Un chatbot è un'applicazione software progettata per intraprendere conversazioni umane, tramite testo e voce. Questi programmi vengono creati per automatizzare le risposte, assistere nelle richieste ordinarie o persino eseguire azioni (come la pianificazione di riunioni o la fornitura di informazioni sui prodotti). I chatbot gestiscono istantaneamente le interazioni con gli utenti senza affidarsi alle risorse limitate dei call center standard. In questo modo si riduce la necessità di intervento umano in molti scenari di servizio. Detto questo, non tutti i chatbot offrono la stessa funzionalità. Si differenziano in modo significativo in base alla tecnologia di base e alla difficoltà delle attività che possono gestire.

Tipi di chatbot

Sono disponibili varie forme di chatbot, da semplici sistemi basati su regole a sofisticati assistenti gestiti dall'AI. Tra i tipi più comuni di chatbot vi sono i seguenti:

• Chatbot basati su menu

Seguono un flusso altamente strutturato, che offre agli utenti una serie di opzioni o menu per guidarli attraverso percorsi predefiniti. Sono utili per le interazioni semplici, ma in genere non possono gestire l'input al di fuori delle opzioni pianificate.

• Chatbot basati su parole chiave

Identificando parole chiave specifiche all'interno dell'input di un utente e utilizzandole per generare risposte, i chatbot basati su parole chiave sono ideali per gestire richieste di informazioni di base. Purtroppo, la loro funzionalità è limitata al riconoscimento e alla risposta a una serie fissa di termini.

• Chatbot basati su regole

Utilizzando la logica if/then, questi bot operano rigorosamente nel rispetto di regole e condizioni predefinite. Eccellono nella gestione di query prevedibili e strutturate, ma non possono apprendere o adattarsi a nuovi input.

• Chatbot privi di codice o low-code

Spesso realizzati tramite piattaforme di sviluppo intuitive, questi bot richiedono competenze di programmazione minime e si basano su modelli o regole. I chatbot senza codice e low-code possono offrire risposte semplici e basate su menu o interazioni leggermente più avanzate, a seconda della loro configurazione.

• Chatbot contestuali basati sull'AI

Questi sistemi sono più evoluti e utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il machine learning (ML) per interpretare e rispondere in modo dinamico e personalizzato agli input degli utenti. Possono comprendere il contesto, ricordare le interazioni passate e offrire esperienze più conversazionali.

• Chatbot ibridi

Combinando elementi di sistemi basati su regole e basati su intelligenza artificiale, i bot ibridi offrono opzioni strutturate ma possono anche adattarsi e apprendere nel tempo.

• Chatbot basati sull'AI

Sfruttando sofisticati algoritmi di AI per comprendere e prevedere le esigenze degli utenti, i chatbot basati sull'AI offrono interazioni più flessibili e personalizzate. Possono gestire conversazioni in tempo reale, imparando e migliorando allo stesso tempo.

Casi di utilizzo dei chatbot

I chatbot sono impiegati in vari settori e funzioni. Ecco alcune delle applicazioni più diffuse:

• Supporto clienti

I chatbot semplificano l'assistenza clienti risolvendo problemi come la reimpostazione delle password, il tracciamento degli ordini o la risoluzione dei problemi.

• Domande frequenti

Molte aziende distribuiscono chatbot per fornire risposte immediate alle domande frequenti.

• Prenotazioni

I chatbot aiutano a prenotare hotel, ristoranti o trasporti.

• Supporto IT di base

I chatbot eseguono richieste IT ordinarie, come guidare gli utenti attraverso i processi di installazione o sbloccare account. In caso di problemi complessi, i chatbot possono creare ticket per segnalare problemi difficili agli agenti umani.

• Gestione degli appuntamenti

I bot possono aiutare a programmare gli appuntamenti per i servizi, inviare promemoria o fornire assistenza agli utenti che desiderano riprogrammare i servizi.

Un agente AI è un sistema software intelligente progettato per operare in modo autonomo all'interno del proprio ambiente, prendere decisioni, raccogliere dati ed eseguire attività per raggiungere obiettivi specifici. A differenza degli strumenti di automazione tradizionali, gli agenti AI possono adattarsi dinamicamente, imparare dalle esperienze e utilizzare algoritmi avanzati, come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), per elaborare enormi quantità di informazioni. Questi agenti non solo sono in grado di eseguire complesse attività che richiedono un'elaborazione in più fasi, ma anche di migliorare le loro prestazioni nel tempo attraverso feedback e apprendimento continui.

Tipi di agenti AI

Gli agenti AI variano in termini di complessità e capacità. I principali tipi di agenti AI includono quelli che elenchiamo di seguito:

• Agenti AI con riflessi basati su modelli

Questi agenti hanno un modello interno del loro ambiente, che consente loro di prendere decisioni informate sia in base agli input attuali sia alle esperienze passate.

• Agenti AI basati su obiettivi

Progettati per raggiungere obiettivi specifici, questi agenti generano ed eseguono piani scegliendo le azioni che meglio soddisfano i loro obiettivi.

• Agenti AI basati su utilità

Valutando il potenziale successo di diverse azioni facendo uso di una funzione di utilità, gli agenti basati su utilità devono considerare fattori quali efficienza, costi e velocità. Sono ideali per le attività di ottimizzazione.

• Agenti Ai gerarchici

Questi agenti collaborano in modo strutturato, con agenti di livello superiore che interrompono le attività affinché gli agenti di livello inferiore possano essere eseguiti in modo indipendente. Questo tipo è efficace per la gestione di grandi progetti che si svolgono in più fasi.

• Assistenti

Gli assistenti AI assistono gli utenti umani fornendo consigli o assistenza in tempo reale. In genere non sono completamente autonomi, ma possono aumentare gli sforzi umani con informazioni e suggerimenti gestiti dall'AI.

• Agenti AI autonomi

Sistemi completamente indipendenti che gestiscono attività complesse da soli, gli agenti AI autonomi raccolgono dati, prendono decisioni ed eseguono piani, essenzialmente in maniera indipendente.

Casi d'uso di agenti AI

Gli agenti AI dispongono di un'ampia gamma di applicazioni in vari settori, fornendo soluzioni innovative che trasformano i workflow tradizionali e migliorano l'esperienza utente. Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso principali:

• Supporto sanitario e follow-up personalizzati

Gli agenti AI possono monitorare i dati sanitari dei pazienti, inviare promemoria sui farmaci, pianificare appuntamenti di follow-up e persino avvisare gli operatori sanitari se vengono rilevati schemi riguardanti questo tipo di attività.

• Esperienza bancaria personalizzata

Nel settore finanziario, gli agenti AI offrono servizi bancari personalizzati e possono anche contribuire alla rilevazione delle frodi monitorando l'attività del conto per eventuali transazioni sospette.

• Gestione intelligente della filiera

Gli agenti AI ottimizzano la logistica prevedendo la domanda e identificando potenziali interruzioni nella filiera. Possono quindi consigliare soluzioni per ridurre al minimo i ritardi.

• Gestione automatica dei contenuti

Le piattaforme multimediali utilizzano agenti AI per consigliare articoli, video o prodotti in base alle preferenze degli utenti e al loro comportamento passato. Questi agenti analizzano i modelli di consumo dei contenuti per fornire suggerimenti personalizzati.

• Assistente per lo sviluppo professionale

Gli agenti AI possono fungere da coach per la carriera, aiutando gli individui consigliando corsi di formazione, identificando opportunità di lavoro che corrispondono alle loro competenze e offrendo feedback sui curriculum.

Vantaggi degli agenti AI

• Migliore efficienza

In grado di elaborare grandi quantità di dati e gestire più attività contemporaneamente, gli agenti AI migliorano la velocità operativa e riducono al minimo il rischio di errori, anche negli scenari più complessi.

• Output di qualità superiore

Gli agenti AI forniscono risposte accurate e complete, integrando dati provenienti da varie origini e apprendendo dalle interazioni per migliorare continuamente. In questo modo si può disporre di soluzioni più affidabili e sofisticate.

• Costi ridotti

L' automazione dei workflow fa diminuire la dipendenza dal lavoro manuale e riduce al minimo gli errori umani abbassando i costi operativi.

• Decisioni più informate

Sfruttando il machine learning e l'analisi dei dati, gli agenti AI forniscono informazioni basate sui dati, consentendo decisioni aziendali più rapide e accurate.

• Coerenza affidabile

A differenza degli esseri umani, gli agenti AI producono risultati uniformi, mantenendo elevati standard di assistenza e di prodotto. Questa affidabilità è fondamentale per le attività che richiedono precisione, come l'analisi finanziaria o l'assistenza tecnica.

Anche se gli agenti AI e i chatbot differiscono notevolmente in termini di complessità e capacità, condividono alcune caratteristiche fondamentali che li rendono parte integrante dei moderni processi aziendali. Queste similitudini riflettono i loro obiettivi condivisi di miglioramento dell'efficienza e fornitura di servizi di qualità. Di seguito sono riportate alcune aree chiave in cui le loro funzionalità si sovrappongono:

• Miglioramento del servizio clienti

Per migliorare il servizio clienti vengono implementati agenti AI e chatbot. Forniscono un supporto sempre disponibile, garantendo ai clienti la possibilità di ricevere assistenza in qualsiasi momento.

• Automazione di attività ripetitive

Entrambe le tecnologie eccellono nell'automazione delle domande ordinarie e ripetitive, come rispondere a quelle più comuni dei clienti sul monitoraggio degli ordini o sulle ore di esercizio.

• Utilizzo dei modelli linguistici di grandi dimensioni

I chatbot AI avanzati e gli agenti AI possono sfruttare la stessa tecnologia LLM (come GPT) per comprendere e generare testo simile a quello umano.

• Funzionamento autonomo

Agenti AI e chatbot sono in grado di agire senza una guida diretta. Possono gestire un'ampia gamma di richieste in modo autonomo, semplificando i workflow e garantendo risposte rapide.

• Applicazioni aziendali pratiche

Che si tratti di supportare le piattaforme di e-commerce, fornire assistenza IT o gestire il servizio clienti, chatbot e agenti AI sono diventati componenti critici delle strategie digitali. L'implementazione diffusa aiuta le aziende a rimanere competitive ed efficienti.

• Interfacce di interazione con l'utente

I chatbot e gli agenti basati sull'AI utilizzano spesso interfacce simili e intuitive, come le finestre di chat sui siti web o le interazioni vocali tramite assistenti virtuali. In questo modo gli utenti finali possono interagire facilmente con questi sistemi, indipendentemente dal fatto che stiano interagendo con un chatbot di base o con qualcosa di più sofisticato.

Gli agenti AI e i chatbot variano notevolmente in termini di design, adattabilità e capacità. Mentre entrambe le tecnologie vengono impiegate per automatizzare le attività e migliorare l'esperienza utente, gli agenti AI offrono funzionalità molto più avanzate rispetto ai chatbot più sofisticati. Ecco le differenze principali:

• Capacità conversazionali

Gli agenti AI sono altamente competenti nella gestione di conversazioni complesse e con varie sfumature. Possono comprendere l'intento degli utenti oltre il semplice riconoscimento delle parole chiave, mantenere il flusso di dialogo man mano che gli argomenti e rispondere in modo intelligente e simile a quello umano. Anche i chatbot basati sull'AI, che utilizzano l'NLP per interpretare gli input, sono generalmente limitati a conversazioni meno complesse. I chatbot basati sul'AI possono gestire un certo contesto, ma non sono altrettanto abili nella gestione delle interazioni a rotazione multipla, dove il significato si evolve in modo dinamico.

• Personalizzazione e apprendimento

Gli agenti AI imparano e si adattano continuamente dalle conversazioni passate, consentendo loro di personalizzare le risposte in base alla cronologia degli utenti e alle preferenze. Ciò consente interazioni altamente personalizzate che diventano più intelligenti nel tempo. Al contrario, i chatbot tradizionali e persino la maggior parte dei chatbot basati sull'AI hanno una memoria limitata o assente delle interazioni precedenti. Anche se questi chatbot possono offrire un certo grado di risposta adattiva, non hanno la profondità di apprendimento che gli agenti AI possiedono, con interazioni che si sentono più generiche.

• Integrazione e scalabilità

Gli agenti AI sono progettati per essere scalabili in modo efficiente, integrandosi perfettamente con altri sistemi aziendali e evolvendo man mano che le esigenze organizzative maturano. Utilizzano dati in tempo reale e strumenti esterni per migliorare le loro funzionalità nel tempo. I chatbot basati sull'AI possono anche integrarsi con le piattaforme esistenti, ma spesso richiedono un intervento manuale maggiore per adattarsi a nuove attività o a un aumento dei carichi di lavoro. I chatbot standard sono ancora più limitati e spesso faticano a tenere il passo con l'espansione dei requisiti aziendali.

• Efficienza operativa e manutenzione

Gli agenti AI, data la loro complessità, richiedono una configurazione più solida e una manutenzione continua. Utilizzano circuiti di feedback per migliorare continuamente, semplificando le operazioni a lungo termine. I chatbot basati sull'AI sono più facili da implementare rispetto agli agenti AI completi, ma hanno comunque bisogno di aggiornamenti per rimanere efficaci. I chatbot tradizionali basati su regole sono i più semplici da implementare, ma richiedono frequenti correzioni degli script quando le esigenze aziendali cambiano, rendendoli meno efficienti nel tempo.

• Formazione e implementazione

I chatbot tradizionali richiedono una configurazione manuale completa, con finestre di dialogo basate su regole che necessitano di configurazione per comprendere e rispondere in modo accurato alle richieste degli utenti. Anche i chatbot AI hanno bisogno di una formazione preliminare significativa sui modelli linguistici per funzionare in maniera ottimale, anche se sono più veloci da implementare rispetto ai vecchi bot con script. Al contrario, gli agenti AI sfruttano modelli di machine learning che non si basano su script statici, rendendoli più veloci e intuitivi da implementare e offrendo al contempo interazioni più flessibili.

• Capacità decisionali

Gli agenti AI possono prendere decisioni in modo autonomo in base all'analisi di set di dati complessi, alla determinazione di azioni ottimali e persino alla modifica immediata dei workflow. Grazie al supporto degli scenari, le risposte vengono messe a punto in base a informazioni e contesto in tempo reale. La maggior parte dei chatbot basati sull'AI si limita a rispondere alle domande ed eseguire azioni predefinite senza analisi più approfondite o capacità decisionali autonomi. I chatbot standard forniscono solo risposte da una knowledge base fissa senza alcuna forma di ragionamento o adattabilità.

Mentre gli agenti AI forniscono funzionalità avanzate come il processo decisionale autonomo, l'analisi dei dati in tempo reale e l'integrazione sofisticata, non sempre sono la soluzione migliore per ogni organizzazione o caso d'uso. In molti scenari, un chatbot basato sull'AI (o anche un chatbot più semplice e basato su regole) può essere più adatto, soprattutto per attività semplici. Le organizzazioni devono valutare attentamente le proprie esigenze, risorse e obiettivi a lungo termine prima di decidere quale tecnologia implementare.

Considerazioni

La scelta tra un agente AI e un chatbot comporta l'analisi di diversi fattori chiave, elencati di seguito:

• Complessità del caso d'uso

Stabilisci la complessità delle attività da automatizzare. Se le tue sono delle esigenze di base, come rispondere alle domande frequenti o alle semplici domande del supporto clienti, un chatbot potrebbe essere più che sufficiente. Per workflow complessi, processi decisionali o attività che richiedono un'analisi approfondita dei dati, un agente AI è più adatto.

• Esigenze di personalizzazione

Valuta il livello di personalizzazione richiesto per le tue interazioni. Gli agenti AI eccellono nell'apprendimento da compiti passati e offrono risposte altamente personalizzate. Se la tua azienda richiede una comunicazione adattiva e basata sul contesto, valuta l'uso di un agente AI. Per risposte coerenti ma generiche, i chatbot possono essere un'opzione migliore.

• Budget

I vincoli di budget possono influenzare in modo significativo la tua scelta. I chatbot (basati sull'AI e di altro tipo) sono generalmente più convenienti da implementare e gestire, il che li rende ideali per le aziende con risorse limitate. Gli agenti AI, con le loro funzionalità avanzate, in genere comportano costi di sviluppo e operativi più elevati, anche se lavorare con piattaforme di terzi può compensare alcuni di questi costi.

• Scalabilità

Considera le esigenze future della tua organizzazione. Anche se i chatbot sono in grado di gestire un elevato volume di interazioni semplici, potrebbero non essere scalabili in modo efficiente. Gli agenti AI, progettati per l'adattabilità e gli ambienti più complessi, offrono soluzioni migliori a lungo termine se la tua organizzazione prevede di gestire attività sempre più sofisticate.

• Privacy e sicurezza dei dati

Se i casi d'uso includono dati sensibili o richiedono una rigorosa conformità alle normative, considerare le implicazioni per la sicurezza. I chatbot, con il loro raggio d'azione più stretto, sono più facili da proteggere dalle minacce alla sicurezza informatica. Gli agenti AI, d'altro canto, potrebbero richiedere misure di sicurezza complete a causa del loro più ampio accesso al sistema.

Implicazioni

La scelta tra agenti AI e chatbot può avere effetti significativi su vari aspetti dell'organizzazione. In ultima analisi, questa scelta deve essere in linea con la tua visione strategica, bilanciando le esigenze immediate con gli obiettivi a lungo termine. Le principali preoccupazioni individuali possono essere le seguenti:

• Soddisfazione dei clienti

La scelta giusta può influire sulla qualità delle interazioni con i clienti. Gli agenti AI, con le loro risposte personalizzate e contestualizzate, possono aumentare la soddisfazione dei clienti. Tuttavia, un chatbot ben implementato può comunque fornire un servizio rapido ed efficace per semplici query.

• Reputazione del marchio

Sistemi di comunicazione efficaci e intelligenti possono rafforzare la reputazione del tuo marchio in termini di innovazione e affidabilità. Al contrario, chatbot poco implementati o eccessivamente semplici possono frustrare gli utenti, portando a percezioni negative.

• Scalabilità a lungo termine

Con la crescita della tua organizzazione, la scalabilità della tua soluzione di automazione diventerà ancora più rilevante. Gli agenti AI sono meglio attrezzati per gestire attività sempre più complesse e in continua evoluzione, garantendo che le operazioni siano scalabili in modo efficace. Al contrario, i chatbot potrebbero aver bisogno di riconfigurazioni regolari, limitando potenzialmente la crescita futura.

È difficile parlare di agenti AI senza menzionare anche l'automazione robotica dei processi (RPA). La RPA utilizza dei robot basati su software (o "bot") per automatizzare attività ripetitive basate su regole che altrimenti richiederebbero un intervento umano. La RPA è in grado di eseguire processi strutturati (come l'immissione di dati, l'elaborazione di fatture e la generazione di report) con una velocità e una precisione estremamente elevate. La sua forza consiste nel simulare il comportamento umano per gestire in modo efficiente le attività ordinarie, rendendolo uno strumento prezioso per semplificare le operazioni.

La RPA applica l'AI, ma gli agenti AI offrono un livello di capacità cognitiva che va oltre le capacità della RPA. Mentre la RPA segue regole e workflow predefiniti, gli agenti AI sfruttano tecnologie avanzate per comprendere, apprendere e prendere decisioni più complete. Possono gestire dati non strutturati, adattarsi ad ambienti dinamici ed eseguire attività complesse che richiedono ragionamenti e consapevolezza contestuale.

Sebbene gli agenti RPA e AI siano entrambi strumenti per migliorare l'efficienza attraverso l'automazione, essi differiscono notevolmente in termini di ambito e applicazione. La RPA è ideale per automatizzare attività ripetitive e altamente strutturate, garantire la conformità e collegare i sistemi esistenti senza causare interruzioni. Gli agenti AI, d'altro canto, eccellono nella gestione di dati complessi per informare il processo decisionale autonomo e interazioni più naturali e consapevoli del contesto in grado di adattarsi dinamicamente alle circostanze e alle esigenze degli utenti in continua evoluzione.

L'implementazione di agenti AI e chatbot presenta una serie di sfide, che vanno dai problemi di protezione dei dati ai requisiti dell'infrastruttura tecnica. Comprendere queste sfide in anticipo e pianificare le soluzioni può contribuire a garantire un'implementazione e un funzionamento più agevoli delle tecnologie di intelligenza artificiale.

• Protezione dei dati

La maggior parte dei sistemi di AI gestisce dati sensibili dei clienti; la mancata protezione di questi dati può causare violazioni, danni alla reputazione e sanzioni dovute alla mancata conformità alle normative sulla protezione dei dati. Per ridurre questi rischi, le organizzazioni devono implementare metodi di crittografia avanzati, controllare regolarmente le autorizzazioni di accesso ai dati e conformarsi a framework come GDPR o HIPAA.

• Infrastruttura tecnologica insufficiente

I chatbot e gli agenti basati sull'AI richiedono una notevole potenza di elaborazione e un'infrastruttura affidabile: le aziende che non dispongono di questo settore non riescono a ottenere il massimo da queste soluzioni automatizzate. Per risolvere questo problema, le organizzazioni devono valutare le proprie attuali funzionalità IT e prendere in considerazione soluzioni SaaS (Software-as-a-Service) o PaaS (Platform-as-a-Service) basate su cloud che forniscono accesso a risorse scalabili. La collaborazione con partner tecnologici esperti e l'investimento negli aggiornamenti delle infrastrutture possono aiutare a preparare l'azienda alle esigenze dei sistemi di intelligenza artificiale.

• Compatibilità e integrazione

La perfetta integrazione con l'assistenza clienti e i sistemi back-end esistenti è essenziale per massimizzare i vantaggi dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, il raggiungimento di questa integrazione può essere complicato, soprattutto se sono coinvolti sistemi legacy. Le organizzazioni possono superare questi ostacoli effettuando una valutazione approfondita della compatibilità dei sistemi e utilizzando API o middleware per facilitare lo scambio di dati.

I chatbot e gli agenti AI sono tecnologie preziose per supportare le aziende moderne; i chatbot sono eccellenti per la gestione di domande ordinarie e attività semplici, mentre gli agenti di intelligenza artificiale possono gestire workflow più complessi e contestualizzati. Inoltre, per le organizzazioni interessate a vedere i vantaggi di queste tecnologie in prima persona, ServiceNow fornisce una soluzione completa e integrata basata sulla Now Platform^®.

Virtual Agent di ServiceNow è un chatbot AI che migliora le esperienze di assistenza agli utenti. Offrire scambi personalizzati e conversazionali basati sull'AI generativa, preintegrati con conversazioni personalizzabili e ulteriormente supportati da Virtual Agent che supporta il processo NLU (Natural Language Understanding) è ottimizzato per i workflow ServiceNow.

Inoltre, per le organizzazioni che hanno bisogno di maggiore intelligenza e flessibilità nelle proprie soluzioni di automazione, gli agenti AI di ServiceNow forniscono funzionalità più avanzate per gestire i workflow più complessi, adattarsi ai requisiti in evoluzione e offrire esperienze utente altamente personalizzate. Questi agenti sono progettati per gestire le operazioni in modo completamente autonomo e, grazie a funzionalità come la creazione di agenti personalizzati, l'apprendimento progressivo e la governance e l'analisi dettagliata, gli agenti AI di ServiceNow garantiscono alle aziende di implementare soluzioni intelligenti mantenendo al contempo il pieno controllo.

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