Quanti tipi di chatbot esistono?
Lo sguardo di aziende grandi e piccole è ormai proiettato verso l’universo dei chatbot, confermando le previsioni degli analisti: “Entro il 2027, i chatbot diventeranno il principale canale di assistenza clienti per circa un quarto delle organizzazioni a livello globale” (Gartner).
Tuttavia, la parola “chatbot” identifica diverse tipologie di soluzioni che differiscono per “intelligenza”, funzionamento e applicabilità, ma anche per risultati in termini di esperienza conversazionale.
Un chatbot per ogni esigenza
A seconda degli obiettivi di conversazione e del livello di esperienza utente che si desidera raggiungere, la tecnologia offre diverse opzioni: da modelli basici a modelli più avanzati, fino ad arrivare ai modelli ibridi.
Chatbot a parole chiave
Un chatbot a parole chiave utilizza un sistema di risposte predefinite basate su parole chiave e frasi comuni. Questo tipo di chatbot utilizza il natural language processing per riconoscere le parole chiave o le frasi specifiche inserite dall’utente e fornire una risposta adeguata.
I chatbot a parole chiave sono spesso utilizzati per rispondere a domande comuni o per fornire informazioni di base. Sono meno sofisticati dei chatbot basati sull’intelligenza artificiale, ma possono ancora fornire un servizio utile e veloce per gli utenti che cercano risposte a domande ripetitive e frequenti.
Chatbot a regole
Un chatbot a regole utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale basato su un insieme predeterminato di regole per generare risposte alle domande degli utenti.
Le regole sono stabilite all’interno di un flusso conversazionale definito in anticipo, per indicare al chatbot come intendere e rispondere alle richieste dell’utente. Queste regole possono essere semplici, come ad esempio: “se l’utente chiede l’ora, fornisci l’ora corrente”, oppure più complesse, come ad esempio: “se l’utente chiede una prenotazione, chiedi informazioni sulle date, i posti disponibili, etc.”
I chatbot a regole sono relativamente facili da implementare e possono essere utilizzati per rispondere a un’ampia gamma di domande comuni. Tuttavia, richiedono una definizione dettagliata delle regole e in caso di domande più complesse, che implicano la fuoriuscita dal flusso prestabilito di conversazione, non sono in grado di restituire una risposta adeguata.
machine learning Chatbot
Un chatbot basato su machine learning è in grado di apprendere continuamente dai dati che riceve e dalle interazioni con gli utenti, per migliorare le proprie risposte e la qualità del servizio offerto. Questo tipo di chatbot è in grado di elaborare il linguaggio naturale, comprendere il contesto e fornire risposte sempre più precise e personalizzate.
I chatbot di AI utilizzano i dati storici delle conversazioni per auto-apprendere e migliorare la capacità di comprendere e rispondere alle domande degli utenti, fornendo un’esperienza utente altamente personalizzata, utilizzando il linguaggio naturale.
Chatbot generativi
Un chatbot generativo è un tipo di chatbot che utilizza tecniche avanzate di intelligenza artificiale, per generare risposte ai messaggi degli utenti in modo del tutto autonomo.
I chatbot generativi comprendono il contesto e le sfumature di linguaggio per produrre risposte altamente personalizzate in maniera naturale.
Un chatbot generativo utilizza algoritmi di apprendimento automatico, come le reti neurali, che analizzano grandi quantità di dati per apprendere come rispondere in modo naturale e coerente alle domande degli utenti.
I chatbot generativi possono utilizzare i Large Language Models come parte della loro architettura per generare risposte coerenti e pertinenti alle domande degli utenti e offrire un’esperienza utente altamente coinvolgente.
Modelli ibridi
I modelli ibridi (come Crafter.ai) combinano tecniche di intelligenza artificiale diverse per adattarsi a specifiche situazioni ed esigenze.
In un modello di chatbot ibrido, una parte del sistema potrebbe essere basata su un approccio di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) basato su regole predeterminate, mentre un’altra parte potrebbe essere basata su tecniche di apprendimento automatico (machine learning).
Il vantaggio dei modelli ibridi è che possono utilizzare le migliori tecniche di elaborazione del linguaggio naturale disponibili per adattarsi al contesto di conversazione e fornire una conversazione più fluida e naturale.
Conclusioni
Ci sono chatbot diversi, ma anche esigenze diverse.
La domanda da porsi per orientare la propria scelta è: “Cosa deve poter fare il mio chatbot?”.
Per rispondere a poche domande comuni all’interno di un percorso guidato potrebbe essere sufficiente un semplice chatbot a regole.
Se si desidera fornire un’esperienza conversazionale completa in linguaggio naturale la tecnologia offre oggi le performance dell’AI generativa.
I modelli ibridi, d’altra parte, consentono di combinare diverse tecnologie per poter adattare la capacità di risposta del chatbot a seconda della situazione.
La scelta della soluzione migliore è come sempre guidata dall’obiettivo che si desidera raggiungere in termini di esperienza utente.
