Quando un’azienda decide di investire nell’intelligenza artificiale applicata al proprio business, senza dubbio desidera la migliore performance AI possibile. Questo perché, al contrario di quanto si possa pensare, i sistemi di intelligenza artificiale nascono e dovrebbero essere utilizzati per migliorare e semplificare il lavoro umano. Non capita di rado però che, a causa della complessità della materia congiuntamente ai software e piattaforme poco intuitive,le aziende si ritrovino con un assistente virtuale poco performante.
Per evitare ciò è indispensabile capire come costruire chatbot efficaci, ma anche come superare i limiti che questi software hanno, indipendentemente dal loro livello di sofisticatezza. Per quanto accurato, un software conversazionale presenta sempre dei limiti di comprensione ed efficacia, ed è compito di aziende come Indigo.ai superare tali limiti con una ricerca sempre più accurata. Scale, la suite di strumenti di intelligenza artificiale
di Indigo.ai, si propone proprio come “ponte” per semplificare il lavoro degli umani e massimizzare la performance dell’AI.
Come costruire chatbot efficaci e quali potrebbero essere i limiti
I chatbot sono software di intelligenza artificiale conversazionale che, in base alla loro programmazione più o meno raffinata, operano secondo il principio del Natural Language Processing. Una delle caratteristiche dell’assistente virtuale è quella di comprendere cosa gli utenti dicono per poter comunicare con loro. Per capire cosa gli utenti dicono, il chatbot etichetta tutti i messaggi che riceve grazie alle più raffinate tecniche di machine learning. L’etichettatura permette al chatbot di rispondere in modo corretto.
Quando l’assistente virtuale non è impostato al meglio, con il passare del tempo perde questa sua capacità di etichettamento e quindi genera un numero sempre maggiore di messaggi non etichettati che devono essere lavorati a mano.
Grazie a questa disciplina, l’AI è in grado di identificare porzioni di testo ed etichettarle per “smistare” il lavoro dello staff di customer service, che altrimenti sarebbe chiamato a lavorare a mano viste le basse performance dell’assistente virtuale .
Ma cosa succede quando un sistema di intelligenza artificiale si trova di fronte a frasi o porzioni di testo che non riconosce?
Ecco, questo è uno dei limiti di efficacia di chatbot e assistenti virtuali. Per quanto curato, un sistema di intelligenza artificiale non potrà mai riconoscere determinate frasi né contenere tutte le parole e le espressioni di una o più lingue (compresi eventuali gerghi, termini specialistici) perché non sono state inserite nel sistema o non gli sono state insegnate. Si tratta di un problema frequente riscontrato da Indigo.ai in alcuni motori AI che spesso o funzionano male o non sono stati impostati correttamente.
Cosa fare in questi casi per migliorare la performance del chatbot? Un software AI specifico può agire etichettando frasi che il sistema di per sé non riconosce aumentando così il perimetro del suo sapere. Questo è l’obiettivo della Suite Scale di Indigo.ai: intervenire per ridurre al minimo il fenomeno agendo su due fronti: etichettare le frasi che altri motori AI non riescono a etichettare ed etichettare nuovi intent.
La gestione degli scarti per migliorare l’efficacia del chatbot
Indigo.ai ha creato a questo proposito Scale, una suite di strumenti per massimizzare la performance dei chatbot utilizzando quelli che vengono definiti “scarti”, ovvero le porzioni di testo che l’AI non riconosce.
Scale permette di migliorare l’efficacia di un chatbot anche se proviene da un’altra piattaforma. Per esempio, moltissime aziende usano Intelligenze artificiali di tipo NLC (Natural Language Classifier). Il loro ruolo principale è proprio quello di etichettare le diverse porzioni di testo delle conversazioni con gli utenti e rendere più fluido e flessibile il lavoro dei dipendenti.
Quando il classificatore, che sia Microsoft LUIS, IBM Watson, Google Dialogflow, Amazon LEX, si trova davanti a una porzione di testo “inclassificabile” entra in gioco la suite Scale di Indigo.ai. Questa permette di allenare l’AI per performance sempre più efficaci.
Ogni scarto di testo viene elaborato dall’intervento umano ed etichettato perché, la volta successiva in cui lo incontra, il chatbot possa riconoscerlo.
I vantaggi della suite Scale di Indigo.ai per migliorare le performance dell’AI
Scale ottimizza le performance dei chatbot perché si integra facilmente con il sistema che utilizzi già e accelera il suo sviluppo. Ogni volta che inserisci una nuova etichetta, senza l’aiuto di un programmatore né di un esperto di intelligenza artificiale, il chatbot apprende e sarà in grado di mettere in pratica gli insegnamenti la volta successiva.
In questa maniera avrai:
- la possibilità di gestire in autonomia l’allenamento e le performance dell’AI che hai acquistato;
- un’integrazione perfetta che velocizza il flusso di lavoro;
- minore fatica per i dipendenti che interagiscono con l’intelligenza artificiale;
- una comprensione e un’analisi più precisa delle interazioni con gli utenti;
- la generazione automatica di esempi che migliorano il Language Processing della tua AI.
L’obiettivo finale di tutto questo è ottenere dei dati di maggior qualità per migliorare le tue interazioni con il cliente, l’efficacia del chatbot e il tuo grip sulle problematiche da risolvere velocemente perché ostacolano il tuo lavoro. Mentre l’intelligenza artificiale impara, il lavoro degli uomini e delle donne con cui collabora diventa più veloce ed efficiente, il carico si riduce e interpretare i dati diventa semplice come bere un bicchiere d’acqua. Una panoramica completa di tutte le interazioni e tutte le etichettature, secondo un’unica metrica, rende infatti le dashboard semplici da leggere anche senza avere un data scientist nel proprio staff.
Il tuo investimento ottiene così il miglior ROI possibile perché non devi modificare il chatbot già acquistato (Scale si integra senza problemi), non devi addestrare lo staff a leggere dati complessi e soprattutto non perdi neanche una preziosissima informazione per mancanza di decodifica. L’AI performance migliora e con essa il tuo lavoro complessivo.
