Il Chatbot, o Assistente Virtuale, è una delle soluzioni software di Intelligenza Artificiale (IA) su cui stanno investendo sempre più aziende italiane e internazionali, con applicazioni in diversi settori. La spinta che la pandemia ha dato verso il mondo digitale ha avvicinato ulteriormente i consumatori verso questo “alleato virtuale” che può offrire aiuto in tempo reale e può giovare il lavoro di diverse funzioni aziendali. Inoltre, il recente hype che hanno raccolto soluzioni di AI Generativa, come ChatGPT, stanno facendo vivere una nuova giovinezza a queste soluzioni.
Con l’aiuto dell’Osservatorio Artificial Intelligence della POLIMI School of Management, in questo articolo approfondiremo cosa sono i Chatbot, quali tipologie esistono e come possono essere utilizzati anche in azienda.
Con Chatbot si intende un agente software in grado di eseguire azioni e/o erogare servizi ad un interlocutore umano, basandosi su comandi ricevuti dall’utente in linguaggio naturale (scritto o parlato) nelle seguenti modalità: Text-to-text, Text-to-speech, Speech-to-text e Speech-to-speech.
Un Chatbot, in altre parole, è un sistema in grado di conversare con l’utente umano e rispondere a una serie di domande, anche specifiche. Nei casi più evoluti è addirittura in grado di comprendere il tono e il contesto del dialogo, per poi sfruttare queste informazioni nella conversazione.
A seconda delle modalità di interazione con i chatbot, questi possono essere:
I Chatbot, nelle loro diverse modalità, vengono utilizzati sia all’interno di processi aziendali sia nei sistemi di relazione con il cliente finale. In quest’ultimo caso interessa principalmente le seguenti funzioni: Servizi, Sales & Marketing, Prodotto, HR Management e R&D.
Attualmente esistono due tipi di Chatbot, quali i Chatbot rule based e i Chatbot Conversazionali. Vediamoli più nel dettaglio:
Si tratta di bot (abbreviazione di “robot”) in grado di dialogare con un umano seguendo alberi conversazionali predefiniti. Il bot, quindi, risponde a domande predefinite e fornisce risposte standard. Un esempio tipico di chatbot basato su regole è uno che risponde automaticamente alle domande frequenti come “Orari di apertura” o “Come posso fare il reso?”, senza la capacità di adattarsi a richieste più complesse o inaspettate.
I chatbot rule-based sono utilizzati in scenari standardizzati, come:
In questo caso gli Assistenti Virtuali, basati sull’AI, possono intrattenere una conversazione adottando un linguaggio naturale. Possono comprendere richieste, anche molto complesse, e fornire risposte specifiche e inerenti ai prompt, ossia alle richieste dell’utente.
I Chatbot conversazionali sono impiegati per, diverse funzioni, come ad esempio:
Dal novembre 2022 la scena dei Chatbot conversazionali è stata catturata da ChatGPT, piattaforma di proprietà dell’organizzazione americana OpenAI. ChatGPT è in grado di rispondere ai prompt con un linguaggio simile a quello del suo interlocutore. Può, per esempio, scrivere articoli, generare codici, risolvere operazioni matematiche e molto altro ancora. A oggi ChatGPT rappresenta la frontiera dell’AI Conversazionale, seguita da altre piattaforme come DeepSeek, Gemini, Copilot, ecc.
I Chatbot, per funzionare, devono essere integrati in diverse piattaforme, come siti web, app di messaggistica o Social Media.
I chatbot rule based operano seguendo un insieme di regole predefinite e rispondono solo a specifiche richieste. Questi chatbot non comprendono il contesto della conversazione, ma funzionano come un flusso di domande e risposte che si attivano solo quando l’utente inserisce – o sceglie da una lista proposta dal bot – una frase che corrisponde esattamente a una delle regole impostate.
I chatbot conversazionali, al contrario, utilizzano tecnologie di Intelligenza Artificiale – e più nello specifico Machine Learning e Deep Learning – per apprendere dai dati, comprendere così il linguaggio naturale e generare risposte coerenti, migliorando continuamente le loro interazioni. Infatti, questi agenti conversazionali non si limitano a rispondere a parole chiave specifiche, ma analizzano il contesto e il significato delle frasi, adattando le risposte in modo dinamico. Utilizzano modelli avanzati di elaborazione del linguaggio naturale (o NLP, acronimo di Natural Language Processing) per capire l’intento dell’utente, anche quando le domande sono formulate in modo diverso rispetto alle risposte predefinite.
L’avanzamento dell’Intelligenza Artificiale Generativa, di cui ChatGPT fa parte, sta rivoluzionando le soluzioni conversazionali dei chatbot. Ciò avviene attraverso l’introduzione di un livello di comprensione e risposta ancora più sofisticato. Le tecnologie di AI Generativa, come il modello GPT-4, sono infatti in grado di apprendere da un maggior numero di dati e comprendere meglio il contesto delle conversazioni.
La GenAI, con i suoi LLM (Large Language Models, ossia “modelli linguistici di grandi dimensioni”), rappresenta un’evoluzione fondamentale per la creazione di testi conversazionali e risposte a domande più efficaci. Una tecnica innovativa che sfrutta appieno le potenzialità degli LLM è la Retrieval Augmented Generation (RAG). Introdotta nel 2020, la RAG combina le competenze generative degli LLM con la capacità di recuperare informazioni da una fonte di conoscenza esterna. Questa sinergia consente alle RAG di creare testi più ricchi, corretti e pertinenti, poiché attingono a dati aggiornati e specifici del settore o dell’ente
I Chatbot rappresentano uno strumento efficace per ottimizzare le operazioni aziendali e migliorare l’esperienza utente, offrendo diversi vantaggi per entrambi. Ecco i principali:
I Chatbot possono svolgere diverse tipologie di attività, che si possono dividere in tre principali applicazioni:
Di seguito analizziamo queste applicazioni più nel dettaglio.
L’AI conversazionale è un’area dell’Intelligenza Artificiale molto attenzionata dalle aziende che erogano Servizi. L’obiettivo è quello di avere un nuovo touch point con i clienti all’interno di un customer journey sempre più multicanale.
I Chatbot utilizzati in questo ambitosi distinguono nelle seguenti tipologie:
I Virtual Assistant appartenenti alla categoria Prodotto sono quelli inseriti all’interno di un prodotto affinché esso abbia la capacità di interagire con l’utente. Un esempio di questa applicazione dei Chatbot sono i dispositivi smart di domotica, con i quali è possibile interagire per gestire la propria abitazione. Si tratta, per esempio, della regolazione della temperatura e dell’illuminazione nelle stanze, ma anche dell’impostazione di sveglie, della riproduzione di bravi musicali e di richieste relative a notizie di attualità nel caso di Smart Home Speaker.
Nei casi di utilizzo di Chatbot all’interno dei processi di HR Management si individuano soluzioni destinate al recruiting. Queste sono utilizzate, ad esempio, per effettuare un primo screening dei candidati in fase di selezione, ponendo domande e valutandone le risposte. Oppure i Chatbot vengono utilizzati per alcuni aspetti riguardanti la gestione del personale (ad esempio, per dare ai dipendenti informazioni su corsi di formazione o ferie maturate).
Nell’ambito Ricerca e Sviluppo si individuano invece soluzioni per supportare gli addetti IT in attività come la gestione del data center o per l’identificazione della fonte di un dato.
I Chatbot, nell’ambito Marketing & Sales, si identificano le seguenti applicazioni:
La creazione di un chatbot parte da una scelta fondamentale: rule-based o conversazionale (AI-based).
Per i primi si possono utilizzare strumenti no-code o low-code, ossia con poco o nessun codice, grazie a componenti predefiniti. È il caso di programmi come Chatfuel, ManyChat o Landbot, che offrono interfacce drag-and-drop intuitive e facilmente personalizzabili anche da team non tecnici. Come abbiamo già avuto modo di vedere, questi bot sono particolarmente efficaci in contesti dove le richieste degli utenti sono ripetitive e strutturate, ad esempio per fornire informazioni statiche o comunque guidare l’utente in un processo lineare.
I Chatbot conversazionali, che sfruttano l’Intelligenza Artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale, sono particolarmente adatti per gestire casi d’uso complessi, come l’assistenza clienti avanzata o il supporto tecnico. La loro realizzazione richiede una progettazione avanzata e, spesso, la disponibilità di dati per l’addestramento (come trascrizioni di conversazioni reali tra operatori umani e clienti riportanti le domande più frequenti). Le piattaforme più utilizzate in questo ambito sono Dialogflow, Rasa, IBM Watson Assistant e Microsoft Bot Framework, che permettono non solo di sfruttare modelli linguistici pre-addestrati, ma anche di personalizzarli in base al dominio specifico del progetto.
La scelta tra un chatbot rule-based e uno conversazionale dipende da diversi fattori, quali:
In alcuni progetti, una soluzione ibrida può rappresentare il compromesso ideale: si combina la prevedibilità delle regole con la flessibilità dell’Intelligenza Artificiale, migliorando l’efficienza senza rinunciare alla qualità dell’interazione. Qualunque sia l’approccio scelto, è essenziale pianificare con attenzione la strategia conversazionale, testare il bot in contesti reali e monitorare costantemente le performance, così da garantire un’esperienza utente coerente, fluida ed efficace.
Secondo una Ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence del 2022, ben più di 8 italiani su 10 dichiarano di aver interagito almeno una volta con un Chatbot e, nella maggior parte dei casi, si tratta di interazioni con assistenti virtuali di smartphone o Smart Home speaker.
Per quanto riguarda le aziende, la maggior parte dichiara di utilizzare i Chatbot come supporto per problematiche di base, ma i margini di sviluppo sono molto elevati. Per esempio, le organizzazioni più proattive utilizzano i Chatbot come supporto per attività primarie (sostituendo l’uomo nell’assistenza per la risoluzione di tali problematiche) e si affidano all’intervento umano soltanto qualora sia necessario un intervento più specifico. In questo modo si sviluppa un approccio ibrido che, per il momento, risulta il più avanzato in termini di esaustività delle risposte.
ChatGPT, tuttavia, ha dimostrato come l’AI può rispondere a input testuali anche molto più complessi, come la scrittura e il riassunto di testi, la creazione e molto, mostrando le sue potenzialità anche nella sfera lavorativa. Se si continuerà a investire sui Chatbot e sulla loro implementazione tecnologica, nel prossimo futuro si potrà fare un ulteriore salto qualitativo nei prodotti e servizi offerti. Ciò sarà possibile attraverso il miglioramento delle interazioni tra uomo e macchina.
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