Con l’espressione conversational AI si descrive una tipologia di Intelligenza Artificiale finalizzata a sostenere un dialogo con un interlocutore umano. Basato su tecniche avanzate come Natural Language Processing (NLP) e Machine Learning (ML), conversational AI abilita l’interazione in linguaggio naturale tra l’uomo e la macchina e ha caratteristiche di auto-apprendimento che permettono ai sistemi di migliorare costantemente le proprie performance, sia in termini di comprensione dell’intent dell’interlocutore, sia di efficienza nella gestione delle richieste.
In primissimo piano vi è proprio il tema del linguaggio naturale: il fine del conversational AI è permettere alle persone di portare avanti conversazioni in tutto e per tutto analoghe a quelle di ogni giorno. L’obiettivo finale – cui ci si sta avvicinando, ma non è ancora raggiunto - è far sì che l’essere umano non si accorga di chattare o chiacchierare con una macchina. Sulla base di tutto ciò, conversational AI si distanzia da tutte le forme meno evolute di assistenza self come gli IVR tradizionali o i chatbot basati su percorsi predefiniti e regole rigide.
L’espressione conversational AI identifica dunque la tecnologia che abilita l’assistenza automatizzata ed è indipendente dal canale e dalla modalità di interazione: di solito, i chatbot di ultima generazione sono conversational AI, ma lo sono anche i voicebot, indipendentemente dal fatto che nel primo caso la relazione è testuale, nel secondo vocale.
Adottare un sistema di conversational AI significa, per qualsiasi impresa, entrare nel mondo dell’assistenza self o potenziare gli strumenti già in uso in quest’ambito. Nel customer care i suoi benefici sono indubbi, soprattutto in un’era contraddistinta dalla centralità dell’esperienza e dalla necessità di gestire clienti sempre più esigenti ottimizzando i costi.
Per ottenere risultati tangibili da strumenti di conversational AI come chatbot e voicebot è necessario affrontare una serie di sfide di natura strategica, tecnica e operativa. A titolo d’esempio, come integrare il chatbot nel customer journey in modo corretto? Come gestire le escalation verso gli agenti e che ruolo attribuire agli assistenti virtuali nel customer journey? Come costruire le conversazioni, definire gli obiettivi del bot, quali KPI introdurre (errori, escalation, tassi di contenimento…) e come monitorare il miglioramento delle performance? Per non parlare, infine, delle sfide tecniche, che spesso si concentrano nel training dei modelli di AI e nell’integrazione degli assistenti virtuali con gli altri sistemi aziendali.
Per tutti i motivi di cui sopra, è piuttosto semplice commettere errori nel percorso di adozione. Le imprese dovrebbero affidarsi a un partner con competenze tecniche e di dominio, con esperienza e forti tendenze innovative. ComApp, occupandosi da 30 anni di soluzioni end-to-end per la migliore customer experience, è in grado di supportare le imprese lungo tutto questo percorso, dalla definizione delle componenti strategiche – con tanto di obiettivi, indicatori e un percorso graduale di adozione - a tutta la parte di implementazione tecnologica, di monitoraggio e di miglioramento continuo delle performance. In questo modo, conversational AI può generare reale valore per l’impresa e, soprattutto, può creare quel bilanciamento perfetto tra customer experience, employee experience ed efficienza che è alla base delle aziende più moderne e customer-centric.