Un chatbot è un programma informatico che simula la conversazione umana con un utente finale. Non tutti i chatbot sono dotati diintelligenza artificiale(AI) ma i chatbot moderni utilizzano sempre più le tecniche diAI conversazionalecome l'elaborazione del linguaggio naturale(NLP) per comprendere le domande degli utenti e automatizzare le risposte. La prossima generazione di chatbot con funzionalità diAI generativaoffrirà 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 nellostudio CEO’s guide to generative AIdi 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 diriconoscere, riassumere, tradurre, prevedere e creare contenutiin 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 unprodotto 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. Scopri notizie e insight selezionati da esperti in materia di AI, cloud e molto altro nella newsletter settimanale Think. 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 essereintegratinel 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 sistemaCRM. 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 conversazionaleè 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' AIpuò anche essere uno strumento efficace per sviluppare strategie dimarketing conversazionale. GliAI chatbotsono disponibili per offrireassistenza clienti24 ore su 24, 7 giorni su 7 e possono scoprire insight sul coinvolgimento e sui pattern di acquisto dei tuoi clienti,per condurre conversazionipiù coinvolgenti e offrire esperienze digitali più uniformi e personalizzate attraverso i tuoi canali web e di messaggistica. Scopri come l'AI generativa può offrire ai clienti un'esperienza più fluida e aumentare la produttività dell'organizzazione in queste tre aree chiave: self-service, agenti umani e operazioni di contact center. 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 dimachine learningper 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 ildeep 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 deimodelli linguistici di grandi dimensioni(LLM), ha portato a unaumento della soddisfazione dei clientie 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, allecaratteristiche 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 chatboteagente virtualesono 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. Chatbotè il termine più inclusivo e generico. Qualsiasi software che simula la conversazione umana, sia esso basato sulla tradizionale e rigida navigazione nei menu in stilealbero 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. GliAI chatbotsono 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 virtualisono 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 allaRobotic 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