La questione se un chatbot debba o meno avere un’intelligenza artificiale (AI) è ricorrente. E a mio avviso non esiste una risposta univoca per tutti.
Per la maggior parte dei casi d’uso, consiglio di utilizzare i progressi dell’intelligenza artificiale (AI).
Nel seguente articolo ti fornirò un’introduzione su cosa significa sviluppare un chatbot con o senza AI e quali sono i singoli vantaggi e svantaggi.
Per ribadire: cosa fa effettivamente un chatbot nell’area visibile?
Un chatbot funziona in modo simile a un essere umano: quando l’utente inizia una chat con il bot, questo inizia una conversazione naturale. Ad esempio: “A che ora è aperto il tuo negozio al mattino?”. Il chatbot risponde quindi, sulla base delle informazioni a sua disposizione: “Il nostro negozio apre domani alle 9 e chiude alle 17”. L’utente è soddisfatto e termina la conversazione o fa altre domande.
Ma cosa succede sullo sfondo del chatbot, nella parte che non possiamo vedere?
E ora devi decidere se vuoi un bot con intelligenza artificiale o un bot basato su domande e risposte strutturate.
In generale, i chatbot che consistono in domande strutturate sono meno complessi. Possono anche essere sufficienti per un caso d’uso molto semplice.
Tuttavia, quando vuoi che il tuo bot risponda a più domande e l’utente vuole anche utilizzare l’input di testo libero, ti consiglio di scegliere un bot basato sull’intelligenza artificiale.
Come si presenta un bot semplice e strutturato?
Un bot di questo tipo ha una piccola base di conoscenze e capacità limitate. Questo database di conoscenze deve essere stato creato in anticipo da noi umani. Ciò significa che definiamo le domande che l’utente potrebbe porre e scriviamo le risposte appropriate.
Il bot può quindi fornire l’output corretto solo per istruzioni specifiche. In altre parole, le domande poste devono essere programmate in anticipo da noi umani. Prendiamo come esempio il bot del meteo. Può rispondere facilmente alla domanda “Domani pioverà?”. Tuttavia, se il chatbot non è programmato per questo, la domanda “Avrò bisogno di un ombrello domani?” può generare confusione. Il chatbot probabilmente risponderà con “Mi dispiace, non ho capito la domanda”. Il bot può sapere solo quanto gli abbiamo detto in precedenza.
In questo caso, di solito consiglio di progettare il chatbot con dei pulsanti o un menu predefinito in modo che l’utente possa chiedere solo cose che il bot conosce già.
Questi tipi di chatbot sono spesso implementati sulle piattaforme di messaggistica, come Facebook, quando gli utenti non hanno necessariamente bisogno di interagire molto con il bot. Ad esempio, per generare registrazioni alla newsletter.
E che aspetto ha un bot controllato dall’intelligenza artificiale?
Questo tipo di chatbot comprende il linguaggio umano e quindi non richiede un input specifico da parte dell’utente. Se prendiamo l’esempio della pioggia di cui sopra, un bot basato sull’intelligenza artificiale avrebbe immediatamente collegato l’ombrello alla pioggia e la pioggia al meteo e avrebbe detto all’utente se stava per piovere o meno. In altre parole, una deviazione dalla domanda standard non li confonde necessariamente.
I chatbot basati sull’apprendimento automatico diventano più intelligenti a ogni interazione. L’impegno di questi chatbot è maggiore rispetto a quelli strutturati, ma il vantaggio è che possono essere utilizzati per argomenti più complessi.
L’NLP (Natural Language Processing) è alla base della migliore comprensione del linguaggio naturale da parte dei chatbot. L’NLP è una branca dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale.
L’elaborazione del linguaggio naturale aiuta i bot ad analizzare la richiesta dell’utente e a cercare la semantica.
La PNL è composta da tre componenti. Naturale si riferisce a qualcosa di naturale, cioè l’opposto degli aiutanti creati artificialmente come i chatbot. Il linguaggio si riferisce alla lingua. L’elaborazione si riferisce al modo in cui il linguaggio naturale viene elaborato dall’intelligenza artificiale. Possiamo quindi vedere la PNL come un manuale di comprensione e comunicazione.
Grazie alla combinazione di NLP e machine learning, i chatbot diventano assistenti migliori e possono fare molto di più dei bot strutturati. La comunicazione va ben oltre il semplice albero di dialogo del bot strutturato.
I chatbot intelligenti sono in grado di riconoscere il linguaggio umano naturale e di rispondere di conseguenza. Questo permette loro, ad esempio, di riconoscere le ambiguità o la componente emotiva di un argomento di cui una persona sta parlando.
Gli algoritmi NLP si basano su algoritmi di apprendimento automatico e più dati vengono analizzati, più il bot può reagire con precisione.
Il primo passo da fare con un bot AI è quello di convertire i nostri input umani in un contesto comprensibile per il chatbot. Ciò richiede una sorta di interprete che traduca il linguaggio umano in quello dei bot. Questo è anche chiamato decodificatore. Il decodificatore garantisce l’analisi del parlato o del testo. Una volta che il bot ha capito cosa vuole l’utente, può dare una risposta in base a ciò che ha imparato, cioè in base alle conversazioni precedenti.
Ti renderai presto conto che le possibilità di questi bot sono infinite. Ma inizia prima con un piccolo caso d’uso, poi potrai espanderlo a piacimento(il mio articolo sulle aspettative dei chatbot è utile anche qui).
