L’intelligenza artificiale sta trasformando sempre di più il panorama aziendale, imponendosi come un universo in continua espansione. All’interno di questo cosmo complesso, tuttavia, due particolari branchie si sono fatte strada imponendosi all’attenzione pubblica e mediatica per la loro capacità interattiva: IA generativa e IA conversazionale.
Entrambi i termini sono essenziali per comprendere la rivoluzione tecnologica in corso nel customer service, nell’industria creativa e nella generazione di contenuti, ed è fondamentale capire le loro caratteristiche distinte e come possono lavorare insieme per guidare l’innovazione e migliorare le esperienze dei clienti. L’education e la diffusione di un’adeguata cultura aziendale dell’AI sono ancora imprescindibili. Basti pensare che sebbene la maggior parte dei leader si sia detta ottimista sul potenziale dell’intelligenza artificiale e preveda di ampliarne l’utilizzo, attualmente anche i primi utilizzatori di questa tecnologia l’hanno impiegata per ambiti limitati e la stragrande maggioranza dei dirigenti aziendali non ha le infrastrutture, le politiche, le competenze, la cultura o i dati per implementare correttamente un’AI strategy.
Quindi, di quale IA hanno bisogno oggi le aziende per rivoluzionare il proprio customer service? Calandoci nei panni di un artigiano, se l’IA conversazionale rappresenta un manufatto, l’IA generativa rappresenta un sottoinsieme degli strumenti specializzati necessari a realizzarlo.
Proprio come un ebanista ha bisogno di strumenti diversi per compiti specifici, come martelli per piantare i chiodi o seghe per tagliare il legno, l’IA conversazionale sfrutta strumenti di IA generativa come i Large language Model e tecniche come il prompt-engineering per la comprensione e la generazione del linguaggio naturale. La chiave del successo sta nel selezionare gli strumenti giusti per il lavoro e nel combinarli abilmente per creare un mobile bello, ben fatto e funzionale che soddisfi le esigenze del cliente.
L’IA generativa è una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di contenuti nuovi e originali che assomigliano molto alla produzione umana. A differenza dei tradizionali sistemi di apprendimento automatico che eseguono compiti specifici sulla base di dati di addestramento strutturati, i modelli di IA generativa apprendono da insiemi di dati straordinariamente grandi e non strutturati per generare testi, immagini e, sempre più spesso, anche musica e video. Questa tecnologia consente ai ruoli umani di concentrarsi sull’apprendimento, la convalida e la direzione strategica, permettendo alle aziende di automatizzare la creazione di contenuti, migliorare il coinvolgimento dei clienti e persino generare nuove idee.
L’intelligenza artificiale generativa, come la tecnologia alla base di ChatGPT, Claude o Gemini, si basa principalmente su grandi modelli linguistici. Questi modelli, come la famiglia Generative Pre-trained Transformer, vengono addestrati su dati testuali vasti e diversificati per comprendere il funzionamento del linguaggio. Ciò consente loro di scrivere articoli, generare rapporti, riassumere contenuti e rispondere a domande complesse in linguaggio naturale. Questi modelli offrono un potente strumento per migliorare l’efficienza e l’innovazione nelle attività legate alla comunicazione.
L’IA conversazionale, invece, fornisce un quadro per simulare interazioni simili a quelle umane attraverso applicazioni come chatbot e assistenti virtuali. Svolge un ruolo cruciale nel miglioramento del servizio clienti, offrendo disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7, risposte istantanee e comunicazioni personalizzate su scala, grazie all’integrazione con ticketing, ordini e identità dei clienti. Gestendo in modo efficiente le domande di routine, l’IA conversazionale libera gli agenti umani per affrontare problemi più complessi, aumentando la produttività complessiva e la soddisfazione dei clienti.
Inoltre, l’intelligenza artificiale conversazionale aiuta nelle attività di gestione e analisi della qualità all’interno dei contact center. Può accelerare drasticamente l’inserimento e la formazione degli agenti, riducendone al contempo lo stress. L’IA conversazionale mira a fornire opportunità di miglioramento olistiche e incentrate sulle persone per ogni dimensione della gestione dei contact center.
Sebbene l’IA generativa e l’IA conversazionale abbiano, come visto, applicazioni distinte, costituiscono un complemento strategico per migliorare il coinvolgimento omnicanale nel moderno contact center. L’IA conversazionale guida lo sviluppo di casi d’uso incentrati sul miglioramento delle interazioni con i clienti, mentre l’IA generativa fornisce sempre più i mezzi tecnici per soddisfare questi requisiti complessi. Le LLM, ad esempio, sono alla base di molte funzioni di IA conversazionale, che consentono di fornire risposte sofisticate e consapevoli del contesto che imitano o aumentano le interazioni umane naturali. Ai fini dei contact center, uno dei settori in cui l’IA conversazionale è più utilizzata, questa tecnologia fornisce supporto agli agenti attraverso la comprensione delle domande dei clienti, genera e prevede nuovi contenuti e risposte puntuali alle esigenze specifiche sia dell’azienda che dei suoi stakeholder.
Mentre le aziende navigano in un panorama IA in rapida evoluzione, è quindi estremamente importante comprendere le distinzioni e le sinergie tra IA generativa e IA conversazionale. Sfruttando queste tecnologie in modo pragmatico e strategico, e nel rispetto delle normative emergenti, le aziende possono trasformare le loro attività, migliorare il coinvolgimento dei clienti e sbloccare nuove opportunità di crescita. Proprio come un falegname esperto sceglie gli strumenti giusti della propria officina per creare armadi migliori, le aziende che sfruttano efficacemente l’IA generativa e l’IA conversazionale saranno ben posizionate per creare esperienze superiori per i loro clienti, beneficiandone significativamente nel lungo periodo.
(a cura di Josef Novak, Chief Innovation Officer di Spitch)