Pensavi di avere tutto ciò che occorre in azienda ma non hai ancora un chatbot? Le aziende hanno sempre bisogno di rendere efficiente l’assistenza ai clienti e la gestione dei processi di vendita, per migliorare l’esperienza complessiva del cliente così come la produttività e il benessere delle risorse umane. Spesso, gli utenti che hanno bisogno di informazioni o aiuto rivolgono agli operatori le stesse domande. Questi rispondono più e più volte descrivendo i medesimi dettagli sui prodotti e fornendo indicazioni su come utilizzarli in modo ottimale. Ogni cliente, poi, desidera poter chiedere assistenza anche in orario di chiusura, nei weekend, insomma, 24 ore al giorno e 7 giorni alla settimana.  I chatbot rappresentano un valido ausilio nell’automazione di questo genere di attività, offrendo soluzioni pratiche alle necessità dei clienti e degli operatori.  Ma cos’è di preciso un chatbot? Ed è corretto dire che si tratta di un assistente virtuale? A queste ed altre domande rispondiamo nei prossimi paragrafi! Cos’è un chatbot? Innanzitutto, facciamo un po’ di chiarezza con una definizione: Un chatbot è un software capace di comprendere le domande dei clienti e automatizzare le risposte corrispondenti a tali domande. Sa simulare una conversazione umana, esprimendosi con naturalezza. Questo consente agli utenti di interagire con dispositivi digitali come se stessero dialogando con una persona reale.  I chatbot possono variare in complessità, andando da programmi rudimentali che rispondono a domande semplici con risposte brevi, fino a sofisticati assistenti digitali che imparano e si evolvono nel tempo, offrendo un livello sempre maggiore di personalizzazione mentre raccolgono e analizzano informazioni. Nel secondo caso si tratta di applicazioni che sfruttano l’intelligenza artificiale (IA) e il processo di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere le domande dei clienti e automatizzare le risposte corrispondenti, simulando una conversazione umana. I chatbot semplificano notevolmente il processo di acquisizione delle informazioni desiderate da parte degli utenti. Rispondono alle domande e alle richieste fatte tramite un input di testo, input audio o una combinazione di entrambi, senza richiedere l’intervento di un operatore umano. Nella vita di tutti i giorni abbiamo ormai a che fare continuamente con dei bot, che oltre che della chat possono anche servirsi della voce, come Alexa e Siri. Ma come fanno Alexa e Siri a capire cosa diciamo? E soprattutto, com’è che sanno sempre rispondere alle nostre domande? Amazon Alexa, così come Siri di Apple e Google Assistant possono essere denominati anche “assistenti virtuali” o “agenti virtuali”, perché per comprendere le nostre domande ed elaborare le proprie risposte si basano sull’ Intelligenza artificiale. Questi Assistenti virtuali possono interpretare input audio o interagire con gli utenti attraverso messaggi di testo. In entrambi i casi, è possibile porre domande in modo informale, e il chatbot può aiutare a raffinare la ricerca fornendo non solo risposte, ma anche eventuali domande preliminari per una migliore comprensione delle necessità dell’utente. Come funziona un chatbot? Come abbiamo visto prima, in passato, i chatbot erano principalmente basati su testo e progettati per gestire un insieme limitato di domande semplici con risposte predefinite. Funzionavano come una sorta di elenco di FAQ da consultare in maniera interattiva. Riuscivano molto bene nel compito di rispondere in modo efficace alle domande specifiche su cui erano stati addestrati, ma non erano altrettanto abili quando si trattava di rispondere a domande complesse o inaspettate che non erano state previste dai programmatori. Nel corso del tempo, i chatbot sono diventati più sofisticati, incorporando regole più avanzate e l’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP). Questo ha permesso agli utenti finali di interagire con loro in modo più fluido, che riproducesse una conversazione umana. Gli ultimi tipi di chatbot hanno acquisito una sorta di “comprensione del contesto” e hanno sviluppato la capacità di apprendere man mano che vengono esposti a una varietà crescente di espressioni umane. I moderni chatbot basati su Intelligenza Artificiale utilizzano la comprensione del Linguaggio Naturale (NLU) per identificare le intenzioni degli utenti e comprendere cosa stiano cercando di sapere. Per farlo, sfruttano avanzate tecniche di Intelligenza Artificiale come il machine learning e il deep learning, esse permettono di costruire una base di conoscenza sempre più dettagliata basata sulle interazioni degli utenti. Ciò migliora significativamente la loro capacità di anticipare in modo accurato le esigenze dell’utente e di rispondere sempre meglio col passare del tempo. Un programma che ti capisce e si fa capire Com’è possibile far comunicare le macchine con l’uomo, tramite il linguaggio naturale? L’elaborazione del linguaggio naturale, Natural Language Processing (NLP), è una disciplina che coinvolge linguistica, informatica e intelligenza artificiale e che tratta l’interazione tra i computer e il linguaggio umano. La NLP serve in particolare a programmare i computer per elaborare e analizzare grandi quantità di dati di linguaggio naturale. Concetti come comprensione del linguaggio naturale (NLU) e la generazione del linguaggio naturale (NLG) vengono spesso confusi tra loro. Tuttavia questi ultimi, benché tra loro correlati, fanno riferimento a fasi diverse del processo di elaborazione del linguaggio naturale. Nei prossimi paragrafi definiremo ciascun termine, vedendo nel dettaglio le loro differenze per chiarire eventuali ambiguità. L’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) L’obiettivo primario dell’ Elaborazione del linguaggio naturale è abilitare la tecnologia a “comprendere” il contenuto dei documenti e le loro sfumature contestuali, consentendo di estrarre con precisione informazioni e idee dai documenti stessi e di classificare e categorizzare tali documenti. Le sfide nell’ambito dell’Elaborazione del Linguaggio Naturale spaziano dal riconoscimento vocale alla generazione di linguaggio naturale passando per la comprensione del linguaggio umano. L’elaborazione del linguaggio naturale enfatizza l’uso di tecniche di machine learning e deep learning per completare compiti, come la traduzione della lingua o la risposta a domande. L’elaborazione del linguaggio naturale funziona prendendo dati non strutturati dalla lingua e convertendoli in dati strutturati, comprensibili dalle macchine. Lo fa etichettando e classificando gli elementi linguistici (attraverso un processo chiamato riconoscimento delle entità denominate) e identificando modelli di parole attraverso metodi come tokenizzazione, derivazione e lemmatizzazione, che esaminano le forme radicali delle parole. Comprendere i concetti: Natural language understanding NLU La comprensione del linguaggio naturale (NLU) è un sottoinsieme della sua elaborazione. La