I robot, anche se più specificamente robot virtuali o chatbot azionati da intelligenza artificiale (AI), stanno trasformando il modo in cui i marchi fanno affari con i loro clienti. La combinazione di connettività costante e tempi di risposta quasi istantanei li rende un modo interessante per estendere o addirittura sostituire la funzionalità delle app Web e mobili. Ma cosa fa battere un chatbot? In questo articolo vedremo i chatbot come usano Natural Language Processing per trasformare il linguaggio umano in comandi che un’app può comprendere.
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Cos’è un Chatbot?
Probabilmente abbiamo già parlato con un robot senza nemmeno saperlo. E potremmo avere persino sentito il termine “chatbot” nelle notizie. Ma cos’è un chatbot? Come funzionano i chatbot?
Un chatterbot (noto anche come talkbot , chatbot , Bot , chatterbox , Artificial Conversational Entity ) è un programma per computer che conduce una conversazione tramite metodi uditivi o testuali. I Chatterbot vengono in genere utilizzati nei sistemi di dialogo per vari scopi pratici, tra cui il servizio clienti o l’acquisizione di informazioni. Alcuni chatterbots utilizzano sofisticati sistemi di elaborazione del linguaggio naturale, ma molti sistemi più semplici analizzano le parole chiave all’interno dell’input, quindi estraggono una risposta con le parole chiave più corrispondenti o il modello di parole più simile da un database.
In sostanza, un chatbot è solo una chat di robot che imita le conversazioni umane attraverso comandi vocali, chat di testo o entrambi. È una conversazione virtuale in cui una parte è un robot parlante online. La funzione di intelligenza artificiale all’interno di robot parlanti è stata utilizzata in vari settori per fornire informazioni o svolgere attività, come ad esempio la previsione del tempo, la prenotazione di voli o l’acquisto di prodotti.
Come funziona la tecnologia Chatbot
I chatbot riconoscono le parole chiave negli input degli utenti e quindi accedono a un database per fornire una risposta predefinita. Identifica le parole chiave e tenta di formare una risposta da un modello predefinito. I chatbot si basano su pattern matching, quindi l’intelligenza di un chatbot dipende da come sono simili a umani e intelligenti questi pattern predefiniti e da quanto è comprensibile la frase dell’utente.
All’interno dell’intelligenza artificiale di un chatbot è l’apprendimento automatico e ciò che è noto come elaborazione in lingua naturale (NLP). L’apprendimento automatico può essere applicato in diversi campi per creare vari algoritmi di chatbot, mentre la PNL ha la capacità di cogliere le cadenze conversazionali e imitare la conversazione umana.
Il chatbot è addestrato per tradurre i dati di input in un valore di output desiderato. Quando vengono forniti questi dati, analizza e forma il contesto in modo che punti ai dati rilevanti per rispondere a richieste scritte. Guardando all’apprendimento profondo nell’intelligenza artificiale, la macchina scopre nuovi modelli nei dati senza alcuna informazione o formazione precedente, quindi estrae e memorizza il modello.
Questo algoritmo di apprendimento automatico, noto come reti neurali, è costituito da diversi livelli per l’analisi e l’apprendimento dei dati. Ispirato dal cervello umano, ogni strato è costituito da propri neuroni artificiali che sono interconnessi e responsive l’uno all’altro. Ogni connessione è ponderata da precedenti modelli o eventi di apprendimento e con ogni input di dati, si verifica più “apprendimento”.
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Come i chatbot sono diventati più intelligenti
Con i progressi nell’intelligenza artificiale e la rapida crescita delle app di messaggistica, i chatbots stanno diventando sempre più necessari in molti settori. Sebbene la tecnologia dei bot sia in uso da decenni, l’apprendimento automatico è migliorato notevolmente a causa del crescente interesse delle principali potenze della Silicon Valley.
L’elaborazione del linguaggio naturale imita gli schemi del linguaggio umano per simulare un tono umano nell’interazione uomo-computer, che crea interazioni più intime. L’analisi predittiva all’interno dei robot utilizza statistiche, modellazione, data mining e altro per generare informazioni in modo proattivo, piuttosto che in risposta a un prompt.
L’analisi del sentimento nell’apprendimento automatico utilizza l’analisi del linguaggio per determinare l’atteggiamento o lo stato emotivo di cui stanno parlando in ogni situazione specifica. Ciò si è dimostrato difficile anche per il chatbot più avanzato a causa dell’impossibilità di rilevare determinate domande e commenti dal contesto. Gli sviluppatori stanno creando questi robot per automatizzare una gamma più ampia di processi in un modo sempre più umano e continuare a sviluppare e imparare nel tempo.
Dove si utilizzano gli Chatbots
I chatbots operano attualmente attraverso una serie di canali, tra cui il web, all’interno di app e piattaforme di messaggistica. Funzionano anche in tutto lo spettro, dal commercio digitale al settore bancario, utilizzando i robot per la ricerca, la generazione di lead e la consapevolezza del marchio. Un numero crescente di aziende sta sperimentando chatbots per l’e-commerce il servizio clienti e la consegna dei contenuti.
Inoltre, le principali banche oggi stanno affrontando una crescente pressione per rimanere competitive mentre le banche sfidanti e le startup fintech affollano l’industria. Di conseguenza, queste banche dovrebbero prendere in considerazione l’implementazione di chatbot laddove i dipendenti umani eseguono attività di base e lunghe. Ciò ridurrebbe lo stipendio e migliorerebbe i costi, migliorerebbe l’efficienza del back-office e offrirà una migliore assistenza al cliente.
La tecnologia Chatbot continuerà a migliorare nei prossimi anni. L’architettura e il design di Chatbot evolveranno al punto che l’ IA interattiva diventerà lo standard per il servizio clienti. Ma ci sono numerose applicazioni per i chatbot in una varietà di settori. Mentre non c’è dubbio che questo sistema di social media basato sui bot è il futuro, c’è ancora bisogno di miglioramenti prima che i bot prendano ufficialmente il sopravvento.
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