Pur essendo di attualità da diversi anni, il tema degli AI virtual assistant ha subito una fortissima accelerazione recente a causa della popolarità dell’AI generativa e di ChatGPT. Di fatto, questo ha un impatto importante su tutto il mondo del supporto clienti, che da tempo si interroga sulla relazione tra l’assistenza automatizzata e quella tradizionale, o “umana” in senso stretto.
AI Virtual Assistant, la visione di IFM
Nell’ambito degli AI virtual assistant, la nostra visione è sempre stata quella di creare un supporto, un potenziamento dell’assistenza tradizionale, così da migliorare sia l’esperienza del cliente che quella dell’operatore, che può delegare alla controparte virtuale parte delle attività di routine come la raccolta di informazioni e di documenti.
Visto che, nel corso degli anni, gli assistenti virtuali hanno assunto diverse vesti, per esempio quella del chatbot e del voicebot, la nostra strategia è sempre stata quella di astrarre il motore dell’assistenza virtuale dal canale, cioè dal mezzo di comunicazione. Ciò significa che l’addestramento e la costruzione del dominio avviene una volta sola, ma tramite la suite #Phones può essere resa disponibile su tutti i canali, così da soddisfare la specifica strategia di comunicazione posta in essere dall’azienda. Un solo “motore” virtuale può essere quindi declinato in termini di assistente vocale, di bot per WhatsApp, di chat nell’area clienti e in tutti gli altri canali di relazione tra l’azienda e suoi interlocutori. Da un solo punto di osservazione è poi possibile monitorare le performance di tutti gli AI virtual assistant, in termini di comprensione dell’intent e, cosa ancor più importante, di efficacia nel gestire le esigenze specifiche dell’interlocutore.
Le straordinarie potenzialità e le sfide dell’AI generativa
Il tema dell’AI generativa, che ci vede impegnati in prima persona, rientra nel contesto appena descritto e funge da ulteriore potenziamento del supporto clienti. Se gestite nel migliore dei modi, le possibilità di Generative AI sono in grado di migliorare in modo significativo la qualità del servizio fornito dall’AI virtual assistant, che si riflette istantaneamente sulla customer experience e quindi su parametri di fidelizzazione e/o di acquisizione di nuovi clienti.
Tuttavia, integrare al meglio l’AI generativa nel supporto clienti richiede un impegno importante in termini di ricerca. Utilizzando ChatGPT, esempio planetario di AI generativa, emergono infatti le sue straordinarie potenzialità ma anche una creatività talvolta spinta all’eccesso, fino a determinare le cosiddette “allucinazioni”, che di fatto sono informazioni non rispondenti al vero. Posizionato in un contact center, è fondamentale che il bot non soltanto comprenda al meglio l’intent della richiesta e fornisca una risposta formalmente impeccabile, ma che sia anche al 100% corretta e in linea con quanto l’azienda vuole comunicare. In caso contrario, la fiducia dell’interlocutore non potrebbe che crollare, con tutte le ovvie conseguenze del caso.
Il nostro approccio all’AI generativa
Le sfide che aziende come noi stanno affrontando a proposito dell’AI generativa sono ben diverse rispetto a quelle dell’AI tradizionale o “deterministica”: ieri, infatti, lo scoglio era far sì che il bot comprendesse l’esigenza dell’interlocutore e il contesto, ma nessuno metteva in dubbio la bontà della risposta, che si basava su alberi di conversazione predefiniti; oggi, è proprio quest’ultima parte ad essere oggetto di indagine e di approfondimento.
Il nostro approccio è dunque volutamente ibrido: vogliamo prendere il buono di quanto è stato fatto finora in termini di comprensione dell’intent (NLU) e del contesto, e vogliamo sommarvi le nuove frontiere dell’AI generativa per avere un bot versatile, moderno, affidabile e, cosa tutt’altro che secondaria, nativamente multilingua.
L’obiettivo non è quello di plasmare un’AI generativa “generalista” sul modello di ChatGPT, bensì di creare un AI virtual assistant con una forte verticalizzazione di dominio. Questo si ottiene addestrando un modello linguistico a partire da knowledge base chiuse e di altissima qualità. In questo modo, puntiamo a sfruttare al massimo la creatività tipica di questi strumenti e, al tempo stesso, ad abbattere le divagazioni e, soprattutto, i potenziali errori.
Negli ultimi mesi, abbiamo dedicato molte risorse alla ricerca e all’integrazione dell'Intelligenza Artificiale generativa nelle nostre soluzioni, seguendo l’approccio e i principi che abbiamo descritto. Siamo quindi pronti ad affrontare questa nuova sfida, a portare la nostra soluzione sul mercato e a potenziare, grazie alle ultime frontiere tecnologiche, l’efficienza operativa dei nostri clienti e la soddisfazione dei loro interlocutori.
