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I chatbot: il futuro dell’assistenza clienti?

immagine di un chatbot

Le innovazioni tecnologiche sembrano inarrestabili. Dall’invenzione della ruota al machine learning, nuovi strumenti diventano disponibili, con un’accelerazione che rischia di travolgerci.

E con effetti positivi e negativi insieme, per cui è sempre più difficile capire se, nei tempi lunghi, prevarranno gli uni o gli altri. La nascita del motore a scoppio ha cambiato molti aspetti della nostra vita, a partire dalla rapidità degli spostamenti; al tempo stesso però l’inquinamento è diventato un problema serio, sia a livello di città o Stati, sia a livello planetario.

 

Stranamente, molte innovazioni tecnologiche, al loro apparire, non sembravano interessanti: è noto che Antoine Lumière, padre degli inventori del proiettore cinematografico, pensava che il cinema non avesse futuro. Certo, tra le pellicole di Méliès, criticate da Lumière, e i film in 3D di oggi la strada è stata lunga. Allo stesso modo i primi software di riconoscimento del parlato naturale sono ben lontani dagli algoritmi che si usano oggi, e possiamo supporre che questi ultimi saranno distanti dalle future tecnologie.

Uno strumento basato sull’Intelligenza Artificiale: i chatbot

La “ruota” dei nostri tempi è l’Intelligenza Artificiale: l’espressione, vaga e imprecisa, indica una tecnologia sempre più diffusa, alla base di strumenti che usiamo tutti i giorni senza esserne consapevoli. Sul sito del Parlamento Europeo compare la seguente definizione: “l’intelligenza artificiale (IA) è l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività”. La medesima pagina la definisce “una delle priorità dell’Unione Europea” e si portano esempi della aree in cui ne esistono applicazioni.

Le aspettative che la circondano hanno già portato massicci investimenti: per il solo 2016 nel Nord America questi sono stati valutati tra i 12,1 e i 18,6 miliardi di euro, in Asia tra i 6,5 e i 9,7 miliardi, in Europa tra i 2,4 e i 3,2. Le stime sull’impatto economico dell’automazione del lavoro della conoscenza, dei robot e dei veicoli autonomi entro il 2025 oscillano tra i 6.500 e i 12.000 miliardi di euro all’anno. L’IA è centrale nel cosiddetto “Green Deal” europeo, il percorso verso la “neutralità climatica”, da raggiungere entro il 2050: tuttavia, il timore che un uso incontrollato dell’IA porti danni irreparabili alle società umane ha favorito la messa in atto di azioni volte a controllarne l’uso indiscriminato.

Si calcola che gli investimenti annuali nelle startup che operano nell’intelligenza artificiale siano aumentati costantemente tra il 2014 e il 2021. Nel 2020, essi avrebbero raggiunto i 36 miliardi di dollari, e i 38 miliardi nei primi sei mesi del 2021.

immagine rappresentativa dell'intelligenza artificiale

Non entreremo nel merito su quanto al momento attuale una macchina sia in grado di mostrare ragionamento, apprendimento, pianificazione e creatività. Ci interessa osservare che, come il cinema di oggi non è quello dei fratelli Lumière, così le potenzialità dell’IA sono ancora ben lontane dall’essersi realizzate. Ma il cammino è stato intrapreso: l’importante è vigilare per evitare i danni che potrebbero derivare da un uso sbagliato delle nuove tecnologie.

I chatbot per l’assistenza clienti

I chatbot sono consulenti o assistenti virtuali il cui compito è quello di gestire una conversazione con l’utente nel linguaggio prescelto e rispondere in tempo reale alle sue richieste. Nell’era di Alexa, Siri, Cortana, l’idea di un assistente virtuale online risulta estremamente attraente sia per le aziende che per gli utenti: infatti l’utilizzo dei chatbot spazia dal marketing al supporto ai clienti.

Però, al problema della comprensione del linguaggio naturale si somma quello dell’individuazione della risposta corretta: per questo i chatbot possono attualmente trovare applicazione in situazioni ben definite. Prendere ordini in un ristorante che effettua servizio a domicilio, rispondere alle domande frequenti, guidare i clienti nell’esecuzione di un pagamento sono compiti alla portata di un chatbot. Un contesto indefinito, come rispondere a domande aperte, risulta molto più difficile: un assistente virtuale può intervenire solo parzialmente, se la richiesta del cliente è difficile da comprendere anche per l’operatore umano. 

E questo potrebbe generare frustrazione nel cliente, se non interviene prontamente l’operatore in carne ed ossa.    

Però non c’è dubbio che i chatbot diventeranno gradatamente i protagonisti dell’assistenza al cliente: essi già adesso in molti casi sono in grado di condurre conversazioni senza l’intervento umano. Inoltre il loro grande vantaggio è la possibilità di fornire un servizio clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, tutto l’anno.  Con la loro implementazione, i chatbot possono ridurre drasticamente il tempo di risposta nei confronti di un acquirente che non è più disposto ad aspettare. Proprio per questo, si prevede che il mercato dei chatbot raggiungerà gli 8 miliardi di dollari entro il 2026.

Un po’ di teoria…

In linea generale, la metodologia di sviluppo di un chatbot si basa sulla creazione di un workflow, ovvero un “flusso di lavoro”: il processo è suddiviso in diversi task, che rappresentano le attività da svolgere in successione  per organizzare le conversazioni del chatbot con i clienti. Questo workflow può essere più o meno complesso, a seconda di quanto sia complesso l’ambiente in cui si deve operare.

Com’è tipico di molte applicazioni basate sull’IA, è necessario un addestramento che permetta ai chatbot di comprendere le domande. Se l’oggetto della richiesta spazia su campi molto estesi, la comprensione può diventare più difficile, e lo diventa anche la ricerca delle risposte appropriate nella knowledge base, o “base di conoscenza”, del dominio. Tanto più se poi il chatbot deve eseguire altre attività per continuare la conversazione con l’utente.

 

Naturalmente è possibile integrare i chatbot con operatori umani che intervengano nei casi più difficili, quando il chatbot non è in grado di fornire risposte adeguate.

flusso di lavoro

Dal punto di vista tecnico, i migliori risultati si ottengono con algoritmi di deep learning, una tecnica di apprendimento estremamente efficace collaudata in molti campi come la computer vision, il riconoscimento automatico della lingua parlata, la guida autonoma, il gioco degli scacchi, e così via. L’aspetto interessante di questa metodologia è che, una volta creato, un flusso conversazionale può essere pubblicato in più lingue senza una singola riga di codice in più.

Anche noi di HR-Assistant stiamo lavorando su un chatbot da inserire nella nostra assistenza clienti. L’IA è già presente in alcuni settori specifici della nostra piattaforma: ora miriamo ad uno strumento che possa risolvere tempestivamente i problemi più comuni e, se le domande sono più complesse, faciliti e acceleri l’intervento dell’operatore umano.

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