Conversational AI: definizione e contesti di utilizzo

La Conversational AI non è altro che un ramo dell’Intelligenza Artificiale, progettato appositamente per facilitare e migliorare l’interazione tra esseri umani e macchine. In altre parole, consente alle macchine di comprendere, interpretare e rispondere alle comunicazioni umane, sia in forma scritta che vocale, in modo fluido e naturale. Tutto questo grazie all’utilizzo di tecnologie che combinano diversi componenti, tra cui:

• Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): una tecnologia che permette alle macchine di comprendere il linguaggio umano, analizzando il testo o il parlato per riconoscerne la struttura sintattica e semantica.
• Comprensione del Linguaggio Naturale (NLU): un sottoinsieme del NLP dedicato all’interpretazione del significato e dell’intento delle parole, consentendo alla macchina comprenderne il contesto e l'obiettivo.
• Generazione del Linguaggio Naturale (NLG): permette alla macchina di formulare una risposta in modo naturale, ossia coerente e simile a quella che darebbe un essere umano, migliorando la qualità dell'interazione.
• Machine Learning (ML): un insieme di tecniche che permette ai sistemi di apprendere continuamente dalle interazioni passate. Analizzando dati e feedback, possono migliorare le proprie performance e affinare le proprie risposte.
• Riconoscimento Vocale e Sintesi Vocale: due tecnologie essenziali per le interazioni vocali. Il riconoscimento vocale (speech-to-text) trasforma la voce in testo, mentre la sintesi vocale (text-to-speech) permette di tradurre una risposta testuale in voce.

L'Intelligenza Artificiale Conversazionale è progettata per simulare conversazioni umane utilizzando tecnologie avanzate di intelligenza artificiale, machine learning e linguaggio naturale. Il suo funzionamento si basa su una sequenza di processi ben strutturati, che vanno dalla raccolta dei dati alla generazione di risposte coerenti.

Ecco come si sviluppano queste fasi:

1. Raccolta e preprocessing dei dati

Il primo passo è la raccolta di grandi quantità di dati, che possono includere testi, conversazioni o registrazioni vocali. Questi dati sono essenziali per addestrare i modelli di intelligenza artificiale e vengono pre-processati per migliorarne la qualità e, di conseguenza, l'analisi. Le principali operazioni di preprocessing includono:

• Tokenizzazione: il testo viene suddiviso in unità più piccole chiamate "token", che possono essere parole o frasi, per rendere più gestibile l'analisi.
• Normalizzazione: i testi vengono uniformati, ad esempio, convertendo tutte le parole in minuscolo, eliminando così le differenze di formato che potrebbero influire sull’interpretazione.
• Rimozione delle stop words: parole comuni come "e", "il", o "di" vengono eliminate poiché non aggiungono significato all’elaborazione.

2. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)

Dopo il preprocessing, entra in gioco l'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP), che permette al sistema di interpretare e comprendere il linguaggio umano. La NLP utilizza diverse tecniche:

• Analisi sintattica: per analizzare la struttura grammaticale della frase e capire come le parole si relazionano tra loro.
• Analisi semantica: per interpretare il significato delle parole nel contesto in cui sono utilizzate.
• Named Entity Recognition (NER): per identificare e classificare entità specifiche nel testo, come nomi, luoghi o date.

3. Comprensione del Linguaggio Naturale (NLU)

La Comprensione del Linguaggio Naturale (NLU) è un passaggio critico che consente al sistema di "capire" davvero ciò che l'utente sta cercando di comunicare. Include due aspetti fondamentali:

• Intent recognition: identifica l'intento dell'utente, ovvero ciò che vuole ottenere dalla conversazione, come fare una prenotazione o chiedere informazioni.
• Entity extraction: estrae dettagli specifici dall’input dell’utente, come date, nomi di prodotti o luoghi.

4. Machine Learning (ML) e addestramento

Il cuore della Conversational AI risiede nell’utilizzo di modelli di machine learning, che vengono addestrati utilizzando grandi quantità di dati per migliorare la capacità di rispondere in modo accurato e fluido. Durante l'addestramento, il sistema apprende attraverso due principali tecniche:

• Pattern recognition: riconosce schemi e correlazioni nei dati, che possono essere utilizzati per fare previsioni e fornire risposte più pertinenti.
• Fine-Tuning: con il feedback continuo, regola e ottimizza i suoi modelli, migliorando la precisione e riducendo gli errori nelle interazioni future.

5. Generazione del Linguaggio Naturale (NLG)

Una volta compreso l'intento dell'utente, il sistema deve formulare una risposta appropriata. Questa fase è gestita dalla Generazione del Linguaggio Naturale (NLG), che si occupa di creare risposte coerenti e pertinenti. Il processo include la formulazione di una risposta che risponda accuratamente all’intento dell'utente e il controllo della coerenza e del contesto, per verificare che la risposta sia coerente e rilevante nel contesto della conversazione.

6. Integrazione e gestione del dialogo

La Conversational AI risponde a singole domande, ma può anche gestire intere conversazioni. Per farlo, tiene traccia della storia della conversazione, utilizzando le informazioni delle interazioni precedenti per fornire risposte più contestuali e coerenti. Inoltre, gestendo e analizzando le risposte, può decidere se e quando è necessario coinvolgere un operatore umano, ad esempio in caso di richieste troppo complesse per l'AI.

7. Elaborazione del Linguaggio Vocale (per Assistenti Vocali)

Quando la Conversational AI viene utilizzata per gli assistenti vocali, si aggiungono ulteriori componenti:

• Speech recognition: converte la voce dell’utente in testo, per poi elaborarla.
• Text-to-Speech (TTS): dopo aver generato una risposta, converte il testo in voce per restituire una risposta vocale all’utente.

Funzionalità e vantaggi

• Permette agli utenti di interagire con le macchine come farebbero con un essere umano;
• Fornisce all’utente risposte rapide e accurate, migliorando l’efficienza e riducendo i tempi di attesa;
• Può gestire molteplici conversazioni simultaneamente, riducendo la necessità di intervento umano e automatizzando numerose attività, risparmiando tempo e risorse;
• Grazie all'analisi dei dati degli utenti, offre risposte e suggerimenti personalizzati, adattando le conversazioni alle esigenze specifiche di ciascun utente;
• Fornisce assistenza in modo costante, garantendo la disponibilità di supporto a qualsiasi ora del giorno o della notte.

Applicazioni comuni

• Chatbot e assistenti virtuali Utilizzati in siti web, applicazioni mobile o piattaforme social, per aiutare gli utenti a ottenere informazioni, risolvere problemi e ricevere supporto in modo immediato e automatizzato.
• Assistenti vocali Dispositivi e app come Alexa o Siri, che rispondono a comandi vocali e svolgono compiti come gestire appuntamenti, inviare messaggi o riprodurre musica, semplificando le operazioni quotidiane.
• Servizi di customer support automatizzati Molte aziende adottano sistemi di assistenza clienti automatizzati, che rispondono alle domande più frequenti e risolvono problemi comuni senza la necessità di intervento umano.

L'Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere utilizzata in tantissimi contesti e settori per migliorare l’efficienza operativa e l’esperienza degli utenti. Ecco i cinque principali contesti di utilizzo:

1. Informazioni in tempo reale

Uno degli utilizzi più comuni dell’IA conversazionale è l'erogazione di informazioni immediate agli utenti. Chatbot e assistenti virtuali vengono utilizzati per fornire risposte a domande frequenti, dettagli su prodotti o servizi, aiutare nella navigazione di siti web o applicazioni. Questo uso è molto comune, ad esempio, nelle FAQ interattive dei siti web, nelle guide per l’utente e nelle informazioni sui servizi pubblici.

2. Raccolta di dati e feedback

L’IA conversazionale viene utilizzata per raccogliere dati e feedback dagli utenti in modo interattivo. Chatbot sofisticati possono fornire sondaggi o questionari per raccogliere opinioni sull’esperienza dell’utente. Questo permette alle aziende di ottenere dati preziosi in tempo reale, migliorando la capacità di prendere decisioni strategiche e ottimizzando i propri servizi in base alle esigenze dei clienti.

3. Supporto alle transazioni

La Conversational AI può svolgere un ruolo fondamentale nel semplificare e ottimizzare i processi d’acquisto. Chatbot avanzati possono guidare gli utenti durante tutto il processo di acquisto, suggerendo prodotti basati su preferenze precedenti, gestendo pagamenti, facilitando il checkout e fornendo conferme d’ordine. Grazie alla sua capacità di operare 24/7, riduce il tempo necessario per completare una transazione, migliorando l’efficienza e aumentando la soddisfazione dell’utente.

4. Assistenza clienti

Uno dei principali ambiti in cui l’IA conversazionale ha già dimostrato più valore è l’assistenza clienti. I chatbot possono rispondere in modo rapido e preciso alle richieste di supporto, risolvere problemi comuni, fornire aggiornamenti sullo stato delle spedizioni e gestire richieste di reso o rimborso. Inoltre, sono in grado di rilevare attività non completate, come carrelli abbandonati, inviando notifiche per incoraggiare gli utenti a portare a termine l’acquisto.

5. Personalizzazione dell'offerta

La capacità della Conversational AI di analizzare in tempo reale i dati degli utenti consente di personalizzare le offerte in modo estremamente preciso. I chatbot possono monitorare il comportamento di navigazione e le interazioni precedenti degli utenti, suggerendo prodotti o servizi in base ai loro interessi specifici. Questo aumenta significativamente le probabilità di conversione, poiché gli utenti ricevono consigli e offerte su misura per loro.

L'Intelligenza Artificiale Conversazionale è alla base di numerose tecnologie che stanno trasformando il modo in cui interagiamo con i sistemi digitali. Tra queste abbiamo:

1. Chatbot basati su IA / NLP

I chatbot che utilizzano l'Intelligenza Artificiale e l'elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) sono progettati per comprendere e rispondere in modo intelligente alle domande degli utenti. Questi chatbot sono in grado di gestire conversazioni articolate, comprendendo il contesto e adattando le loro risposte in base alle interazioni precedenti. Grazie alla loro capacità di apprendimento automatico, migliorano nel tempo, rendendo le conversazioni più fluide e personalizzate.

2. Software di sintesi vocale (Text-to-Speech)

La sintesi vocale è una tecnologia che trasforma il testo scritto in parlato naturale. Viene comunemente utilizzata nei sistemi di assistenza vocale e nei chatbot vocali per restituire risposte sotto forma di output vocale. Permette di generare un audio ultra realistico, con tono, ritmo e intonazione modulabili, rendendo le interazioni vocali più comprensibili e autentiche, e migliorando l'esperienza utente.

3. Software di riconoscimento vocale (Speech-to-Text)

Il riconoscimento vocale, al contrario, converte il parlato in testo, consentendo ai sistemi di analizzare e comprendere gli input vocali degli utenti. Questa tecnologia è essenziale per gli assistenti vocali e molte altre applicazioni, poiché permette la trascrizione accurata del parlato, riconosce diversi accenti e lingue, e funziona anche in ambienti rumorosi, migliorando l'accessibilità.

4. Agenti basati su IA Generativa

Gli agenti di IA utilizzano modelli di Intelligenza Artificiale per creare risposte nuove e contestualizzate, basate sul dialogo corrente. Sono capaci di adattarsi in tempo reale alle esigenze degli utenti e, grazie all'apprendimento automatico, migliorano continuamente, producendo risposte personalizzate e contenuti unici a seconda degli input ricevuti.

5. Assistenti vocali e virtuali per il Customer Service

Gli assistenti vocali e virtuali sono progettati per rispondere a richieste sia tramite voce che tramite testo, offrendo supporto in tempo reale per risolvere problemi e fornire informazioni. Utilizzati nel customer service, aiutano a gestire le domande frequenti, le richieste di assistenza e altri compiti specifici su richiesta dell’utente, riducendo i tempi di attesa e aumentando l'efficienza del servizio clienti.

6. Piattaforme di automazione della conversazione

Le piattaforme di automazione della conversazione offrono strumenti per creare, gestire e ottimizzare flussi di conversazione automatizzati. Consentono di configurare chatbot e assistenti virtuali, integrandoli con sistemi aziendali come CRM e backend, rendendo le interazioni con i clienti più semplici e personalizzate, monitorando al contempo le performance per miglioramenti continui.

7. Sistemi di feedback e apprendimento

Infine, la Conversationl AI può essere utilizzata per monitorare le interazioni degli utenti e raccogliere feedback per perfezionare la qualità delle risposte. L'apprendimento automatico consente a questi sistemi di adattarsi ai dati reali raccolti, aggiornando continuamente le loro capacità per garantire interazioni sempre più precise e personalizzate.

Considerando i contesti d’utilizzo appena visti, possiamo solo immaginare quanto l’IA conversazionale possa risultare preziosa per le aziende, soprattutto per migliorare l’interazione con i clienti. Ma non solo:

1. Miglior servizio clienti ed esperienza utente

Fornisce un supporto costante, 24 ore su 24, 7 giorni su 7. I clienti possono ottenere risposte immediate ai loro problemi in qualsiasi momento, senza dover attendere l’intervento umano. Questo elimina i tempi di attesa, riducendo la frustrazione e migliorando significativamente l’esperienza utente.

2. Ottimizzazione dei flussi di lavoro e scalabilità

Permette di automatizzare numerose attività ripetitive, come rispondere a domande frequenti, gestire richieste di supporto o processare semplici transazioni. Automatizzando questi processi, le aziende possono liberare risorse umane per attività più complesse. Questo porta a un’elevata ed efficace scalabilità: è possibile gestire un numero sempre maggiore di richieste senza aumentare proporzionalmente il personale, mantenendo alta la qualità del servizio.

3. Maggiore accessibilità

Migliora l’accessibilità rispondendo alle esigenze di diverse tipologie di utenti. Un esempio sono le persone con disabilità visive, che possono interagire facilmente con l’IA conversazionale grazie al riconoscimento vocale e alla sintesi del parlato. Inoltre, può fornire assistenza in più lingue, superando le barriere linguistiche e soddisfando clienti di diverse nazionalità. Anche per gli utenti che hanno poca familiarità con la tecnologia, offre interfacce intuitive e utilizza un linguaggio naturale per semplificare l’interazione.

4. Raccolta e analisi dei dati

Raccoglie e analizza i dati di ogni interazione con gli utenti, fornendo preziosi insight sui comportamenti, le preferenze e i problemi più comuni dei clienti. Con queste informazioni, le aziende possono capire in che modo migliorare i propri servizi per aumentare costantemente il livello di soddisfazione del cliente.

5. Migliore gestione delle relazioni con i clienti

Analizza le interazioni precedenti degli utenti e consente alle aziende di anticipare le loro esigenze, fornendo suggerimenti o soluzioni prima che il cliente ne faccia richiesta. Ad esempio, un assistente virtuale può consigliare prodotti aggiuntivi basati su acquisti precedenti o comportamenti di navigazione, migliorando così la relazione con il cliente.

L’Intelligenza Artificiale si declina in diverse forme, e due delle più importanti sono l'IA Conversazionale e l'IA Generativa. Sebbene entrambe utilizzino tecnologie avanzate più o meno simili, presentano notevoli differenze che riguardano i loro obiettivi, tecniche e applicazioni.

Intelligenza Artificiale Conversazionale

L'IA Conversazionale è progettata per simulare interazioni umane fluide e naturali. Grazie all'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) e alla Comprensione del Linguaggio Naturale (NLU), interpreta e risponde alle richieste degli utenti in modo pertinente. Il suo obiettivo principale è facilitare il dialogo tra uomo e macchina, migliorando l'efficienza delle interazioni e offrendo supporto continuo.

Componenti principali:

• Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): elabora il testo o il parlato per comprenderlo.
• Comprensione del Linguaggio Naturale (NLU): interpreta l'intento dell'utente e il significato delle parole.
• Generazione del Linguaggio Naturale (NLG): crea risposte testuali che sembrano naturali.

Intelligenza Artificiale Generativa

L'IA Generativa si concentra sulla creazione di contenuti nuovi. Utilizza modelli di machine learning per generare testi, immagini, suoni, video e altri tipi di contenuti basati su dati esistenti, creando output nuovi o diversi da quelli esistenti. Questo tipo di IA è capace di produrre contenuti originali, spesso utilizzati in contesti creativi o di intrattenimento.

Componenti principali:

• Generative Adversarial Networks (GANs): creano immagini o video realistici.
• Variational Autoencoders (VAEs): generano nuovi dati simili a quelli di input.
• Modelli di Linguaggio (come GPT): generano testi coerenti basati su input iniziali.

Differenze chiave

• Obiettivo L'IA Conversazionale è orientata a facilitare l'interazione tra utenti e macchine, mentre l'IA Generativa è focalizzata sulla produzione di nuovi contenuti.
• Tecniche L'IA Conversazionale utilizza prevalentemente tecniche di NLP e NLU per comprendere e rispondere agli input testuali o vocali degli utenti. Al contrario, l'IA Generativa sfrutta modelli di machine learning come GANs e VAEs per creare contenuti inediti come immagini, video o testi.
• Applicazioni L'IA Conversazionale viene impiegata principalmente nei chatbot, negli assistenti virtuali e nei servizi clienti automatizzati. L'IA Generativa, invece, è utilizzata per creare contenuti artistici, multimediali e testi originali per vari scopi, come il design grafico o la produzione musicale.

Ti piacerebbe impostare una tecnologia di IA conversazionale per migliorare le tue interazioni con i clienti e ottimizzare i processi in azienda? Farlo non è così difficile come pensi: ecco la nostra guida suddivisa in 8 fasi.

1. Definizione e classificazione delle FAQ

Il primo passo consiste nell'identificare le domande più frequenti (FAQ) poste dagli utenti attraverso i canali di assistenza clienti. Crea quindi un elenco di FAQ potenziali, suddividendo le domande in categorie come "Prodotti", "Assistenza tecnica" e "Ordini". Successivamente, scrivi risposte chiare e concise per ogni domanda, garantendo che siano facilmente comprensibili.

2. Selezione della piattaforma di Conversational AI

Per selezionare la piattaforma più adatta, valuta le esigenze del tuo business, come il tipo di interazione (testuale o vocale) e la facilità d’integrazione con i tuoi sistemi esistenti. Puoi prendere in considerazione diverse piattaforme di IA, come Dialogflow, Microsoft Bot Framework, IBM Watson e Amazon Lex, confrontando funzionalità, facilità di integrazione e costi. La piattaforma che sceglierai deve rispondere alle necessità specifiche della tua azienda e dei tuoi obiettivi.

3. Progettazione del flusso logico e creazione degli scenari

Una volta selezionata la piattaforma di Conversational AI, arriva il momento di progettare flussi di conversazione che riflettano i possibili percorsi che gli utenti potrebbero seguire. Definisci quindi le domande più probabili, le relative risposte e le azioni da intraprendere a seconda delle interazioni dell'utente. Devi creare dei veri e propri scenari di conversazione, che permettano di gestire richieste comuni e situazioni specifiche, prevedendo anche dei passaggi per trasferire l'utente a un operatore umano quando necessario.

4. Integrazione del chatbot nel tuo sito web

Per integrare il chatbot nel sito web della tua azienda, devi anzitutto crearne l'interfaccia, rendendola visibile e accessibile attraverso widget di chat o finestre di dialogo. Integra poi il chatbot con il backend del tuo sito, collegandolo alla piattaforma di IA per gestire le richieste e accedere ai dati rilevanti, assicurando una risposta efficace e puntuale alle esigenze degli utenti.

5. Addestramento del modello di IA

Arrivati a questo punto è il momento di caricare FAQ e risposte all’interno del modello di IA e iniziarne l'addestramento. Se necessario, puoi aggiungere altri dati per migliorare la comprensione del contesto. Esegui numerosi test interni per verificare la correttezza delle risposte, identificare eventuali lacune nel sistema e affinare il modello, migliorando così la precisione e l'efficacia del chatbot.

6. Configurazione delle risposte automatiche e monitoraggio

Imposta delle risposte automatiche per le domande frequenti, garantendo che il chatbot gestisca le richieste in modo appropriato. Per assicurarti di questo, implementa degli strumenti di monitoraggio per analizzare le conversazioni, valutare le performance e raccogliere feedback, al fine di apportare continui miglioramenti al servizio offerto.

7. Lancio del chatbot e supervisione continuativa

Una volta completato il setup, lancia il chatbot sul sito web, rendendolo visibile agli utenti. In questa fase è fondamentale continuare a monitorare le interazioni per garantire che tutto funzioni correttamente e soddisfi le aspettative degli utenti. Identifica eventuali aree di miglioramento e adatta il chatbot alle nuove esigenze o situazioni che si presentano.

8. Analisi dei dati e ottimizzazione

Infine, analizza le metriche chiave come il tasso di risoluzione delle richieste e la soddisfazione degli utenti. Utilizza questi dati per valutare le prestazioni del chatbot e apportare eventuali modifiche strategiche in base ai feedback e alle analisi raccolte. L’ottimizzazione continua è fondamentale per mantenere un’esperienza utente efficace e in linea con le aspettative.

Esistono diverse piattaforme per costruire e gestire l’IA conversazionale. Ecco un elenco di alcuni dei principali strumenti, insieme a una descrizione delle loro funzionalità chiave:

1. Vertex AI Agents (Google Cloud)

Vertex AI Agents, parte della suite di Google Cloud, consente di creare e gestire agenti di IA conversazionale attraverso tecniche di machine learning e di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP). Permette di creare chatbot e assistenti virtuali in grado di comprendere richieste complesse e personalizzare le risposte. Oltre a queste capacità, offre funzionalità avanzate di analisi del sentiment e può essere integrata con altre soluzioni di Google Cloud per una gestione completa delle interazioni e dei dati.

2. Dialogflow CX (Google Cloud)

Dialogflow CX è una versione potenziata di Dialogflow, progettata per creare esperienze conversazionali più articolate e scalabili. Con strumenti avanzati per la gestione dei dialoghi, consente di creare flussi multi-turno e di gestire anche interazioni complesse. È la piattaforma ideale per chatbot e assistenti virtuali che devono comprendere intenti sofisticati e supportare conversazioni elaborate.

3. Contact Center AI Platform (Google Cloud)

La Contact Center AI Platform di Google Cloud è progettata per migliorare l'efficienza dei contact center, combinando chatbot e assistenti virtuali con strumenti di analisi avanzati. Automatizza le risposte ai clienti, offre analisi in tempo reale del sentiment e si integra facilmente con i sistemi di gestione dei contatti esistenti, migliorando la qualità del servizio clienti.

4. API Natural Language (Google Cloud)

L'API Natural Language di Google Cloud fornisce strumenti utili per l'analisi e la comprensione del linguaggio naturale. Offre funzionalità come l'analisi del sentiment, l'estrazione di entità, la classificazione del testo e l'analisi sintattica. Questi strumenti possono essere integrati nei chatbot per migliorare la comprensione del testo e fornire risposte più precise e contestuali, aumentando l’efficacia delle interazioni.

5. API Text-to-Speech (Google Cloud)

L'API Text-to-Speech di Google Cloud trasforma il testo scritto in parlato naturale utilizzando modelli di deep learning per generare voci realistiche. Supporta una vasta gamma di lingue e accenti, caratteristica che rende la piattaforma uno strumento ideale per la creazione di assistenti vocali e chatbot che richiedono interazioni vocali. La personalizzazione dell’intonazione migliora ulteriormente l’esperienza utente.

6. IBM Watson Discovery

IBM Watson Discovery è una piattaforma avanzata di ricerca e analisi dei dati che utilizza l'IA per estrarre informazioni da grandi volumi di documenti e testi non strutturati. Con l’integrazione delle tecniche di NLP, Watson Discovery supporta la creazione di chatbot e assistenti virtuali in grado di rispondere a domande complesse basate su dati aziendali, migliorando così la gestione delle informazioni e l’efficienza operativa.

7. IBM Watsonx Assistant

IBM Watsonx Assistant è una piattaforma che permette di creare chatbot e assistenti virtuali avanzati con capacità di apprendimento automatico, migliorando continuamente la comprensione del linguaggio e le risposte fornite. Si integra facilmente con più canali di comunicazione, come siti web e app mobili, per offrire supporto costante. La capacità di apprendimento permette a Watsonx Assistant di adattarsi e rispondere meglio alle esigenze degli utenti nel tempo.

8. AI Chatbots (varie piattaforme)

Gli AI Chatbots sono soluzioni di intelligenza artificiale che simulano conversazioni umane su una varietà di piattaforme, come siti web, app mobili e piattaforme di messaggistica. Vengono utilizzati per fornire supporto, rispondere a domande frequenti e guidare gli utenti attraverso processi complessi. Le loro capacità variano a seconda della piattaforma, ma generalmente includono la comprensione del linguaggio naturale e l'adattamento delle risposte in base ai dati raccolti.

I chatbot e gli assistenti virtuali basati sull’IA conversazionale possono aiutare la tua azienda a migliorare il servizio clienti, automatizzare i processi ripetitivi, ridurre i costi operativi e fornire supporto 24/7. Tutto questo permette di gestire un volume maggiore di richieste di assistenza e supporto senza compromettere l’efficienza dei processi, garantendo sempre risposte personalizzate e in tempo reale.

Integrare una soluzione di Conversational AI può portare valore aggiunto a qualsiasi business. Se pensi che sia anche il tuo caso, ma desideri un supporto per partire con il piede giusto, NetStrategy è qui per te. Ti aiuteremo a comprendere come questa tecnologia può essere applicata nella tua azienda, sviluppando una strategia su misura che integri perfettamente queste soluzioni nel tuo flusso di lavoro. Non esitare a contattarci per una consulenza!