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    AI, robotica e machine learning: la scommessa dei chatbot

    By Redazione LineaEDP26/07/20174 Mins Read
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    Sono davvero utili a ogni azienda? Quali sono le insidie e i problemi nell’adozione di una simile tecnologia? La risposta di SAP Hybris

    A cura di Ivano Fossati, Business Development Director, Director EMEA Center of Excellence, SAP Hybris

    I chatbot sono recentemente comparsi prepotentemente sul mercato tech, prontamente adottati da moltissime aziende fra cui Google, Apple, Facebook. Circa un anno fa Mark Zuckerberg aveva annunciato questi software definendoli uno dei nuovi trend social del momento e oggi sembra essere in corso una gara per essere il prossimo a lanciare un chatbot. Ma questo tipo di bot è davvero utile a ogni azienda? Quali sono le insidie e i problemi nell’adozione di una simile tecnologia? Per prima cosa sarebbe utile capire a cosa ci riferiamo quando parliamo di chatbot.

    Il chatbot (crasi tra chatting e robot) è l’uso più esteso fatto oggi dei bot (contrazione di robot). Si tratta di soluzioni software che agiscono come un agente per un utente, un altro software o simulano un’attività umana. I chatbot sono manifestazioni specifiche dei bot e hanno destato un picco di interesse negli ultimi tempi grazie alla maturità raggiunta dai sistemi di elaborazione del linguaggio naturale e della diffusione dei dispositivi mobili. La crescita di Siri, Aleza, Cortana e Google Assistant ha portato i chatbot alla ribalta, accelerandone l’accettazione come canale. Inoltre la crescente popolarità di piattaforme di messaggistica come Slack e WeChat sottolinea il valore delle comunicazioni via chat, non solo fra umani ma anche tra umani e macchine. Secondo le stime di comScore, a dicembre 2016 le APP di instant messaging hanno visto quasi 19 milioni di utilizzatori, in questo contesto anche i chatbot hanno dimostrato la loro presenza e il loro valore nel gestire operazioni ripetitive in ambito e-commerce, recuperando aggiornamenti e richieste al customer service usando proprio la messaggistica come principale interfaccia di conversazione.

    La stragrande maggioranza degli utenti resta però diffidente nei confronti dei chatbot quando si tratta di compiere deduzioni intelligenti o comprendere interazioni complesse. Ciò significa che l’interazione tra clienti e chatbot è molto elementare e lo sarà ancora nel breve periodo fino a quando non sarà dimostrato che possono aggiungere un valore significativo nel rapporto costi-benefici. Oggi questi software si utilizzano principalmente come soluzione di primo contatto del cliente per attività semplici e ripetitive. Tuttavia, man mano che questi sistemi diventeranno più intelligenti grazie al machine learning e saranno in grado di risolvere problemi più complessi, le possibilità d’uso potranno allargarsi oltre le semplici operazioni come “Posso resettare la mia password?” o “Posso creare o aggiornare il mio ticket?”.

    Quando un’organizzazione decide di introdurre un chatbot, occorre fin dal principio avere un obiettivo preciso e relativamente controllato, per esempio possono essere utilizzati per ridurre il tempo di attesa fornendo al cliente assistenza su come trovare il numero di serie del suo dispositivo senza impegnare il tempo dell’addetto all’assistenza. Deve però essere chiaro che una volta implementato il chatbot, il lavoro non è affatto finito.  E’ necessario pensare a quali saranno i passi successivi e a come fare per migliorare continuamente il servizio. Pensare a come il chatbot può prendersi carico di nuovi compiti ed evolvere, restituendo finalmente un valore reale all’azienda. Le organizzazioni non devono accontentarsi, devono espandersi per restare al passo con le domande e le aspettative di clienti e prospect. L’utilizzo del machine learning e dell’intelligenza artificiale può offrire alle aziende molteplici vantaggi: la possibilità di fornire servizi personalizzati su larga scala, la riduzione dei costi di supporto organizzativo o ancora l’erogazione di un’esperienza positiva per gli utenti di un customer journey sempre assistito. Infatti, più il cliente può spostarsi in maniera fluida tra i diversi canali, più i chatbot diventano un elemento chiave di una più vasta strategia multicanale. I settori che verranno impattati da questo fenomeno sono molteplici tra cui quelli in cui è possibile fare economie di scala, in base ai volumi di dati, cioè i settori orientati al consumatore: qualunque impresa di servizio che fornisca customare care, dalle utility alle telco, dal mondo bancario alle aziende di e-commerce, ma anche i servizi di prenotazione in ambito sanitario, turistico, ristorazione o i contenuti informativi delle media company che potranno essere erogati attraverso questi nuovi canali. Al momento l’uso prevalente si ha nelle aziende che sono all’avanguardia nella curva tecnologica in quanto attualmente si posizionano come quelle in grado di trarre i maggiori benefici. In queste aziende si trovano anche le dimensioni e le operazioni ripetitive che possono essere svolte dai chatbot e sono già attive implementazioni per rendere questi software in grado di sviluppare vere e proprie conversazioni interpersonali omnicanale che potrebbero rendere reale lo scenario previsto da Gartner per cui nel 2020 ogni persona, senza rendersene conto, avrà più interazioni con chatbot che con il proprio partner.

    chatbot intelligenza artificiale Machine Learning SAP HYBRIS
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