Le interfacce conversazionali, note anche come CUI (Conversational User Interfaces), rappresentano una componente cruciale nell'evoluzione della comunicazione tra esseri umani e macchine. Questi sistemi intelligenti sono progettati per rendere l'interazione più naturale e fluida, consentendo alle persone di comunicare con le macchine utilizzando il linguaggio naturale.
Queste interfacce si basano sull'intelligenza artificiale conversazionale, sempre più vicina al modo in cui le persone comunicano. Ciò permette di soddisfare meglio le esigenze dell'utente, il quale può rivolgersi alle macchine con domande nella propria lingua naturale e ricevere risposte altrettanto fluide.
Le interfacce conversazionali, infatti, si basano su un’intelligenza artificiale di tipo colloquiale, sempre più vicina al modo di comunicare dell’utente. Ciò fa sì che queste interfacce siano sempre più vicine ai bisogni dell’utente il/la quale può rivolgere alla macchina domande nella sua lingua naturale e ottenere da essa risposte pertinenti nella medesima lingua.
L'interazione tra l'essere umano e la macchina può avvenire attraverso il linguaggio scritto o parlato. Ecco alcuni esempi di interfacce conversazionali: i chatbot e gli assistenti vocali. Questi agenti intelligenti sono dotati di intelligenza artificiale addestrata per comprendere il linguaggio umano.
Le interfacce conversazionali sono ampiamente adottate dalle aziende per facilitare la comunicazione con i loro clienti. Per creare interfacce personalizzate, è consigliabile rivolgersi a esperti nella progettazione di soluzioni di intelligenza artificiale, come indigo.ai, la piattaforma AI personalizzabile e scalabile che consente di progettare interfacce conversazionali per soddisfare diverse esigenze aziendali.
L’intelligenza delle interfacce conversazionali
Nel panorama delle interfacce conversazionali, l'evoluzione tecnologica ha svolto un ruolo cruciale. In passato, le macchine erano in grado di elaborare il linguaggio naturale, ma negli anni si è assistito a una trasformazione che le ha portate a comprendere non solo il linguaggio, ma anche il contesto e le intenzioni umane. Questo progresso è stato reso possibile dall'applicazione dei principi del machine learning e del Natural Language Processing (NLP) ai sistemi di intelligenza artificiale.
In particolare, il Machine Learning è utilizzato durante la fase di progettazione delle interfacce conversazionali per la costruzione degli algoritmi che consentono alla tecnologia di fornire risposte pertinenti. Il Natural Language Processing invece, fa sì che la tecnologia apprenda schemi di linguaggio naturale umano e che sia poi in grado di replicarli. Ciò significa che l’intelligenza artificiale di cui sono dotate le interfacce conversazionali parte da una base di conoscenza che viene ampliata continuamente – e diventa sempre più sofisticata e precisa – proprio attraverso alle interazioni uomo – macchina.
Il risultato di questa evoluzione è un'esperienza più ricca e personalizzata per l'utente. Grazie all'uso dell'intelligenza artificiale e alla minore quantità di input richiesta all'utente, l'interazione con le interfacce conversazionali diventa sempre più naturale. Le informazioni vengono fornite gradualmente, con risposte specifiche, creando una conversazione più fluida e coinvolgente.
Già nel 2016, un rapporto sui trend della rete stilato da KPCB anticipava che l'espansione dell'intelligenza artificiale sarebbe stata una vera e propria rottura di paradigma. Da allora, l'intelligenza artificiale ha continuato a evolversi, raggiungendo livelli di accuratezza straordinari la creazione di tecnologie all'avanguardia come ChatGPT e GPT-4, che hanno rivoluzionato il panorama dell'AI.
Le interfacce conversazionali sono versatili e possono essere integrate in una varietà di servizi. Questa flessibilità è uno dei motivi principali per cui queste interfacce si sono diffuse così rapidamente. Le aziende possono implementarle per migliorare la comunicazione con i clienti in diversi contesti.
Tipologie di interfacce conversazionali
Le interfacce conversazionali si inseriscono nei processi aziendali su diversi livelli. Possono essere utilizzati nei servizi di customer care di livello base, per esempio nel fornire risposte a domande frequenti, oppure possono essere applicate in contesti più complessi per fornire risposte sempre più articolate e particolareggiate. Ecco perché le interfacce conversazionali possono essere di tipo diverso in base al canale di comunicazione preferenziale e alla complessità di elaborazione e di risposta in grado di fornire.
Interfacce conversazionali basate su regole (rule-based)
Queste interfacce seguono regole rigide e ben definite preimpostate. Un esempio comune sono i chatbot Q&A, progettati per rispondere a domande prestabilite e seguire uno specifico flusso di conversazione. Queste interfacce sono limitate a risposte basate su percorsi predefiniti e non possono gestire domande "fuori dagli schemi". Sono particolarmente utili nell'assistenza di primo livello, ottimizzando tempi e costi nella gestione del customer care, specialmente per domande frequenti e ripetitive.
Interfacce conversazionali testuali (text-based)
Queste interfacce utilizzano la scrittura come canale di comunicazione principale. Esempi includono chatbot, live chat, widget su siti web e altre tecnologie basate su input e output testuali. Una delle principali caratteristiche vantaggiose di queste soluzioni è la capacità di apprendere e clusterizzare le informazioni, come parole chiave e attributi, direttamente dalle conversazioni tra macchine e utenti. Questo aiuta a migliorare l'efficacia e la pertinenza delle risposte nel tempo.
Interfacce conversazionali vocali (voice-based)
Queste interfacce privilegiano l'uso della voce come canale di comunicazione. Gli utenti possono interagire con queste interfacce fornendo comandi vocali. Gli assistenti vocali rappresentano un esempio ampiamente diffuso in settori come la domotica e il commercio elettronico. Tuttavia, a differenza delle interfacce basate su testo, le interfacce vocali presentano una limitazione: non consentono di aggiungere informazioni dettagliate o di guidare gli utenti attraverso complessi flussi di conversazione.
Soluzioni Ibride
Esistono anche soluzioni ibride che combinano elementi di diverse tipologie di interfacce. Queste soluzioni offrono un'interazione uomo-macchina di tipo misto, consentendo una maggiore flessibilità e adattabilità alle esigenze specifiche dell'azienda e dell'utente.
Esempi di conversational interfaces
Telegram
Telegram, un'app di messaggistica, offre ai suoi utenti la possibilità di ricevere messaggi automatici basati sugli interessi personali, grazie alla creazione di bot specializzati. Ad esempio, @trackbot consente di ricevere notifiche sullo stato delle spedizioni, mentre @pricetrackbot monitora i cambiamenti di prezzo di prodotti su Amazon.
Amazon Alexa
Amazon Alexa, l'assistente personale intelligente creato da Amazon, utilizza lo speaker Echo come interfaccia. Questa tecnologia è disponibile anche in italiano e consente agli utenti di emettere comandi vocali, compresi quelli piuttosto complessi, come ordinare una pizza o saltare le canzoni in una playlist.
Typeform
Typeform, specializzata nella creazione di moduli e questionari interattivi, ha ideato un articolo che combina contenuti tradizionali con elementi conversazionali. Questo approccio permette di fornire approfondimenti sugli argomenti trattati, offrendo un'esperienza interattiva. Ti consigliamo di provarlo per sperimentare questa nuova forma di interazione.
Google Home
Il gigante di Mountain View ha dimostrato quanto sia facile interagire con una macchina tramite Google Home. Anche se il numero di dispositivi Google Home in circolazione è inferiore rispetto agli Echo di Amazon, Google sta guadagnando terreno grazie all'integrazione con servizi esterni. È possibile comunicare con qualsiasi brand che abbia sviluppato il suo chatbot per Google Home. Ad esempio, è possibile dire: "Hey Google, can I talk to KLM?" e interagire con il chatbot di KLM. Questa esperienza conversazionale si distingue per l'attenzione che Google dedica agli utenti.
Sebbene l'obiettivo sia rendere l'interazione il più fluida possibile, è importante notare che al momento non è possibile sostituire completamente l'esperienza di interazione umana. Tuttavia, le interfacce conversazionali stanno progredendo costantemente, aprendo nuove possibilità di interazione tra esseri umani e computer. Questa evoluzione mira a far sì che le macchine comprendano meglio l'essere umano, rendendo l'esperienza di comunicazione più naturale ed efficace.
Il futuro delle interfacce basate su AI di tipo conversazionale
Stiamo vivendo una rivoluzione nel modo in cui interagiamo con i nostri dispositivi, un cambio di rotta significativo. Nel passato, ci siamo adattati a modalità di interazione che spesso risultavano estranee alla nostra natura. Un esempio emblematico di questa sfida è il QR Code, che, in parte, ha fallito perché richiedeva alle persone di conformarsi al linguaggio delle macchine, anziché il contrario. Questo ci costringeva a sacrificare parte della nostra modalità innata di interagire con il mondo per apprendere a comunicare con i dispositivi.
Tuttavia, le interfacce conversazionali, e anche i touch screen, rappresentano una svolta fondamentale. Consentono di preservare il nostro modo naturale di comunicare, attraverso gesti e parole, in modo semplice e intuitivo. Stiamo finalmente insegnando alle macchine a comprendere l'essere umano anziché imporre un modello di interazione artificiale.
Le interfacce conversazionali basate sull'AI stanno evolvendo rapidamente, diventando sempre più intuitive ed efficaci nell'interpretare le nostre esigenze. Tuttavia, il percorso verso un'interazione completamente naturale e umana con le macchine è ancora in corso. Il futuro ci riserva ulteriori innovazioni e miglioramenti che ci avvicineranno sempre di più all'obiettivo di creare un ambiente digitale in cui l'AI si adatti al nostro linguaggio e alle nostre esigenze, rendendo l'interazione con i dispositivi una parte naturale della nostra vita quotidiana.
