Differenza tra chatbot e bot – 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/