità della sua applicazione ha modificato per sempre il modo in cui operano quotidianamente i seguenti domini:

1. Servizio clienti:

L'AI conversazionale migliora i chatbot del servizio clienti in prima linea nelle interazioni con i clienti, permettendo di ottenere notevoli risparmi sui costi e migliorando il coinvolgimento del cliente. Le aziende integrano le soluzioni di AI conversazionale nei loro contact center e nei portali di assistenza clienti.

L'AI conversazionale migliora direttamente le opzioni self-service dei clienti, portando a un'esperienza di assistenza più personalizzata ed efficiente. Riduce significativamente i tempi di attesa tipicamente associati ai call center tradizionali fornendo risposte immediate. Inoltre, la sua capacità di adattarsi e apprendere dalle interazioni affina ulteriormente le metriche dell'assistenza clienti, tra cui il tempo di risposta, l'accuratezza delle informazioni fornite, la soddisfazione del cliente e l'efficienza nella risoluzione dei problemi. Questi sistemi basati sull'AI possono gestire il percorso del cliente, dalle richieste di routine alla gestione di compiti più complessi e sensibili ai dati. 

Analizzando rapidamente le domande dei clienti, l'AI è in grado di rispondere alle domande e di fornire risposte accurate e appropriate, garantendo che i clienti ricevano informazioni pertinenti e gli agenti non debbano perdere tempo con le attività di routine. Se una query supera le capacità del bot, questi sistemi di AI possono indirizzare il problema ad agenti umani meglio attrezzati per gestire interazioni complesse e sfumate con i clienti.

L'integrazione di strumenti di AI conversazionale nei sistemi di gestione delle relazioni con i clienti consente all'AI di attingere alla cronologia dei clienti e di fornire consigli e soluzioni su misura, uniche per ciascun cliente. I bot di AI forniscono un servizio 24 ore su 24, garantendo che le domande dei clienti ricevano attenzione in qualsiasi momento, indipendentemente dall'alto volume o dagli orari di punta delle chiamate: il servizio clienti non ne risentirà.

2. Marketing e vendite:

L'AI conversazionale è diventata uno strumento inestimabile per la raccolta dei dati, che assiste e raccoglie i dati cruciali dei clienti durante le interazioni per convertirli da potenziali clienti in clienti effettivi. I dati possono poi essere utilizzati per comprendere meglio le loro preferenze e personalizzare le strategie di marketing di conseguenza. È uno strumento che aiuta le aziende a raccogliere e analizzare i dati per orientare le decisioni strategiche. Valutare le opinioni dei clienti, identificare le richieste comuni degli utenti e raccogliere il feedback permette di ottenere insight preziosi che supportano il processo decisionale basato sui dati.

3. Risorse umane e processi interni:

Le applicazioni di AI conversazionale semplificano le operazioni delle risorse umane rispondendo rapidamente alle domande frequenti, fornendo un onboarding dei dipendenti fluido e personalizzato e migliorando i programmi di formazione. Inoltre, i sistemi di AI conversazionale sono in grado di gestire e classificare i ticket di supporto, assegnando loro la giusta priorità in base all'urgenza e alla pertinenza.

4. Retail:

I clienti possono gestire l'intera esperienza di acquisto online, dagli ordini alla gestione delle spedizioni, delle modifiche, degli annullamenti, dei resi e persino dell'accesso all'assistenza clienti, il tutto senza interagire con agenti umani. A livello di back-end, queste piattaforme migliorano la gestione dell'inventario e tengono traccia dell'inventario per aiutare i rivenditori a mantenere un equilibrio ottimale delle scorte. 

Quando le applicazioni di AI conversazionale interagiscono con i clienti, raccolgono anche dati che forniscono informazioni preziose su di loro. L'AI può assistere i clienti nella ricerca e nell'acquisto di articoli in modo rapido, spesso fornendo suggerimenti personalizzati in base alle loro preferenze e al loro comportamento passato. Tutto questo migliora l'esperienza di acquisto e influenza positivamente il coinvolgimento, la fidelizzazione e i tassi di conversione dei clienti. Nell'e-commerce, questa funzionalità può ridurre significativamente l'abbandono del carrello aiutando i clienti a prendere decisioni informate rapidamente.

5. Servizi finanziari e di banking:

Le soluzioni basate sull'AI stanno rendendo le attività di banking più accessibili e sicure, dall'assistenza ai clienti nelle transazioni di routine alla consulenza finanziaria, fino al rilevamento immediato delle frodi.

6. Social media:

L'AI conversazionale può coinvolgere gli utenti sui social media in tempo reale tramite assistenti AI, rispondere ai commenti o interagire con messaggi diretti. Le piattaforme AI possono analizzare i dati e le interazioni degli utenti per offrire raccomandazioni di prodotti, contenuti o risposte su misura allineati alle preferenze e al comportamento passato dell'utente. Gli strumenti di AI raccolgono dati dalle campagne sui social media, ne analizzano le prestazioni e raccolgono gli insight per aiutare i brand a comprendere l'efficacia delle loro campagne, i livelli di coinvolgimento del pubblico e come migliorare le strategie future. 

7. Multiuso:

Applicazioni di AI generativa come ChatGPT e Gemini (precedentemente Bard) evidenziano la versatilità dell'AI conversazionale. In questi sistemi, l'AI conversazionale si basa su enormi set di dati noti come modelli linguistici di grandi dimensioni, che consentono loro di creare contenuti, recuperare informazioni specifiche, tradurre le lingue straniere e offrire insight per la risoluzione dei problemi per problemi complessi.

L'AI conversazionale sta facendo passi da gigante anche in altri settori, come l'istruzione, le assicurazioni e i viaggi. In questi settori, la tecnologia migliora il coinvolgimento degli utenti, semplifica l'erogazione dei servizi e ottimizza l'efficienza operativa. Anche l'integrazione dell'AI conversazionale nell'Internet of Things (IoT) offre vaste possibilità, consentendo ambienti più intelligenti e interattivi attraverso una comunicazione senza interruzioni tra dispositivi connessi.

L'integrazione dell'AI conversazionale nella tua azienda offre un approccio affidabile per migliorare le interazioni con i clienti e semplificare le operazioni. La chiave per un'implementazione di successo sta nell'implementazione strategica e ponderata del processo.

• Quando si implementa l'AI conversazionale nella propria azienda, è fondamentale concentrarsi sul caso d'uso che meglio si allinea alle esigenze dell'organizzazione e che affronta con maggiore efficacia un problema specifico. Identificare il caso d'uso corretto aiuta a garantire che la tua iniziativa di AI conversazionale aggiunga un valore tangibile alle tue operazioni aziendali o all'esperienza del cliente. 
  
• Esplorare diversi tipi di applicazioni di AI conversazionale e comprendere come possono adattarsi al tuo modello di business è fondamentale nelle fasi iniziali. Si tratta di un passaggio fondamentale per allineare le funzionalità AI agli obiettivi aziendali. 
  
• Dare priorità alle metriche di tracciamento misura con precisione il successo della tua implementazione. Gli indicatori chiave di prestazione, come il coinvolgimento degli utenti, il tasso di risoluzione e la soddisfazione dei clienti, possono fornire indicazioni sull'efficacia della soluzione AI. 
  
• La pulizia dei dati è fondamentale per addestrare l'AI. La qualità dei dati inseriti nel tuo sistema di AI influisce direttamente sull'apprendimento e sulla sua precisione. Fare in modo che i dati siano pertinenti, completi e privi di pregiudizi è fondamentale per l'addestramento pratico dell'AI. 
  
• L'addestramento dell'AI è un processo continuo. Aggiornarla regolarmente con nuovi dati e feedback aiuta a perfezionare le sue risposte e a migliorare le sue capacità di interazione. Questa formazione continua è essenziale per fare in modo che l'AI rimanga pertinente ed efficace. 
  
• È fondamentale testare in modo approfondito il sistema di AI prima di implementarlo completamente. Questa fase aiuta a identificare eventuali problemi o aree da migliorare e garantisce che l'AI funzioni come previsto. 
  
• Coinvolgere l'organizzazione nel processo di implementazione, compresa la formazione dei dipendenti e l'allineamento dell'iniziativa AI con i processi aziendali, garantisce il supporto di tutti al progetto AI. 
  
• Quando si sceglie la piattaforma giusta per l'AI conversazionale, è importante assicurarsi che sia scalabile, sicura e compatibile con i sistemi esistenti. Inoltre, deve fornire gli strumenti e il supporto necessari per lo sviluppo e la manutenzione della soluzione di AI. 
  
• Infine, il successo a lungo termine dell'AI conversazionale si basa sul supporto fondamentale per la post-produzione, che prevede la manutenzione, l'aggiornamento e la risoluzione regolare dei problemi per garantire che l'AI funzioni in modo efficace e si evolva con le tue esigenze aziendali. 

Sulla base delle tendenze attuali e dei progressi tecnologici, possiamo anticipare diversi sviluppi nei prossimi cinque anni: 

1. Natural language understanding potenziata: possiamo aspettarci miglioramenti significativi nella comprensione e nell'elaborazione del linguaggio naturale, che porteranno a interazioni più sfumate e consapevoli del contesto. L'AI renderà le conversazioni sempre più indistinguibili da quelle con gli esseri umani. 
   
2. Personalizzazione: l'AI conversazionale probabilmente aumenterà le capacità di personalizzazione. Utilizzando l'analytics dei dati e il machine learning, questi sistemi forniranno esperienze altamente personalizzate, individualizzando le risposte in base alle interazioni, alle preferenze e ai modelli di comportamento passati dell'utente. 
   
3. Maggiore integrazione e ubiquità: l'AI conversazionale si integrerà senza soluzione di continuità nella nostra vita quotidiana. La sua presenza si diffonderà, rendendo le interazioni con la tecnologia più naturali e intuitive, dalle case e dalle auto intelligenti fino ai servizi pubblici e all'assistenza sanitaria.
   
4. Progressi nella tecnologia vocale: L'AI conversazionale basata sulla voce farà enormi progressi. I miglioramenti nella generazione e nel riconoscimento vocale porteranno a interazioni vocali più fluide e accurate, ampliando l'uso degli assistenti vocali in diversi campi. 
   
5. Intelligenza emotiva: la prossima frontiera dell'AI conversazionale riguarda lo sviluppo dell'intelligenza emotiva. I sistemi AI probabilmente miglioreranno nel rilevare e rispondere in modo appropriato alle emozioni umane, rendendo le interazioni più empatiche e coinvolgenti. 
   
6. Espansione delle applicazioni aziendali: nel mondo degli affari, l'AI conversazionale svolgerà un ruolo fondamentale in vari settori aziendali come il servizio clienti, le vendite, il marketing e le risorse umane. La sua capacità di automatizzare e migliorare le interazioni con i clienti, di raccogliere informazioni e di supportare il processo decisionale la renderà uno strumento aziendale indispensabile. 
   
7. Considerazioni etiche e sulla privacy: con il progredire e il diffondersi dell'AI conversazionale, le preoccupazioni legate all'etica e alla privacy diventeranno sempre più importanti. Ciò porterà probabilmente a una maggiore regolamentazione e allo sviluppo di linee guida di etica per lo sviluppo e l'uso dell'AI. 
   
8. Capacità multilinguistiche e interculturali: l'AI conversazionale migliorerà la sua capacità di interagire in più lingue e di adattarsi ai contesti culturali, cosa che renderà questi sistemi più accessibili e pratici a livello globale. 
   
9. Applicazioni sanitarie: nel settore sanitario, l'AI conversazionale può svolgere un ruolo cruciale nella diagnostica, nella cura dei pazienti, nella salute mentale e nella medicina personalizzata, offrendo supporto e informazioni a pazienti e operatori sanitari. 
   
10. Strumenti educativi e di formazione: l'AI conversazionale sarà ampiamente utilizzata nelle esperienze di apprendimento educativo, nel tutoraggio e nella formazione. La sua capacità di adattarsi agli stili e ai ritmi di apprendimento individuali può infatti rivoluzionare le metodologie educative. 

Con l'evolversi dell'AI conversazionale, stanno emergendo diverse tendenze chiave che promettono di migliorare notevolmente il modo in cui queste tecnologie interagiscono con gli utenti e si integrano nella nostra vita quotidiana.

• Miglioramenti nell'NLP: i progressi nelle tecniche di NLP, come l'analisi del sentiment e il rilevamento del sarcasmo, consentono all'AI conversazionale di comprendere meglio l'intento e le emozioni che si nascondono dietro gli input degli utenti, creando interazioni più naturali e coinvolgenti. 

• Nuovi sviluppi creativi: i leader tecnologici stanno segnalando che avere modelli più grandi non migliorerà necessariamente l'AI e stanno cercando altri modi per perfezionarli, nonostante l'aumento dell'attenzione verso i modelli di grandi dimensioni che alimentano l'intelligenza dell'AI conversazionale. GPT-4 di OpenAI, che si dice contenga circa 1,76 trilioni di parametri a guida delle sue decisioni, è un esempio di questa tendenza. 

• Integrazione cross-modale: la combinazione dell'AI conversazionale con altre tecnologie, come computer vision e riconoscimento vocale, faciliterà interazioni più ricche e personalizzate. Prova a immaginare un assistente virtuale in grado di comprendere gli oggetti presenti nella tua stanza e di incorporarli nelle sue risposte, o capace di regolare il suo tono in base al suo stato emotivo.

• Dipartimenti AI interni: con l'aumento dell'adozione dell'AI, i prezzi del cloud aumentano. Molte organizzazioni stanno integrando funzionalità di AI per gestire i costi e aumentare la flessibilità, invece di affidarsi esclusivamente ai provider di cloud per la gestione della maggior parte del carico di elaborazione dell'AI conversazionale. Alcuni reparti possono essere dedicati alla ricerca e sviluppo, mentre altri all'applicazione dell'AI a problemi aziendali specifici.

Il panorama dell'AI conversazionale è in rapida evoluzione, guidato da fattori chiave che ne determinano lo sviluppo e l'adozione futuri:

• Crescente domanda di assistenti AI: poiché nella nostra vita quotidiana facciamo sempre più affidamento sulla tecnologia, la domanda di assistenti intelligenti in grado di gestire varie attività e conversazioni continuerà ad aumentare. 
  
• Enfasi sull'esperienza utente: gli sviluppatori daranno priorità alla creazione di un'AI che non solo funzioni bene ma fornisca anche un'esperienza di interazione piacevole. Questo può comportare l'aggiunta di umorismo, empatia e creatività nelle personalità dell'AI. 
  
• Considerazioni etiche: con l'aumento della potenza dell'AI, ci si concentrerà maggiormente sullo sviluppo di linee guida etiche e sul contributo a garantire un uso responsabile dell'AI conversazionale. 

Tuttavia, ci sono anche potenziali sfide e limitazioni da considerare: 

• Bias dei dati: i modelli AI si basano su dati forniti dall'uomo, che tuttavia possono contenere diversi bias. Garantire equità e inclusività nell'AI conversazionale è fondamentale. 
  
• Spiegabilità e affidabilità: capire come i modelli AI arrivano ai loro risultati creerà fiducia e sicurezza nelle loro funzionalità. 
  
• Sicurezza e protezione: per impedire ad attori malintenzionati di manipolare o compromettere i sistemi di AI conversazionale, sono necessarie misure di sicurezza efficaci.

Mentre le organizzazioni affrontano le complessità e le opportunità offerte dall'AI conversazionale, scegliere una piattaforma solida e intelligente si pone come una necessità fondamentale. Le aziende hanno bisogno di una soluzione sofisticata e scalabile per migliorare il coinvolgimento dei clienti e semplificare le operazioni. Scopri come IBM watsonx Assistant può migliorare la sua strategia di AI conversazionale e fare il primo passo per rivoluzionare la tua esperienza di servizio clienti.