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Conversational AI: le nuove frontiere dell’interazione uomo-macchina

Roberto Chinelli di Avanade porta l’attenzione sulle opportunità di chatbot e assistenti virtuali, chiarendo i casi d’uso più frequenti e gli approcci allo sviluppo applicativo

Conversational AI
Arianna Leonardi - @ariannaleonardi

Sempre più popolare, la cosiddetta conversational AI afferisce all’utilizzo di assistenti virtuali, applicazioni di messaggistica e chatbot finalizzato ad automatizzare i processi di comunicazione e creare esperienze utente personalizzate su larga scala. L’insieme delle tecnologie conversazionali permette infatti di sviluppare interazioni via testo o voce sfruttando il linguaggio naturale come interfaccia e gli algoritmi di intelligenza artificiale come motore computazionale.

L’importanza della customer experience

Come sostiene Roberto Chinelli, CTIO – Chief Technology Innovation Officer – e Data and AI Market Unit Lead di Avanade in Italia, quando si parla di artificial intelligence applicata alle relazioni uomo-macchina l’accento si sposta inevitabilmente sulla customer experience. «Le interfacce – dichiara il manager – e i dispositivi di input tradizionali (come il mouse o le tastiere per controllare i computer) creano un “attrito” nel rapporto tra persona e tecnologia. La comunicazione infatti viene deviata da una certa “tecnicalità” imposta dall’utilizzo dello strumento di interazione. Il linguaggio naturale invece ammorbidisce la distanza che separa l’individuo dalla macchina e crescono le aspettative: l’utente non percepisce più il perimetro di separazione e si immagina dalla tecnologia un comportamento analogo all’umano. Per chi offre servizi di conversational AI significa dovere ridurre al minimo il margine di errore, restituendo interazioni sempre coerenti, intuitive e appaganti».

Secondo un’indagine condotta da Forrester sul mercato americano, il 73% degli utenti infatti non torna ad utilizzare un servizio di chatbot se reduce da una brutta esperienza. Il rischio di implementare soluzioni di conversational AI tuttavia si rivela inferiore ai vantaggi ottenibili: come sottolinea Chinelli, l’utilizzo dei chatbot permette ad esempio di ridurre drasticamente i costi operativi dei contact center, con la possibilità di offrire servizi aggiuntivi (ad esempio, l’assistenza 24×7).

Roberto Chinelli, CTIO - Chief Technology Innovation Officer - e Data and AI Market Unit Lead di Avanade in Italia
Roberto Chinelli, CTIO – Chief Technology Innovation Officer – e Data and AI Market Unit Lead di Avanade in Italia

«Le opportunità – afferma – sono evidenti, a patto però di concentrarsi su un approccio customer centric. Dai numerosi casi osservati risulta che la creazione di un chatbot non può seguire le logiche tipiche dello sviluppo software, ma piuttosto partire dalle aspettative degli utenti. Si rischierebbe altrimenti di costruire un semplice risponditore automatico, che utilizza diagrammi ad albero per la risoluzione dei problemi, mentre la conversazione uomo-macchina mediata da un chatbot dovrebbe essere naturale».

Il metodo di Avanade per la Conversational AI

Per realizzare il chatbot perfetto insomma servono competenze che trascendono i tradizionali skill di sviluppo software e disegno delle interfacce utente: «La tecnologia va “umanizzata” – dichiara Chinelli -: deve avere un volto, un profilo psicologico, la capacità di esprimere sentimenti per stimolare l’empatia con l’utilizzatore».

Avanade ha così messo a punto un approccio metodologico, comprovato e aggiornato, per la progettazione della conversational experience: «Non si tratta soltanto di definire il flusso della conversazione (ovvero i percorsi che potrebbero caratterizzare il dialogo in base alle richieste ipotetiche), ma bisogna anche delineare le caratteristiche umane del chatbot. Entrano quindi in gioco competenze trasversali di psicologia comportamentale e cognitiva, che si sommano agli skill più tecnici di programmazione e Ux design».

Il metodo però va integrato con un elemento fondamentale: la capacità dell’intelligenza artificiale di interpretare la conversazione, ovvero di capire il contesto, trovare il senso e valutare la veridicità delle informazioni scambiate, chiedendo chiarimenti qualora necessari, prendendo immediatamente decisioni e fornendo risposte adeguate. Scendono quindi in campo le tecnologie per la sentiment analysis, il riconoscimento intelligente delle immagini, l’analisi testuale e del contesto, il natural language processing, il decision-making basato su logiche non lineari.

«L’approccio a prototipo va benissimo – puntualizza Chinelli – perché sarebbe impensabile partire subito con grandi progetti di chatbot. Tuttavia non bisogna effettuare rilasci approssimativi tanto per sperimentare un’interfaccia: come anticipato, il rischio di abbandono è alto e non esiste una seconda opportunità. Realizzare un chatbot è un processo che inizia con una chiara definizione degli obiettivi e del target, prosegue con il disegno del percorso che porta il cliente all’utilizzo del servizio, continua con un’attività iterativa di tuning».

L’explainability per le applicazioni di AI

Chinelli porta l’attenzione anche sulle questioni etiche legate all’intelligenza artificiale e alla correttezza delle informazioni divulgate. «Le risposte fornite dai chatbot non sono definite a priori come nel caso dei siti internet, ma variano a seconda del percorso di comunicazione. Le aziende sono responsabili di quanto trasmesso e devono tutelare la trasparenza, chiarendo con l’utente le finalità per il trattamento dei dati sensibili eventualmente richiesti durante la conversazione».

Il tema dell’etica sugli utilizzi dell’Ai è oggi nell’occhio del ciclone, declinato a seconda degli obiettivi e del settore merceologico. L’explainability, ovvero la possibilità di verificare i processi decisionali dell’intelligenza artificiale e risalire alle motivazioni che hanno generato le risposte, rimane un nodo cruciale del dibattito. «Innanzitutto – continua Chinelli -, è importante capire con test specifici se gli algoritmi sono condizionati da pregiudizi e di che tipo. Se si intercettano eventuali deviazioni, bisogna sospendere il servizio o comunque informare la clientela circa la possibilità di errore. Spesso le inesattezze derivano direttamente dai dati che alimentano le analisi, potendo nascondere bias o essere fuorvianti. La buona notizia è che attualmente sono stati fatti moltissimi progressi sul fronte dell’explainability, come ho avuto modo di constatare».

Iniziative concrete di chatbot e  Conversational AI

Ma al netto della complessità e dei ritorni generosi che caratterizzano i progetti di conversational AI, quali sono i settori che stanno realizzando iniziative concrete? «Sicuramente le Telco – risponde Chinelli – che vivono la necessità di incrementare l’efficienza operativa garantendo un efficiente servizio clienti. Proprio nell’ambito delle Telecomunicazioni, Avanade ha recentemente messo a punto e implementato una soluzione dedicata che permette di dirottare verso i chatbot centinaia di migliaia di chiamate al giorno, con un arricchimento progressivo delle funzionalità».

Un’altra applicazione interessante dei chatbot è l’impiego ad uso interno, come dimostra l’esperienza diretta di Avanade: «Siamo una realtà multinazionale – racconta Chinelli -, con oltre 35mila dipendenti e uffici distribuiti globalmente. La possibilità di sfruttare i chatbot ad esempio per operazioni di servizio (come prenotare il volo per una trasferta o interrogare il sistema per conoscere il monte ore delle ferie disponibili) ha permesso di liberare la funzione Risorse Umane da molti compiti a basso valore, ampliando il ventaglio e l’efficienza delle prestazioni (ad esempio, l’assistenza continuativa al dipendente nonostante gli orari di ufficio e la differenza di fuso). Questa applicazione è trasversale ai settori e si addice a società con una forza lavoro estesa e dislocata».

Il recupero crediti è un altro sbocco promettente per le interfacce conversazionali, che risulta particolarmente interessante per le Utilities. «Le bollette non pagate – chiarisce Chinelli – sono molto spesso il frutto di dimenticanze e distrazioni: l’intervento di un chatbot per ricordare il mancato pagamento rappresenta un metodo efficace e non invasivo per risolvere il problema prima che si trasformi in sofferenza per l’azienda».

L’integrazione tra robotica e conversational AI, per superare la necessità dell’intervento umano al fine di sbloccare alcuni processi e garantirne la piena automazione, è una frontiera di successo soprattutto per le attività di back office.

Secondo Chinelli, in futuro dovremmo aspettarci una sempre maggiore convergenza tra applicazioni di digital workplace, intelligenza artificiale e tecnologie conversazionali. «Si aprono nuove opportunità per la classificazione e la ricerca rapida dei documenti oppure per la prioritizzazione automatica di email e messaggi. La tecnologia offre un supporto sostanziale per la gestione della complessità e del sovraccarico informativo».

 

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