La chatbot centricity nel business di oggi

IA_Intelligenza_Artificiale_Chat_bot

Grande attenzione negli ultimi tempi è stata posta dai media sul ruolo dell’intelligenza artificiale nella vita quotidiana e su come questa potrà influenzare il mondo nei prossimi anni. Si è scritto un po’ di tutto arrivando ad evocare talvolta scenari apocalittici. Certamente Hollywood ha fatto la sua parte, da Matrix in poi (che uscì nel 1999), ci è stato una continua proliferazione di film sul tema IA. Tornando invece sulla terra e alla realtà, l’intelligenza artificiale si sta rivelando un ottimo tool a disposizione delle aziende, in grado di migliorare le esperienze dei loro clienti e al contempo creare efficientamenti di milioni di euro.

In particolare, vorremmo concentrarci sulle innovazioni tecnologiche relative ad un macro-trend che prepotentemente sta emergendo negli ultimi mesi. Ci riferiamo al mercato del Customer Self-Service Software, la cui dimensione crescerà a doppia cifra nei prossimi 5 anni, per raggiungere nel 2023 il valore di 13 miliardi di dollari

I clienti si aspettano sempre più di ricevere risposte velocemente e di interloquire con le aziende tramite i canali più disparati quali social networks, app mobile, web. In altre parole, a prescindere dal mezzo che stanno utilizzando, le persone vogliono accedere istantaneamente al servizio clienti.

In questa ottica viene subito naturale pensare al mondo dei chatbots, in particolare a quelli in cui la tecnologia dell’intelligenza artificiale la fa da padrona. Uno strumento in grado di incidere pesantemente, non solo sulla customer experience dei potenziali clienti, ma anche sul loro livello di fidelizzazione, sul tasso di conversione, sulle attività di re-marlketing e sulla generazione di lead di qualità.

Secondo una recente ricerca di IBM, ogni anno vengono effettuate 265 miliardi di chiamate ai centri di customer service di tutto il mondo, con un esborso monetario che è stato quantificato in 1.300 miliardi di dollari. I chatbots sono in grado di realizzare consistenti risparmi, circa il 30% secondo quanto riportato da Chatbots Magazine, grazie a tre caratteristiche fondamentali:

  1. La capacità di rispondere fino all’80% delle domande ripetitive poste dai clienti
  2. Eliminare i tempi di attesa dando risposte istantanee
  3. Aumentare la produttività degli operatori, permettendo loro di occuparsi delle questioni più importanti.

Una ricerca Deloitte mette in evidenza che il 56% delle aziende che agiscono nel settore della tecnologia e della comunicazione, stanno programmando investimenti nell’area dei contact center sfruttando l’intelligenza artificiale.

Sempre nella medesima area di business, hanno intervistato 450 dirigenti in diversi settori industriali, ed è emerso che ben il 33% di loro, prevede nel prossimo futuro investimenti per realizzare IA-chatbots, la cui finalità sarà principalmente quella migliorare la customer experience del cliente.

Se a questi dati aggiungiamo la considerazione che esiste una naturale attitudine dei millennial ad utilizzare canali self-service rispetto a quello tradizionale telefonico, capiamo che il tema diventerà sempre più cogente per le aziende che vorranno adeguatamente soddisfare i consumatori di domani.

Nell’era digitale, la realtà è che tutti dobbiamo essere più consapevoli di come l’intelligenza artificiale sta entrando nelle nostre vite. Il management aziendale si sta rendendo conto che è ormai diventata una questione improrogabile che può mettere in serio pericolo il vantaggio competitivo di cui una azienda ha disperatamente bisogno per stare sul mercato.

Ma gli IA-chatbots possono operare anche in campi differenti dal customer service, così come descritto sopra.

Gli utenti sono sempre più pigri e anche quando navigano all’interno di un sito ,anche ben strutturato, hanno sempre difficoltà a trovare l’informazione che stanno cercando.

Se pensiamo per esempio agli e-commerce, ci è subito chiara la facilità con cui questo strumento può interagire col cliente aiutandolo ad individuare quello di cui ha bisogno quasi istantaneamente.

I consumatori vogliono essere soddisfatti, vedere le proprie richieste evase velocemente e hanno sempre più esigenze specifiche. Vogliono soluzioni il più possibile ritagliate su misura e sono sempre meno tolleranti rendendo più difficile la difesa della reputazione aziendale.

IA-Chatbot – tecnologia

Una volta chiarite le potenzialità degli IA-chatbots e perché possono rappresentare un vantaggio competitivo, vediamo di capire come si costruiscono questi strumenti e come funzionano.

Innanzi tutto, la prima cosa da individuare è il tipo di contenuti su cui si desidera che il chatbot risponda, e di conseguenza bisogna selezionare i documenti che contengono questi contenuti. Per esempio, ci si potrebbe porre l’obiettivo che il tool risponda alle domande sulle caratteristiche di una serie di determinati prodotti. In questo caso la documentazione da cui attingere l’informazione potrebbe essere una serie di schede tecniche di prodotti specifici. In un altro caso, si potrebbe voler attingere dai contenuti di una singola pagina del sito aziendale, se non addirittura dall’intero sito. Potremmo fare molti altri esempi, il sunto alla fine è che dovremo definire quella che tecnicamente viene chiamata la knowledge base, ovvero l’insieme dei documenti contenenti l’informazione per rispondere alle domande degli utenti su uno specifico argomento.

Le attuali piattaforme utilizzate per costruire i chatbot, impongono di strutturare l’informazione in domande e risposte. Ovvero bisogna costruire partendo dal testo, tutte le possibili domande che trovano una risposta nel testo stesso. Un lavoro non banale e soprattutto manuale, che non può prescindere dall’utilizzo di risorse umane altamente qualificate, sia per strutturare l’informazione, sia per utilizzare le piattaforme ad oggi disponibili sul mercato.

Questo approccio è definito semantico ed utilizza tecnologie NLP, NLU e machine learning. In particolare, il ML permette al sistema di auto apprendere dalle conversazioni e di raffinare l’output delle risposte automatiche al passare del tempo. Sono tecnologie molto affidabili, soprattutto quando le aree semantiche sono ben definite (per esempio settore finanziario, piuttosto che aerospaziale).

L’unico vincolo è il budget ed il tempo che si ha a disposizione. Infatti, quando parliamo di KB sotto le 200 pagine è un discorso, ma se incominciamo a considerare Giga di documentazione è un altro. I tempi di implementazione si possono dilatare fino a 18 mesi e l’investimento può risultare veramente oneroso e non sostenibile per molte PMI. Un altro limite è la dinamicità con cui le Knowledge base possono cambiare. Ovvero informazioni che diventano obsolete (esempio un prodotto che va in phase-out) e di conseguenza vanno cancellate e sostituite con altre più aggiornate. Questo implica un continuo processo per così dire manutentivo per adeguare la conoscenza su cui insiste il chatbot. Si tratta di un lavoro che non è a costo zero, in quando tutta l’attività descritta per il set up del sistema, va ripetuta per ogni nuovo contenuto che si va ad aggiornare all’interno della Knowledge base.

Negli Stati Uniti, dove le cose accadono prima che altrove, stanno cercando di porre rimedio ai limiti della attuale tecnologia sopra descritti, studiando approcci differenti di tipo statistico che siano in grado di superare la necessità di strutture l’informazione affinché questa possa essere utilizzata dal chatbot. Una rivoluzione, che ribalta l’approccio semantico ed automatizza la costruzione dei chatbot. Al cliente basta infatti definire la Knowledge base e metterla a disposizione, così com’è, al proprio fornitore.

Vi sembrerà strano, ma in Europa esiste una startup italiana che si è posta lo stesso problema e ha sviluppato, senza avere idea di quello che stava accadendo in California, lo stesso tipo di approccio, mettendo a punto una propria tecnologia proprietaria. L’azienda si chiama Pigro e fornisce assistenti chiavi in mano, automatizzando la costruzione degli stessi, velocizzando il processo fino a 10 volte rispetto alle piattaforme semantiche. Va da sé l’enorme ricaduta sui costi di attivazione, ma anche nella gestione della dinamicità della Knowledge base. Pigro importa e processa qualsiasi tipo di documentazione aziendale automaticamente, consegnando un chatbot chiavi in mano. Se si aggiorna la knowledge base il sistema si aggiornerà anch’esso automaticamente in pochi secondi, eliminando tutti quei costi legati alla obsolescenza dei contenuti.

Il settore è in piena evoluzione ad una velocità mai vista prima d’ora, per cui è quasi pleonastico sottolineare che Il futuro appare più che roseo per gli operatori di questa industria, il mondo è in trasformazione e chi resiste al cambiamento anziché cavalcarlo ne verrà travolto.

Nicola Abbasciano,
Co-founder Sales & Marketing – Pigro 

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