L'IA conversazionale, insieme all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), al riconoscimento vocale automatico (ASR), alla gestione avanzata dei dialoghi e all'apprendimento automatico (ML), stanno cambiando il modo in cui gli esseri umani si relazionano e comunicano con le macchine. L'intelligenza artificiale conversazionale e le tecnologie associate consentono agli esseri umani di conversare con le macchine più o meno nello stesso modo in cui interagiscono tra loro.
UN rapporto recente da Markets and Markets ha rivelato che il globale dimensione del mercato dell'IA conversazionale dovrebbe crescere da 4,2 miliardi di dollari nel 2019 a 15,7 miliardi di dollari entro il 2024. L'evoluzione dell'IA nell'ultimo decennio ha prodotto applicazioni in grado di convincere una persona che sta conversando con un altro essere umano, alias Test di Turing. Non è solo il livello «umano» delle interazioni a rendere così importante l'IA conversazionale, ma piuttosto la capacità dell'app di intelligenza artificiale di prendere decisioni informate sulla base delle informazioni fruibili raccolte dai dati. Questo articolo esaminerà i modi in cui l'IA conversazionale sta migliorando l'esperienza del cliente.
L'IA conversazionale non è basata su regole o script
I chatbot tradizionali erano basati su una serie di regole, proprio come le tecniche di programmazione tradizionali. «Se questo, allora quello, altrimenti questo» era essenzialmente il modo in cui funzionavano. Se il cliente chiedesse a che ora sono gli orari del negozio, il chatbot risponderebbe esaminando le sue regole, trovando la regola appropriata e rispondendo con la risposta scritta. Utilizzando le parole chiave ricavate dal testo del cliente, è stato in grado di abbinarle alle parole chiave in memoria, esaminare le regole e selezionare la risposta corretta (ad esempio, il cliente ha indicato «orari di apertura del negozio» in modo che la risposta appropriata includa gli orari di apertura).
Questo andava bene per domande semplici, ma poiché il chatbot non comprendeva veramente l'intera conversazione, la comunicazione tra il cliente e il chatbot era limitata. L'IA conversazionale non si limita all'utilizzo di parole chiave e script: è in grado di avere una conversazione completa tramite testo o voce. Inoltre, è in grado di fornire traduzioni in tempo reale, facilitando una conversazione nella lingua del cliente. Secondo Michael Ringman, CIO di TELUS Internazionale, un fornitore globale di soluzioni digitali per l'esperienza del cliente, l'IA conversazionale consente ai marchi di comunicare con i propri clienti a livello globale. «I clienti vogliono interagire con i marchi nella loro lingua madre e l'integrazione di chatbot con funzionalità di traduzione in tempo reale consente ai clienti di fare proprio questo», ha affermato Ringman. «Oltre alla traduzione, questi bot possono anche rilevare in modo intelligente il contesto delle conversazioni per chiedere chiarimenti, se necessario, e quindi cercare le risposte più pertinenti da un ampio database di conoscenze».
