I chatbot sono software che simulano la conversazione umana. Programmato per ricevere e rispondere ai messaggi, siano essi testuali o vocali, in modo automatico e istantaneo, questo strumento è stato dotato di grande sofisticazione con il contributo dell’Intelligenza Artificiale (AI), tanto che è stato coniato un termine specifico per designare questa tecnologia: conversazionale l’intelligenza, una risorsa per molte aziende che desiderano migliorare l’esperienza con i consumatori; e allo stesso tempo ottimizzare i processi, generando risparmi.
“Raramente vediamo una tecnologia che sia vantaggiosa sia per l’azienda che per il cliente finale. Ad esempio, se è possibile evitare di telefonare per fissare un appuntamento, presentare un reclamo o effettuare un acquisto; lo eviti, perché stai impegnando il 100% del tuo tempo in questo servizio. La stessa cosa accade per l’azienda, l’operatore deve essere dedicato al 100% a te, non può fornire più di un servizio vocale contemporaneamente. Si tratta quindi di una riduzione dei costi per l’azienda e di una comodità molto maggiore per chi viene servito”, valuta José Caodaglio, amministratore delegato di Colmeia – rappresentante ufficiale di Meta in Brasile per offrire soluzioni di comunicazione personalizzate attraverso i canali digitali tra aziende e consumatori.
Riferimento per le aziende B2B del settore, il brand nato nel 2019 come startup, oggi conta già più di 100 clienti e un investimento di 25 milioni di R$ da parte di Crescera Capital per triplicare le sue dimensioni, mostrando il acceso scenario dei bot nel mondo età dell’IA. Secondo lo “State of AI Application Strategy Report” del 2024 di F5 (società globale di applicazioni di sicurezza e multicloud), il 75% delle organizzazioni nel mondo sta investendo nell’integrazione dell’intelligenza artificiale nei propri processi, una delle applicazioni più menzionate (36%) è nei chatbot per l’assistenza clienti. Si prevede una crescita esponenziale per questo mercato dei servizi digitali nei prossimi anni.
Bot: da Turing all’intelligenza conversazionale
Era il 1950 quando il matematico e informatico Alan Turing decise di testare la capacità di una macchina di simulare il pensiero umano, e interagire così con le persone, senza che queste scoprissero che si trattava di un robot. Se la simulazione durasse almeno cinque minuti, il computer supererebbe quello che divenne noto come Test di Turing, anche se trascorso questo tempo avveniva la scoperta. Lo “scherzo” di Turing aprì la strada negli anni ’60 al primo software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ELIZA. La creazione del ricercatore del MIT Joseph Weizenbaum mirava fondamentalmente a far sì che i computer capissero, interpretassero e interagissero utilizzando il linguaggio umano.
Negli anni ’70 e ’80 ELIZA fu perfezionato in due strumenti più avanzati: PARRY e Jabberwacky, rispettivamente dagli scienziati Kenneth Colby e Rollo Carpenter. Tuttavia, è stato solo nel 1995, con il lancio dell’Artificial Linguistic Internet Computer Entity (ALICE) di Richard Wallace, che storicamente si è ritenuto che ci fosse una migrazione verso un linguaggio AI, poiché il software, il primo a essere eseguito su un computer, ha lavorato con AIML – linguaggio di markup dell’intelligenza artificiale.
Per la generazione dei Millennial, è facile ricordare cosa è successo dopo: SmarterChild, disponibile su AOL IM e MSN Messenger, è diventato estremamente popolare all’inizio degli anni 2000, quando gli utenti potevano ottenere risposte a domande come risultati di gioco, previsioni del tempo, meteo, programmazione cinematografica… E da allora i lanci non si sono più fermati: Siri (Apple), Google Now, Alexa (Amazon).
Oggi diversi programmi mostrano una rapida interattività, sono in grado di fornire informazioni in tempo reale, oltre a svolgere funzioni molto specifiche. Un bot può, ad esempio, automatizzare attività ripetitive come la raccolta di feedback sugli appuntamenti medici o la registrazione dei partecipanti a un evento. Tutto dipenderà dall’apprendimento e dalla tecnologia incorporata in ciascuna soluzione sviluppata per diverse aziende e nicchie di mercato.
Rimodellare il business
E ora, in tempi di LLM in cui il test di Turing deve essere migliorato per rilevare sfumature sempre più sottili?
Il campo è fertile: secondo la Fundação Getúlio Vargas (FGV), il Brasile ha più di due dispositivi digitali per abitante; è il secondo Paese al mondo con il tempo medio online più alto, più di nove ore di connessione, secondo una ricerca di We Are Social (società di comunicazioni) e Meltwater (società di monitoraggio dei media online); e più del 90% della popolazione afferma di aver già utilizzato qualche tipo di assistente virtuale, secondo uno studio della Ilumeo Data Science Company.
È proprio guardando a questo panorama che molte aziende stanno cercando di investire nella tecnologia conversazionale con strategie chiare: migliorare la customer experience, ampliare il numero dei consumatori e ottimizzare il lavoro di squadra.
“Quando parliamo di intelligenza conversazionale, il primo caso d’uso a cui pensiamo è il servizio clienti, ovvero il cliente contatta l’azienda con lo scopo di essere servito. Ma è molto più di questo. L’intelligenza conversazionale deve essere attiva e rientra negli sforzi primari delle aziende, che logicamente mirano ad aumentare le vendite. In questo senso, il ciclo di investire nel Performance Marketing (o effettuare chiamate attive), indirizzare il pubblico verso un Bot intelligente, misurare le prestazioni in tempo reale e fornire feedback agli algoritmi (Meta o Google) è vitale per le aziende che mirano alla massima redditività ed efficienza. Che dire quando la tua azienda coinvolge 50.000, 100.000 persone in una campagna? Il controllo del coinvolgimento, della recency e dei passaggi della regola di comunicazione non sono più elementi facoltativi. Alcuni dicono che lavorare su questa scala sia costoso, ma senza dubbio non raggiungere e fornire la corretta esperienza al proprio cliente è costoso”, spiega José Caodaglio.
Secondo il dirigente, l’avvento di ChatGPT ha naturalmente portato praticamente tutte le aziende ad utilizzare la tecnologia nei loro processi, qualunque essi fossero. Tuttavia, l’esecutivo osserva che i LLM, per quanto potenti, finiranno per dipendere dalla stessa maturità che molte aziende stanno ancora lottando per raggiungere.
Aziende tecnologiche come Colmeia che sviluppano soluzioni che consentono alle aziende di astrarre le elevate complessità legate all’utilizzo di varie strategie di intelligenza artificiale, fornitori di canali di comunicazione, operatori di telecomunicazioni, fornitori di pubblicità, norme e regolamenti come LGPD, Analytics, CRM tra gli altri, forniscono un’ottima scorciatoia per l’implementazione tecnologie conversazionali:
“Ci sono molte parti in movimento. Abbiamo visto che le aziende non trovavano facile reperire informazioni internamente, pensavano che l’intelligenza artificiale sarebbe stata una scorciatoia, ma si sono rese conto che dovevano fare dei compiti per fornire queste informazioni in modo pertinente e personalizzato. Poiché queste informazioni provengono dai dati interni, classificati e sensibili dell’azienda, se l’azienda non può fornirle all’intelligenza artificiale, indipendentemente dall’intelligenza di cui disponi, non è possibile lavorarci. C’è ancora una barriera che impedisce alle aziende di organizzare i propri dati e noi siamo in grado di offrire modi più ottimizzati per ottenere risultati rapidi senza dover rivalutare l’intera impronta aziendale”, afferma il CEO.
Un altro fattore rilevante è il tempo di consegna. “La natura delle operazioni digitali è l’agilità. La capacità di testare ipotesi velocemente, commettere errori e correggere percorsi in pochi minuti con autonomia e senza entrare in flussi complessi come quelli delle tecnologie più tradizionali è imperativa.” Il tempo medio di realizzazione per viaggi sofisticati, spiega Caodaglio, è di tre giorni, anche se estremamente personalizzati. Con un portafoglio di clienti che spazia dal settore dei servizi all’esigente mercato finanziario e fornendo soluzioni che vanno dalle registrazioni ai viaggi con dati biometrici, il dirigente ritiene che le soluzioni conversazionali costituiranno una parte chiave del segmento che è stato qualificato solo come e -commercio. “I risultati si notano subito, i brasiliani si identificano davvero con i canali di conversazione”
Cosa verrà
Se ad un certo punto dell’evoluzione dei chatbot sembrava impossibile per un software riuscire a superare i cinque minuti del Test di Turing, con l’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale e la sofisticazione dei programmi, l’aspettativa è che sempre più interazioni si realizzeranno diventare molto simili alle interazioni umane. Tuttavia, il dubbio se siano serviti dalla macchina o dall’uomo è già un problema superato, poiché l’attenzione delle aziende è rivolta al valore generato da questa interazione.
Tuttavia, la scommessa è che questi strumenti amplieranno l’umanizzazione e la personalizzazione nei prossimi anni. Questi canali devono essere sempre più ricercati per sostituire la comunicazione tradizionale e il maggiore utilizzo è direttamente proporzionale al miglioramento della velocità, della capacità analitica e dell’accuratezza delle risposte automatiche. D’altro canto, questa migrazione tecnologica diventa obbligatoria per le aziende, come condizione per rimanere competitive.
José Caodaglio analizza che il futuro dei chatbot è legato agli investimenti, alla ricerca e allo sviluppo di nuove funzionalità, quindi per le aziende che offrono queste soluzioni è fondamentale essere sempre un passo avanti rispetto alle esigenze del mercato.
“Stiamo entrando in diversi nuovi mercati, in termini di prestazioni di marketing, gestiamo molto bene il marketing digitale, le campagne digitali e continueremo a fare innovazioni nel campo dell’intelligenza artificiale. La nostra intelligenza artificiale è multistrategia, il che significa che possiamo mettere Google Gemini in collaborazione con ChatGPT e Meta LLama, insieme a tecnologie più tradizionali come l’apprendimento automatico, il tutto combinato per interpretare gli input dei nostri clienti. Queste intelligenze si scambiano informazioni tra loro e così riusciamo a interpretare i bisogni delle persone in modo molto più efficace. Osserviamo che c’è molto spazio per gli investimenti nella tecnologia, c’è un enorme divario tra la tecnologia offerta dai grandi fornitori e la tecnologia che le aziende devono utilizzare. C’è molto spazio per l’innovazione e la ricerca per ridurre i costi e aumentare l’efficienza delle aziende. Abbiamo richiesto un brevetto sull’Intelligenza Artificiale, proprio per risolvere problemi concreti e pratici che spesso le aziende ancora non guardano. Quindi c’è molto spazio per l’evoluzione”.
(fonte: MIT Technology Review)
