Time-to-market dell'IA conversazionale: I chatbot valgono la pena?

Contenuti
-Perché alcuni progetti di intelligenza artificiale conversazionale impiegano troppo tempo per essere lanciati
-Perché i chatbot di machine learning falliscono?
-Zero-Training AI: come avviare rapidamente un chatbot
-Quindi... i chatbot sono abbastanza efficaci?

Una delle prime domande che si pone quando si immagina un nuovo progetto di intelligenza artificiale conversazionale è quanto tempo ci vorrà per renderlo operativo. 

Alcuni sottovalutano i tempi di implementazione quando si tratta di soluzioni chatbot, ma anche il tempo necessario per ottenere buoni risultati. Sebbene il ritorno sull'investimento (ROI) sia sempre un parametro chiave, se il tuo progetto impiega mesi o un anno per essere completamente funzionante, il valore dell'investimento potrebbe diminuire. 

Un time-to-market lento può sicuramente creare o distruggere il suo successo.

Perché alcuni progetti di IA conversazionale impiegano troppo tempo per essere lanciati?

Ci sono molte ragioni per cui alcuni progetti di intelligenza artificiale impiegano più tempo del previsto per dare i risultati desiderati. 

Primo: pianificazione del progetto Chatbot

Mentre alcuni clienti potrebbero già avere un piano di implementazione progettato che definisce il team responsabile del progetto, il budget, gli obiettivi e i risultati attesi, altri iniziano a pensarci solo dopo aver acquistato il software. Questo estende il tempo fino a quando non si vedono alcuni risultati reali.

Secondo: supportare i contenuti per il chatbot

Questi possono includere domande frequenti, risposte, flussi di conversazione e altre fonti di contenuto. Potresti disporre di una soluzione AI conversazionale molto solida, ma se non hai creato alcun contenuto per rispondere alle domande comuni dei tuoi utenti, allora è tutto inutile.

Terzo, e più importante: la tecnologia stessa.

A seconda dell'approccio il tuo AI conversazionale utilizza, potrebbe essere necessario più o meno tempo per far funzionare correttamente il progetto secondo buoni standard. Ecco perché devi sapere cosa aspettarti dalle diverse tecnologie di IA conversazionale sul mercato. Li analizzeremo di seguito.

Quindi, i chatbot valgono davvero l'investimento e il tempo? 

Nonostante alcune sfide, molto raramente un'azienda decide che un chatbot non vale l'investimento. Le attuali tariffe self-service possono raggiungere fino al 90%, ma anche con un chatbot fortemente non ottimizzato, l'IA conversazionale può facilmente rispondere da sola al 40-50% delle domande. 

Perché i chatbot di machine learning falliscono?

Una delle tecnologie più comuni utilizzate per i chatbot è machine Learning, che utilizza un approccio statistico per risolvere le query. 

Ciò significa che un chatbot o un assistente virtuale sarà in grado di rispondere a una domanda solo se ha già visto una richiesta simile. Questo è il motivo per cui il chatbot deve essere alimentato con i dati, ovvero diverse frasi ed espressioni delle richieste dei clienti. È quello che chiamiamo 'addestramento' l'AI.

I corsi di Machine Learning richiedono tonnellate di dati, affinché gli algoritmi decidano statisticamente come rispondere a una domanda specifica. Negli ultimi anni, il clamore e le promesse dell'apprendimento automatico sono riusciti a non rendere confuso questo tremendo problema. Per produrre risultati decenti, i clienti hanno bisogno di molti dati.

Quando non disponiamo di questi dati, i chatbot alimentati dall'apprendimento automatico mancano di contesto e non sanno come risolvere l'ambiguità, il che porta a risultati non ottimali e frustrazione tra gli utenti. 

Inoltre, i corsi di formazione richiedono molto tempo e risorse: ingegneri di machine learning e settimane e settimane di cura dei dati in modo che la soluzione possa iniziare a rispondere alle richieste con precisione.

Zero-Training AI: come avviare rapidamente un chatbot

Per affrontare il problema della "formazione", alcune soluzioni di Conversational AI hanno scelto di scommettere su approcci diversi. 

L'obiettivo. il gol? Per eliminare lunghi corsi di formazione e accelerare il time-to-market per chatbot, assistenti virtuali e altri progetti di intelligenza artificiale conversazionale. Inoltre, per semplificare la vita degli utenti e ridurre le congetture nella ricerca di potenziali nuove espressioni. 

Intelligenza artificiale neuro-simbolica è un approccio ibrido che utilizza relazioni semantiche per stabilire connessioni tra la query dell'utente e l'intento. 

Diciamo che eseguiamo un file compagnia di assicurazioni e stiamo creando un chatbot per assistere i clienti esistenti e potenziali. Se abbiamo bisogno di un'assicurazione, potremmo andare a chiedere "Sto cercando di assicurare la mia proprietà" o "Ho bisogno di un'assicurazione sulla casa" o anche "come posso proteggere la mia casa dai ladri". 

L'assicuratore potrebbe voler rispondere a tutte queste domande con la stessa risposta, guidando gli utenti a scegliere l'assicurazione sulla casa più adatta a loro, tuttavia, come possiamo assicurarci di non dover prevedere tutte le possibili formulazioni?

L'intelligenza artificiale neuro-simbolica di Inbenta è dotata di a lessico pre-addestrato che è in grado di abbinare 'proprietà' con 'casa' o 'casa', così come 'assicurare' con 'assicurazione' e persino 'proteggere'. In questo modo, il chatbot può trovare la risposta giusta indipendentemente da quale di queste tre domande viene utilizzata senza che sia necessaria alcuna formazione. 

Inoltre, aggiungiamo alcuni livelli di Machine Learning per imparare dal comportamento degli utenti, fornendo comunque risultati fin dal primo giorno.

Quindi... i chatbot sono abbastanza efficaci?

La risposta breve è sì. I chatbot possono avere un forte impatto sulle prestazioni dei tuoi team, dando loro il tempo di concentrarsi su richieste complesse, automatizzando gran parte delle richieste e rispondendo fino al 90% delle richieste dei tuoi clienti.

Tuttavia, se desideri che siano efficaci fin dal primo giorno, probabilmente vorrai scegliere una tecnologia che sia già pre-addestrata, in grado di fornire risposte senza richiedere tonnellate di dati ed è abbastanza intelligente da comprendere il contesto e l'intento reale dietro le query. 

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