Nell’attuale panorama tecnologico, mentre il dibattito pubblico si concentra sulla rivoluzione dettata dall’intelligenza artificiale (IA) generativa, che sta trasformando il modo in cui le aziende interagiscono con gli utenti, gli assistenti virtuali, potenziati da sofisticate tecnologie di IA Conversazionale, stanno portando avanti una rivoluzione silenziosa. Questi strumenti stanno rendendo le interazioni tra azienda e utente sempre più naturali e intuitive, nel replicare fedelmente la complessità del dialogo umano.
L’introduzione dell’IA nel settore del customer service ha avviato un processo nel quale, grazie a tecnologie avanzate come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), la comprensione del linguaggio naturale (NLU), gli assistenti virtuali stanno costantemente ottimizzando la loro efficienza operativa, migliorando al contempo la soddisfazione del cliente.
Qual è l’approccio più efficace per implementare questa tecnologia?
L’era dell’IA nel customer service: 5 best practice
Spitch, grazie al suo approccio che combina “zero-shot learning” (ZSL) consente agli assistenti virtuali di gestire in modo più efficace gli intenti, offrendo risposte più rapide e riducendo i costi di implementazione. Sulla base di queste premesse, Spitch ha condiviso una guida pratica per implementare con successo un assistente virtuale, composta da 5 best practice:
1. Adattamento del modello NLU alle esigenze di business: definire chiaramente gli obiettivi strategici dell’assistente virtuale è cruciale per allinearlo alle priorità aziendali. Focalizzarsi i suoi casi d’uso strategici come l’assistenza clienti, la gestione delle chiamate o le FAQ, consente di personalizzare il modello NLU in modo preciso garantendo risposte tempestive ed efficaci da parte dell’assistente
2. Implementazione rapida e validazione empirica: sfruttare la potenza dei modelli “zero-shot” permette di ridurre significativamente i tempi di configurazione iniziale, senza la necessità di ampi dataset di addestramento. Una volta attivato, è fondamentale condurre test rigorosi in ambienti operativi reali per monitorare le performance e ottimizzare la soluzione, identificando tempestivamente le aree di miglioramento.
3. Personalizzazione attraverso l’ottimizzazione dei modelli linguistici: affinare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con dati specifici del settore e analisi di conversazioni reali, permette di creare un assistente virtuale che non solo è in grado di comprendere il linguaggio naturale, ma è in grado di cogliere le sfumature e le esigenze del cliente. Ciò porta a risposte sempre più pertinenti e personalizzate, migliorando l’esperienza utente e l’efficacia operativa
4. Creazione di un ciclo di feedback per il miglioramento continuo: integrare il feedback delle interazioni reali con analisi continue (compreso l’uso dei test A/B), consente di perfezionare costantemente i modelli, promuovendo interazioni rapide per raggiungere la migliore accuratezza della soluzione. Questo ciclo continuo di miglioramento garantisce che l’assistente virtuale si adatti costantemente alle esigenze in evoluzione del business. Inoltre, grazie alla soluzione Speech Analytics è possibile anche monitorare la performance dell’assistente virtuale ed apportare le necessarie modifiche per renderlo sempre più al servizio del cliente
5. Applicazione del prompt engineering e monitoraggio delle prestazioni: utilizzare il prompt engineering per ottimizzare la comprensione contestuale dell’agente virtuale, è fondamentale per garantire che le risposte siano appropriate e allineate agli obiettivi aziendali. Monitorare costantemente i KPI come l’accuratezza, la soddisfazione del cliente e tempi di risoluzione, permette di affinare le performance e ottimizzare i risultati a lungo termine
“Gli assistenti virtuali potenziati dall’IA conversazionale stanno rivoluzionando la customer experience migliorando significativamente le interazioni e rendendole sempre più naturali e intuitive. Adottare le giuste best practice per un’implementazione efficace nel customer service, consente alle aziende di sfruttare appieno il potenziale dell’IA conversazionale. Questo approccio consente di automatizzare le interazioni ripetitive, raccogliere e analizzare dati preziosi, e garantire una maggiore coerenza nelle risposte, migliorando così l’efficienza operativa e la soddisfazione del cliente”, dichiara Piergiorgio Vittori, ceo di Spitch Italia.
“Il mercato italiano sta vivendo una rapida e profonda trasformazione nell’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale conversazionale. Le aziende hanno ormai compreso che l’IA nel customer service non è più una scelta futuristica, ma una necessità strategica per mantenere la competitività in un contesto sempre più digitalizzato. Questa tecnologia continuerà a evolversi sino a raggiungere livelli avanzatissimi di riconoscimento delle peculiarità linguistiche e culturali in ciascun mercato, offrendo esperienze sempre più personalizzate e rilevanti.”
“In particolare, se oggi il concetto di IA agentica è ancora agli albori, rappresenta una delle evoluzioni più affascinanti e dibattute dell’intelligenza artificiale. A differenza dei modelli tradizionali, che rispondono a input specifici, l’IA agentica possiede una maggiore autonomia operativa, essendo in grado di prendere decisioni, pianificare azioni e perseguire obiettivi in modo proattivo, Agentic AI ed il suo sviluppo richiederà un equilibrio tra autonomia, controllo e responsabilità” conclude Vittori.
