Differenza tra un bot, un chatbot, un chatbot NLP e tutto il resto?

Chatbots sono uno strumento efficace per aiutare le aziende a ottimizzare le interazioni con i clienti e i dipendenti. I migliori chatbots comunicano con gli utenti in modo naturale, imitando la sensazione delle conversazioni umane. Se un chatbot è in grado di farlo con successo, probabilmente si tratta di un chatbot a intelligenza artificiale e non di un semplice bot basato su regole.

Ma che cos'è un chatbot di intelligenza artificiale? In sostanza, si tratta di un chatbot che utilizza l'intelligenza artificiale conversazionale per alimentare le sue interazioni con gli utenti. Poiché l'intelligenza artificiale chatbots è disponibile a tutte le ore del giorno e può interagire con più clienti contemporaneamente, è un ottimo modo per migliorare il servizio clienti e aumentare la fedeltà al marchio.

Che cos'è un chatbot NLP?

Un chatbot NLP è un modo più preciso di descrivere un chatbot di intelligenza artificiale, ma può aiutarci a capire perché chatbots alimentato dall'AI è importante e come funziona. In sostanza, l'NLP è il tipo specifico di intelligenza artificiale utilizzato in chatbots.

NLP è l'acronimo di Natural Language Processing (elaborazione del linguaggio naturale). È la tecnologia che permette a chatbots di comunicare con le persone nella loro lingua. In altre parole, è ciò che fa sentire umano un chatbot. L'NLP ottiene questo risultato aiutando chatbots a interpretare il linguaggio umano come farebbe una persona, cogliendo sfumature importanti come il contesto di una frase.

In senso più tecnico, la PNL trasforma il testo in dati strutturati che il computer può comprendere. Per farlo, deve elaborare grandi quantità di dati linguistici. Tenere traccia di questi dati e interpretarli consente a chatbots di comprendere e rispondere alle domande dei clienti in modo fluido e completo, proprio come farebbe una persona.

In che modo un chatbot NLP è diverso da un bot?

Come abbiamo appena visto, NLP chatbots utilizza l'intelligenza artificiale per imitare la conversazione umana. I bot standard non utilizzano l'intelligenza artificiale, il che significa che le loro interazioni sono solitamente meno naturali e umane.

La maggior parte dei bot standard sono quelli che chiamiamo "basati su regole". Sono progettati per seguire rigorosamente le regole di conversazione stabilite dal loro creatore. Se un utente inserisce un comando specifico, un bot basato su regole produrrà una risposta preformata. Tuttavia, al di fuori di queste regole, un bot standard può avere difficoltà a fornire informazioni utili all'utente. Manca la flessibilità che è una parte importante delle conversazioni umane.

Quindi cosa distingue NLP chatbots ? Ecco alcune delle caratteristiche di NLP chatbots che gli conferiscono un vantaggio rispetto ai bot più tradizionali:

• È in grado di comprendere il linguaggio naturale. Un chatbot con elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è in grado di comprendere e interpretare il linguaggio naturale. Ma cosa significa esattamente? NLP consente a chatbots di interagire con input dell'utente che includono errori ortografici e grammaticali. Può anche determinare se un input è un'intenzione o una domanda, il che può contribuire a soddisfare le esigenze dell'utente in modo accurato e tempestivo. Altri aspetti del linguaggio naturale sono il contenuto emotivo e l'enfasi, elementi che l'utente coglierebbe naturalmente se parlasse faccia a faccia con un'altra persona.

• Sembra più una conversazione che un questionario. Una delle maggiori sfide affrontate da chatbots è che l'utente di un chatbot può inserire letteralmente qualsiasi cosa. Se l'utente interagisce con un bot basato su regole, qualsiasi input non previsto può portare a un vicolo cieco della conversazione. Per questo motivo, le conversazioni con i bot standard possono spesso sembrare dei questionari, il che può essere scoraggiante. In fondo, a quel punto, basterebbe scorrere una FAQ per trovare ciò che si sta cercando. Un chatbot NLP è diverso proprio perché è in grado di adattarsi alle indicazioni della conversazione, creando un ambiente più simile a una conversazione naturale.

• Migliora continuamente. L'unico modo per migliorare un bot basato su regole è aggiungere altre regole. Un chatbot NLP migliorerà utilizzando i dati forniti dagli utenti finali. Questo gli permette di capire meglio i diversi modi di formulare le domande o le intenzioni, ma anche di espandere le capacità identificando ciò a cui il chatbot non è in grado di rispondere.

I vantaggi offerti dalla PNL chatbots non porteranno solo a risultati migliori per i vostri clienti. Li faranno sentire più a loro agio e apprezzati.

Perché avete bisogno di un chatbot NLP o di un chatbot AI

Come abbiamo sottolineato in precedenza, i bot semplici possono portare solo fino a un certo punto. Un bot semplice può gestire comandi semplici, ma le conversazioni sono complesse e fluide, come tutti sappiamo. Se un utente non è del tutto sicuro di quale sia il suo problema o di cosa stia cercando, un bot semplice probabilmente non sarà all'altezza del compito.

Un chatbot con elaborazione del linguaggio naturale può servire i vostri clienti come farebbe un agente. L'elaborazione del linguaggio naturale chatbots offre un'esperienza migliore ai vostri utenti, con conseguente aumento dei livelli di soddisfazione dei clienti. Sebbene questo sia spesso un obiettivo già di per sé sufficiente, una volta deciso di creare un chatbot NLP per la vostra azienda, ci sono molti altri vantaggi che può offrire.

NLP chatbots può spesso fungere da efficace sostituto di applicazioni più costose, ad esempio, facendo risparmiare alla vostra azienda tempo e denaro in termini di costi di sviluppo. Oltre all'assistenza clienti, l'NPL chatbots può essere utilizzato per il marketing conversazionale, riconoscendo l'intento del cliente e fornendo una transazione immediata e senza soluzione di continuità. Possono anche essere integrati con piattaforme di analisi per semplificare la raccolta e l'aggregazione dei dati aziendali.

Ma non dovete crederci sulla parola. Colossi tecnologici come Amazon e Google stanno investendo molto negli assistenti domestici come Alexa e Google Home da diversi anni. Anche se non ve ne rendete conto, questi assistenti si basano sull'intelligenza artificiale conversazionale per interagire con i loro proprietari, offrendo agli utenti conversazioni dinamiche e, soprattutto, umane.

Le aziende non possono permettersi di non utilizzare chatbots.

Come funziona l'intelligenza artificiale chatbots ?

Competenze specifiche

I diversi tipi di chatbots hanno casi d'uso diversi. Chatbots sono generalmente personalizzati in base alle esigenze e alle preferenze di un'organizzazione, quindi siete voi a decidere quali competenze attribuire al vostro chatbot. Le aziende che sfruttano questa tecnologia devono porsi le seguenti domande per definire le competenze chiave del proprio chatbot:

• Qual è lo scopo del chatbot?
• Quali problemi degli utenti cerca di risolvere? (questo vi aiuterà in ultima analisi a migliorare la soddisfazione dei clienti)
• Quali sono le sue funzioni?
• Cosa non volete o avete bisogno che il chatbot risolva? (questo vi aiuterà a evitare la frustrazione dell'utente)

Capacità cognitive

Un chatbot AI utilizza le sue capacità di intelligenza artificiale per capire se il testo inserito dall'utente corrisponde a una delle competenze del chatbot. Esiste una serie di fattori che permettono a NLP chatbots di capire:

• Variazioni semantiche: Chatbots analizza le relazioni tra le parole per trarne un significato. In quanti modi diversi gli utenti possono porre la stessa domanda?
• Parole chiave: Quali parole chiave contiene la frase? Le aziende devono effettuare un'analisi esaustiva delle parole chiave per determinare quali parole chiave devono essere incorporate, in modo che il chatbot possa identificare il tipo di domanda che gli viene posta e se ha le risorse per risolverla.
• Lingue: Quale elenco predeterminato di parole abbiamo per una determinata abilità? Le domande possono essere formulate in modi diversi e in lingue diverse (e varianti linguistiche). Il chatbot non ha solo capacità cognitive applicate al testo scritto. Può anche capire i numeri, il testo di un'immagine, le informazioni di un video, identificare il sesso e l'età di una persona, comprendere il livello emotivo di un messaggio ed estrarre parole chiave da un testo.

Capacità di conversazione

Per avviare una conversazione con un utente, le aziende devono sviluppare il modo più efficiente per guidarlo. Devono assicurarsi che il chatbot comprenda il contesto della conversazione per fornire la risposta appropriata. Per raggiungere questo obiettivo, le organizzazioni devono definire:

• Quanti passi sono necessari per guidare l'utente verso la risposta?
• Quali contesti mantenere vivi per guidare l'interazione successiva?
• Quali opportunità di dialogo rileviamo per le nostre attività di marketing.

Canale

Questa è una parte fondamentale della progettazione di un chatbot. Le aziende devono definire il canale in cui il bot interagirà con gli utenti. Un utente che parla attraverso un'applicazione come Facebook non si trova nella stessa situazione di un utente desktop che interagisce attraverso un bot su un sito web. Esistono diversi canali, quindi è essenziale identificare il comportamento degli utenti del proprio canale.

Formazione e apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è un sottocampo dell'Intelligenza Artificiale (IA), che mira a sviluppare metodologie e tecniche che consentano alle macchine di apprendere. L'apprendimento avviene attraverso algoritmi ed euristiche che analizzano i dati equiparandoli all'esperienza umana. In questo modo è possibile sviluppare programmi in grado di identificare modelli nei dati.

Grazie all'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale chatbots è in grado di prevedere i comportamenti futuri e tali previsioni hanno un valore elevato. Uno degli elementi più importanti dell'apprendimento automatico è l'automazione, cioè la macchina migliora le sue previsioni nel tempo e senza l'intervento dei programmatori.

Anche se chatbots intelligente si basa sull'apprendimento automatico, le aziende devono addestrare i loro chatbots. Hanno bisogno di un'attenzione costante per fornire la risposta migliore. Grazie alle demo e ai test sugli utenti, le aziende possono scoprire cosa deve essere migliorato. Ecco alcune domande chiave che le aziende dovrebbero porsi per migliorare i loro assistenti virtuali:

• Quali domande ci danno una risposta corretta?
• Quali nuove domande pongono gli utenti?
• Su quali nuove integrazioni dobbiamo concentrarci?

Qual è la differenza tra NLP, NLG, NLU e NLI?

Nel mondo dell'intelligenza artificiale si utilizzano quattro acronimi principali, che vi aiuteranno a capire meglio chatbots:

• Natural Language Processing (NLP): è un campo dell'intelligenza artificiale e della linguistica applicata che studia le interazioni tra esseri umani e macchine attraverso l'uso del linguaggio naturale. In particolare, si concentra sull'elaborazione delle comunicazioni umane, sulla loro suddivisione in parti e sull'identificazione degli elementi più rilevanti del messaggio per comprendere, interpretare e manipolare il linguaggio umano.
• Natural Language Understanding (NLU): è un ramo dell'elaborazione del linguaggio naturale che si basa su un algoritmo di classificazione di apprendimento automatico, sull'analisi statistica dell'ordine e della frequenza delle parole e su una serie di dati di addestramento, per comprendere l'intento dietro il messaggio di un utente. L'NLU si concentra sulla comprensione del significato di un testo da parte della macchina.
• Generazione del linguaggio naturale (NLG): è anche un ramo dell'elaborazione del linguaggio naturale. Si riferisce ai processi di intelligenza artificiale che trasformano i dati strutturati in linguaggi naturali, come il testo o il parlato, in modo che gli esseri umani possano comprenderli facilmente. È la tecnologia dei chatbot, responsabile di generare una risposta alla domanda di un utente.
• Natural Language Interaction (NLI): è un'altra branca della PNL. Come dice il nome, si riferisce all'interazione e alla comunicazione tra esseri umani e macchine. L'NLI è un insieme di processi in grado di tradurre un linguaggio di programmazione in linguaggio umano e viceversa.

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