Perché Alexa e Google Assistant non sono il futuro per le aziende Chatbots

Chatbots sono già onnipresenti, almeno in casa e sul telefono: Un recente rapporto mostra che tra un quarto e un terzo degli americani possiede già un altoparlante intelligente con assistente vocale, il che lo rende una delle nuove tecnologie più rapidamente adottate nella storia.

E l'utilizzo è destinato a crescere: Si prevede che nel 2019 il 48% dei consumatori possieda un altoparlante intelligente come Amazon Echo, Google Home e Apple HomePod. Quando la tecnologia funzionerà davvero in modo quasi perfetto, cosa che non è ancora avvenuta, l'adozione non solo si avvicinerà al 100%, ma ogni consumatore possiederà più dispositivi (compresi quelli economici e di largo consumo) che supportano la voce.

È importante notare che, mentre l'esperienza di un chatbot per la maggior parte delle persone avviene tramite il telefono o un dispositivo con altoparlante, il modo in cui questi chatbots funzionano attualmente non è il modo in cui funzioneranno in futuro, soprattutto in un contesto aziendale. Gli assistenti intelligenti destinati ai consumatori sono attualmente molto ampi e superficiali. Sono controllati da comandi e domande una tantum, il che li rende ottimi per alcuni compiti (riprodurre musica da Spotify, controllare il meteo, impostare timer, ecc.

Le differenze principali tra il sito chatbots per i consumatori e quello per le aziende chatbots

Il consumatore chatbots si concentra sulla comprensione del comando iniziale che gli viene impartito. Non esiste un "dialogo" tra l'utente e il chatbot (in cui l'utente può rispondere a ciò che il chatbot ha detto e ottenere ulteriori risposte contestuali), tranne in rari casi in cui l'interazione è meccanica, come ad esempio raccontare barzellette.

Tuttavia, il dialogo è fondamentale per i bot aziendali. I business chatbots si concentrano su compiti più complessi e su lavori di valore più elevato da svolgere per i clienti, entrambi i quali richiedono più turni di dialogo. Questo è possibile perché chatbots si concentra su un dominio di argomenti più ristretto rispetto ai bot consumer, il che significa che possono essere più precisi in un determinato contesto. Questa focalizzazione su un ambito tematico più ristretto è fondamentale alla luce delle limitazioni attualmente incontrate dall'intelligenza artificiale, in particolare per quanto riguarda l'elaborazione del linguaggio naturale e la gestione dei dialoghi. Il vantaggio di limitare il contesto, e quindi le potenziali domande e affermazioni che il bot deve comprendere, fa sì che chatbots possa sembrare molto più intelligente e utile di chatbots. Quando funziona bene, può sembrare quasi una magia.

I seguenti sono esempi (ovvi) di come un bot aziendale potrebbe ricavare il suo contesto dalla situazione:

• Un nuovo cliente contatta una tipografia: le sue richieste riguarderanno l'ordine di stampa, i prezzi, ecc.
• Un cliente contatta l'assistenza clienti di un'azienda libraria: vuole aiuto per l'ordine, la consegna, il pagamento, ecc.
• Un cliente accede a un bot di supporto tecnico incorporato nel software di contabilità: vuole aiuto per l'errore appena riscontrato, per la schermata in cui si trova, per domande di contabilità relative alla schermata in cui si trova, ecc.

Naturalmente, il motivo per cui i chatbots aziendali sono "più intelligenti" non è solo perché sono più focalizzati sugli argomenti, ma anche perché lo sviluppo manuale è più impegnativo. I bot per i consumatori, come Google per la ricerca, devono quasi totalmente automatizzare la costruzione della comprensione, data l'ampiezza della copertura degli argomenti. I bot aziendali, invece, sono costruiti appositamente per compiti specifici, il che significa che i buchi di comprensione possono essere colmati manualmente dai progettisti. Questo vale sia per la configurazione originale del bot sia per le modifiche apportate dopo che il bot è entrato in funzione e sono disponibili le analisi delle prestazioni.

Questo non significa che i bot aziendali non utilizzino le più recenti tecniche di apprendimento automatico per costruire la comprensione in modo automatico: lo fanno. Ciò che significa è che le carenze dell'intelligenza artificiale (che sono molto evidenti negli assistenti vocali in questo momento) possono essere superate attraverso una progettazione accurata.

Naturalmente, le piattaforme di sviluppo di chatbot si concentrano sull'utilizzo dell'intelligenza artificiale per semplificare il più possibile il lavoro dei progettisti umani nella costruzione della comprensione del bot, ma non mirano a eliminare i progettisti umani, tutt'altro! I designer umani sono necessari per creare un'esperienza senza soluzione di continuità per gli utenti finali. In molti casi è possibile per i bot aziendali avere agenti di supporto umani come supporto ai bot (chiamati Human in the Loop). Se il bot non capisce la domanda o l'affermazione, la risposta può essere inoltrata a un agente umano. Questo non è possibile per i bot consumer, data la loro dimensione. Le informazioni che il bot aziendale riceve dall'agente umano possono essere utilizzate per rendere il bot aziendale più intelligente (utilizzando l'apprendimento automatico), il che rappresenta un ulteriore vantaggio per i bot aziendali.

La migliore esperienza dei clienti con chatbots (e con i bot in generale) non deve necessariamente limitarsi al testo o alla voce. Gli utenti finali dei bot ne trarranno vantaggio se il bot utilizza, o ha un'integrazione bidirezionale con le interfacce utente grafiche come siti web, moduli web e app web. Mentre gli agenti umani sono limitati nel modo in cui possono rispondere al testo o alla voce dei clienti, i bot non sono limitati. Se un'interfaccia grafica rappresenta una migliore esperienza per l'utente finale, il bot, a differenza dell'agente, può mostrare all'utente un'interfaccia grafica nella finestra di chat, nell'app o sul sito web, a seconda dei casi. Ci aspettiamo di vedere un'integrazione ancora maggiore con gli schermi, al di là di Echo Show e dispositivi simili, anche con i bot per i consumatori.

Un buon esempio di come funzionano i turni di dialogo nelle aziende chatbots è la demo di Google Duplex. Naturalmente, questa demo sceglie l'esempio migliore tra i tanti tentativi di chiamata, ma dà comunque un'idea della direzione che la tecnologia sta prendendo. In realtà, però, è necessario che l'esperienza dell'utente finale sia sempre di questo tipo.

Come il sito chatbots progredirà nel prossimo futuro

Molti dei progressi tecnologici di chatbots si applicano sia ai bot aziendali che a quelli dei consumatori. Tutti i bot necessitano di una migliore NLU, o Natural Language Understanding, la funzionalità che consente ai bot di produrre significato e comprensione con una precisione quasi simile a quella umana. La ricerca futura sui bot e sull'intelligenza artificiale si concentrerà sulla creazione di una NLU più contestuale, su un migliore riconoscimento vocale e su tempi di risposta più rapidi per creare un'interazione più fluida e scorrevole tra l'uomo e il bot.

Business chatbots sfrutterà la ricerca sull'usabilità e i progressi compiuti nel settore dei chatbot per i consumatori, ma questi progressi saranno applicati a interazioni molto più complesse. Ci si aspetta di vedere prestazioni molto migliori da parte dei chatbots aziendali nella comprensione del contesto rispetto ai bot consumer.

La tecnologia vocale deve migliorare. Affinché le interfacce vocali funzionino davvero bene, sarà necessaria un'elaborazione continua della voce, invece di affidarsi alle hot-words. Invece di dover fare esplicito riferimento ad Alexa in una nuova frase come si fa ora, ad esempio "Alexa, puoi ricordarmi di [...] domani alle 8?", si potrà dire "Oh, e Alexa, per favore ricordami che domani alle 8" nel bel mezzo di una conversazione in corso sul posto di lavoro. Ciò sarà possibile grazie alle aziende che elaborano completamente la voce nei loro locali, oppure mettendo in atto un meccanismo di buffer vocale offline per l'elaborazione di cloud senza streaming continuo.

In futuro ci saranno dispositivi vocali economici e di largo consumo che potranno essere installati in ogni stanza. Per le aziende sarà fondamentale che questi dispositivi non registrino ogni singola conversazione in ufficio, ma che utilizzino la tecnologia offline per proteggere la privacy. Lo sviluppo e la condivisione in crowdsourcing dei dati di elaborazione del linguaggio naturale e di altri dati AI necessari accelererà lo sviluppo di bot aziendali intelligenti. Pensate a un turco meccanico costruito ad hoc con strumenti di facilitazione guidati dall'intelligenza artificiale (come i suggerimenti di sinonimi): almeno, questa è la direzione in cui sta andando la tecnologia.

Una sintesi finale

Che si tratti di clienti o dipendenti, in futuro sarà sempre più frequente interagire con i bot aziendali per ottenere risposte a domande, completare attività e, in generale, monitorare e ottenere le informazioni necessarie.

Secondo una ricerca di Juniper, entro il 2020 chatbots sarà coinvolto nell'85% di tutti i tipi di interazione tra aziende e clienti. Uno studio di Aspect Software Research ha stabilito che il 44% dei consumatori preferirebbe interagire con un chatbot piuttosto che con un rappresentante umano del servizio clienti. Per le aziende che non possono sempre rispondere subito a una richiesta di informazioni su un sito web o a una telefonata, l'impatto dell'implementazione di chatbots è enorme: secondo una ricerca di InsideSales, una risposta ritardata di soli dieci minuti riduce le possibilità di un'azienda di ottenere un lead fino al 400%.

Mentre i bot per i consumatori sono già onnipresenti, quelli per le aziende stanno appena iniziando a decollare. Questa tendenza si accelererà quando le aziende si renderanno conto che, utilizzando un approccio combinato di albero decisionale e IA, i bot aziendali possono quasi imitare l'interazione umana in modi che i bot per i consumatori, come Alexa e Google, non possono fare.