ChatGPT, Claude, Perplexity… I chatbot e l’AI conversazionale hanno trasformato radicalmente il nostro modo di fare le cose! Oggi, grazie all’IA, i sistemi conversazionali non si limitano più a seguire dei copioni: capiscono, si adattano e rispondono con una fluidità impressionante.
Grazie a questo articolo, potrai distinguere i diversi tipi di IA conversazionale – chatbot, voicebot e callbot – così come il loro funzionamento, le loro differenze ed esempi di utilizzo. Buona lettura!
Tipi di IA conversazionale: chatbot, voicebot e callbot
L‘intelligenza artificiale conversazionale si basa sul riconoscimento vocale, sull’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e sulla generazione automatica di risposte. Ci permette di capire le intenzioni degli utenti e di offrire scambi fluidi, contestuali e automatizzati.
Esistono tre tipi principali di IA conversazionale:
- chatbot;
- voicebot (o assistenti vocali);
- Infine, i callbot (o risposte vocali interattive).
Chatbot AI
I chatbot sono la forma più diffusa di IA conversazionale. Sono progettati per instaurare un dialogo testuale con gli utenti attraverso un’interfaccia scritta.
Esiste una differenza significativa tra i chatbot tradizionali e i moderni chatbot basati sull’intelligenza artificiale:
- I chatbot tradizionali operano secondo regole predefinite: seguono scenari fissi e non capiscono realmente il linguaggio.
- Al contrario, un moderno chatbot si basa sull’intelligenza artificiale per analizzare il significato dei messaggi, adattarsi al contesto e generare risposte più naturali e pertinenti.
I chatbot tradizionali sono programmati principalmente per semplici interazioni testuali: rispondono alle domande più frequenti (ad esempio “Quali sono i vostri orari di apertura?”, “Come posso seguire il mio ordine?”) o eseguono comandi di base (“invia un documento”, “cambia un indirizzo di consegna”).
I chatbot tradizionali sono spesso il primo punto di contatto nei sistemi di assistenza clienti, consentendo di filtrare ed elaborare le richieste di routine senza l’intervento umano.
Ma i chatbot di oggi si sono completamente evoluti! ChatGPT, Claude, Perplexity… I moderni chatbot, o chatbot AI, utilizzano tecnologie avanzate come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la comprensione del linguaggio naturale (NLU) per interpretare le intenzioni degli utenti e formulare risposte pertinenti.
Questo importante sviluppo tecnologico permette di andare oltre il semplice scambio di domande e risposte, dando l’impressione di una conversazione fluida e naturale!
Assistenti vocali: voicebot e callbot
Gli assistenti vocali (voicebot) rappresentano la prossima grande evoluzione dell’intelligenza artificiale conversazionale, che va oltre il testo per passare a scambi più naturali e parlati con gli utenti! Con un voicebot, le aziende possono gestire la comunicazione vocale, rendendo disponibile l’assistenza clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
Il funzionamento dei voicebot si basa su un processo sofisticato che coinvolge diverse tecnologie AI:
- Il riconoscimento vocale automatico (ASR) cattura innanzitutto le parole pronunciate e le converte in testo;
- L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) analizza quindi questo testo per comprenderne il significato e il contesto;
- La comprensione del linguaggio naturale (NLU) identifica l’intenzione che sta dietro alle parole;
- La generazione del linguaggio naturale (NLG) fornisce una risposta adeguata;
- Il text-to-speech trasforma infine questa risposta in un discorso.
I voicebot gestiscono compiti complessi come rispondere a domande sui prodotti ed elaborare ordini, mantenendo una conversazione che sembra curiosamente umana!
I moderni voicebot possono anche comprendere il contesto, rilevare le emozioni e rispondere in modo appropriato in diverse lingue: un vero vantaggio per un’azienda che deve gestire centinaia di chiamate contemporaneamente senza compromettere la qualità del servizio.
IVR / SVI: il “classico” sistema vocale
I sistemi IVR (Interactive Voice Response) sono interfacce vocali in cui l’utente deve seguire un percorso prestabilito (tasto 1, 2, 3, ecc.). Pertanto, non comprendono il linguaggio umano.
Ma anche loro hanno fatto molta strada! Grazie all’integrazione dell’ intelligenza artificiale, oggi gli IVR utilizzano la sintesi vocale. La sintesi vocale riproduce risposte vocali naturali, con tono, velocità e intonazione regolabili. Abbinata a motori di comprensione del linguaggio, trasforma i vecchi sistemi rigidi in interfacce vocali più fluide e personalizzate, accessibili a un pubblico molto più ampio.
La differenza tra un chabot AI e un chatbot basato sulle regole
Questa è la differenza tra un chatbot AI e un chatbot basato su regole. Ecco perché in questa sezione analizzeremo più nel dettaglio il funzionamento di questi due tipi di chatbot.
I chatbot basati sulle regole e quelli alimentati dall’intelligenza artificiale conversazionale differiscono fondamentalmente nella loro architettura e nel modo in cui operano.
Architettura e funzionamento
I chatbot basati su regole si basano su script predefiniti e alberi decisionali. Funzionano in base a un semplice principio: se l’utente dice X, il chatbot risponde con Y.
Questi sistemi utilizzano principalmente motori di regole che possono rispondere solo alle domande previste in fase di progettazione.
Al contrario, i chatbot dotati di AI utilizzano tecnologie avanzate come NLP e NLU per comprendere l’intento che si cela dietro le parole degli utenti. Utilizzano le reti neurali per identificare gli schemi ricorrenti in enormi volumi di dati di formazione. Questo permette loro di prevedere le risposte più appropriate in base alla probabilità che si verifichino.
Capacità di apprendimento e di adattamento
Questa è la principale differenza tra i chatbot tradizionali e i chatbot AI: la loro capacità di apprendere e adattarsi.
I chatbot basati sulle regole richiedono un apprendimento minimo e si basano su dati statici. La loro evoluzione richiede l’intervento umano per aggiungere nuove regole o modificare le risposte esistenti. Quindi non migliorano automaticamente con l’uso.
I sistemi di intelligenza artificiale conversazionale , invece, beneficiano di un apprendimento continuo, integrando costantemente nuovi dati! Saranno in grado di adattarsi in base alle interazioni passate e di migliorare le loro risposte nel tempo. Questo tipo di bot ricorda gli scambi precedenti!
La complessità delle interazioni
I chatbot basati sulle regole si limitano a compiti specifici e semplici, come rispondere alle domande frequenti o elaborare comandi di base. Operano in un contesto ristretto e in genere non sono in grado di mantenere conversazioni complesse per più turni.
I sistemi di intelligenza artificiale conversazionale, invece, sono in grado di gestire interazioni multi-fase molto più delicate, che spesso attraversano diverse piattaforme. Capiscono il contesto della conversazione, ricordano gli scambi precedenti e possono gestire richieste sofisticate che richiedono diverse fasi di ragionamento.
Autonomia del chatbot e processo decisionale
I chatbot basati su regole hanno un’autonomia limitata e richiedono script umani per funzionare. Non possono prendere decisioni al di fuori della loro programmazione iniziale e sono incapaci di prendere iniziative.
I sistemi di intelligenza artificiale conversazionale, invece, hanno un elevato grado di autonomia e una reale capacità di apprendimento e adattamento. Possono gestire processi complessi e prendere decisioni in tempo reale sulla base delle informazioni e del contesto disponibili.
Esempi di IA conversazionale
I principali modelli linguistici di intelligenza artificiale conversazionale: ChatGPT, Claude, Le Chat
Oggi i modelli linguistici di grandi dimensioni rappresentano la forma più avanzata di AI conversazionale, con sistemi come ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Le Chat (Mistral) e Gemini (Google).
Ma questi modelli non si limitano a generare risposte alle domande come l’IA conversazionale tradizionale! Possono anche svolgere compiti complessi, come riassumere documenti, creare immagini o generare codice informatico.
Il loro funzionamento si basa su reti neurali addestrate su enormi quantità di dati testuali, che consentono loro di identificare modelli linguistici e produrre risposte chiare e contestuali.
Ad esempio, come fa ChatGPT a generare le sue risposte? Lo fa prevedendo, parola per parola, il termine più probabile da inserire in una frase, in base al contesto della conversazione! Questo metodo è chiamato next-word prediction: genera testi coerenti e adeguati alla richiesta dell’utente.
In pratica, in ogni fase della conversazione, l’intelligenza artificiale valuta la probabilità statistica delle parole che seguiranno, basandosi su miliardi di frasi tratte da corpora di formazione. Questo metodo produce risposte fluide, spesso indistinguibili da quelle di un umano, adattandosi al tono, all’intenzione e al contesto del dialogo.
È questo principio che rende l’interazione con un chatbot AI più naturale e coinvolgente, rispetto ai rigidi script dei sistemi basati su regole!
Assistenti virtuali personali
Gli assistenti virtuali come Siri (Apple) e Alexa (Amazon) sono esempi popolari di IA conversazionale integrata nei dispositivi dei consumatori. Questi sistemi combinano il riconoscimento vocale, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’accesso a varie fonti di informazioni per rispondere alle domande degli utenti ed eseguire i comandi.
Questi assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale conversazionale svolgono un’ampia gamma di compiti, dalla risposta a domande concrete alla gestione di agende e al controllo di elettrodomestici connessi. Oggi sono onnipresenti : smartphone, altoparlanti connessi e altri dispositivi elettronici.
Soluzioni di intelligenza artificiale conversazionale per le aziende
Le soluzioni di AI conversazionale sono ormai ampiamente utilizzate dalle aziende, soprattutto in Francia!
- I chatbot di assistenza clienti sono in grado di risolvere i problemi più comuni e di reindirizzare i casi più complessi agli agenti umani;
- Voicebot per automatizzare le richieste di routine e le attività di assistenza di base;
- Sistemi IVR intelligenti per gestire le chiamate e ridurre i tempi di attesa.
Questi sistemi basati sull’intelligenza artificiale sono particolarmente utili per fornire un’assistenza clienti di alta qualità 24 ore su 24 e 7 giorni su 7 e per gestire i picchi di domanda!
