Sebbene il vantaggio competitivo della conversational AI sia indiscusso, non sempre sono chiare le caratteristiche che distinguono un chatbot da un semplice bot.
Inoltre, è bene precisare che i processi da automatizzare devono prevedere l’uso di conversazioni per poter usare un chatbot. I processi che non prevedono una conversazione tra una o più persone si automatizzano con soluzioni RPA tradizionali.
Che differenza c’è tra Robotic Process Automation e Conversational AI?
La Robotic Process Automation si applica a processi che non contemplano nessun tipo di interazione via chat ed è finalizzata ad eliminare le inefficienze, incrementare la velocità e la performance dei processi aziendali.
La RPA coinvolge bot di automazione, mentre la conversational AI utilizza i chatbot.
I bot di RPA non gestiscono, dunque, conversazioni a differenza dei chatbot che si basano su tecnologia NLP (Natural Language Processing) per emulare le conversazioni umane e l’interazione in linguaggio naturale.
Caratteristiche della conversational AI
La conversational AI è applicabile a qualsiasi interazione utente attivata via voce (telefono o interfaccia ad attivazione vocale) o messaggio testuale (testo, chat, email, web, etc).
Ha un approccio focalizzato sulla conversazione, si basa principalmente sull’automazione di interazioni con l’utente attraverso canali digitali, simula la conversazione umana e ne comprende l’intento per produrre task automatizzate.
Un chatbot è in grado di rispondere alle richieste dei clienti interpretandone l’intento, recuperare i dati necessari e presentare le informazioni in risposta al cliente.
Sia che si parli di RPA che di Conversational AI la tecnologia può variare da automazioni basiche basate su regole a soluzioni complesse, basate sul machine learning.
Quale differenza tra bot a regole e chatbot?
Differenza tra chatbot e bot – I bot a regole si basano su un processo decisionale cosiddetto “ad albero”, che utilizza una serie di regole e condizioni predefinite.
Queste regole costituiscono la knowledge base attraverso cui il bot riconosce le casistiche e fornisce una risposta.
Esattamente come un diagramma a flusso, i bot a regole mappano le conversazioni, anticipando cosa il cliente potrebbe chiedere e come il bot dovrebbe rispondere.
Tuttavia, uscire da questo flusso predefinito significa mandare il bot in crisi, con conseguente delusione da parte dell’utente che lo sta utilizzando.
I bot a regole possono usare regole molto semplici o molto complicate, ma non possono uscire dal contesto così delineato. Non imparano attraverso le interazioni e agiscono solo nell’ambito dello scenario di conversazione per cui sono stati addestrati.
I chatbot utilizzano invece il machine learning per la comprensione del contesto e degli intenti delle domande.
Questi chatbot sono in grado di fornire risposta a domande complicate utilizzando il linguaggio naturale e aumentano il proprio livello di competenza nel corso del tempo, imparando dalle interazioni con gli utenti.
Mentre i bot a regole sono più facili da addestrare e sono maggiormente prevedibili nel proprio comportamento di risposta, non presentano caratteristiche di flessibilità e scalabilità.
I chatbot potrebbero richiedere un tempo di training più lungo rispetto i bot a regole, ma hanno livelli di performance più avanzati e consentono di ottimizzare processi e risorse.
Questo perchè:
- Continuano ad imparare
- Comprendono i path di comportamento degli utenti
- Hanno una maggiore gamma di competenze di decision making
- Possono comprendere diverse lingue
A livello di performance i chatbot, come quelli creati con crafter.ai, arrivano a comprendere oltre il 98% delle conversazioni in autonomia, portando il margine di errore sotto il 2% e contribuendo dunque a una migliore esperienza utente.
In conclusione, RPA e Conversational AI sono due tecnologie complementari, dove la Conversational AI permette alle organizzazioni di automatizzare le interazioni con clienti e dipendenti e l’RPA può significativamente ridurre il bisogno di intervento umano nei processi di business end-to-end.
Nell’ambito della conversational AI, i chatbot basati su machine learning rappresentano la soluzione più performante.
Fonti:
https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2020/02/23/choosing-between-rule-based-bots-and-ai-bots/
https://www.information-age.com/how-rpa-differs-from-conversational-ai-benefits-both-123492332/
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https://crafter.ai/en/2021/04/22/conversational-commerce-with-ai-chatbots/
