Interfaccia conversazionale e linguaggio naturale

Le interfacce conversazionali sono oggi sempre più evolute e, grazie all’Intelligenza Artificiale, permettono l’interazione uomo-macchina per semplificare molte attività quotidiane. Con Pigro l’azienda può interrogare la knowledge base in linguaggio naturale, scegliendo la soluzione più adatta alle proprie esigenze: interfaccia, chatbot o API.

Interfaccia conversazionale (CUI) e linguaggio naturale

Le interfacce conversazionali sono oggi sempre più evolute e, grazie all’Intelligenza Artificiale, permettono l’interazione uomo-macchina per semplificare molte attività quotidiane. Con Pigro l’azienda può interrogare la knowledge base in linguaggio naturale, scegliendo la soluzione più adatta alle proprie esigenze: interfaccia, chatbot o API.

Pigo
Conversational User Interface
Natural language

Indice dei contenuti

Interfacce conversazionali: cosa sono

Le interfacce conversazionali, dette anche CUI, appartengono al più vasto campo delle interfacce utente (user interface – UI), che sono dei sistemi progettati per permettere l’interazione uomo-macchina. 

La definizione di interfaccia conversazionale racchiude tutti quegli applicativi che permettono all’utente di rivolgere domande in linguaggio naturale ad un software, ovvero utilizzando il linguaggio usato dagli esseri umani per comunicare verbalmente o testualmente. All’interno di questo insieme si possono trovare, infatti, chatbot, assistenti virtuali, bot, agenti conversazionali, assistenti vocali, voicebot, ecc.

Le CUI replicano una conversazione tra umani su canali digitali e sono emerse sempre più come uno strumento per facilitare l’interazione tra aziende e clienti, rendendola fluida grazie proprio alla possibilità di utilizzare il linguaggio naturale.

Come funzionano le conversational interface e che ruolo ha l’Intelligenza Artificiale

L’interazione con l’utente può avvenire sia in forma scritta che orale e il dialogo che ne risulta può essere più o meno complesso: le interfacce conversazionali possono, infatti, essere basate sull’utilizzo di Intelligenza Artificiale, la quale permette l’elaborazione del linguaggio naturale. 

Grazie all’AI è possibile analizzare il linguaggio e restituire una risposta coerente con l’impulso ricevuto dall’utente, rendendole di fatto capaci di intrattenere una conversazione.

 

In particolare, il cosiddetto Machine Learning (o apprendimento automatico) può essere utilizzato nella fase di progettazione, per costruire algoritmi in grado di rendere l’interfaccia più precisa nel fornire risposte all’utente.

La tecnologia NLP (Natural Language Processing) consente, invece, ai computer di analizzare e rilevare schemi del linguaggio umano, basandosi sulla sintassi della lingua: in poche parole analizzano il linguaggio e, mimandolo, restituiscono una risposta il più possibile coerente con quell’impulso.

 

In tal modo, è possibile fornire un’esperienza utente il più possibile vicina ad una conversazione umana, più percettiva dei comportamenti e degli intenti e, di conseguenza, più produttiva.

 

L’AI è usata sia in fase di immagazzinamento delle informazioni, per comprendere ciò che l’utente sta chiedendo, che in seguito per costruire e fornire una risposta alla domanda, grazie alla sua capacità di analizzare dati ed utilizzarli per prendere decisioni in tempo reale. Inoltre, molti di questi sistemi conversazionali continuano costantemente ad imparare e sviluppare basi di contenuti più ampie, grazie all’enorme molte di database e fonti di dati disponibili oggi sul web, che consentono di migliorare anche le prestazioni di autoapprendimento, in base ai quesiti posti e ai feedback forniti dall’utente.


Alcuni esempi di interfacce conversazionali possono essere chatbot, voicebot e assistenti virtuali, utilizzati sia nel supporto di primo livello, che richiede azioni facili e interazioni poco complesse per risolvere delle richieste semplici, sia nelle esperienze di supporto all’acquisto o alla prenotazione, come avviene in molti siti e-commerce o del settore travel, che necessitano di una maggiore capacità di gestire interazioni lunghe e complesse.


Natural Language Interface

La storia

Gli albori delle Conversational User Interface

Le prime interfacce conversazionali nascono intorno al 1960, con i sistemi di dialogo cosiddetti “text-based”, che avevano l’obiettivo di rispondere a domande, e i chatbot che simulavano conversazioni casuali.

A partire dagli anni ‘80 prende piede l’idea di interfaccia conversazionale come sistema con cui l’uomo può interagire per una varietà di scopi differenti; per questo la ricerca in diversi settori si focalizza sullo studio e lo sviluppo di tali sistemi.

Una delle prime interfacce conversazionali mai sviluppate è stato il chatbot Eliza, creato tra il 1964 e il ‘66 nel laboratorio di Intelligenza Artificiale del MIT (Massachusetts Institute of Technology).

Eliza fu creata allo scopo di ricoprire il ruolo di psicoterapista. Il suo ideatore voleva mostrare come la mancanza di profondità di carattere influenzasse le relazioni fra persone e macchine, ma moltissimi individui entrati in contatto con Eliza attribuirono al chatbot sentimenti simili a quelli umani.

In seguito, un esempio di chatbot text-based, come Eliza, fu Parry, creato nel 1972 e al quale fu attribuita la personalità di un paziente schizofrenico.

Ulteriori esempi di interfacce progettate per interagire con gli utenti furono Jabberwaky (1988), ALICE (1995) e il più conosciuto Clippy, l’agente “graffetta” di Microsoft Office.

I più recenti sviluppi

Nel 2006 IBM presenta Watson, un sistema di intelligenza artificiale sviluppato dall’idea di rispondere alle domande di un quiz televisivo. Nel 2013 la stessa azienda annuncia la prima applicazione commerciale di Watson, che verrà impiegato nella gestione delle decisioni nella cura al cancro ai polmoni al MSKCC, centro di ricerca e studio sul cancro, situato a New York. 

 

A seguire sono stati presentati progetti di interfacce simili a quello di IBM, tra cui gli ormai famosi assistenti virtuali di Apple (Siri), Amazon (Alexa), Windows (Cortana) e Google Assistant. Ad oggi, non è strano possedere in casa un dispositivo smart, con il quale interagire usando la voce e, in molti casi, questa tecnologia viene usata anche dai nostri dispositivi mobili. Lo scopo è quello di semplificare le azioni quotidiane, come impostare un timer, controllare la temperatura esterna o localizzare un luogo e conoscere il percorso.

Queste intelligenze artificiali sono usate comunemente anche in molti siti web, dalle aziende dei più svariati settori industriali per facilitare e gestire le relazioni con gli utenti: grazie all’impiego di chatbot e di assistenti virtuali sulle app di messaggistica e sui social, è possibile gestire il supporto ai clienti, dall’assistenza all’acquisto, all’intrattenimento, alla prenotazione di una vacanza.


Natural Language Interface - features

Tipologie di interfacce

Basate su regole (rule-based)

Questo tipo di interfaccia è solitamente chiamata anche “chatbot di flusso”, poiché opera secondo regole prestabilite. Per il loro sviluppo vengono, infatti, costruiti dei percorsi di dialogo predefiniti, che possano guidare l’utente a compiere determinate azioni durante l’interazione, la quale avviene tipicamente con pulsanti e parole chiave, anziché digitando liberamente un comando.

Basate su Intelligenza Artificiale

Interfacce basate sul testo

I cosiddetti chatbot, ovvero sistemi web o mobile basati sul testo, sono interfacce che si basano su un impulso inviato dall’utente sotto forma di testo scritto, per fornire una risposta, che può essere scritta o vocale.

Data la grande disponibilità di dati in forma scritta (ai quali attingono), questo tipo di interfacce sono più veloci da realizzare. A seconda del tipo di tecnologia utilizzata, i chatbot possono apprendere informazioni categorizzate per parole chiave, tag o termini specifici, come avviene nel caso dell’NLU – Natural language understanding. Secondo questo approccio le informazioni utilizzate per realizzare la base di conoscenze del chatbot devono essere analizzate e “comprese” anche dal punto di vista semantico. Di conseguenza è necessario un tempo maggiore per l’implementazione di tali sistemi.

Per le interfacce che invece si basano su un approccio AI di tipo statistico, il tempo di realizzazione sarà più veloce poiché basato sulle correlazioni presenti nel testo (es: coppie di domande e risposte che il chatbot estrae dalla base di documentazione). Questa tipologia di interfacce non richiede pertanto l’utilizzo di termini specifici da parte dell’utente per effettuare la ricerca. Per approfondimenti leggi “Intelligenza artificiale e approccio statistico“.  informazioni recuperate possono essere di natura generica, come avviene ad esempio nel caso dell’assistente Google, il quale apre una finestra di dialogo per la ricerca sul web, oppure più specifiche, come una porzione di testo, o un servizio specifico.

Simili alle interfacce vocali, differiscono chiaramente per il tipo di front-end visivo che l’utente utilizza per ricevere le informazioni.

Questo tipo di interfacce sono utili nei casi in cui l’azienda deve trasmettere informazioni più complesse all’utente, poichè possono avere l’ausilio di testo, link e grafica.

Interfacce basate sulla voce

Le interfacce conversazionali basate sulla voce sono sistemi che permettono all’utente di completare un’azione pronunciando un comando

Siri, lanciata nel 2011 da Apple, è stata uno dei primi assistenti vocali ampiamente adottati, inizialmente disponibile per tutti i possessori di Iphone e poi integrata anche sui dispositivi per la casa. Numerosi assistenti vocali, come quelli appartenenti a Google e ad Amazon, sono stati poi sviluppati con l’obiettivo di rendere connesse le abitazioni degli utenti: grazie all’utilizzo di dispositivi “intelligenti” essi permettono di compiere tutta una serie di azioni pronunciando un semplice comando vocale.

A seguire sono stati fatti ampi progressi, soprattutto perché questa tipologia di interfaccia è stata utilizzata molto nel settore delle vendite e-commerce, per garantire un’interazione veloce e senza sforzo da parte dell’utente. Un limite è, tuttavia, rappresentato proprio dalla mancanza di testi e grafiche: mentre per alcune semplici azioni, come ri-ordinare un prodotto già conosciuto, è sufficiente la voce, per altre, come esaminare un nuovo articolo o scegliere un oggetto da un menù, questo tipo di interfaccia è meno indicata.

Interfacce ibride

Le interfacce ibride sono costituite da interazioni di tipo misto con l’utente, il quale avrà sia la possibilità di digitare liberamente ed interagire con il chatbot, ma in alcuni casi potrà essere guidato nel compiere determinate azioni con pulsanti di selezione e keywords.


Natural Language Interface - use

Caratteristiche

Le interfacce conversazionali più comuni oggi sono rappresentate da natural language interfaces (come chatbot e assistenti virtuali), che possiedono alcune caratteristiche fondamentali.

Caratteristiche principali:

Alcune delle caratteristiche più comuni alle interfacce conversazionali basate su natural language sono riportate di seguito:

– la capacità di interpretare il linguaggio naturale, comprendendo le richieste degli utenti;

– la capacità di riconoscere gli elementi fondamentali di un testo e di suddividerli in categorie, come ad esempio luoghi, numeri, persone, ecc.;

– capacità di analisi della sintassi, da cui deriva la possibilità di mettere in relazione tra loro gli elementi di una frase e le frasi in un periodo per creare un discorso;

– capacità di correzione degli errori grammaticali, come ad esempio avviene nei suggerimenti durante la digitazione;

– capacità di apprendimento dall’interazione e dal contesto, in modo da poter suggerire all’utente soluzioni coerenti o anticipare le richieste successive.


Usi e applicazioni

Le interfacce conversazionali possono essere utilizzate in questi settori in diversi modi, sia per facilitare il lavoro del personale (supporto interno ed help desk) che per supportare lo svolgimento di servizi e la ricerca di informazioni per il cliente finale (funzioni di servizio clienti e customer care).

Settori e applicazioni di utilizzo

I principali ambiti applicativi delle tecnologie CUI sono: 

– Servizi finanziari e assicurativi
Banche, istituti di credito e assicurazioni utilizzano i chatbot per facilitare alcune operazioni sui propri siti web e sportelli cliente, o per fornire informazioni su servizi erogati.
Alcuni esempi sono il recupero di informazioni, come nel caso di profili utente associati ad una banca, in cui il chatbot fornisce informazioni sul conto bancario, sulle transazioni e, in alcuni casi, permette di effettuarne di nuove tramite applicazioni di messaggistica istantanea.
Un altro campo di applicazione è quello dell’assistenza al cliente, come nel caso di help desk che permettono di risolvere problematiche specifiche o di veri e propri agenti virtuali che suggeriscono opportunità di investimento personalizzate o altri servizi come polizze assicurative, accompagnando l’utente negli step per la sottoscrizione.

– E-commerce

Uno degli ambiti di maggiore utilizzo delle piattaforme conversazionali è rappresentato dai siti di e-commerce e vendite online. 

In questi casi il chatbot può avere funzione di ricerca dei prodotti, permettendo una fruizione più naturale e fluida dei cataloghi prodotto, oppure funzione di marketing. 

In tal caso, le interfacce sono usate per suggerire all’utente prodotti o servizi da aggiungere al carrello, promozioni ed offerte e fornire un’esperienza personalizzata, in base alle sue preferenze, ai prodotti già acquistati o alle pagine visionate.

Infine, dopo aver effettuato l’acquisto, spesso il cliente può avere necessità di visionare lo stato della spedizione, scaricare la fattura o anche informarsi sulle politiche di reso: i chatbot possono fornire assistenza per tutte le operazioni necessarie nel post-vendita.

– Risorse umane

Nel campo delle risorse umane sta emergendo sempre più l’utilizzo dei chatbot per gestire richieste inerenti alla normale gestione dei dipendenti, come l’emissione di buste paga, il conteggio di permessi e ferie, ecc.

Inoltre, è sempre più comune l’uso di queste interfacce nelle fasi di recruiting dei candidati, per effettuare una prima fase di screening dei curricula, preimpostando alcune caratteristiche base fondamentali che l’intelligenza artificiale del chatbot andrà a rintracciare tra le qualifiche del candidato.

– Pubblica amministrazione

Ancora poco diffuse, ma sicuramente utili, le piattaforme conversazionali possono supportare i cittadini nel raggiungimento delle pubbliche amministrazioni, come nel caso di chatbot su siti istituzionali, per fornire informazioni ed erogare servizi. Dal lato degli impiegati possono invece snellire le attività ripetitive andando a coadiuvare questi ultimi, ad esempio nello svolgimento di pratiche e nel riempimento di documenti.

– Assistenza sanitaria

Sempre più in ambito sanitario sta emergendo l’impiego di soluzioni di intelligenza artificiale, come le interfacce conversazionali che possono supportare la comunicazione con i pazienti, in particolare la diagnostica e il monitoraggio, oltre alla ricerca di informazioni. Soprattutto in situazioni di emergenza sanitaria è fondamentale poter erogare servizi e facilitare le comunicazioni medico-paziente anche a distanza.

– Intrattenimento, turismo e informazione

Un ulteriore uso del chatbot è quello nel settore dell’intrattenimento e dei media: a partire da servizi di informazione pubblica, come testate giornalistiche, che forniscono suggerimenti sui contenuti più adatti alla consultazione da parte dell’utente. Anche nel mondo dell’intrattenimento, inoltre, i chatbot vengono impiegati per fornire informazioni o facilitare l’acquisto di biglietti per eventi, concerti, cinema, teatri, ecc.

Nel settore turistico, poi, l’utilizzo degli assistenti conversazionali costituisce un elemento fondamentale per l’assistenza al cliente, che può, non solo, ricevere informazioni su itinerari, ma anche prenotare viaggi, soggiorni e spostamenti senza recarsi fisicamente in un punto vendita.

– Settore logistico

Soluzioni come chatbot possono costituire validi alleati quando si tratta di fornire informazioni agli utenti su tutto quello che riguarda operazioni, magazzini, spostamenti merci, tempistiche di spedizione, modifiche degli ordini, ecc. Ed è proprio la possibilità di rispondere velocemente ed essere disponibili 24 ore su 24 e 7 giorni su 7 a costituire un elemento differenziante in questo campo.

– Settore operativo

Gli assistenti vocali possono essere impiegati in cantieri e sul campo da figure operative, che hanno necessità di conoscere il funzionamento di un macchinario, o di registrare determinate operazioni contestualmente al loro svolgimento. La possibilità di utilizzare la voce per interagire con l’interfaccia costituisce un notevole risparmio di tempo poiché consente di consultare l’assistente anche se si è impegnati in attività manuali.

– Sistemi operativi – applicazioni integrate 

Noto è il caso di virtual assistant integrati in sistemi operativi come Siri di iOS, o Cortana di Windows. Questi assistenti vocali sono integrati nei dispositivi mobili e desktop che supportano tali sistemi operativi e consentono agli utenti di accedere alle applicazioni e alle funzionalità del dispositivo (chiamate, messaggi, meteo, notizie, ecc), mediante l’utilizzo di comandi vocali.

Principali vantaggi e problematiche risolte con una Natural Language Interface

L’impiego di interfacce conversazionali è diventato sempre più frequente nel mondo aziendale, data anche la mole di vantaggi che può derivare dall’impiego di questi strumenti che sono diventati, a tutti gli effetti, degli alleati nelle attività lavorative.

Alcuni dei principali punti a favore delle CUI basate su intelligenza artificiale possono essere riassunti di seguito:

– al contrario degli esseri umani, sono disponibili 24/7

rispondono con grande velocità e contemporaneamente a tantissimi utenti;

– sono in grado di imitare il comportamento umano (di fatto sono delle intelligenze artificiali), migliorando la user experience;

– possono essere integrate in qualsiasi tipologia servizio e sono multipiattaforma, per adattarsi alle esigenze d’uso;

– sono in grado di automatizzare il lavoro ripetitivo: tutte quelle attività eseguite di frequente possono essere eseguite dal chatbot, riducendo anche la possibilità di errori;

– possono utilizzare molteplici canali comunicativi, come il testo, l’audio, le immagini;

Di conseguenza molte problematiche inerenti a produttività e soddisfazione del cliente possono essere risolte, grazie all’introduzione di interfacce conversazionali in ambito aziendale:

– Valorizzare il lavoro e incrementare la produttività: l’impiego di interfacce come i chatbot riesce a supportare i dipendenti nella ricerca di informazioni e a diminuire i task ripetitivi, come nel caso degli agenti dell’Help Desk nelle richieste di supporto tecnico. Se si hanno a disposizione tutte le informazioni per svolgere rapidamente il proprio lavoro, di conseguenza si riuscirà a ridurre il carico di lavoro per tutte le divisioni aziendali, che potranno dedicarsi ad attività a più alto valore aggiunto;

– Trasformare la Customer Experience e aumentare le vendite: soprattutto nel settore B2C, l’impiego di chatbot e soluzioni conversazionali aiuta a migliorare l’esperienza dell’utente, al quale vengono sottoposti suggerimenti personalizzati che lo orientano nel percorso d’acquisto. 

Inoltre, anche per quanto riguarda l’assistenza e la Customer Care, un chatbot può rappresentare una soluzione rapida ed efficace per rispondere a semplici richieste del cliente, migliorando la percezione che quest’ultimo ha dell’azienda;

– Ridurre i costi: grazie all’automazione di task di basso livello e di azioni ripetitive, come attività amministrative, aggiornamento di dati nel CRM, generazione di documenti e consultazione degli stessi all’interno della knowledge base aziendale, le interfacce conversazionali consentono anche di risparmiare costi legati all’impiego di personale per svolgere tutte queste attività;

– Agevolare l’accesso alla conoscenza aziendale e il Knowledge Sharing: piattaforme conversazionali basate su intelligenza artificiale possono essere utilizzate anche nel settore del Knowledge Management, che consente la gestione e organizzazione di tutto il capitale intellettuale aziendale. Le interfacce conversazionali possono essere usate come veri e propri motori di ricerca nella documentazione, fornendo un punto di accesso centralizzato al sapere e contribuendo a diffondere le informazioni tra i dipendenti;

– Facilitare l’onboarding e far circolare la cultura aziendale: soluzioni conversazionali come i chatbot possono essere impiegate anche a scopo divulgativo, ad esempio per rispondere ai quesiti dei nuovi dipendenti in merito a policy aziendali e procedure particolari. In tal modo, sarà più facile per la divisione HR effettuare l’onboarding e la formazione dei neo-impiegati, contribuendo a far circolare informazioni e diffondere valori della cultura aziendale;

Le sfide nella progettazione delle interfacce conversazionali

Alcune delle caratteristiche fondamentali emerse dalle opinioni di esperti e leader del settore CUI riguardano sia la fase di progettazione delle interfacce, che l’attenzione per il modo in cui l’utente interagirà con loro.

Per parlare di sfide è utile introdurre il concetto di “pervasività” e di “architettura dell’informazione”.

Quest’ultima indica appunto la progettazione di sistemi informatici, software, siti web, intranet, online communities improntati all’usabilità e reperibilità, quindi il più fruibili possibile per gli utenti.

A questo punto si può affermare che un’architettura dell’informazione risulta pervasiva quando diventa utilizzabile dall’utente su più canali e attraverso diverse modalità.

La “multi-canalità”, citata anche da Henry Jenkins nel suo libro “Convergence culture”, è la caratteristica che riguarda un servizio o un sistema, che può essere fruito dall’utente attraverso diversi canali (ad esempio, sito web, applicazione, chiamata telefonica).

A questo punto, è utile introdurre la fondamentale differenza con il concetto di “cross-canalità”, che riguarda invece il ricorrere a più canali per completare un’esperienza di fruizione. L’utente compirà parte del suo percorso su un canale, parte su un altro, poiché essi offrono esperienze e funzioni differenti, ma sono complementari per il raggiungimento dell’obiettivo dell’utente.

Per quanto riguarda, in particolare, le interfacce conversazionali, un esempio lampante di questi concetti è fornito da Peter Morville, padre dell’architettura dell’informazione.

Facendo riferimento ad un noto assistente vocale di comune utilizzo, nota come l’impossibilità di utilizzare più canali (uditivo e visivo) rappresenti un ostacolo per l’utente, la cui esperienza è relegata all’utilizzo della sola voce, ad esempio per quanto riguarda la ricerca di un’informazione.

Ne deriva, quindi, una delle sfide nella progettazione, ovvero creare interfacce che mescolino input ed output audiovisivi per consentire una migliore visualizzazione e una migliore ricerca, creando così un’architettura dell’informazione cross-channel.


Conclusioni

Per comprendere quali sfide lo sviluppo delle interfacce conversazionali dovrà ancora affrontare, può essere utile assumere il punto di vista del consumatore, colui che si interfaccia (quotidianamente o quasi) con chatbot, assistenti virtuali e agenti conversazionali.

Se da un lato l’utente si mostra più propenso ad interagire con un robot, poiché sempre disponibile e pronto a rispondere, dall’altro il livello di empatia nella conversazione non potrà mai raggiungere quello di un dialogo umano.

Per questo occorrerà trovare il giusto equilibrio tra interazioni umane e robotiche per stimolare un maggiore engagement; ma anche dotare i conversational assistant di funzioni aggiuntive, come immagini e video, in modo da migliorare l’esperienza di fruizione e la customer experience, creando maggior engagement e offrendo servizi migliori di un comune Customer care.

 

Inoltre, in fase di progettazione è utile imprimere una “personalità” all’interfaccia, stabilendo ad esempio il tone of voice che dovrà adottare, proprio come si fa con il personaggio di una storia.

Per questo è fondamentale connettere lo studio e progettazione dell’interfaccia con analisi di mercato che identificano il target di riferimento: sapere come agisce e cosa pensa permette di capire quale tipo d’interazione creerà, quali suggerimenti introdurre nel dialogo, in modo da anticipare le intenzioni dell’utente e favorire anche l’autoapprendimento da parte dell’AI.

Per quanto riguarda il versante aziendale, sicuramente uno dei punti critici da affrontare nello sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale (tra cui le CUI) è quello di capire come introdurre queste innovazioni e quali aree coinvolgere.

Certamente occorrerà partire dalla progettazione dell’esperienza utente, per poi sviluppare architettura e tecnologia, fino ad arrivare ai temi legali e di compliance. 

Investire in queste aree per introdurre una conversational interface sarà più facile se si individueranno casi d’uso per i conversational assistant (vedi capitolo 5.Usi e applicazioni).

Affrontare queste sfide in un futuro non troppo lontano porterà a poter risolvere criticità rilevate sia dai consumatori che dalle aziende e utilizzare le natural language interfaces come uno strumento per aumentare l’engagement del pubblico e fidelizzare i clienti.

Fonti

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