Si parla sempre più spesso di evoluzione dei contatti e di ottimizzazione della gestione di lead, prospect e clienti attraverso le nuove tecnologie digitali.
In questo ambito si inquadra una metodologia destinata a crescere rapidamente da qui ai prossimi anni: la Conversional AI.
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Che cos’è la Conversational AI
La conversational AI (conosciuta anche come Intelligenza Artificiale Conversazionale) è un'area dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di sistemi software in grado di comunicare con gli esseri umani utilizzando il linguaggio naturale.
A livello pratico, questo tipo di sistema si basa sulla creazione di chatbot, di assistenti virtuali e di altri strumenti di comunicazione basati sull'AI che consentono di interagire con i computer attraverso la normale conversazione che si userebbe tra esseri umani.
La conversational AI utilizza tecnologie come il riconoscimento del linguaggio naturale, l'elaborazione di esso, l'apprendimento automatico e la logica per comprendere la sintassi e le sue sfumature, elaborare le richieste degli utenti e fornire risposte appropriate. Questi sistemi sono sempre più utilizzati in una vasta gamma di settori, tra cui il customer service, la vendita al dettaglio, la sanità, l'istruzione e molti altri.
Differenze tra Conversional AI e i Chatbot tradizionali
Le nuove applicazioni basate su Intelligenza Artificiale e i chatbot vengono spesso associati, ma è importante comprendere la loro correlazione che presenta varie sfaccettature.
I moderni chatbot possono presentare vari tipi di integrazione con i sistemi di Intelligenza Artificiale conversazionale, tuttavia, non tutti i chatbot utilizzano queste tecnologie.
La maggior parte dei chatbot ora in uso (quelli tradizionali) si basa su regole pre-programmate, ovvero risposte e script predefiniti che non consentono loro di gestire conversazioni complesse.
Al contrario, i chatbot basati sull'AI integrata sono in grado di gestire conversazioni su una vasta gamma di argomenti oltre a utilizzare i dati in loro possesso per fornire risposte più precise e accurate.
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Intelligenza Artificiale Conversazionale: come funziona in concreto
Il funzionamento dell'IA conversazionale si basa sull'apprendimento automatico, sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e sulla generazione di quest’ultimo (NLG).
Per acquisire un livello di performance soddisfacente, uno strumento di intelligenza artificiale conversazionale deve far ricorso all'apprendimento automatico. Questo processo inizia con un insieme di dati univoci, forniti da un utente, che la macchina studia per comprendere le connessioni ed essere così in grado di conversare con gli esseri umani.
L'elaborazione del linguaggio naturale consente alla macchina di riconoscere le parole e le frasi delle conversazioni umane, utilizzando proprio i dati di apprendimento. La generazione del linguaggio naturale, invece, sviluppa le migliori risposte possibili alle domande dell'utente.
Ecco perché l'AI conversazionale migliora costantemente, il processo si attua grazie alla continua acquisizione di conoscenza derivante dalle conversazioni precedenti, e diventa sempre più precisa nel tempo.
In sintesi, la Conversational AI riceve un input in forma di testo o audio, lo analizza per comprenderne il significato e formula una risposta accurata.
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Esempi di Conversational AI
La tecnologia dell'IA conversazionale viene spesso impiegata nel marketing, ad esempio tramite strumenti di generazione di contenuti che utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per trovare argomenti online e produrre contenuti quali post per blog, e-mail e testi pubblicitari.
Un esempio di questo tipo di strumento è l'assistente ai contenuti disponibile su HubSpot, che utilizza l'intelligenza artificiale generativa per aiutare i professionisti del marketing a creare contenuti efficaci.
È sufficiente fornire ad HubSpot l'argomento su cui si vuole scrivere e l'assistente può generare un elenco di argomenti riferiti al blog che interessano al pubblico, così come creare uno schema per avviare il processo di scrittura e ottimizzare i testi per i lettori e i motori di ricerca.
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