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Chatbot: l’IT che conversa e fa crescere il business aziendale

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Chatbot: l’IT che conversa e fa crescere il business aziendale

Le applicazioni in grado di simulare conversazioni con una persona reale stanno ampliando la loro presenza nel mondo enterprise. Sono sempre più utilizzate come nuovi canali per l’engagement dei clienti e per automatizzare anche processi interni. L’evoluzione dei migliori chatbot è strettamente legata a quella dell’AI

02 Set 2021

di Riccardo Cervelli

Tra le tecnologie IT emergenti negli ultimi anni che hanno avuto un’accelerazione della domanda con l’avvento della pandemia di Covid-19, una è sicuramente quella dei chatbot. Di fronte a una clientela attuale o potenziale che più difficilmente si recava di persona a chiedere informazioni o effettuare acquisti in uffici o punti vendita fisica, ricorrendo invece a visite dei siti web, invio di email, telefonate, messaggi sulle piattaforme di messaggistica istantanea (instant messaging) o mobile messaging, un sempre maggior numero di aziende ha iniziato a fare ricorso a chatbot in grado di rispondere a domande o portare a termine vere e proprie transazioni, senza l’intervento di agenti umani. O, in alternativa, a mettere in contatto l’interlocutore con la persona reale più adatta (handover) solo nel caso che il quella virtuale non fosse in grado di gestire end-to-end un’interazione business. Numerose ricerche prevedono una forte crescita – fra oltre 20% e oltre il 30% annuo a seconda della società di analisi – degli investimenti di chatbot nei prossimi cinque anni.

Che cosa sono i chatbot

I chatbot sono software in grado di simulare una conversazione fra esseri umani. In inglese la parola chat significa chiacchierare, mentre per bot si intende un programma autonomo (che ciò non necessita di essere attivato, ogni volta che deve eseguire i suoi compiti, dal suo autore o proprietario) che viene installato nell’ambito di una o più reti ed è in grado di fare interagire persone e/o sistemi diversi. L’idea dietro ai chatbot è vecchia di circa 70 anni, quanto quella di intelligenza artificiale (AI), due impennate significative del loro utilizzo sono avvenute rispettivamente nei primi anni Duemila, con la diffusione del Web, e dopo il 2015, quando i fornitori di servizi di mobile messaging hanno autorizzato l’inserimento di chatbot nei loro canali. Man mano che la tecnologia dei chatbot è progredita ed è stata abbracciata anche dai fornitori di enterprise business application e servizi cloud, al termine chatbot si sono affiancati come sinonimi nomi come intelligent virtual assistant (IVA), assistenti virtuali, AI conversazionale, intelligent chatbot e così via.

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Come funzionano i chatbot

I chatbot sono una tecnologia molto variegata. Una prima grande suddivisione può essere effettuata fra chatbot basati su regole (rule-based chatbot) e sull’AI (AI-based chatbot).

Una seconda fra chatbot solo testuali e altri che utilizzano anche la voce.

Chatbot rule-based

I chatbot rule-based prevedono, oltre ovviamente una GUI (graphic user interface), un software che effettua lo scanning delle domande inserite dall’utente all’interno del widget o dell’applicazione stand-alone, ricerca le parole chiave e, dopo il loro processamento attraverso istruzioni di tipo “if-then”, individua le risposte più appropriate all’interno di una knowledge base (libreria di informazioni su prodotti, servizi, etc.) e le fornisce all’interlocutore sotto forma di testo o di risposta vocale (utilizzando una tecnologia text-to-speech, TTS, o sintesi vocale).

Nulla vieta di inserire in questi chatbot, definiti anche linguistici, software di Natural Language Processing (NLP), in grado di trasformare in testo le domande espresse oralmente dall’utente, per poi inviare questo testo ai programmi di analisi successivi per individuare le risposte standard da fornire.

Chatbot AI based

I chatbot AI-based sono quelli su cui si concentrerà la maggiore attenzione negli anni a venire, sia per via della sempre maggiore evoluzione delle tecnologie di artificial intelligence (machine learning, o ML, e deep learning, DL, e altre, come la computer vision), sia per la tendenza degli giovani a interagire con le tecnologie IT come strumenti di uso quotidiano, sia perché molti nuovi dispositivi non consentono di scrivere testi.

I chatbot AI-based, come dice la parola stessa, richiedono che, dietro le interfacce di accesso, siano presenti motori di NLP ma anche di NLU (Natural language understanding), ed eventualmente altre tecnologie AI. La differenza fra NLP e NLU – spesso utilizzati anche indifferentemente – è che, mentre il NLP punta la sua attenzione soprattutto sulla traduzione del linguaggio naturale in un linguaggio comprensibile dalle macchine, il NLU enfatizza l’analisi psico-linguistica, e risulta quindi anche più funzionale ad analisi di tipo predittivo.

Integrazione con knowledge base, fonti di dati e altri strumenti

Sia i chatbot rule-based sia quelli AI-based possono avere livelli di complessità e ambiti di utilizzo molto diversi. In quella che è la parte di business logic di queste applicazioni, un ruolo molto importante è svolto dalle API (application programming interface) che permettono di rendere le chatbot molto ricche di componenti che possono provenire sia da unico vendor sia da più fornitori (anche open source). Inoltre, le chatbot possono essere installate on-premise, fruite in cloud, o realizzate in modalità hybrid cloud. Sia che si desideri creare una chatbot amatoriale che si voglia creare uno o più intelligent virtual assistant di livello enterprise, inoltre, si può anche ricorrere a servizi cloud chiamati Bot-as-a-service (BaaS), estensibili in logica hybrid- e multi- cloud.

Anche per quanto riguarda le interfacce utente esiste una vasta varietà di opzioni. Si va dal più noto widget (piccola finestra pop-up) a una vera e propria applicazione; da una voce che ci parla e ci ascolta tramite uno smart speaker, a un avatar che fa lo stesso in wearable device connesso via Bluetooth alle cuffie con microfono.

A che cosa serve un chatbot

Dopo aver esaminato che cosa sono e come funzionano i chatbot, è giusto cercare di capire se e come possono servire ad una azienda. Innanzitutto gli assistenti virtuali sono da considerare in tutti quei casi in cui si possono affidare a queste applicazioni compiti che prima si pensava potessero essere svolti solo da umani. Nel business, insomma, i chatbot possono apportare benefici di aumento delle vendite e dell’efficienza e di riduzione dei costi.

Che cosa può automatizzare un chatbot in azienda? Sono già molti gli ambiti in cui si sta assistendo allo sviluppo degli assistenti virtuali nelle aziende.

Marketing e vendite

I chatbot possono rappresentare la prima interfaccia di ingaggio conversazionale con un potenziale cliente per presentargli prodotti e servizi. In alcuni casi possono gestire completamente il ciclo di vendita oppure passare l’utente a un agente umano.

Customer service

Spesso i clienti chiedono informazioni per risolvere un problema che sono molto comuni. I chatbot possono interagire in modo efficiente e piacevole fino a fornire le risposte più adeguate. Se non riescono a rispondere, girano la conversazione a una persona reale.

Human resource

Anche grazie a librerie di processi predefiniti (i cosiddetti skill, sviluppati dai vendor di assistenti virtuali, da terze parti o dagli stessi sviluppatori aziendali) è possibile dotarsi di chatbot in grado di raccogliere e selezionare cv, chiedere informazioni ai neo-assunti, ricevere richieste di ferie da fare approvare, rilevare presenze e valutare o produrre domande di corsi di formazione.

Esempi di migliori chatbot del 2021

Negli ultimi anni quasi tutti i fornitori di software on-premise e di servizi cloud hanno integrato nella loro offerta anche tecnologie per sviluppare e gestire chatbot enterprise. Molte sono anche le partnership fra produttori di ERP, CRM e cloud provider con produttori di piattaforme di AI conversazionale best-of-breed per l’utenza aziendale.

Fra le principali, si segnala XAAP AI, che ha recentemente reso disponibile su AWS Marketplace una nuova soluzione: Conversational Self Service for Contact Center Intelligence (CSS4CCI). È un buon momento anche per la tecnologia IBM Watson Assistant. Questa sta dietro a una nuovissima applicazione chatbot, Vira, sviluppata da Big Blue con la Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, che mira a convincere i giovani indecisi delle aree urbane americane a vaccinarsi contro il Covid-19. E fra le piattaforme di NLU per creare AI-based chatbot va molto bene anche Google Dialogflow, adottata dal Consorzio Grana Padano per vendere direttamente ai consumatori le forme di formaggio.

Chatbot e intelligenza artificiale: un connubio perfetto

Come abbiamo visto, gli intelligent chatbot utilizzano tutti i tipi di AI. L’evoluzione dell’artificial intelligence permetterà di avere assistenti virtuali in grado di simulare meglio il comportamento conversazionale di un essere umano. Basti pensare alla possibilità – messa nel mirino, fra gli altri, da un progetto del MIT Media Lab – di abbinare al modo tradizionale di esprimersi di un chatbot che utilizza la funzionalità text-to-speech anche un modo “tutor”, cioè con quelle sfumature di espressività del linguaggio che permettono di ottenere i migliori risultati in ambito pedagogico. Lo sviluppo di capacità “empatiche” di questo tipo richiede algoritmi sempre più sofisticati di DL, che utilizzano reti neurali profonde (Deep neural network), e enormi moli di dati per l’addestramento (training). E questo premia le aziende o gli ecosistemi aziendali in grado di acquisire ed, eventualmente condividere, tali dati.

Riccardo Cervelli

Giornalista

Classe 1960, giornalista freelance divulgatore tecnico-scientifico, nell’ambito dell’Ict tratta soprattutto di temi legati alle infrastrutture (server, storage, networking), ai sistemi operativi commerciali e open source, alla cybersecurity e alla Unified Communications and Collaboration e all’Internet of Things.

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