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Artificial Intelligence & Machine Learning

I bot come nuova interfaccia in un’interazione finora esclusivamente umana: la conversazione

Le interfacce conversazionali stanno cambiando il paradigma

Negli anni, le interfacce utente si sono evolute dall’elaborazione in blocco di schede perforate ed interfacce con riga di comando per diventare interfacce grafiche che utilizzano metafore come la scrivania (desktop) o il cestino. Oggi, con la rinascita dell’intelligenza artificiale, i progressi nelle tecnologie del linguaggio e la progressiva affermazione del Web semantico costituiscono il fondamento di un nuovo metodo di comunicazione tra uomo e macchina: l’interfaccia conversazionale.

Le interfacce conversazionali rappresentano una svolta paradigmatica nella modalità d'interazione tra utenti e sistemi. Infatti, anziché comunicare con un computer accettandone le regole non umane – ad esempio facendo clic sulle icone e digitando comandi in una modalità predefinita – gli esseri umani possono seguire un metodo ben più confacente alle loro caratteristiche, ossia dire semplicemente alla macchina cosa vogliono che faccia.

Spargete la voce, verificate i dati e perfezionate il sistema di recommendation

Secondo Gartner saranno i bot a raccogliere il testimone, anche perché i consumatori preferiscono l’interazione vocale e le ricerche visuali. Questo è il motivo per cui cambierà anche il modo in cui i clienti accedono ai dati e ai servizi delle aziende, imponendo, però, a queste ultime una serie di sfide:

  1. 1. L’interazione passa da push a pull
    Niente più mail con il riepilogo mensile della spesa per una determinata categoria di articoli. I consumatori chiederanno semplicemente “Quanto ho speso mediamente in generi alimentari negli ultimi sei mesi?” e riceveranno una risposta.
  2. 2. Il bot utilizzato deve tenere conto del contesto
    Mentre un cliente prenota un volo, occorrerà anche saper rispondere alla sua domanda sullo stato di una prenotazione precedente, tenendo conto del contesto e senza perdere il cliente durante lo scambio comunicativo. Inoltre, occorrerà conoscere tutte le interazioni effettuate in precedenza.
  3. 3. Occorre avere i dati necessari per rispondere alle domande
    Poiché, quando usano la voce, i clienti tendono a essere più precisi di quando digitano semplici parole chiave, l’azienda deve disporre dei dati necessari a rispondere a tali domande. Le ricerche visuali possono venire in aiuto per ricerche specifiche, ad esempio se un cliente cerca una "camicia gialla con un logo nero a sinistra sul davanti".
  4. 4. I clienti vogliono risposte puntuali
    Quando un utente chiede a un chatbot di cercare un prodotto – specialmente se nel farlo usa solo la voce – la risposta che gli forniamo deve essere una corrispondenza pressoché perfetta. Non possiamo leggere al cliente più di tre risultati di ricerca perchè, in quel caso, avremmo fornito una risposta imprecisa. Perciò è necessario perfezionare anche il sistema di raccomandazioni personalizzate.

Cominciate in piccolo, ma cominciate

Oggi i colossi di Internet come Google, Amazon e Microsoft lavorano a una democratizzazione dell’intelligenza artificiale, mettendo a disposizione gli strumenti necessari a creare chatbot mediante l’elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP) e la sua comprensione (Natural Language Understanding, NLU). Questi strumenti consentono di eseguire un proof of concept preliminare, ma una volta dimostrata la fattibilità del chatbot, quali sono i passaggi successivi? Cosa occorre fare per mettere in produzione la soluzione progettata?

Le domande a cui dare risposta sono le seguenti:

  • Come trasbordare i clienti dai canali tradizionali al nuovo chatbot?
  • Come guidarli nel processo di transizione?
  • Come gestire i cambi di contesto durate la conversazione?
  • Come creare una relazione duratura con il cliente per mezzo del chatbot?
  • Dove prendere i dati?
  • Come organizzare i servizi e i sistemi?
  • Quale percorso seguire?

Il framework Reply Robotics for Customers vi aiuterà a rispondere a tutte queste domande prendendo in considerazione tutti gli aspetti rilevanti. Non solo vi permetterà di vedere le cose dalla prospettiva della progettazione incentrata sul cliente, ma vi aiuterà anche a creare un chatbot con una personalità basata sul design.

Combinati a un sistema di raccomandazione, i chatbot possono rappresentare una formidabile frontiera nell’ottimizzazione dei punti di contatto esistenti e persino nel creane di nuovi. Il framework Reply Robotics for Customers comprende entrambe queste funzionalità, e vi consentirà di creare la migliore soluzione per voi e per i vostri clienti.

Tuttavia, il framework non comprende solo i criteri di progettazione corretti e la tecnologia migliore, ma descrive anche un approccio allo sviluppo basato su risultati immediati.

Partendo da un seminario sul design thinking, Reply aiuta i propri clienti a identificare le aree e gli scenari in cui utilizzare chatbot e sistemi conversazionali. Le possibili applicazioni vanno da un chatbot installato in un frigorifero, ad un orologio intelligente, fino al bot di un help desk informatico accessibile tramite i canali Slack dell’azienda.

Adottando un approccio agile, cominciamo con il creare l’equivalente di un minimum viable product per consentire ai clienti e ai consumatori di godere il prima possibile di un’esperienza pratica. Sulla base dell’ambiente IT e del background, selezioniamo quindi accuratamente la tecnologia e gli strumenti necessari a realizzare il chatbot e i servizi richiesti per soddisfare i bisogni dei consumatori. Infine, valutiamo il servizio e i dati esistenti e stiliamo un piano per la graduale integrazione del chatbot nell’ambiente in uso.

Reply Robotics for Customers ha già dimostrato come i sistemi conversazionali e i sistemi di raccomandazione possano essere applicati a vari scenari e in settori diversi.

Non bisogna dimenticare, inoltre, che, sebbene oggi se ne parli molto, i chatbot sono ancora una tecnologia nuova e per un’azienda è importante imparare a conoscerne, insieme ai clienti, le possibilità e i limiti. Iniziate, quindi, a coinvolgere i consumatori: il framework Reply Robotics for Customers vi guiderà durante le tappe successive.