Tra le migliaia di parole che ogni giorno spuntano fuori sull'intelligenza artificiale (IA), l'intelligenza artificiale conversazionale è tra quelle che creano maggior confusione.
È un chatbot? È un assistente virtuale? O è qualcosa che si usa per comprendere meglio le conversazioni con i clienti?
In questo articolo ci occuperemo di:
- Che cos'è l'IA conversazionale
- Conversational AI vs chatbot tradizionali
- Come funziona l'IA conversazionale
- Esempi di conversazione AI
- 3 motivi per cui dovresti iniziare a utilizzare l'IA conversazionale nella tua azienda
Cos'è l'IA conversazionale
È una tecnologia che consente alle macchine e ai computer di avere delle conversazioni con le persone, dando l'impressione di parlare con un vero essere umano.
Pensate a Siri o Alexa: quando le chiedi qualcosa, ti poni come se stessi parlando a una persona. E anche "lei" ti risponde proprio come se fosse un essere umano a parlare.
Conversational AI vs Chatbot tradizionali
Il termine "IA conversazionale" è spesso utilizzato in modo intercambiabile con la parola "chatbot".
Eppure non sono esattamente la stessa cosa.
I chatbot di IA conversazionale utilizzano questa tecnologia per interagire con le persone e aiutarle a ottenere le risposte di cui hanno bisogno grazie alla capacità di comprendere il contesto, rilevare il sentiment (ovvero le opinioni delle persone su un dato argomento) e gestire conversazioni più complesse.
Tuttavia, non tutti i chatbot fanno uso della IA conversazionale. La maggior parte, infatti, è rule-based (chatbot basati sulle regole), ovvero chatbot che possono attingere solo a un set specifico e limitato di risposte oltre il quale non possono andare.
Come funziona l'IA conversazionale
L'IA conversazionale unisce il machine learning (ML) e al natural language processing (NLP).
È grazie al machine learning che lo strumento di IA conversazionale diventa "intelligente".
- Il machine learning è la scienza che permette alle macchine di imparare dall'esperienza (i dati), proprio come gli esseri umani. Studia i dati, comprende le connessioni e sviluppa un modello.
- Il natural language processing utilizza il machine learning per modellare la complessità del linguaggio umano e rende le macchine capaci di comprendere il nostro linguaggio e di rispondere di conseguenza.
Un po' come con la pratica e l'esercizio costante per noi esseri umani, vale lo stesso principio anche per le macchine: più ci si allena, meglio è. Avere più conversazioni permette infatti al modello di machine learning di interagire con una grande mole di dati e, di conseguenza, di migliorarsi continuamente.
Esempi di conversazione AI
Crystal, la nostra soluzione di IA conversazionale, è una piattaforma di business intelligence alla quale puoi fare domande suoi tuoi dati aziendali e ricevere in risposta le informazioni di cui hai bisogno.
Ad esempio, una persona che desidera esplorare meglio i propri dati aziendali relativi ai trend di vendita o alle performance dei dipendenti può rivolgersi, per messaggio o tramite linguaggio parlato, a Crystal e ricevere le informazioni di cui ha bisogno in forma di grafico, che può essere facilmente condiviso con altre persone e ulteriormente approfondito.
3 modi per sfruttare il sito AI conversazionale nella vostra azienda
L'IA conversazionale ha molti vantaggi e benefici. Qui ci concentriamo su tre vantaggi chiave che ti aiuteranno a migliorare il tuo business:
- Produttività - l'IA conversazionale ti permette di ridurre il tempo impiegato in attività ripetitive e, di conseguenza, permette ai dipendenti di concentrarsi su attività a più alto valore, migliorando la produttività complessiva dell'azienda.
- Processo decisionale data-driven - l'IA conversazionale rende i dati più accessibili a chiunque in azienda, aiutando il tuo business a diventare davvero data-driven.
- Democratizzazione del dato - grazie all'IA conversazionale, chiunque in azienda può usufruire dei dati aziendali, indipendentemente dalle capacità tecniche. Questo aiuta a ridurre il divario spesso presente tra tecnologia e lavoratori non tecnici, ad accrescere la fiducia nei dati e a responsabilizzare i dipendenti attraverso decisioni ad alto impatto.
Oggi i passi avanti nel mondo dei LLM (Large Language Models) e dell'intelligenza artificiale generativa aiutano a rendere l'IA conversazionale una vera e propria seconda lingua, dando così alle persone la possibilità di "parlare con i propri dati".
È una vera rivoluzione in cui la tecnologia opera dietro le quinte lasciando il palcoscenico alle persone, che sono, da sempre, le protagoniste.