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Vecchi strumenti e AI, la rivoluzione dei ChatBOT

Tra gli strumenti che la tecnologia ci mette a disposizione per comunicare digitalmente, un posto speciale sotto i riflettori è occupato dai ChatBot. Per capire meglio di cosa si tratta, come sfruttarli e (in parte) come realizzarne uno, qualche giorno fa i ragazzi di hackBIZ hanno tenuto un workshop, presso Talent Garden, a cui anche qualche PHDer ha preso parte.

Cos’è un ChatBOT

Un ChatBOT è un’applicazione che eroga un servizio sfruttando la user experience fornita dalle piattaforme di messaggistica. Si presentano come un vero e proprio utente con cui è possibile avviare una conversazione e sono in grado, dietro comandi specifici o attraverso l’analisi della conversazione, di eseguire task più o meno complessi. La necessità di precisione dell’input e la variazione nella complessità dell’output dipendono dalla tipologia di BOT a cui ci si rivolge.  Quelli più semplici, definiti anche bot “a slot”, sono in grado di reagire solo a comandi precisi e rispondere sottoponendo dei bottoni all’utente, con lo scopo di guidarlo lungo un percorso predefinito. I più vecchi o i più nerd ricorderanno qualcosa di simile già nelle vecchie IRC (Internet Relay Chat). Si tratta, tipicamente, di bot che riconoscono una parola chiave digitata dall’utente e rispondono secondo quanto programmato. I bot più evoluti, invece, poggiano su un motore di intelligenza artificiale capace di analizzare semanticamente gli input testuali dell’utente e a elaborarne le richieste. La struttura tipica che permette queste operazioni è la seguente:

 

 

In un ChatBOT l’AI è presente, quindi, principalmente sotto due forme:

  • NLP: Acronimo di Natural Language Processing. Ovvero la funzionalità in grado di analizzare e interpretare il linguaggio naturale. È il campo in cui l’AI sta compiendo i passi maggiori ma anche quello in cui l’affidabilità della macchina è ancora relativamente e bassa e, soprattutto, variabile in base alla lingua da analizzare.
  • NLG: sigla che sta per Natural Language Generation. Funzione “omologa” dell’NLP, che permette al BOT di esprimersi in forma conversazionale, garantendo l’esperienza utente della chat.

Pro e Contro

Oltre a quella che sembra semplicemente una modalità differente di fruizione di un servizio, la proliferazione dei chatBOT è dovuta a diversi vantaggi. Innanzitutto, per quanto riguarda lo sviluppo delle applicazioni, viene completamente annullato lo sviluppo del front-end: non c’è bisogno di studiare, disegnare e implementare una interfaccia poiché il BOT sfrutterà quella dell’app di messaggistica su cui poggia (Messenger, WeChat, KIK, Slack ecc.). La vera rivoluzione riguardo a questo punto è tuttavia un’altra. Nella realizzazione di un servizio, web o app che sia, uno dei punti focali risiede nella creazione dell’interfaccia e della UX che non solo deve facilitare la conversione degli utenti in clienti ma deve anche tener conto del periodo e della facilità di apprendimento della meccanica dell’interfaccia da parte dell’utente stesso. Tramite i chatBOT si può ingaggiare un utente e trasformarlo in cliente nella modalità più naturale che esista: la conversazione.

L’app di messaggistica non ha solo una meccanica familiare per l’utente, ma è anche un ambiente in cui “si fida” che permette ai brand di ottenere un elevato livello di attenzione, le notifiche dei BOT, infatti, non sono altro che messaggi ricevuti che ottengono open rate anche dell’80%. Inoltre:

  • L’utente non deve scaricare/aggiornare app
  • Non c’è bisogno di azioni dell’utente per fornire un upgrade dei servizi
  • Lo sviluppo per piattaforme di messaggistica differenti richiede un effort limitato, inferiore rispetto allo sviluppo per SO differenti.

Tra gli svantaggi, c’è di sicuro l’attuale situazione tecnologica che non garantisce una interpretazione 100% affidabile del linguaggio. Ciò implica la necessità di indicare al BOT i contesti entro operare e assisterlo nella disambiguazione (e.g. un BOT che permetta di ordinare del cibo saprà che il termine “margherita” è riferito a una pizza e non a un fiore).

Case studies

Diverse aziende stanno già sfruttando dei BOT. SKY, ad esempio, con il suo @ChiediASky permette agli utenti di consultare la guida TV e di richiedere la registrazione di un programma via FB messenger. Il BOT sfrutta un motore di AI che gli permette di interpretare richieste testuali (mediamente) complesse e di concatenare alcune richieste successive riconoscendo una conversazione. Grazie ad alcune domande sottoposte inizialmente, il BOT è in grado anche di consigliare dei programmi all’utente sfruttando un algoritmo di similarità che suggerisce contenuti adatti ai gusti dell’abbonato.

ENEL, invece, ha da poco Elen, un chatBOT che permette agli utenti di ottenere informazioni corporate dell’azienda come andamento del titolo, comunicati stampa e altre news istituzionali. Anche Elen sfrutta Facebook Messenger.

Dati

L’utilizzo di un BOT su Messenger permette di ottenere, per ogni utente che interagisce, i dati di Nome/Cognome/sesso/lingua (intesa come lingua impostata sul device utilizzato, non come lingua utilizzata dall’utente per interagire. Per ora). Per il momento, quindi, non è possibile sfruttare tutte le altre possibilità di targeting che fornisce Facebook. Si possono però utilizzare le informazioni generate con quelle contenute in un CRM, oppure richiederne di ulteriori tramite il BOT stesso (operando in un’area ancora grigia in termini di tutela della privacy).

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