Intelligenza artificiale generativa, il boom di ChatGPT e come migliorare il customer management

Nell’ultimo mese si è parlato in maniera diffusa di ChatGPT, indubbiamente il grande trend del momento. Si tratta di uno strumento di intelligenza artificiale generativa, che si concentra sull’uso di algoritmi per generare una serie di contenuti, nella fattispecie testuali. A contraddistinguere questo strumento è il fatto che i contenuti scritti appaiono difficilmente distinguibili da quelli elaboratori da un essere umano.  

Questo modello di intelligenza artificiale generativa linguistica, sviluppato dalla società OpenAI, è stato presentato nell’ormai lontano 2018, ma l’IA è diventata sempre più sofisticata negli ultimi anni, tanto che l’ultima versione conversazionale di ChatGPT ha suscitato un grande interesse proprio per la sua capacità di generare un testo plausibile e coerente. 

L’intelligenza artificiale generativa è nata negli anni ’50, quando vennero creati i primi algoritmi di generazione di testo, i quali producevano soltanto frasi semplici e ripetitive. Gli sviluppatori hanno poi migliorato la loro capacità e a partire dagli anni ’90, grazie all’avvento di computer più potenti e all’apprendimento automatico, l’IA generativa è stata impiegata anche per creare immagini e suoni. 

ChatGPT è una chat basata su un modello di machine learning noto come Generative Pre-Trained Transformer. Questo sistema è in grado di comprendere e generare il linguaggio umano, in modo simile a come lo farebbe una persona fisica. Questo modello di linguaggio di grandi dimensioni può essere utilizzato per cercare testo in modo autonomo, per rispondere a delle domande e per generare testi scritti. 

Andrea Pozzi, docente di Advance Programming and deep learning for artificial intelligence presso l’Università Cattolica del Sacro Cuore a Milano, si è soffermato su alcune caratteristiche di ChatGPT: “È stata allenata, ha appresso della conoscenza su dei dati presenti in diverse fonti e in diversi formati. È in grado di rielaborare e riformulare le informazioni presenti in questi dati. In sostanza sintetizza la conoscenza presente in quei dati: non genera nuovi contenuti in termini di conoscenza, ma va a riformulare quella che è presente nei dati su cui è stata allenata”. 

Sotto un certo punto di vista, ChatGPT può essere paragonata a uno studente che per preparare un esame legge un libro, apprende le informazioni e all’esame risponde alle domande rielaborando il contenuto studiato. Nello specifico non ha dunque inventato conoscenza, ma ha fatto suoi i temi presenti nel libro e li ha riformulati in maniera originale: questo è il senso di originalità che troviamo in Chat GPT. 

Un altro aspetto su cui ci si sta interrogando è quali sono le fonti a cui attinge ChatGPT. Al momento non è dato saperlo in maniera ufficiale, ma si può immaginare che siano enciclopedie online e forum famosi. In sostanza un grosso ammontare di dati disponibili in rete e sui cui l’intelligenza artificiale si è allenata, rielaborandoli e facendoli la propria base di conoscenza.  

Il nome stesso di AI conversazionale spiega in cosa consista questa tecnologia: uno strumento che riconosce il linguaggio umano e riesce a rispondere a quesiti e richieste con una modalità che imita al meglio la conversazione tra persone. 

Per ottenere questa tipologia di interazione, si sfruttano tecnologie che ruotano intorno alla sfera del Machine Learning, come il riconoscimento vocale automatico (ASR), la comprensione del linguaggio naturale (NLU), l’elaborazione del linguaggio naturale (NPL), e l’AI per la cancellazione del rumore. 

Studiando ed elaborando il linguaggio umano e i processi di dialogo, l’Artificial Intelligence conversazionale è in grado di imitare la relazione comunicativa tra gli esseri umani in modo del tutto naturale, dando la percezione all’utente di una reale conversazione con un’altra persona. 

L’apprendimento dell’AI permette di creare anche fluttuazioni nella forma discorsiva, che riprendono fraseggi ed espressioni emotive tipiche del modo di esprimersi organico di ogni essere umano. 

ChatGPT è stata creata per permettere agli utenti di interagire in modo più semplice con GPT-3, ovvero il terzo modello di generative pre-training rilasciato da OpenAI. Questo modello di linguaggio è basato su trasformatori e utilizza il deep learning per produrre testi simili a quelli umani. Alla base troviamo il Natural Language Processing (NLP), ovvero una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sull’interazione tra computer e linguaggio umano.  

La tecnologia NLP permette a ChatGPT di comprendere i modelli e le sfumature del linguaggio umano, impiegando algoritmi di machine learning che vengono addestrati su una grande quantità di dati di testo. ChatGPT può essere un ottimo assistente dell’essere umano per velocizzare e migliorare i processi. Tra le attuali applicazioni non è prevista soltanto la generazione di testo. Può infatti essere un supporto nella traduzione linguistica e nella scrittura creativa, può migliorare gli assistenti personali virtuali, i chatbot potrebbero diventare più conversazionali e in grado di assistere gli utenti con una vasta gamma di attività. Tra i campi di applicazione ci potrebbe anche essere la conduzione di sondaggi, in modo da analizzare il sentiment di grandi quantità di dati di testo. 

L’intelligenza artificiale può fare la differenza nel customer management e l’AI conversazionale può migliorare i processi di interazione con i clienti. Con l’AI conversazionale è più semplice ottenere la giusta risposta a una richiesta e il machine learning permette di migliorare di volta in volta l’apprendimento dell’intelligenza artificiale, fornendo soluzioni sempre più esatte. Le funzioni di un AI permettono anche di gestire task differenti, senza alcun tipo di interruzioni, 24 ore su 24 e riducendo i costi di formazione e di presidio per le aziende.  

Tramite l’AI omnichannel si possono anche sviluppare il riconoscimento di un brand, la fidelizzazione del cliente, sistemi di cross e up-selling grazie a strumenti che sfruttano le preferenze dei consumatori. Machine learning e AI conversazionale sono gli strumenti migliori per tracciare e memorizzare la soddisfazione del consumatore. 

L’intelligenza artificiale si può abbinare a soluzioni omnicanale, come quelle garantite da XCALLY. Attraverso l’intelligenza artificiale conversazionale è infatti più semplice ottenere la risposta a una richiesta e ricevere informazioni esatte. All’atto pratico il machine learning migliora di volta in volta l’apprendimento dell’intelligenza artificiale, fornendo soluzioni sempre più corrette, precise e ottimizzate.  

Questa soluzione comporta anche una riduzione dei costi di formazione e di presidio: può essere affiancata al customer care tradizionale e può gestire autonomamente i processi, con un aiuto immediato, omnicanale e responsivo. L’AI conversazionale permette anche di tracciare e memorizzare la soddisfazione del cliente, fornendo analisi specifiche sulla percezione del customer service da parte degli utenti. La possibilità di avere un servizio a disposizione 24 ore su 24 assicura al consumatore la percezione di essere seguito in maniera attiva dall’azienda. 

Gli investimenti in intelligenza artificiale sono raddoppiati nell’ultimo anno. Questo è quanto emerge dalla quinta edizione dell’Artificial Intelligence Index Report, elaborato dall’Institute for Human-Centered AI della Stanford University. Un gruppo di esperti provenienti dal mondo accademico e dal panorama aziendale ha evidenziato che i privati hanno investito 93,5 miliardi di dollari (circa 85,35 miliardi di euro) nel 2021, ovvero più del doppio rispetto ai 46 miliardi di dollari (circa 42,5 miliardi di euro) registrati nel 2020. 

Un tema attualmente poco discusso è quello riguardante l’etica legata all’intelligenza artificiale. Da ormai cinque in Europa è iniziata una riflessione su questo aspetto. Tra i punti più delicati figurano la protezione dei diritti fondamentali (l’intelligenza artificiale deve essere sviluppata e utilizzata in modo da rispettare i diritti fondamentali e le libertà umane) e la responsabilità (chi sviluppa e utilizza sistemi di IA deve essere responsabile delle conseguenze del loro uso). 

Altri due temi di grande rilievo sono la non-discriminazione (le decisioni prese dall’artificial intelligence devono essere basate su criteri obiettivi e trasparenti) e la tutela dell’occupazione (l’intelligenza artificiale deve essere utilizzata in modo da non sostituire il lavoro umano e creare disoccupazione).