I chatbot AI sono prodotti software che utilizzano l'intelligenza artificiale, principalmente la comprensione del linguaggio naturale (NLU) e i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per condurre interazioni conversazionali simili a quelle umane tramite testo o voce. A differenza dei bot basati su script o puramente basati su regole, i chatbot AI deducono l'intento dell'utente, mantengono il contesto e generano o recuperano risposte in modo dinamico.
Al centro del funzionamento dei chatbot AI c'è l'uso di modelli avanzati di apprendimento automatico (ML) noti come LLM. Utilizzano i modelli nei dati su cui sono stati addestrati per prevedere la risposta più appropriata. La sofisticazione di questi LLM distingue i chatbot AI dai loro predecessori, consentendo una comprensione e generazione del linguaggio più sfumata. Supporta anche il ragionamento multi-turno e l'uso di generazione aumentata dal recupero (RAG), chiamate a strumenti/API, prompt strutturati o flussi leggeri in-sessione per completare la richiesta corrente.
Sebbene simili ad altre soluzioni di automazione e produttività, i chatbot AI differiscono in modi critici. A differenza del software per chatbot e del software per bot di produttività, i chatbot AI sono soluzioni di prodotto che possono operare in modo indipendente e/o essere integrati tramite widget, kit di sviluppo software (SDK) o integrazioni. Detto ciò, alcune soluzioni consentono connessioni e integrazioni ai dati e sistemi aziendali proprietari.
Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria dei chatbot AI, un prodotto deve:
Fornire un'interfaccia utente conversazionale configurabile tramite prompt di sistema, fine-tuning e impostazioni della base di conoscenza per migliorare l'accuratezza mantenendo un dialogo simile a quello umano
Utilizzare un'interfaccia basata su turni, in cui le interazioni sono principalmente avviate dall'utente
Limitare il comportamento proattivo alle chiamate di strumenti in-sessione con conferma esplicita dell'utente; nessuna attività autonoma in background, aperta o cross-sessione
Fornire un'interfaccia conversazionale per un'ampia assistenza in vari domini
Ottimizzare per l'assistenza conversazionale su compiti da semplici a moderatamente complessi (ad es., recupero di informazioni, redazione, sintesi, Q&A strutturato e orchestrazione leggera del flusso di lavoro tramite strumenti)
Operare in un ambiente controllato con accesso regolato alle basi di conoscenza, protocolli di contesto del modello (MCP) e integrazioni per garantire risposte affidabili e verificabili
Essere alimentato da modelli generativi stocastici (ad es., LLM) o pipeline NLU basate su intenti che selezionano o generano risposte durante la sessione
Astenersi dall'operazione autonoma al di fuori della conversazione attiva (ad es., nessuna esecuzione non presidiata, agenti che continuano dopo la fine della sessione o azioni senza approvazione esplicita in-sessione)
Supportare regole configurabili, script o alberi decisionali per limitare e guidare le conversazioni anche quando vengono utilizzati LLM per garantire un flusso prevedibile e conforme alle politiche
