Volete implementare un chatbot?
Siete fortunati.
Abbiamo aiutato le aziende a distribuire oltre 750.000 agenti AI (sì, davvero).
Quindi conosciamo bene gli elementi che determinano il successo di un progetto di implementazione di un chatbot.
L'utilizzo di un chatbot per le aziende è un argomento caldo, e per una buona ragione. I chatbot sono il canale di comunicazione in più rapida crescita per i marchi.
Sono efficienti dal punto di vista dei costi, consentono alle aziende di scalare e gli utenti sono sempre più alla ricerca di opzioni di messaggistica digitale.
Ma è difficile. Le aziende commettono molti errori nell'implementazione dei chatbot. In realtà, si tratta di un progetto software complesso su cui il team deve investire adeguatamente.
Lasciate che vi guidi attraverso i passaggi che il nostro team di Customer Success utilizza per i nostri clienti chatbot aziendali.
1. Valutare l'allineamento strategico con il progetto AI
Il primo passo da compiere è sempre quello di tracciare il modo in cui un chatbot si allineerà con gli obiettivi strategici esistenti della vostra azienda.
Vediamo spesso questo errore: "Abbiamo bisogno di un chatbot perché abbiamo l'AI nella nostra roadmap".
Volere l'IA per il solo gusto di farlo non vi predispone al successo. Va bene iniziare da lì, ma cercate di capirne lo scopo.
Fortunatamente, se si hanno obiettivi strategici, non è difficile farlo.
Identificare gli obiettivi strategici
Si può iniziare elencando gli obiettivi strategici dell'azienda (se non si dispone di un documento esistente).
Gli obiettivi potrebbero essere i seguenti:
- Maggiore efficienza e produttività
- Migliore esperienza del cliente
- Riduzione dei costi
- Miglioramento della conformità normativa
- Miglioramento del processo decisionale
Valutare il contributo dell'IA agli obiettivi strategici
Una volta che gli obiettivi dell'azienda sono stati concordati da chi di dovere, è possibile condurre una breve verifica per capire come l'investimento nell'IA avrà un impatto tangibile su tali obiettivi.
Il nostro team di successo clienti lo fa spesso. Tutto il giorno, tutti i giorni.
Hanno suddiviso questo audit di allineamento in 6 domande su cui il vostro team deve allinearsi.
1) Identificazione del problema
Chiedere: Quali sono i problemi o le opportunità specifiche che l'IA affronterà?
Ad esempio, abbiamo effettuato un audit su un'azienda tecnologica Global 2000 che registrava cali di produttività significativi anno dopo anno.
Hanno identificato cinque aree chiave che stavano compromettendo la produttività: l'esperienza e l'impegno dei dipendenti, il supporto tecnico interno, la gestione globale delle conoscenze e l'onboarding dei clienti.
Grazie alla corretta identificazione dei problemi, sono stati in grado di combattere la diminuzione della produttività automatizzando la diffusione delle informazioni e la fornitura di servizi in tutti questi processi.
2) Impatto finanziario
Chiedere: Quali sono le implicazioni finanziarie dell'adozione dell'IA? Come verrà misurato il ROI?
La misurazione dei costi rispetto ai risparmi e ai guadagni di efficienza fornisce una chiara analisi dell'impatto finanziario.
Ad esempio, abbiamo visto un'azienda di logistica che ha proiettato il ROI dell'implementazione dell'ottimizzazione dei percorsi guidata dall'IA per prepararsi alla presentazione iniziale al management.
(Hanno scoperto che l'investimento iniziale è stato compensato da una riduzione del 20% dei costi del carburante entro il primo anno).
3) Gestione del rischio
Chiedere: Quali sono i rischi potenziali e come verranno mitigati?
Un esempio? Un'azienda sanitaria ha identificato la privacy dei dati come uno dei rischi principali nel suo piano di implementazione dell'IA. Ha sviluppato solidi protocolli di crittografia e programmi di formazione del personale per mitigare questi rischi, garantendo la sicurezza dei dati dei pazienti.
4) Fattibilità dell'attuazione
Chiedete: Qual è la tempistica per l'implementazione dell'IA? Quali risorse sono necessarie?
Ad esempio, uno dei nostri clienti ha scoperto che un'implementazione graduale nell'arco di 18 mesi, con test e aggiustamenti iterativi, è stata essenziale per il successo del suo chatbot per il servizio clienti guidato dall'intelligenza artificiale.
5) Adattamento culturale e organizzativo
Chiedete: in che modo l'IA influenzerà la cultura organizzativa e i ruoli dei dipendenti?
Prendiamo un'azienda automobilistica che ha implementato l'IA per la manutenzione predittiva.
Hanno condotto un'ampia formazione e workshop per garantire che i dipendenti si trovassero a proprio agio con la nuova tecnologia, con il risultato di una transizione più agevole e di un maggiore coinvolgimento dei dipendenti.
6) Tecnologia e preparazione dei dati
Chiedete: L'infrastruttura tecnologica e i dati attuali sono pronti per l'implementazione dell'IA?
Un'azienda di telecomunicazioni ha scoperto che i dati esistenti erano frammentati e incoerenti.
Hanno intrapreso un processo completo di pulizia e integrazione dei dati prima dell'implementazione dell'IA, assicurando che i modelli di IA avessero accesso a set di dati affidabili e completi.
2. Eseguire una valutazione della prontezza dell'IA
La vostra azienda vuole l'IA, ma siete pronti ad affrontarla?
Una valutazione della preparazione all'IA aiuterà il vostro team a identificare i punti da migliorare prima di investire nell'IA.
Vediamo un sacco di aziende che iniziano a spendere soldi prima di essere davvero pronte a realizzare qualcosa.
Quindi, preparatevi al successo con una valutazione formale.
1) Strategia
Prima di intraprendere il viaggio nell'IA, è fondamentale avere una strategia chiara e coerente che si allinei con gli obiettivi aziendali generali.
Ciò comporta la definizione dei problemi specifici che si intende risolvere con l'IA, l'identificazione dei potenziali casi d'uso e la comprensione dell'impatto previsto sulla propria attività.
Una strategia ben definita dovrebbe delineare la visione a lungo termine per l'integrazione dell'IA, compresa la roadmap per scalare le iniziative di IA in tutta l'organizzazione (posso aiutarvi in questo senso).
Assicurare un forte impegno della leadership e un allineamento strategico dei progetti di IA con gli obiettivi aziendali.
Domande sull'analisi del gap strategico:
- Chi possiede la strategia di IA dell'azienda?
- L'iniziativa AI è allineata con gli obiettivi strategici?
- Esiste una roadmap per la scalabilità dell'IA in tutta l'organizzazione?
2) Infrastrutture
Un'infrastruttura robusta e scalabile comprende le basi tecnologiche necessarie per lo sviluppo, l'implementazione e la manutenzione continua dell'IA.
L'infrastruttura deve supportare gli strumenti e le piattaforme necessarie per lo sviluppo, il test e la distribuzione dei modelli di IA. I componenti chiave potrebbero essere la potenza di calcolo, lo storage e le capacità di rete.
L'investimento nella giusta infrastruttura assicura che la vostra organizzazione possa gestire le richieste di calcolo dell'IA e scalare le operazioni secondo le necessità.
Domande sull'analisi del gap infrastrutturale:
- L'organizzazione dispone di risorse GPU sufficienti e dedicate?
- Sono disponibili e integrati per l'elaborazione di carichi di lavoro AI?
3) Dati
Valutare la disponibilità dei dati significa analizzare la disponibilità, la qualità e l'accessibilità dei dati necessari per l'addestramento e l'implementazione dei modelli di IA.
Questo include pratiche di gestione dei dati e politiche di governance dei dati, non solo per l'implementazione iniziale, ma anche per la manutenzione nel tempo.
Include anche tutte le basi di conoscenza che saranno sincronizzate con la soluzione di IA. Il principio "garbage in, garbage out" può essere evitato grazie a dati di alta qualità immessi negli agenti di IA.
Domande sull'analisi delle lacune dei dati:
- Esistono dati sufficienti per addestrare e distribuire agenti di IA?
- I dati sono disponibili e accessibili?
- Le pratiche di gestione dei dati sono aggiornate?
- Le politiche di governance dei dati sono aggiornate?
- Esiste un piano per mantenere aggiornate le Basi di Conoscenza che saranno utilizzate dagli agenti AI?
4) La governance
Una governance efficace è essenziale per gestire gli aspetti etici, legali e operativi della diffusione dell'IA. Una governance solida aiuta a mitigare i rischi, favorisce la fiducia nei sistemi di IA e promuove un'adozione sostenibile dell'IA.
Questa fase prevede la definizione di politiche e strutture per garantire un utilizzo responsabile dell'IA, la privacy dei dati e la conformità alle normative vigenti.
Le strutture di governance dovrebbero includere linee guida chiare sull'utilizzo dei dati, sulla trasparenza dei modelli e sulla responsabilità.
Inoltre, il team deve istituire meccanismi di monitoraggio e valutazione delle prestazioni dell'IA per garantire che siano in linea con gli obiettivi organizzativi e gli standard etici.
Domande sull'analisi del gap di governance:
- Chi possiede quali aspetti del progetto?
- Esistono politiche e quadri di riferimento per l'utilizzo dell'IA e la privacy dei dati?
- Esiste un forte impegno da parte della leadership nel portare avanti le iniziative di IA?
5) Talento
La vostra organizzazione dispone delle competenze e delle conoscenze necessarie per portare a termine e mantenere un'iniziativa di IA?
Ciò può comportare l'identificazione delle carenze di competenze, nonché la formazione o l'assunzione, se necessario.
Altrimenti, prendete in considerazione la possibilità di assumere un partner che costruisca per voi. Parleremo più avanti di questa opzione.
Domande sull'analisi del gap di talenti:
- Quali sono le competenze necessarie per questa iniziativa di IA, sia in termini di sviluppo che di implementazione aziendale?
- Queste competenze sono presenti nei dipendenti attuali? I dipendenti attuali possono essere formati attraverso risorse esterne sullo sviluppo e l'implementazione dell'IA?
- In caso contrario, l'assunzione all'interno dell'azienda o la collaborazione con un'organizzazione partner sarebbero più adatte alla visione e alle esigenze dell'azienda?
6) Cultura
Sebbene una soluzione di IA sia spesso incentrata sulla tecnologia, la componente umana è altrettanto importante.
Non tutte le organizzazioni o i dipendenti sono aperti all'adozione dell'IA, il che danneggia il ROI della vostra soluzione.
Valutare la cultura organizzativa per assicurarsi che ci sia la volontà di adottare e adattarsi alle tecnologie AI. Ciò include la valutazione del supporto della leadership, dell'apertura dei dipendenti al cambiamento e dell'allineamento con l'innovazione guidata dall'IA.
Molti dipendenti o reparti spesso si sentono minacciati dall'IA. Considerati i costi di assunzione e l'attuale carenza di manodopera, le organizzazioni possono facilmente chiarire che l'IA sarà utilizzata per migliorare la produzione, piuttosto che per sostituire i dipendenti.
Domande sull'analisi del gap culturale
- La cultura dell'organizzazione è disposta a puntare sull'adozione dell'IA?
- Tutti i ruoli chiave della leadership sono disposti ad adottare l'IA?
- Se c'è esitazione, perché? Sono preoccupazioni fondate?
- Come può l'organizzazione rendere l'IA un fattore positivo per i propri dipendenti e trasmetterlo correttamente?
3. Costruire un team di chatbot
Chi lavorerà al vostro progetto di chatbot?
Potrebbe essere ovvio, ma questo è un problema costante per molti dei nostri clienti.
Il metodo migliore è assegnare le responsabilità (come per qualsiasi altro progetto). E poiché un progetto di chatbot è complesso e di lunga durata, è probabile che dobbiate suddividerlo in più ruoli.
Se state costruendo un agente di intelligenza artificiale per la vostra piccola impresa con un solo dipendente, non c'è problema, fate tutto il possibile.
Se disponete di risorse, ecco alcuni consigli su come suddividerle.
Ruoli chiave
Ci sono 3 ruoli chiave in un progetto di chatbot: uno stakeholder esecutivo, un project manager e uno sviluppatore.
A seconda della portata del vostro progetto, potreste avere una persona che ricopre tutti e tre i ruoli (buona fortuna), oppure un intero team di sviluppatori che lavora alla vostra soluzione.
L'Executive Stakeholder stabilisce le basi strategiche e assicura che il progetto abbia il sostegno necessario per avere successo. Può assicurare i finanziamenti, stabilire le metriche di performance e promuovere l'adesione dell'organizzazione.
Il Project Manager guida il progetto giorno per giorno. Gestisce il ciclo di vita del progetto, stabilisce le scadenze, identifica i rischi, gestisce l'ambito e coordina le comunicazioni interfunzionali.
Lo sviluppatore, infine, è responsabile della costruzione della soluzione. Si occupa di tutto ciò che è tecnico: implementare la logica di business, integrarsi con i sistemi esistenti e ottimizzare le prestazioni.
Anche se siete un team di due persone, stabilite chiaramente quali responsabilità spetteranno a chi.
E se il vostro progetto è più complesso, ci sono alcuni altri ruoli da considerare per l'assegnazione.
Ruoli aggiuntivi
E i quadri normativi? E la necessità di servire i pazienti in modo adeguato? E come fare in modo che gli utenti utilizzino effettivamente il bot?
Sì, l'impiego dell'IA è molto più complesso di quanto si possa pensare all'inizio.
Ancora una volta, questo aspetto è tanto più rilevante quanto più grande è il vostro progetto (o se state creando qualcosa di serio come un chatbot finanziario o sanitario).
Possono essere assunte da un singolo individuo, assegnate a uno dei Ruoli chiave o assunte da più persone.
- Garanzia di qualità: Fornire esperienza organizzativa per garantire che il chatbot sia conforme agli standard del settore.
- Conversation Designer: Creare dialoghi chiari e coinvolgenti
- Analista di dati: Tradurre i requisiti e i risultati del chatbot in misurazioni del ROI.
- Specialista in sicurezza informatica: Garantire pratiche adeguate di protezione dei dati
- Responsabile della conformità: Rispettare le leggi e le normative vigenti
- Specialista di marketing: Comunicare la presenza e lo scopo del chatbot con gli utenti.
- Amministratori di siti web e di sistemi: Manutenzione di server e container
4. Scegliere una soluzione di chatbot
Forse avete già scelto la vostra soluzione tecnologica.
Ma se il vostro team è ancora in fase esplorativa, ci sono 3 tipi di strumenti per chatbot da prendere in considerazione.
La portata e la capacità del vostro progetto di IA varieranno notevolmente a seconda di quale dei tre sceglierete.
Fai da te o open source
Un'opzione fai-da-te comporta la ricerca, la progettazione, la prototipazione, la costruzione, il collaudo, la configurazione, l'implementazione, l'hosting, la manutenzione, il supporto e l'evoluzione di una soluzione.
Questo può essere fatto da zero, ma la maggior parte degli sviluppatori utilizzerà una serie di materiali open-source per costruire un agente da zero.
Questa opzione offre il massimo controllo e la massima personalizzazione, consentendo soluzioni su misura che si adattano esattamente alle esigenze specifiche dell'azienda.
Tuttavia, questo approccio richiede notevoli risorse di sviluppo, competenze tecniche e sforzi di manutenzione.
Piattaforma estensibile
Le piattaforme si trovano all'intersezione tra una soluzione chiusa e una soluzione fai-da-te.
Queste piattaforme di chatbot offrono in genere consulenza e competenza CSM, hosting, sicurezza informatica, supporto allo sviluppo e integrazioni precostituite per semplificare la progettazione e la configurazione delle soluzioni.
Le piattaforme estensibili offrono una via di mezzo con funzionalità simili a quelle dei router, livelli altamente configurabili e capacità di integrazione. Facilitano una distribuzione e una flessibilità più rapide, anche se richiedono una certa competenza tecnica per la configurazione e la personalizzazione.
Queste piattaforme possono offrire un equilibrio tra personalizzazione e facilità d'uso. Rispetto alle altre opzioni, possono essere estese ai vari reparti o ai processi aziendali in modo più agevole.
Soluzione proprietaria chiusa
Molte soluzioni chiuse sono verticali (ad esempio, un'azienda di chatbot per il servizio clienti o una piattaforma di chatbot per i social media) o offrono una soluzione "taglia e incolla" (ad esempio, un chatbot generico).
A condizione che soddisfino i requisiti chiave, che si colleghino senza problemi ai sistemi esistenti e che la roadmap del fornitore sia in linea con le ambizioni dell'organizzazione, possono essere estremamente convenienti da implementare e mantenere.
Tuttavia, se da un lato le soluzioni proprietarie chiuse sono più rapide da implementare, dall'altro hanno come contropartita un'estensibilità limitata, casi d'uso limitati, un potenziale vendor lock-in, una minore flessibilità nell'adattarsi a requisiti aziendali unici e una limitata capacità di integrazione con altri sistemi.
5. Scegliere i partner del chatbot (facoltativo)
Non tutte le aziende sono in grado di costruire chatbot internamente. Forse siete un team di 5 persone senza larghezza di banda, o forse volete un agente AI complesso che vada oltre le capacità del vostro team.
Qualunque sia il motivo, il ricorso a un partner esterno presenta alcuni vantaggi:
- Non è necessario acquistare il software da soli
- Le tempistiche sono accelerate
- Hanno già esperienza e competenza
- Possono essere efficienti dal punto di vista dei costi se non si dispone di competenze interne.
Abbiamo un roster piuttosto robusto di partner e freelance nel campo dell'intelligenza artificiale, ma qualunque sia la soluzione che utilizzate, assicuratevi di trovare un'organizzazione partner che sia esperta in quella specifica soluzione (e, idealmente, nel vostro caso d'uso o settore specifico).
La chiave di una forte partnership
Si tratta di forti SLA. Tutto qui.
Gli SLA (Service Level Agreement) devono definire chiaramente i risultati da raggiungere, comprese le tappe, le scadenze e le metriche di successo.
Dovreste anche specificare i requisiti per i tempi di attività, i tempi di risposta e la risoluzione dei problemi.
Infine, è necessario prevedere una strategia di uscita. Come verranno gestiti il trasferimento delle conoscenze, la proprietà intellettuale e l'accesso al sistema dopo la fine della partnership? Chi sarà responsabile della manutenzione? Tutto questo deve essere concordato in anticipo.
6. Piano di implementazione
Quando implementiamo chatbot AI, siamo grandi fan del metodo Crawl-Walk-Run.
Lo usiamo con i nostri clienti, lo usiamo internamente: è la nostra stella polare per la strategia di implementazione.
Analizziamo le singole fasi.
Fase 1: strisciare
Obiettivo: Stabilire le basi del progetto e rispondere alle esigenze aziendali immediate.
Iniziate con soluzioni di IA semplici per affrontare compiti di base ad alto impatto. Ad esempio, un chatbot può essere impiegato per gestire le domande più frequenti (FAQ) e fornire un'assistenza di base ai clienti.
Lo scopo di questa fase è raccogliere dati. Cosa chiedono gli utenti? Quali azioni sarebbe utile realizzare?
Il nome del gioco è vincere in fretta. Mostra il valore.
(E assicuratevi di sperimentare la soluzione su una parte degli utenti e di raccogliere dati prima di diffonderla a tutti).
Fase 2: Camminare
Obiettivo: Migliorare progressivamente le capacità dell'intelligenza artificiale sulla base dei dati raccolti.
Ora utilizzate i dati della Fase 1. Raffinate e ampliate le capacità del vostro chatbot.
Costruite flussi di lavoro più sofisticati, tagliate il grasso conversazionale che fa perdere tempo ai vostri utenti. Continuate a iterare per migliorare l'accuratezza e le prestazioni.
Fase 3: Esecuzione
Obiettivo: Integrare completamente l'IA nelle operazioni della vostra azienda - e scalare.
Saprete di essere nell'ultimo miglio quando l'IA sarà stata profondamente integrata nel tessuto operativo della vostra azienda.
Naturalmente, un progetto di chatbot non è mai finito. Come ogni software, è un investimento a lungo termine che migliora sempre di più con l'iterazione.
Quando vi siete espansi nella maggior parte dei luoghi in cui vedete l'opportunità di guadagno, assicuratevi che il team abbia un ciclo di feedback per l'apprendimento continuo. Sarà necessario aggiornare e riqualificare i modelli man mano che si ottengono nuovi dati e le esigenze aziendali si evolvono.
7. Misurare il successo
La misurazione del successo è troppo spesso trascurata, ma è la parte più importante. Gli investimenti hanno bisogno di ritorni.
Parleremo di KPI (impostazione di un chatbot per il successo) e di ROI (misurazione del successo).
Indicatori chiave di prestazione
I KPI devono essere concepiti all'inizio del progetto dell'agente AI. Ognuno di essi deve essere riconducibile a un obiettivo strategico che l'agente AI è stato creato per risolvere.
I KPI dell'agente AI devono :
- Siate diretti
- Includere risultati a breve e a lungo termine
- Utilizzare risultati quantificabili, come percentuali esatte.
- Includere confronti di base per mostrare chiaramente le misure "prima" e "dopo".
Ogni KPI deve essere legato a un valore monetario specifico. Non è sufficiente dire che un progetto "farà risparmiare 10 ore alla settimana". Calcolate quanto denaro il vostro investimento nell'IA farà risparmiare ogni mese o anno, tenendo conto di quanto pagate i dipendenti per quelle 10 ore.
Iniziare con un livello basso, poi aumentare
Sebbene sia forte la tentazione di massimizzare l'impatto del bot fin dall'inizio, il nostro team di Customer Success consiglia di puntare inizialmente a un ROI di valore minimo.
Concentratevi sui guadagni incrementali. Una volta che il bot si è dimostrato efficace con questo carico iniziale, aumentate gradualmente la sua portata, in modo da minimizzare i rischi e massimizzare il successo a lungo termine.
Esempi di KPI
Che aspetto hanno i KPI dei chatbot?
Se l'obiettivo è misurare l'adozione e il coinvolgimento, i KPI potrebbero includere il numero di richieste gestite, la qualità del feedback o la durata della sessione.
Se volete misurare i ricavi e le vendite, i vostri KPI potrebbero essere i tassi di conversione, i risultati medi di upsell o cross-sell o i tassi di qualificazione dei lead.
Non mi addentrerò nei dettagli, ma solo per dare un'idea di come dovrebbero essere i vostri KPI. Ma si spera che il vostro team sappia già cos'è un KPI.
Ritorno sull'investimento
Se non l'avete mai fatto prima, la misurazione del ROI dei chatbot può essere piena di vantaggi e costi nascosti.
Abbiamo un elenco completo di ciò che si deve considerare quando si cerca di ottenere una lettura accurata del ROI sul proprio progetto di IA.
Misurare gli investimenti
Misurare adeguatamente l'investimento nell'IA consente alle aziende di avere una visione completa del suo impatto.
Ciò significa considerare non solo i costi iniziali, ma anche la manutenzione continua, la formazione del personale e le risorse necessarie per un'integrazione riuscita.
Non mi addentrerò nell'elenco completo in questa sede, ma ho redatto un documento completo in formato PDF sull'implementazione della strategia dei chatbot: potete consultare l'elenco completo degli elementi da considerare per misurare gli investimenti.
Misurare il ritorno
La misurazione del successo aziendale con gli agenti di intelligenza artificiale inizia con l'allineamento dei rendimenti al loro caso d'uso specifico. L'impatto di un agente di intelligenza artificiale progettato per la generazione di lead sarà molto diverso da quello di un agente creato per i processi interni delle risorse umane.
Per massimizzare il valore, guidate il vostro team nella valutazione sistematica di tutte le aree che l'agente AI potrebbe influenzare e date priorità a quelle con il maggior potenziale di risultati misurabili.
Anche in questo caso, ho approfondito l'argomento nella guida linkata sopra, ma ve lo risparmio per non sprecare parole.
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