Che cos'è l'IA conversazionale?
L'intelligenza artificiale conversazionale o IA conversazionale è una tecnologia che consente ai computer di comprendere il linguaggio umano e di interagire in conversazioni naturali con gli utenti. Utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), grandi volumi di dati e l'apprendimento automatico (ML), l'IA conversazionale riconosce gli input degli utenti e genera una risposta appropriata.
Alcune altre tecniche sofisticate, come la profilazione degli utenti, la consapevolezza del contesto, l'apprendimento adattivo e l'integrazione dei dati degli utenti, consentono alle piattaforme di IA conversazionale come Midjourney, IBM Watson Assistant, e gli assistenti digitali di Oracle di fornire un'esperienza utente interattiva e personalizzata.
Software di chatbot IA sfrutta questa potenza dell'IA conversazionale per comprendere l'input dell'utente e rispondere con le informazioni desiderate. Questa funzione è utile nei settori del commercio al dettaglio, bancario e sanitario per le funzioni di supporto clienti.
Componenti della tecnologia di IA conversazionale
L'IA conversazionale ha la capacità di estrarre il significato e l'intento sottostante di una determinata domanda. Dopo aver analizzato l'input, genera risposte rilevanti e accurate utilizzando alcune regole predefinite e la base di conoscenza del sistema. Le tecnologie che rendono possibile tutto ciò possono essere suddivise in cinque componenti.
- Elaborazione del linguaggio naturale combina la linguistica computazionale con altre tecnologie per elaborare una grande quantità di dati di linguaggio umano non strutturati per generare dati strutturati - o semplicemente, interpretare e generare linguaggio umano. L'intero processo può essere semplificato come comprensione del linguaggio naturale (NLU) e generazione del linguaggio naturale (NLG), dove la NLU elabora l'input in termini di contesto, intento, sintassi e semantica e la NLG genera l'output in un linguaggio comprensibile per l'uomo.
- Grandi volumi di dati vengono utilizzati per addestrare i computer nel linguaggio umano utilizzando l'apprendimento automatico. I dati di addestramento possono essere qualsiasi cosa, dai numeri, immagini, testi, rapporti e registri che aiutano ad acquisire nuove informazioni per le interazioni future. Più dati ci sono, più una macchina può addestrarsi e generare gradualmente risposte migliori.
- Strumenti di analisi del testo vengono utilizzati per estrarre informazioni significative dai dati testuali. Il processo include l'analisi del sentimento, la modellazione dei temi, la sintesi e il riconoscimento dell'intento. Il testo viene suddiviso in soggetti, verbi, aggettivi e relazioni tra diverse parole per comprendere la query dell'utente, estrarre informazioni rilevanti e generare risposte appropriate.
- Sebbene non direttamente correlata all'IA conversazionale, la visione artificiale aiuta ad analizzare e interpretare le informazioni visive. Consente ai computer di comprendere immagini o video, riconoscere oggetti, comprendere il contesto, eseguire il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e generare risposte rilevanti basate su input visivi.
- Riconoscimento vocale la tecnologia facilita la conversione del discorso umano in testo. Comporta la conversione dei segnali audio in parole scritte ed è utilizzata per le interazioni basate sulla voce. I sistemi di riconoscimento vocale utilizzano modelli acustici, modelli linguistici e algoritmi statistici per trascrivere accuratamente le parole pronunciate.
Come funziona l'IA conversazionale
L'IA conversazionale funziona impiegando una combinazione delle tecnologie sopra menzionate per consentire interazioni naturali e significative. I quattro passaggi che guidano le conversazioni uomo-IA sono:
- Generazione dell'input inizia la conversazione chiedendo all'utente di fornire un messaggio di testo o vocale tramite un'app o un sito web. L'input può essere una domanda, un suggerimento, un comando o qualsiasi altro tipo di query.
- Analisi dell'input utilizza la NLU per comprendere il comando dato. Tuttavia, se il suggerimento è basato sulla voce, utilizza la riconoscimento automatico del parlato (ASR) tecnologia, insieme alla NLU. L'analisi dell'input coinvolge il parsing sintattico, l'analisi del sentimento e il riconoscimento dell'intento.
- Generazione dell'output utilizza la NLG per fornire una risposta appropriata basata sull'input analizzato. L'output è anche influenzato da tecniche come risposte basate su modelli, risposte basate su recupero e modelli di generazione del linguaggio. La risposta può essere sotto forma di testo o discorso.
- Utilizzando il ML, la macchina si addestra con l'esperienza, i dati degli utenti e il feedback. Il sistema utilizza algoritmi di apprendimento per rinforzo per affinare la gestione del dialogo e la generazione delle risposte nel tempo.
Esempi di IA conversazionale
L'IA conversazionale è una parte importante delle tecnologie quotidiane come i chatbot avanzati e gli assistenti virtuali. La versatilità di questa tecnologia le consente di migliorare l'esperienza utente e aumentare l'efficienza per le aziende di tutte le dimensioni. Oggi, diverse organizzazioni stanno sfruttando la potenza delle piattaforme di IA conversazionale in vari settori per aumentare i profitti e la produttività, come gli esempi menzionati di seguito.
- Servizio clienti. I chatbot di IA conversazionale sono essenzialmente chatbot statici addestrati per conversazioni simili a quelle umane che funzionano bene per risolvere rapidamente le domande dei clienti e aumentare la soddisfazione del cliente. Problemi comuni, come il tracciamento degli ordini, possono essere gestiti dai chatbot IA, mentre i problemi complessi possono essere inoltrati agli agenti umani.
- Sanità. Le soluzioni IA hanno la capacità di rendere la vita dei pazienti, dei medici e degli infermieri più facile. Cose come la prenotazione di appuntamenti, l'escalation dei casi di emergenza, il monitoraggio della salute, l'identificazione dei sintomi e l'assistenza ai pazienti sono rese più semplici con l'IA conversazionale.
- Servizi finanziari. I processi bancari e finanziari, come le richieste di saldo, i trasferimenti di fondi e i pagamenti delle bollette, sono facilmente automatizzati utilizzando l'IA conversazionale.
- Vendite. L'IA conversazionale può essere integrata con piattaforme di gestione aziendale come software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM). Aiuta ad aggiornare automaticamente le informazioni sui lead e sui clienti, a fare raccomandazioni sui prodotti, a identificare opportunità di upselling e cross-selling e a pre-qualificare i lead prima di passarli al team di vendita.
- Assistenti vocali. L'IA conversazionale alimenta i noti Apple Siri, Google Assistant e Alexa di Amazon. Questi assistenti comprendono i comandi ed eseguono compiti come impostare promemoria, cercare su Internet, controllare dispositivi domestici intelligenti, riprodurre musica e avere una conversazione simile a quella umana.
- Motori di ricerca alimentati dall'IA. Bard di Google e Bing AI possono generare rapidamente risultati che meglio rispondono alla query di ricerca dell'utente utilizzando tecnologie di IA conversazionale.
Vantaggi dell'IA conversazionale
Ci sono diversi vantaggi nell'integrare l'IA conversazionale nel piano aziendale, specialmente nel dominio del supporto clienti. Scalabilità, tempi di risposta più rapidi, maggiore efficienza e produttività sono alcuni vantaggi comuni in tutti i settori.
- Servizio clienti proattivo. Le aziende possono rispondere a qualsiasi domanda o richiesta 24 ore su 24, 7 giorni su 7, senza l'intervento del personale di vendita o del servizio clienti. Il modello di IA può essere addestrato sulle domande frequenti per garantire che i lead caldi rimangano sul sito web e ottengano le loro risposte.
- Risparmio di tempo. Avere un supporto clienti IA che risponde a domande ripetitive, come i dettagli degli ordini e il tracciamento, garantisce che i team di supporto clienti si concentrino su compiti che richiedono un tocco umano.
- Approfondimenti sui consumatori. I dati raccolti attraverso le conversazioni con i clienti sono fondamentali per comprendere cosa vogliono realmente le persone dall'azienda. Decisioni informate sull'aumento della soddisfazione del cliente possono essere prese in base agli approfondimenti.
- Maggiore coinvolgimento degli utenti. L'IA conversazionale ha il potenziale per aumentare il coinvolgimento degli utenti fornendo esperienze personalizzate e risposte su misura alle domande dei clienti.
Sfide dell'IA conversazionale
L'IA conversazionale è ancora in crescita e molteplici aree, come la sicurezza e le sfumature linguistiche, possono rappresentare una sfida per l'adozione della tecnologia.
- Privacy. La sicurezza è una grande preoccupazione quando si tratta dell'uso dell'IA. Le aziende che impiegano l'IA conversazionale dovrebbero garantire che le informazioni sensibili, come i dettagli di contatto dei clienti, siano conservate in modo sicuro per evitare violazioni dei dati.
- Lingue native. Notoriamente, solo una piccola percentuale della popolazione mondiale ha l'inglese come prima lingua. Addestrare i chatbot e gli assistenti vocali su diverse lingue, dialetti e differenze culturali è essenziale per creare una buona esperienza utente per una popolazione diversificata.
- Sfumature linguistiche. A differenza della comunicazione umana, le conversazioni IA sono più dirette. Comprendere e aggiungere sfumature come l'umorismo, il sarcasmo e le emozioni può essere difficile per i computer.
- Scoperta e adozione. Anche con l'IA che sta diventando sempre più popolare e facile da usare, una parte del pubblico potrebbe non sentirsi a proprio agio con la tecnologia. È una buona pratica educare i clienti sulle opportunità disponibili.
Chatbot vs. IA conversazionale
Sebbene i chatbot e l'IA conversazionale sembrino lo stesso concetto, c'è una differenza significativa nel set di regole su cui lavorano.
I chatbot sono bot statici che utilizzano regole predefinite per fornire risposte fisse e scriptate. Possono o meno funzionare su IA conversazionale. Questi bot si trovano comunemente sui siti web aziendali e navigano gli utenti da un luogo all'altro. I chatbot richiedono aggiornamenti manuali allo script predeterminato per eventuali modifiche desiderate. L'input di testo è l'unico modo per interagire con un chatbot.
L'IA conversazionale incorpora tutti gli strumenti e le tecnologie che hanno la capacità di gestire una conversazione macchina-uomo. Le conversazioni qui sono basate sul contesto e più focalizzate sul dialogo. Trovata su più canali come siti web, app e assistenti, la tecnologia cresce con i dati e affina le risposte utilizzando l'apprendimento automatico. Un chatbot di IA conversazionale va oltre i chatbot tradizionali in termini di elaborazione di input vocali e testuali.
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Harshita Tewari
Harshita is a Content Marketing Specialist at G2. She holds a Master’s degree in Biotechnology and has worked in the sales and marketing sector for food tech and travel startups. Currently, she specializes in writing content for the ERP persona, covering topics like energy management, IP management, process ERP, and vendor management. In her free time, she can be found snuggled up with her pets, writing poetry, or in the middle of a Netflix binge.
