La knowledge base negli LLM è direttamente proporzionale alla qualità dell’esperienza utente che un’azienda può offrire.
La Knowledge Base NEGLI LLM: come cambia il futuro del Customer Experience
In un panorama digitale sempre più dominato dall’intelligenza artificiale generativa, la costruzione e la gestione di una Knowledge Base (KB) efficace sta diventando una leva strategica imprescindibile per aziende di ogni dimensione. È questo il cuore del webinar “Knowledge Base nell’era dei LLM”, condotto da Eleonora insieme a Stefano Somenzi, CTO di Athics, che ha offerto una panoramica chiara e concreta sul ruolo chiave della KB in un ecosistema AI-driven.
Perché la Knowledge Base è cruciale oggi
Come sottolineato da Stefano, la qualità della Knowledge Base è direttamente proporzionale alla qualità dell’esperienza utente che un’azienda può offrire. Una KB ben strutturata, coerente e completa consente ai chatbot e ai sistemi conversazionali basati su LLM (Large Language Models) di fornire risposte pertinenti, personalizzate e affidabili. In altre parole, è la base su cui si costruisce un’assistenza clienti davvero efficace.
Ma cosa significa davvero una KB “ben fatta”? Secondo Somenzi, ci sono tre pilastri fondamentali:
- Coerenza: evitare contenuti contraddittori o ambigui;
- Completezza: copertura esaustiva del dominio di riferimento;
- Economicità: sostenibilità nella gestione e aggiornamento, anche grazie alla Generative AI.
Cosa può (e non può) fare la Generative AI
Non tutto può essere risolto con la generativa. Alcuni use case — come la previsione del rischio o la pianificazione logistica — restano al di fuori della sua portata ottimale. Tuttavia, quando si parla di generazione di contenuti, interfacce conversazionali naturali, o estrazione e archiviazione dei dati, la generativa può fare la differenza.
In particolare, può accelerare drasticamente la creazione di KB complete, semplificare l’interfaccia uomo-macchina e ridurre drasticamente i costi di gestione. Ma attenzione: serve sempre un controllo umano per garantire che ciò che viene generato sia coerente e corretto.
Dall’e-commerce al marketing: gli use case concreti
Gli esempi d’uso della Generative AI in azienda sono ormai numerosi e trasversali:
- Customer support: automazione delle risposte, raccolta di feedback, identificazione di pattern ricorrenti nei reclami.
- Marketing: messaggi personalizzati, A/B testing più rapido, analisi dei dati in linguaggio naturale.
- Decision making: analisi predittiva e diagnosi aziendale tramite query conversazionali sui dati.
I primi passi per realizzare un chatbot efficace
Per chi vuole implementare un chatbot avanzato, Stefano consiglia di partire da una domanda fondamentale: che tipo di dati stiamo dando in pasto all’AI? Serve una KB ben organizzata, priva di ambiguità, coerente e continuamente aggiornata. Ed è qui che entra in gioco l’importanza della supervisione: l’AI è un acceleratore, non un sostituto del pensiero critico umano.
Sguardo al futuro: privacy, sicurezza e Emotional AI
Guardando avanti, Somenzi prevede una crescente attenzione a due ambiti: privacy e sicurezza (con strumenti per garantire compliance e protezione dei dati) e lo sviluppo della Emotional AI, ovvero la capacità dei sistemi di comprendere i tratti psicometrici e non solo lo stato d’animo momentaneo degli utenti.
Infine, un punto cruciale: la vera multimodalità. I sistemi AI non si limiteranno più a testi o immagini, ma sapranno processare e integrare contenuti video, audio, immagini e dati strutturati in un’unica esperienza utente, molto più ricca e immersiva.