AI Chatbot: 5 cose da sapere sugli assistenti virtuali di ultima generazione

Gli assistenti conversazionali sono tra noi da molto più tempo di quello che possiate immaginare.

Il primo a teorizzare questo tipo di applicazione fu infatti il padre dell’informatica Alan Turing, che nel 1950 ideò l’omonimo test per testare le capacità di una macchina di imitare il linguaggio e ragionamento umano.

Nel 1966 arrivò ELIZA, un esperimento pionieristico che, basandosi su un insieme di regole linguistiche, riuscì a simulare le capacità di conversazione di un essere umano, con risultati sorprendenti, considerando l’epoca e il tipo di tecnologia utilizzata.

Negli ultimi anni, però, gli assistenti conversazionali hanno visto un’evoluzione davvero significativa grazie alla diffusione e al rilascio di una serie di tecnologie: dalle prime reti neurali a quelle basate su transformer, fino ai più recenti Large Language Model e le loro conseguenti applicazioni di intelligenza artificiale generativa. Oggi, infatti, i chatbot hanno fatto un enorme salto in avanti in termini di capacità, rapidità ed efficienza, superando qualsiasi nostra aspettativa e dimostrando enormi potenzialità e vantaggi per tutti gli scenari aziendali.

Che cosa c’è dunque da sapere su questi nuovi assistenti virtuali? Come si distinguono da quelli precedenti e quali sono le loro caratteristiche e applicazioni?

Per comprendere meglio l’argomento, analizziamo insieme 5 aspetti importanti dei chatbot di ieri e di oggi.

1 – Che cosa sono i chatbot?

Un chatbot è un programma software capace di simulare una conversazione umana attraverso interfacce testuali o vocali. Si tratta di un’applicazione di intelligenza artificiale che utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e algoritmi di apprendimento automatico per interpretare gli input degli utenti e fornire risposte appropriate.

2 – Quali sono i vantaggi degli assistenti conversazionali intelligenti? 

Adottare un assistente virtuale basato sull’IA per fornire assistenza ai clienti o ai dipendenti, offre numerosi vantaggi. 

• Riduzione del tempo di attesa, migliorando la user experience e la soddisfazione finale dei clienti o dei collaboratori.

• Scalabilità: un singolo AI chatbot può gestire migliaia di conversazioni simultanee, offrendo un servizio 24/7 senza compromettere la qualità.  

• Facilità di utilizzo, senza necessità di formazione.

• Riduzione dei costi per il customer service. 

• Rapidità nel trovare le informazioni necessarie all’interno di un database. 

• Flessibilità: gli AI chatbot non sono limitati a scenari predefiniti, ma possono gestire domande inaspettate, fornire risposte personalizzate e persino proporre soluzioni creative a problemi complessi. 

• Integrazione: gli assistenti virtuali possono connettersi facilmente a database, CRM e altri strumenti aziendali, per accedere e fornire informazioni in tempo reale, eseguire transazioni complesse e offrire un’assistenza più completa. 

• Personalizzazione: possono adattare stile e tono di voce all’azienda e dare risposte più in linea con le esigenze dei clienti.

3 – Qual è la differenza tra un chatbot tradizionale e un chatbot basato su IA generativa?

Le principali differenze tra un chatbot tradizionale e un chatbot che sfrutta l’IA generativa consistono nel modo in cui comprendono le richieste e nel modo in cui generano le risposte. 

• I chatbot tradizionali seguono regole, schemi e pattern predefiniti e forniscono risposte preimpostate. Sono efficaci per compiti semplici e prevedibili, ma basta uscire dal sentiero battuto e questi si trovano in difficoltà, incapaci di comprendere o rispondere a richieste non previste. 

• I chatbot con IA generativa, invece, utilizzano tecnologie avanzate di elaborazione del linguaggio naturale per comprendere ciò che l’utente sta dicendo. Invece di attingere a un set predefinito di risposte, possono generare risposte originali sul momento, adattandosi a una vasta gamma di registri e stili linguistici. 

L’intelligenza artificiale generativa fornisce ai sistemi conversazionali delle capacità raffinate di comprensione del linguaggio umano e permette, così, di accelerare notevolmente il processo di costruzione di un assistente conversazionale. Grazie a questo tipo di tecnologia, infatti, non è più necessario fornire al chatbot una serie di script preimpostati per renderlo in grado di sostenere una conversazione efficace, né è necessario addestrare l’assistente per comprendere le richieste degli utenti all’interno di un dominio specifico.  

Utilizzando l’IA generativa, inoltre, i chatbot sono in grado di fornire risposte linguisticamente più “umane” e variegate, poiché il fulcro di questa tecnologia risiede proprio nelle sue capacità di generare frasi e testi a partire da input e istruzioni più o meno dettagliate (i cosiddetti prompt). Tale caratteristica, tuttavia, può portare i modelli di IA Generativa a fornire risposte non sempre accurate o coerenti. 

4 – Allucinazioni ed errori: come aggirarli? 

Uno dei più grandi limiti dei Large Language Model (LLM) sui cui si basano gli assistenti virtuali di nuova generazione, sono le cosiddette allucinazioni. 

Le “allucinazioni” negli AI chatbot si verificano quando il sistema genera informazioni false o incoerenti, presentandole come fatti.  

Molti modelli non si aggiornano in tempo reale e talvolta non sono in grado di capire quando non hanno sufficienti informazioni per rispondere a una domanda.
Inoltre, gli LLM non integrano informazioni da fonti diverse rispetto ai dati di addestramento su cui sono stati sviluppati. 

Per aggirare questo problema si ricorre alla Retrieval Augmented Generation. Si tratta di una tecnica che unisce le capacità generative degli LLM con quelle di reperire informazioni da una fonte di conoscenza esterna. 

Utilizzando la RAG è possibile fornire risposte corrette e attendibili, basate su dati aggiornati, provenienti da molteplici fonti aggiuntive che ne rendono le risposte più complete, prive di errori e specifiche per il contesto di applicazione. 

La Generative Composite AI è un approccio all’intelligenza artificiale che combina i modelli di AI generativa con un insieme di tecniche e tecnologie di Natural Language Processing più consolidate e utilizzate nel corso del tempo. Questa combinazione unica rende gli assistenti conversazionali più efficienti, sia in termini di costi di computing, sia in termini di accuratezza delle risposte. 

5 – Quali sono le più diffuse applicazioni pratiche? 

I nuovi AI chatbot stanno riscuotendo un’ottima accoglienza nel mondo aziendale. Ci sono già diversi casi di adozione di questi sistemi in svariati ambiti.  

In generale, gli assistenti conversazionali sono di aiuto non solo ai clienti, ma anche al personale aziendale: per esempio possono aiutare nello svolgimento di attività laboriose o che richiedono molto tempo, come la ricerca di documenti o informazioni che sono conservate in archivi o database differenti.  

Nel mondo bancario, i chatbot assistono i clienti in operazioni come il controllo del saldo, la richiesta di informazioni rispetto alle condizioni contrattuali o la risoluzione di problematiche comuni. 

Nel retail, danno consigli sui prodotti e assistenza. Amazon per esempio, ha lanciato Rufus, un assistente virtuale basato sull’intelligenza artificiale generativa, che aiuta le persone a trovare prodotti, fare confronti e scegliere cosa acquistare. 

Nel settore sanitario, i chatbot intelligenti vengono utilizzati per triage iniziali, fornendo informazioni su sintomi e trattamenti.  

Nella formazione invece, supportano studenti e docenti. 

Nel settore dei trasporti, vengono utilizzati per dare indicazioni ai viaggiatori o aiutano i professionisti a gestire malfunzionamenti in tempo reale. 

Per dare alle aziende e alle Pubbliche Amministrazioni la possibilità di creare chatbot intelligenti in modo rapido e semplice, Almawave ha dato vita a Conversation Studio. 

Conversation Studio è un’applicazione basata sull’intelligenza artificiale generativa che consente di creare, testare e implementare facilmente agenti conversazionali, senza dover ricorrere a complessi design della conversazione. 

Grazie alle capacità di comprensione dell’IA Generativa, alla RAG e alle tecnologie di apprendimento zero-shot, fornisce agli utenti risposte pertinenti, coerenti e basate su fatti. 

Può anche essere facilmente connesso con applicazioni esterne, attraverso chiamate API REST. 

Per garantire l’affidabilità delle risposte, il sistema può essere integrato con fonti dati che ne ampliano le capacità conoscitive per fornire risposte sempre corrette: documenti aziendali e knowledge base in diversi formati (S3 bucket, zip, o singoli file), fonti online, dati strutturati.
Durante tutte le interazioni, il chatbot intelligente fornisce i link ai documenti o ai data set da cui ha attinto il materiale, in modo che si possa sempre risalire alla fonte delle informazioni e garantirne l’attendibilità. 

Uno dei punti di forza di Conversation Studio, è che offre la massima personalizzazione: il chatbot generato non solo attinge a tutte le fonti dati interne dell’azienda, ma è in grado anche di adottare il tono di voce e lo stile aziendale, per integrarsi perfettamente con tutti i canali di quest’ultima. 

Inoltre, può essere facilmente integrato tramite embedding o widget in qualsiasi sito o portale, e può essere implementato sui sistemi di messaggistica più diffusi, come Telegram e Whatsapp. 

I vantaggi sono notevoli: 

• Migliora la soddisfazione, con risposte affidabili e rapide 

• Abbatte i costi e i tempi di ricerca informazioni 

• Aumenta la produttività dei dipendenti supportandoli nell’esecuzione dei processi aziendali, anche i più complessi

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