Che cos'è un chatbot?

La prossima generazione di chatbot con funzionalità di AI generativa offrirà funzionalità ancora più avanzate grazie alla comprensione del linguaggio comune e delle domande complesse, alla capacità di adattarsi allo stile di conversazione dell'utente e all'uso dell'empatia nel rispondere alle domande degli utenti. I leader aziendali hanno ben chiaro questo futuro: l'85% dei dirigenti afferma che l'AI generativa interagirà direttamente con i clienti nei prossimi due anni, come riportato nello studio CEO’s guide to generative AI di IBV. Una soluzione di intelligenza artificiale di livello aziendale può consentire alle aziende di automatizzare il self-service e accelerare lo sviluppo di esperienze utente eccezionali.

I chatbot per le FAQ non hanno più bisogno di essere pre-programmati con risposte a domande prestabilite: è più facile e veloce utilizzare l'AI generativa in combinazione con la base di conoscenze di un'organizzazione per generare automaticamente risposte a una serie più ampia di domande.

Mentre i chatbot basati su AI conversazionale possono assimilare le domande o i commenti degli utenti e generare una risposta simile a quella umana, i chatbot basati su AI generativa possono fare un ulteriore passo in avanti generando nuovi contenuti come output. Questi nuovi contenuti possono includere testo, immagini e suoni di alta qualità in base agli LLM su cui sono addestrati. Le interfacce chatbot con AI generativa sono in grado di riconoscere, riassumere, tradurre, prevedere e creare contenuti in risposta alla domanda di un utente senza alcuna interazione umana.

I chatbot di livello aziendale basati su AI generativa che apprendono in modo autonomo, realizzati con un prodotto di AI conversazionale, vengono migliorati costantemente e automaticamente. Impiegano algoritmi che apprendono automaticamente dalle interazioni passate per rispondere al meglio alle domande e migliorare l'indirizzamento del flusso di conversazione.

I chatbot possono rendere facile agli utenti trovare informazioni rispondendo istantaneamente a domande e richieste, attraverso input di testo, input audio o entrambi, senza la necessità di intervento umano o ricerca manuale.

La tecnologia chatbot è ormai diffusa e si trova ovunque, dagli smart speaker domestici alle istanze di SMS, WhatsApp e Facebook Messenger rivolte ai consumatori, fino alle applicazioni di workplace messaging, incluso Slack. L'ultima evoluzione degli AI chatbot, spesso chiamati "assistenti virtuali intelligenti" o "agenti virtuali", non solo è in grado di comprendere conversazioni a ruota libera attraverso l'uso di sofisticati modelli linguistici, ma anche di automatizzare le attività pertinenti. Oltre ai noti assistenti virtuali intelligenti rivolti ai consumatori come Siri di Apple, Amazon Alexa, Gemini di Google e ChatGPT di OpenAI, anche gli agenti virtuali sono sempre più utilizzati in contesto aziendale per assistere clienti e dipendenti.

Per aumentare la potenza delle app già in uso, i chatbot ben progettati possono essere integrati nel software già presente in un'organizzazione. Ad esempio, è possibile aggiungere un chatbot a Microsoft Teams per creare e personalizzare un hub produttivo in cui contenuti, strumenti e membri si riuniscono per chattare, incontrarsi e collaborare.

Per ottenere il massimo dai dati esistenti di un'organizzazione, i chatbot di livello aziendale possono essere integrati con sistemi critici e orchestrare i workflow all'interno e all'esterno di un sistema CRM. I chatbot sono in grado di gestire azioni in tempo reale di routine come la modifica di una password attraverso un complesso workflow in più fasi che prevede più applicazioni. Inoltre, l'analytics conversazionale è in grado di analizzare ed estrarre insight dalle conversazioni in linguaggio naturale, generalmente tra i clienti che interagiscono con le aziende tramite chatbot e assistenti virtuali.

L' AI può anche essere uno strumento efficace per sviluppare strategie di marketing conversazionale. Gli AI chatbot sono disponibili per offrire assistenza clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e possono scoprire insight sul coinvolgimento e sui pattern di acquisto dei tuoi clienti, per condurre conversazioni più coinvolgenti e offrire esperienze digitali più uniformi e personalizzate attraverso i tuoi canali web e di messaggistica.

I primi chatbot erano essenzialmente programmi di FAQ interattivi, che si basavano su un set limitato di domande comuni con risposte pre-scritte. Non essendo in grado di interpretare il linguaggio naturale, queste FAQ generalmente richiedevano agli utenti di scegliere tra semplici parole chiave e frasi per portare avanti la conversazione. Questi chatbot rudimentali e tradizionali non sono in grado di elaborare domande complesse, né di rispondere a domande semplici che non sono state previste dagli sviluppatori.

Nel corso del tempo, gli algoritmi dei chatbot hanno migliorato la programmazione basata su regole complesse e l'elaborazione del linguaggio naturale, consentendo di esprimere le domande dei clienti in modo conversazionale. Questo ha dato origine a un nuovo tipo di chatbot, sensibile al contesto e dotato di machine learning per ottimizzare costantemente la sua capacità di elaborare e prevedere correttamente le query attraverso l'esposizione a un linguaggio sempre più simile a quello umano.

I moderni AI chatbot utilizzano il Natural Language Understanding (NLU) per distinguere il significato degli input aperti dell'utente, superando qualsiasi problema, dagli errori di battitura ai problemi di traduzione. Gli avanzati strumenti di AI associano poi quel significato allo specifico "intento" su cui l'utente desidera che il chatbot agisca e utilizzano l'AI conversazionale per formulare una risposta appropriata. Queste tecnologie di AI utilizzano il machine learning e il deep learning, diversi elementi di AI, con alcune differenze sfumate, per sviluppare una base di conoscenza sempre più granulare di domande e risposte informate dalle interazioni degli utenti. Questa sofisticazione, attingendo ai recenti progressi dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), ha portato a un aumento della soddisfazione dei clienti e ad applicazioni chatbot più versatili.

Il tempo necessario per creare un chatbot basato su AI può variare in base allo stack tecnologico e agli strumenti di sviluppo utilizzati, alla complessità del chatbot, alle caratteristiche desiderate, alla disponibilità dei dati e all'integrazione con altri sistemi, database o piattaforme. Con una piattaforma basata su AI facile da usare e no-code/low-code, gli AI chatbot possono essere creati ancora più velocemente.

I termini chatbot, AI chatbot e agente virtuale sono spesso utilizzati in modo intercambiabile, creando confusione. Sebbene le tecnologie a cui si riferiscono questi termini siano strettamente correlate, sottili distinzioni producono importanti differenze nelle rispettive funzionalità.

Chatbot è il termine più inclusivo e generico. Qualsiasi software che simula la conversazione umana, sia esso basato sulla tradizionale e rigida navigazione nei menu in stile albero decisionaleo su AI conversazionale all'avanguardia, è un chatbot. I chatbot si trovano su quasi tutti i canali di comunicazione, dagli alberi telefonici ai social ad app e siti web specifici.

Gli AI chatbot sono chatbot che utilizzano una serie di tecnologie AI, dal machine learning, composto da algoritmi, funzioni e set di dati, che ottimizza le risposte nel tempo, all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e Natural Language Understanding (NLU) che interpretano accuratamente le domande degli utenti e le abbinano a specifiche intenzioni. Le funzionalità di deep learning consentono ai chatbot basati su AI di diventare nel tempo più precisi, il che a sua volta consente all'uomo di interagire con gli AI chatbot in modo più naturale senza essere fraintesi.

Gli agenti virtuali sono un'ulteriore evoluzione del software degli AI chatbot. Utilizzano l'AI conversazionale per condurre il dialogo e il deep learning per auto-migliorarsi nel tempo, spesso associando queste tecnologie AI alla Robotic Process Automation (RPA) in un'unica interfaccia, per agire direttamente sull'intento dell'utente senza richiedere un ulteriore intervento da parte dell'uomo.

Per spiegare meglio le differenze, immagina che un utente voglia sapere come sarà il tempo domani. Con un chatbot tradizionale, l'utente può utilizzare la frase specifica "dimmi le previsioni meteo." Il chatbot dice che pioverà. Con un chatbot basato su AI, l'utente può chiedere: "Che tempo farà domani?" Il chatbot, interpretando correttamente la domanda, risponde che pioverà. Con un agente virtuale, l'utente può chiedere: "Come sarà il tempo domani?" E l'agente virtuale non solo prevederà la pioggia per l'indomani, ma si offrirà anche di impostare una sveglia anticipata per tenere conto del ritardo dovuto alla pioggia nel lungo il tragitto mattutino.

I consumatori utilizzano i chatbot basati su AI per numerosi tipi di attività, dall’interazione con app mobili all'utilizzo di dispositivi specifici come termostati intelligenti ed elettrodomestici da cucina intelligenti. Gli usi aziendali sono altrettanto vari: gli operatori di marketing utilizzano i chatbot basati su AI per personalizzare l'esperienza del cliente e semplificare le operazioni di e-commerce; i team IT e HR li utilizzano per consentire il self-service dei dipendenti; i contact center si affidano ai chatbot per ottimizzare le comunicazioni in entrata e indirizzare i clienti verso le risorse.

I chatbot basati su AI conversazionale possono ricordare le conversazioni con gli utenti e incorporare questo contesto nelle loro interazioni. In combinazione con le funzionalità di automazione, tra cui la Robotic Process Automation (RPA), gli utenti possono svolgere attività complesse attraverso l'esperienza del chatbot. E se un utente non è soddisfatto e ha bisogno di parlare con una persona reale, il trasferimento può avvenire senza soluzione di continuità. Al momento del trasferimento, l'agente di supporto live può ottenere la cronologia completa delle conversazioni chatbot.

Anche le interfacce conversazionali possono variare. I chatbot basati su AI vengono utilizzati comunemente nelle app di messaggistica dei social, nelle piattaforme di messaggistica indipendenti, nelle app e nei siti Web proprietari e persino nelle telefonate (dove sono anche noti come risposta vocale integrata o sistema automatico di risposta vocale, IVR).

I casi d'uso tipici includono:

• Assistenza costante e tempestiva per problemi relativi al servizio clienti o alle risorse umane.

• Consigli personalizzati in un contesto di e-commerce.

• Promozione di prodotti e servizi con il chatbot marketing.

• Definizione dei campi all'interno di moduli e applicazioni finanziarie.

• Pianificazione degli appuntamenti nel settore sanitario.

• Promemoria automatizzati per attività basate sull'ora o sulla posizione.

La capacità dei chatbot basati su AI di elaborare con precisione il linguaggio umano naturale e di automatizzare il servizio personalizzato crea chiari vantaggi sia per le aziende, sia per i clienti.

Prima dell'avvento dei chatbot, qualsiasi domanda, dubbio o reclamo dei clienti, indipendentemente dall'importanza, richiedeva una risposta umana. Naturalmente, i problemi dei clienti che richiedono un intervento rapido o addirittura urgente possono verificarsi al di fuori dell'orario di lavoro, durante il fine settimana o durante le festività. Tuttavia, dotare i reparti del servizio clienti di personale in grado di soddisfare una domanda imprevedibile, giorno e notte, è un'impresa costosa e difficile.

Oggi i chatbot possono gestire costantemente le interazioni con i clienti 24x7, migliorando costantemente la qualità delle risposte e riducendo i costi. I chatbot automatizzano i workflow e liberano i dipendenti dalle attività ripetitive. Un chatbot può anche eliminare i lunghi tempi di attesa per l'assistenza clienti telefonica o quelli ancora più lunghi per l'assistenza via e-mail, chat e web, perché è immediatamente disponibile per qualsiasi numero di utenti contemporaneamente. Questa è un'ottima esperienza dell'utente e i clienti soddisfatti hanno maggiori probabilità di mostrare fidelizzazione al brand.

Gestire un centro di supporto clienti giorno e notte è costoso. Allo stesso modo, anche il tempo speso per rispondere a domande ripetitive (e la formazione necessaria per rendere le risposte coerenti) è costoso. Molte aziende straniere offrono l'outsourcing di queste funzioni, ma ciò comporta un costo significativo e riduce il controllo sull'interazione del brand con i propri clienti.

Tuttavia, un chatbot può rispondere alle domande 24 ore al giorno, sette giorni alla settimana. Può fornire una nuova prima linea di supporto, integrare il supporto durante i periodi di punta o scaricare noiose domande ripetitive in modo che gli agenti umani possano concentrarsi su problemi più complessi. I chatbot possono aiutare a ridurre il numero di utenti che richiedono assistenza umana, aiutando le aziende a scalare il personale in modo più efficiente per soddisfare l'aumento della domanda o le richieste fuori orario.

I chatbot possono aiutarti nella generazione di lead di vendita e nel migliorare i tassi di conversione. Ad esempio, un cliente che consulta un sito web per cercare un prodotto o un servizio potrebbe avere domande sulle diverse funzioni, sulle caratteristiche o sui piani. Un chatbot può fornire queste risposte in situ, contribuendo a fare progredire il cliente verso l'acquisto. Per acquisti più complessi con un funnel di vendita in più fasi, un chatbot può porre domande di qualificazione dei lead e persino collegare direttamente il cliente con un agente di vendita qualificato.

Qualsiasi vantaggio di un chatbot può essere uno svantaggio se si utilizzano la piattaforma, la programmazione o i dati sbagliati. I tradizionali AI chatbot possono fornire un servizio clienti rapido, ma presentano delle limitazioni. Molti si affidano a sistemi basati su regole che automatizzano le attività e forniscono risposte predefinite alle richieste dei clienti.

I chatbot più nuovi basati su AI generativa possono comportare rischi per la sicurezza, con la minaccia di fuga di dati, problemi di riservatezza e responsabilità inferiori agli standard, complessità della proprietà intellettuale, licenze incomplete dei dati di origine, privacy incerta e conformità con le leggi internazionali. La mancanza di dati di input corretti comporta il rischio costante di "allucinazioni", con risposte imprecise o irrilevanti che richiedono al cliente di inoltrare la conversazione a un altro canale.

La sicurezza e la fuga di dati sono un rischio se informazioni sensibili di terzi o interne all'azienda vengono inserite in un chatbot basato su AI generativa, diventando parte del modello di dati del chatbot che potrebbe essere condiviso con altre persone che pongono domande pertinenti. Ciò potrebbe causare perdite di dati e violare le politiche di sicurezza di un'organizzazione.

Selezionare il prodotto chatbot giusto può avere vantaggi significativi sia per le aziende, sia per gli utenti. Gli utenti beneficiano di un supporto immediato e sempre attivo, mentre le aziende possono soddisfare meglio le aspettative senza costose revisioni del personale.

Ad esempio, un'azienda di e-commerce potrebbe implementare un chatbot per fornire ai clienti informazioni più dettagliate sui prodotti che stanno visualizzando. Il reparto delle risorse umane di un'organizzazione aziendale potrebbe chiedere a uno sviluppatore di trovare un chatbot in grado di offrire ai dipendenti un accesso integrato a tutti i vantaggi self-service. Gli ingegneri software potrebbero voler integrare un chatbot basato su AI direttamente nel loro prodotto complesso.

Indipendentemente dal caso o dal progetto, ecco cinque best practice e suggerimenti per la selezione di un prodotto di chatbot.

1. Scegliere una soluzione che possa raggiungere gli obiettivi immediati ma che non limiti l'espansione futura.Perché un team vuole il proprio chatbot? Come viene attualmente affrontato questo obiettivo e quali sono le sfide alla base della necessità di un chatbot? Offre modelli per aiutare le organizzazioni a scalare e diversificare le offerte di chatbot in futuro o altri team dovranno sviluppare qualcos'altro da zero? L'interfaccia consente una progettazione di chatbot di livello superiore? Il prezzo consente un'espansione interna efficiente?
   
   
2. Comprendere l'impatto che l'AI ha sull'esperienza del cliente. I chatbot sono un'espressione del brand. La giusta AI non solo può capire con precisione di cosa hanno bisogno i clienti e come tali esigenze vengono articolate, ma può essere anche in grado di rispondere in un modo non robotico, con effetti positivi per il business. Senza i giusti strumenti di AI, un chatbot è solo una FAQ più nobile.
   
   
3. Chiedere cosa serve per costruire, addestrare e migliorare i chatbot nel tempo. L'organizzazione necessita di qualcosa di semplice e pronto all'uso o di un accesso API sofisticato per l'implementazione personalizzata? L'AI non si addestra da sola. Le organizzazioni hanno bisogno di un'idea chiara di quali contenuti arriveranno già precostituiti e quali dovranno essere creati internamente. Alcuni chatbot offrono la possibilità di utilizzare chatlog storici e trascrizioni per creare queste intenzioni, risparmiando tempo. I chatbot che utilizzano il machine learning possono anche adattarsi e migliorare automaticamente le risposte nel tempo.
   
   
4. Cerca modi per collegarti agli investimenti esistenti e non sostituirli. Spesso, i canali o le tecnologie emergenti sembrano sostituire quelli consolidati. Ma invece, diventano solo un altro mezzo da gestire per un'organizzazione. Un chatbot che si collega a questi canali e ai sistemi dei casi dei clienti può fornire il meglio di entrambe le situazioni: modernizzare l'esperienza del cliente e indirizzare più accuratamente gli utenti verso le informazioni e le persone in grado di risolvere i loro problemi.
   
   
5. Stabilire se il chatbot soddisfa i requisiti di implementazione, scalabilità e sicurezza. Ogni organizzazione e settore presenta i propri requisiti e le proprie esigenze di conformità, quindi è importante definire chiaramente i criteri. Molti chatbot vengono forniti tramite il cloud per attingere a quanto appreso e ai risultati di altre conversazioni con i clienti e quindi, se questo richiede una soluzione on-premise o un ambiente single tenant, l'elenco dei fornitori disponibili è molto più corto. È inoltre importante capire se e come vengono utilizzati i dati, in quanto possono avere un impatto importante in settori altamente regolamentati.