Gli agenti AI per le operazioni aziendali, noti anche come assistenti virtuali intelligenti (IVA), agenti virtuali e dipendenti digitali, consentono alle aziende e ai clienti di interagire. Queste conversazioni, alimentate dalle più recenti tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico (ML), sono simili a quelle umane e suonano naturali.
Un elemento chiave di differenziazione tra gli agenti AI per le operazioni aziendali e il software chatbot è la natura della conversazione condotta. I chatbot sono tipicamente scriptati e non possono comprendere molteplici intenti. Spesso si affidano a barre dei menu e hanno una capacità limitata di comprendere gli input degli utenti. D'altra parte, gli agenti AI comprendono una gamma di diversi intenti da un'unica espressione. Possono interpretare risposte per le quali non sono esplicitamente programmati utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Con l'apprendimento automatico (ML) e il deep learning, gli agenti AI per le operazioni aziendali possono crescere in modo intelligente, comprendere un vocabolario più ampio e il linguaggio colloquiale, e fornire risposte più precise e corrette alle richieste.
Possono anche fornire risposte personalizzate basate su segmentazione o altre informazioni fornite. Inoltre, sono spesso focalizzati su un particolare ruolo lavorativo o caso d'uso, come marketing, servizio clienti e vendite.
Questo tipo di software ha la capacità di utilizzare l'output umano come input per guidare l'automazione, come l'aggiornamento di sistemi aziendali come il software CRM. Svolgono questi compiti e altre azioni autonome senza essere programmati esplicitamente per farlo.
Gli agenti AI possono presentarsi in vari sottotipi, inclusi agenti di supporto clienti AI, agenti IT AI e SDR AI. Queste varietà forniscono capacità specifiche per interagire rispettivamente con clienti, dipendenti con domande IT e potenziali clienti.
Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria Agenti AI per le Operazioni Aziendali, un prodotto deve:
Comprendere una richiesta conversazionale utilizzando NLP o riconoscimento vocale
Dare agli utenti la possibilità di personalizzare l'agente AI
Fornire strumenti per analizzare le conversazioni tramite dashboard o report
Avere la capacità di indirizzare le conversazioni a un umano
Consentire capacità di human-in-loop per garantire l'accuratezza e la validità dell'agente AI
Impegnarsi in automazione avanzata, tramite AI e integrazioni, con un certo livello di autonomia
