Chatbot e AI rappresentano importanti leve di innovazione per qualsiasi realtà aziendale. Insieme, Chatbot e AI plasmano il concetto di automazione intelligente che le organizzazioni possono implementare nei processi aziendali per favorire la produttività interna, migliorare l’esperienza lavorativa e, soprattutto, perfezionare la customer experience. Viviamo in un’era in cui l’adozione del digitale cresce di giorno in giorno. I dipendenti si stanno adattando a nuove dinamiche lavorative agili abilitate da strumenti digitali di comunicazione e produttività; i clienti, dal canto loro, vivono in simbiosi con i loro smartphone e pretendono un contatto fluido e omnicanale con i brand. Tuttavia, non sempre le imprese sono in grado di gestire una pressione in costante crescita sia dall’esterno che dall’interno, e per questo si affidano con frequenza al binomio Chatbot e AI.
Chatbot e AI: l’integrazione nel customer & employee journey
Chatbot e AI possono perfezionare la employee così come la customer experience. Ma il percorso di adozione deve essere progettato accuratamente, pena ottenere l’esatto opposto. A chiunque sarà infatti capitato di chattare con un assistente virtuale che non capisce le domande e non passa la conversazione ad agenti in carne ed ossa: in quei casi, è meglio non averli e adottare sistemi di comunicazione asincrona (come l’e-mail o la messaggistica).
Alcune aziende hanno implementato i chatbot con il fine dichiarato di sostituire l’assistenza umana, sia per il dipendente che per il cliente. Spesso, però, hanno fallito. Chatbot e AI sono una squadra formidabile se vengono integrati in modo corretto negli employee & customer journey, il che non presuppone la sostituzione delle persone ma la sinergia con esse. Per funzionare correttamente, ossia per avere successo, bisogna disegnare una conversazione corretta, strutturare il rapporto tra assistenza virtuale e umana e, soprattutto, implementare i chatbot in maniera graduale, dando loro tempo di migliorare la capacità di comprensione dell’intent dell’interlocutore.
AI, il pilastro della comunicazione automatizzata
Qual è dunque il ruolo dell’intelligenza artificiale nel macrocosmo dell’assistenza virtuale? AI rappresenta la principale fonte di innovazione in quest’ambito, nonché il motore che alimenta i chatbot più evoluti. AI può fare la differenza tra una customer experience pessima e una in grado di fidelizzare il cliente e abbattere i costi di retention.
AI si sostanzia in un insieme di tecnologie che alimentano i migliori chatbot, tanto più che oggi si usa spesso l’espressione AI conversazionale. Il Natural Language Processing (NLP), per esempio, rientra nel macrocosmo dell’Intelligenza Artificiale ed è alla base della capacità di comprensione dell’intento, del significato delle domande dell’interlocutore, che grazie ad essa si può esprimere in linguaggio naturale e non usare espressioni predefinite. L’evoluzione di NLP rende i chatbot sempre più efficaci e li avvicina (pur con tutte le cautele del caso) alle capacità cognitive degli esseri umani, garantendo un’esperienza positiva e appagante.
Altra tecnologia di straordinaria rilevanza è il Machine Learning, ovvero la capacità di auto-apprendere sulle base delle interazioni passate. Il ML è fondamentale per far sì che il chatbot diventi sempre più utile ai propri interlocutori e comprenda il modo migliore per servirli, sia a livello di interazione che di azione da porre in essere. Il fatto che l’apprendimento avvenga in forma automatica si traduce, per l’azienda, in una riduzione di tempi e costi.
Infine, rientrano nel macrocosmo dell’AI tecnologie avanzate con cui il marketing rileva la cosiddetta voice of the customer all’interno delle conversazioni automatizzate, con il fine ultimo di personalizzare il più possibile il rapporto col cliente. Lo stesso ragionamento vale anche per i rapporti con i dipendenti. In quest’ambito rientra la Sentiment Analysis, molto utilizzata nel contesto dei contact center e degli help desk per comprendere lo stato emotivo degli interlocutori. In questo modo, le aziende possono rilevare l’efficacia del contact center e dei chatbot, ma anche la qualità dei processi, dei prodotti, della produzione e della logistica, ponendo le basi per un percorso di miglioramento a tutto tondo.
