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To meaning

I chatbot sono una chiara manifestazione del fatto che l’Intelligenza Artificiale (AI) sta entrando sempre di più nella nostra quotidianità sia come manager di aziende che come utenti. Capire il vero significato dei chatbot e le loro funzionalità è senza dubbio un argomento di grande interesse.

 

Che cosa sono i chatbot

Un chatbot è un programma basato sull’Intelligenza Artificiale che può avere una conversazione automatizzata in linguaggio naturale tramite voce o testo e comprendere l’intent dell’utente, inviando una risposta basata su regole e dati dell’organizzazione.
Lo scambio può avvenire sia attraverso la voce che attraverso il testo scritto. Il chatbot è in grado di comprendere le richieste del suo interlocutore e di rispondere in maniera appropriata, sfruttando la sua base di conoscenza e i vari moduli di Natural Language Understanding e Natural Language Generation di cui è provvisto.
Consente ai clienti di esprimere i propri bisogni nel linguaggio che utilizzano ogni giorno, attraverso i canali di contatto che hanno sempre utilizzato.

 

Lo stato dell’arte

Con i chatbot stiamo iniziando a vedere un sempre più ampio utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, in particolare dell’apprendimento automatico (Machine Learning), che permette di aumentare la capacità di comprensione ed astrazione dei sistemi conversazionali senza dover codificare manualmente ogni singola caratteristica del linguaggio umano.

Vediamo quindi sempre più applicazioni aziendali in cui chatbot hanno capacità di autoapprendimento e di interazione con gli esseri umani in modo sempre più naturale. Rispetto al passato, la raffinatezza e la precisione dell’Intelligenza Artificiale sta rendendo i chatbot più robusti e adatti ad una gamma più ampia di applicazioni.
Allo stesso tempo, ci sono ancora sfide da superare. I miglioramenti nella comprensione del linguaggio naturale e la gestione di conversazioni libere, svincolate da flussi predefiniti o dalla possibilità di utilizzare solamente input preselezionati (come semplici bottoni), sono passaggi sui quali la ricerca di CELI si è concentrata nel recente passato.

Perché tanta ricerca? Purtroppo c’è ancora una notevole quantità di persone che condividono un sentimento comune ogni volta che hanno una conversazione con un chatbot: “Non capisce quello che sto dicendo.”

 

Come far capire un chatbot

È qui che entra in scena l’elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP). Infatti, l’NLP può rendere le interfacce più facili da usare per funzionalità e servizi. Ma soprattutto, un chatbot che sfrutta al meglio le soluzioni NLP può fornire agli utenti finali la possibilità di avere una conversazione, invece di passare attraverso una serie limitata di opzioni e menu per raggiungere il loro obiettivo finale.

Che cos’è il Natural Language Processing? Il Natural Language Processing si riferisce al trattamento informatico (computer processing) del linguaggio naturale – quello che parliamo ogni giorno – per qualsiasi scopo, indipendente dal livello di approfondimento dell’analisi.

Ma come funziona davvero l’NLP applicato ai chatbot?

Ipotizziamo di avere un chatbot per l’assistenza clienti: ci sarà una serie di argomenti su cui sarà preparato a rispondere, esattamente come accade per gli operatori umani. Esistono però innumerevoli modi con cui il cliente può esprimere la propria necessità: chiedere “Vorrei conoscere le nuove offerte per il mio contratto” oppure “Il mio contratto non va bene, spendo troppo, voglio un’altra offerta” contiene lo stesso principio, ma è espresso in maniera diversa dal punto di vista linguistico e di sentiment. I linguisti e gli sviluppatori di CELI possono addestrare un chatbot a capire le frasi degli utenti, a prescindere dai modi più disparati con cui vengono formulate, e ricondurle alla giusta risposta.

Inoltre, l’operatore non sa solo rispondere a delle domande, ma è anche in grado di utilizzare i componenti sociali della conversazione per soddisfare il cliente. Allo stesso modo, il chatbot sa quando dire “Buongiorno” e quando “Arrivederci”, così come sa sempre che bisogna rispondere “Prego, non c’è di che!” quando l’utente ringrazia.

 

Qual è il miglior approccio?

L’approccio migliore per costruire un chatbot che funzioni davvero è una composizione ottimale di diversi moduli: un parte di Machine Learning, una parte customizzata per controllare il Social Talk e ogni esigenza specifica di progetto, e diversi sotto-moduli che permettano di gestire minuziosamente le componenti linguistiche tipiche di ogni dominio. Il Machine Learning viene utilizzato per addestrare il chatbot, permettendogli un apprendimento continuo, e dandogli la possibilità di generare linguaggio naturale (NLG) e rispondere quindi in modo pertinente alle domande dell’utente. Il ML da solo non è però infallibile, da cui la necessità di utilizzarlo in tandem con altri sistemi più convenzionali ma ugualmente efficaci.

Secondo CELI, l’approccio ideale è prendere le migliori caratteristiche di ogni approccio per risolvere i problemi aziendali del mondo reale.