Cos'è l'IA conversazionale?
L'intelligenza artificiale (IA) conversazionale è una tecnologia che rende il software in grado di comprendere e rispondere a conversazioni umane basate sulla voce o sul testo. Tradizionalmente, la chat umana con il software è stata limitata agli input preprogrammati in cui gli utenti inseriscono o pronunciano comandi predeterminati. L'IA conversazionale va ben oltre. È in grado di riconoscere tutti i tipi di input vocali e testuali, imitare le interazioni umane e comprendere e rispondere a domande in diverse lingue. Le organizzazioni utilizzano l'IA conversazionale per vari casi d'uso dell'assistenza clienti, quindi il software risponde alle domande dei clienti in modo personalizzato.
Quali sono i vantaggi dell'IA conversazionale?
La tecnologia di IA conversazionale offre diversi vantaggi ai team di assistenza clienti di un'organizzazione.
Migliore esperienza cliente
I chatbot di IA conversazionale possono fornire supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e una risposta immediata ai clienti, un servizio che i clienti moderni apprezzano e si aspettano da tutti i sistemi online. La risposta immediata aumenta sia la soddisfazione del cliente, sia la frequenza del coinvolgimento con il marchio.
Inoltre, è possibile integrare i dati precedenti sulle interazioni con i clienti con l'IA conversazionale, per creare un'esperienza personalizzata per i tuoi clienti. Ad esempio, può fornire consigli basati sugli acquisti precedenti dei clienti o sugli input di ricerca.
Maggiore efficienza operativa
Puoi utilizzare soluzioni di IA conversazionale per semplificare i flussi di lavoro del servizio clienti. Possono rispondere alle domande più frequenti o ad altri input ripetitivi, liberando la forza lavoro umana per concentrarsi su attività più complesse.
Puoi anche ottenere vantaggi in termini di costi su larga scala. La creazione di team di assistenza clienti 24 ore su 24 in fusi orari diversi comporta costi ingenti. È molto più efficiente utilizzare i bot per fornire supporto continuo ai clienti di tutto il mondo.
Accessibilità più ampia
L'IA conversazionale può essere utilizzata per migliorare l'accessibilità dei clienti disabili. Può anche aiutare i clienti con conoscenze tecniche limitate, background linguistici diversi o casi d'uso non tradizionali. Ad esempio, le tecnologie di IA conversazionale possono guidare gli utenti attraverso la navigazione del sito web o l'utilizzo delle applicazioni. Possono rispondere alle domande e contribuire a garantire che le persone trovino ciò che stanno cercando senza dover possedere conoscenze tecniche avanzate.
Quali sono alcuni casi d'uso dell'IA conversazionale?
L'IA conversazionale ha diversi casi d'uso nei processi aziendali e nelle interazioni con i clienti. Abbiamo raggruppato questi casi d'uso in quattro grandi categorie.
Informativo
In un contesto informativo, l'IA conversazionale risponde principalmente alle richieste dei clienti o offre indicazioni su argomenti specifici. Ad esempio, i tuoi utenti possono chiedere ai chatbot del servizio clienti informazioni sul meteo, dettagli di un prodotto o istruzioni dettagliate delle ricette. Un altro esempio potrebbero essere gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale, che rispondono alle domande degli utenti con informazioni in tempo reale, spaziando dalle notizie globali agli aggiornamenti.
Acquisizione di dati
Puoi utilizzare strumenti di IA conversazionale per raccogliere dettagli o feedback essenziali degli utenti. Ad esempio, puoi creare interazioni più simili a quelle umane durante un processo di onboarding. Un altro scenario potrebbe essere quello delle chat post-acquisto o post-assistenza, in cui le interfacce di conversazione raccolgono feedback sul percorso del cliente: esperienze, preferenze o aree di insoddisfazione.
Transazioni
Negli scenari transazionali, l'intelligenza artificiale conversazionale facilita le attività che coinvolgono qualsiasi transazione. Ad esempio, i clienti possono utilizzare i chatbot di intelligenza artificiale per effettuare ordini su piattaforme di e-commerce, prenotare biglietti o effettuare prenotazioni. Alcuni istituti finanziari utilizzano chatbot basati sull'intelligenza artificiale per consentire agli utenti di controllare i saldi dei conti, trasferire denaro o pagare le bollette. Questi utilizzi sono comodi per i tuoi clienti e migliorano la loro esperienza.
Assistenza
Quando utilizzi l'IA conversazionale in modo proattivo, il sistema avvia conversazioni o azioni basate su trigger specifici o analisi predittive. Ad esempio, le applicazioni di IA conversazionale possono inviare avvisi agli utenti sugli appuntamenti imminenti, ricordargli le attività non completate o suggerire prodotti in base al comportamento di navigazione. Gli agenti di AI conversazionale possono contattare in modo proattivo i visitatori del sito web e offrire assistenza. Oppure, potrebbero fornire ai tuoi clienti aggiornamenti sulle interruzioni della spedizione o del servizio, senza che il cliente debba attendere l’intervento di un agente umano.
Come funziona l'IA conversazionale?
L'intelligenza artificiale conversazionale funziona utilizzando tre tecnologie principali.
Elaborazione del linguaggio naturale
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un insieme di tecniche e algoritmi che consente alle macchine di elaborare, analizzare e comprendere il linguaggio umano. Il linguaggio umano ha diverse caratteristiche, come il sarcasmo, le metafore, le variazioni della struttura delle frasi e le eccezioni grammaticali e di utilizzo. Gli algoritmi di machine learning (ML) per la NLP consentono ai modelli di intelligenza artificiale conversazionale di apprendere continuamente da vasti dati testuali e riconoscere diversi modelli e sfumature linguistiche.
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Riconoscimento del linguaggio naturale
La comprensione del linguaggio naturale (NLU) riguarda l'aspetto della comprensione del sistema. Garantisce che i modelli di IA conversazionale elaborino il linguaggio e comprendano l'intento e il contesto dell'utente. Ad esempio, la stessa frase potrebbe avere significati diversi in base al contesto nel quale viene utilizzata.
La NLU utilizza il machine learning per stabilire il contesto, distinguere i significati e comprendere la conversazione umana. Ciò è particolarmente importante quando gli agenti virtuali devono inoltrare domande complesse a un agente umano. La NLU rende semplice la transizione, basandola su una chiara comprensione delle esigenze dell’utente.
Generazione del linguaggio naturale
Dopo aver compreso l'input dell'utente, il sistema formula una risposta coerente e contestualmente appropriata. La generazione del linguaggio naturale (NLG) permette agli agenti virtuali di costruire frasi simili a quelle umane in modo chiaro, pertinente e linguisticamente naturale. La NLG utilizza potenti algoritmi di deep learning per formulare risposte contestuali. Inoltre, man mano che i chatbot basati sull'intelligenza artificiale interagiscono con gli utenti e gli agenti umani, le loro risposte diventano più precise e flessibili nel tempo.
Qual è la differenza tra IA conversazionale e IA generativa?
L'intelligenza artificiale generativa (IA generativa) è un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare nuovi contenuti e idee, tra cui conversazioni, storie, immagini, video e musica. Come tutte le intelligenze artificiali, l'IA generativa si basa su modelli di machine learning. È basata in particolare su modelli di grandi dimensioni che ricevono pre-training su grandi quantità di dati e comunemente denominati modelli di fondazione (FM).
Oltre alla creazione di contenuti, è possibile utilizzare l'IA generativa per migliorare la qualità delle immagini digitali, modificare video, creare prototipi di produzione e aumentare i dati con set di dati sintetici.
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AI conversazionale e IA generativa
L'IA conversazionale e l'IA generativa hanno obiettivi finali diversi. L'obiettivo dell'IA conversazionale è comprendere il linguaggio umano e il flusso della conversazione. È possibile configurarlo per rispondere in modo appropriato a diversi tipi di query, e per non rispondere a domande che esulano dall'ambito.
Al contrario, l'IA generativa mira a creare contenuti nuovi e originali imparando dai dati esistenti dei clienti. In un certo senso, risponderà a domande fuori ambito solo in modi nuovi e originali. La sua qualità di risposta potrebbe non essere quella attesa, e potrebbe non comprendere le intenzioni del cliente, come farebbe l'intelligenza artificiale conversazionale.
Detto questo, è importante notare che molti strumenti di intelligenza artificiale combinano sia l'IA conversazionale, sia le tecnologie di IA generativa. Il sistema elabora l'input dell'utente con l'IA conversazionale e risponde con l'IA generativa. Questo risolve le difficoltà per i casi d'uso che esulano dall'ambito dell'IA conversazionale.
In che modo AWS può supportare i tuoi requisiti di IA conversazionale?
Amazon Web Services (AWS) fornisce numerose soluzioni per supportare il tuo lavoro con l’IA conversazionale.
Amazon Lex è un servizio di intelligenza artificiale completamente gestito con modelli avanzati in linguaggio naturale. Puoi usarlo per progettare, realizzare, testare e distribuire interfacce conversazionali nelle applicazioni. Basato sullo stesso motore conversazionale di Alexa, offre funzionalità di riconoscimento vocale e comprensione del linguaggio di alta qualità. Con Amazon Lex puoi aggiungere chatbot sofisticati basati sull'intelligenza artificiale a nuove e vecchie applicazioni.
Amazon Kendra è un servizio di ricerca conversazionale facile da usare. Ti permette di trovare informazioni archiviate all'interno della grande quantità di contenuti distribuiti in tutta l'azienda. Ad esempio puoi trovare dati dai manuali, rapporti di ricerca, domande frequenti, documenti sulle risorse umane e guide all'assistenza clienti. Quando digiti una domanda, Amazon Kendra comprende il contesto e propone i risultati più pertinenti, che si tratti di una risposta precisa o di un intero documento.
La Biblioteca di soluzioni AWS semplifica la configurazione di chatbot e assistenti virtuali. Puoi creare la tua interfaccia conversazionale utilizzando l'IA generativa, dalla raccolta dei dati alla consegna dei risultati. Utilizza il modello di base più adatto alle tue esigenze, all'interno di un ambiente informatico privato e sicuro, con la tua scelta di dati di addestramento.
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