Quando si parla di conversational AI il pensiero corre ai chatbot, ma è una visione limitata, perché non tutti i chatbot sono ascrivibili a tale categoria. Più puntuale, invece, è pensare agli assistenti vocali che abbiamo a disposizione tra Alexa, Siri o Google Assistant. Invece di concentrarci sul concetto di AI conversazionale, scendiamo tra le pieghe per capire cosa c’è a monte, cosa fa e quali vantaggi offrono le piattaforme di conversational AI.

Non c’è persona che, anche soltanto di rado, non abbia fatto ricorso a un chatbot o a un assistente vocale. Tecnologie che funzionano perché addestrate a farlo secondo modalità e logiche precise che vengono create, testate, mantenute e corrette da grandi aziende che possono fare affidamento su set di dati enormi. IBM, Google, Amazon, ma anche Meta e Microsoft sono tra i principali player del settore e si muovono con disinvoltura in qualsiasi ambito, dal web ai dispositivi IoT e trasversalmente lungo diversi comparti commerciali.

Il mercato include anche un ampio numero di attori meno noti i quali, attraverso apposite piattaforme, consentono ai rispettivi clienti di creare strumenti conversational AI su misura. Rappresentano un tema vasto che può essere sintetizzato partendo da una definizione generica: una piattaforma di conversational AI è un ambiente mediante il quale disegnare flussi e modalità di conversazione senza per forza di cose avere nozioni di programmazione.

Vantaggi delle Conversational AI per aziende e collaboratori

Utenti e clienti valutano in modo positivo le esperienze personalizzate che permettono loro di acquisire informazioni, acquistare beni, sottoscrivere servizi o ricevere assistenza post-vendita. Lo stesso vale per i collaboratori di un’azienda, che possono essere guidati da un’AI conversazionale per applicare procedure, risolvere problemi o accedere a dati specifici.

Le piattaforme di conversational AI sono palestre a tutti gli effetti perché, dopo avere creato il flusso di conversazioni, questo può essere testato da un numero selezionato di persone, raccoglierne i feedback ed eventualmente lavorare sul set di dati reso disponibile dalla piattaforma stessa e modificare gli strumenti creati. Usano un sottoinsieme delle intelligenze artificiali chiamato conversational AI per facilitare l’interazione tra uomo e macchina, mettendo in condizione di quest’ultima di imitare caratteristiche tipicamente umane.

Settori di applicazione e vantaggi pratici

Le imprese possono integrare queste piattaforme sui rispettivi siti web, canali social, sistemi di messaggistica istantanea o sms e assistere così clienti attuali e potenziali in modo rapido, efficace e personalizzato oppure, come detto, coadiuvare il lavoro e l’operatività di dipendenti e stakeholder.

    • Permettono la creazione di FAQ che rispondono alle domande più comuni (di fatto una delle forme più elementari di conversational AI).
    • Creano chatbot e assistenti virtuali automatizzati - anche telefonici.
    • Consentono il corretto funzionamento degli assistenti virtuali sui dispositivi mobili.

Sono molti i vantaggi e riguardano tanto le imprese che le scelgono quanto gli utilizzatori finali, siano questi collaboratori, clienti, fornitori o stakeholder in genere. Davanti a simili vantaggi, appare chiaro che aziende e organizzazioni possano declinare a diversi scopi l’uso delle AI conversazionali.

Esempi pratici

Amazon permette di ordinare prodotti dialogando con Alexa, interfaccia che consente anche di automatizzare, gestire e modificare ordini ciclici, tipici di chi sa che effettua acquisti con una certa periodicità. Allo stesso modo, ordinare una pizza elencando gli ingredienti graditi, l’indirizzo e l’orario di consegna desiderati è un classico compito assegnabile a una AI conversazionale.

In ambito finanziario, le aplicazioni più diffuse prevedono di aiutare i clienti a effettuare operazioni bancarie, a bloccare carte di pagamento, fornire saldi o elenchi di movimenti effettuati su uno o più conti.

Usabilità e personalizzazione

I business che ruotano attorno alle prenotazioni come, per esempio, quello dei viaggi, della ristorazione, dello spettacolo o delle strutture ricettive in genere, possono affiancare delle AI conversazionali ai procedimenti di acquisto dei clienti, permettendo a questi ultimi di prenotare con pochi click o esprimendo – scrivendole o pronunciandole – preferenze e necessità.

Ogni tipo di azione può integrare una conversational AI, sebbene siano tuttavia logiche lontane dalle possibilità tecnologiche. Una compagnia assicurativa può disporre di un’AI conversazionale in grado di formulare preventivi a potenziali clienti ponendo loro poche semplici domande, una struttura sanitaria può persino spingersi fino al punto in cui una conversational AI abbozza una diagnosi preliminare al fine di instradare un paziente verso uno specialista di riferimento anche se – per questioni etiche e legali – tali compiti sono ancora prerogativa dell’essere umano.

Automazione e generazione di dati

Questo è un processo trasversale, che può essere adottato da aziende e organizzazioni attive in qualsivoglia comparto. Un bot che risponde alle richieste dei clienti ponendo loro domande mirate per soddisfarne le richieste o per indirizzarne le questioni verso il comparto aziendale pertinente affinché possano essere sbrigate da un operatore umano, il quale può dare continuità alla richiesta originale senza che l’utente debba ripeterla.

I dati forniti dall’utente finale possono diventare patrimonio aziendale ed essere usati ed elaborati anche per fornire servizi di assistenza, di marketing e commerciali. Si tratta di un aspetto che merita la stesura di interi manuali: le AI conversazionali possono alleggerire e automatizzare molte attività aziendali, ciò che fa la differenza è la disponibilità di dati perché la tecnologia in sé è addestrabile a prescindere dal suo scopo finale.

La capacità di apprendere e istruire le conversational AI

Molte aziende e organizzazioni hanno procedure interne per svolgere qualsivoglia attività e queste possono essere illustrate ai collaboratori che ne facessero richiesta. Non solo: nelle imprese più grandi vige un sistema di generazione di procedure interne che mira a diffondere conoscenza. Così, per esempio, un collaboratore può descrivere come ha risolto un problema operativo e altri dipendenti possono attingere a queste informazioni interrogando un’AI conversazionale.

Il paradigma, semplicistico ma esaustivo, vorrebbe che tanto più è grande la base di dati disponibili, più si può istruire le AI conversazionali affinché assolvano al più alto numero di compiti. Questo riguarda anche i servizi erogati agli utenti, tra assistenza prevendita e post-vendita: i bot con cui gli utenti finali dialogano non inventano nulla, forniscono risposte in base al loro addestramento e questo viene effettuato sulla scorta dei dati disponibili.

Automatizzare l’assistenza ai clienti

L’automatizzazione dell’assistenza ai clienti è