Come funzionano i chatbot - Guida definitiva ai chatbot 2026

Ricordate i bei vecchi tempi in cui "Clippy" di Microsoft appariva sui nostri schermi desktop, rispondendo alle domande e dando suggerimenti in modo giocoso?

Si potrebbe definire la prima versione di un chatbot. Era utile, ma basilare e limitato nella sua capacità di rispondere alle domande. Da allora, i chatbot moderni hanno fatto passi da gigante. Sono più veloci, più precisi e dispongono di una base di conoscenze molto più vasta.

Grazie alla loro maggiore efficienza, i chatbot sono diventati uno strumento essenziale per le aziende. Secondo le statistiche:

• I chatbot hanno ormai conquistato quasi il 65% delle interazioni B2C delle aziende.
• Nel 2023, i chatbot nel settore retail hanno consentito un risparmio di oltre 11 miliardi di dollari in costi di transazione.
• Un servizio di assistenza clienti su sei che hai ricevuto quest'anno è stato fornito tramite un chatbot.

Come funzionano i chatbot? Qual è la scienza che sta dietro al loro funzionamento? In questo post del blog parleremo dei retroscena dei chatbot. Scopriremo come funzionano i chatbot basati sull'intelligenza artificiale, impareremo cos'è il NLP e concluderemo con la migliore soluzione di chatbot basata sull'intelligenza artificiale disponibile sul mercato per la tua azienda.

Allora, siete pronti? Cominciamo a leggere!

Che cos'è un chatbot?

Un chatbot è essenzialmente un robot con cui è possibile chattare (come suggerisce il nome). Immaginate di avere una domanda o di aver bisogno di aiuto per qualcosa e, invece di rimanere in attesa o cercare tra infinite FAQ, basta digitare la vostra richiesta in una finestra di chat. Il chatbot risponde immediatamente, quasi come se si stesse conversando con un esperto rappresentante del servizio clienti.

Un chatbot è programmato per simulare una conversazione tra esseri umani. È progettato per comprendere le tue domande e fornire risposte utili, spesso imitando una conversazione umana. Che tu stia ordinando una pizza, prenotando un volo o chiedendo consigli su cosa indossare in una giornata piovosa, un chatbot può aiutarti. 

Alcuni sono semplici e rispondono a domande dirette, mentre altri sono più avanzati, in grado di interagire in modo complesso e persino di imparare dalle conversazioni passate per migliorare nel tempo.

Grazie al loro funzionamento, il punto di forza dei chatbot è la loro disponibilità. Sono sempre attivi, pronti ad assistere gli utenti sia di giorno che di notte. Inoltre, essendo progettati per essere facili da usare, non è necessario essere esperti di tecnologia per interagire con loro.

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Quali sono i principali tipi di chatbot?

Lo sapevate? Un chatbot ben progettato è in grado di gestire senza problemi l'80% delle semplici richieste di assistenza clienti.

Ma prima di approfondire il funzionamento dei chatbot, vediamo quali sono le diverse tipologie.

1. Chatbot basati su regole:

Questi sono quelli più semplici: seguono una serie di regole predefinite per guidare la conversazione. Pensate a loro come a un diagramma di flusso in azione. Se chiedete gli orari di apertura del negozio, vi daranno gli orari. Se chiedete qualcosa per cui non sono programmati, potrebbero gentilmente indirizzarvi a un operatore umano. 

Pro: sono ottimi per gestire attività specifiche e di routine e sono abbastanza facili da sviluppare.

Contro: Possono rispondere solo a un numero limitato di domande.

Esempio: immagina di trovarti su un sito web di vendita al dettaglio e di aprire la finestra della chat per chiedere informazioni sulla politica di restituzione. Il chatbot potrebbe rispondere con un messaggio semplice e pre-programmato:

"La nostra politica di restituzione consente di restituire la merce entro 30 giorni dall'acquisto, previa presentazione dello scontrino. Desideri avviare una procedura di restituzione?"

2. Chatbot basati sull'intelligenza artificiale

Si tratta dei cugini più avanzati dei bot basati su regole. I chatbot basati sull'intelligenza artificiale utilizzano l'intelligenza artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere e rispondere a domande più complesse. Sono in grado di gestire una gamma più ampia di argomenti, imparare dalle interazioni passate e persino offrire consigli personalizzati. È come chattare con qualcuno che ti capisce davvero.

Pro: Sono in grado di gestire un'ampia gamma di richieste.

Contro: Sono molto più avanzati e richiedono uno sviluppo tecnico.

Esempio: supponiamo che tu stia utilizzando un'app di viaggi per pianificare una vacanza. Chiedi al chatbot di consigliarti alcuni hotel a Parigi. Invece di limitarsi a fornirti un elenco, il bot basato sull'intelligenza artificiale tiene conto delle tue preferenze passate, del tuo budget e persino delle condizioni meteorologiche per suggerirti le opzioni migliori:

"Sulla base dei tuoi precedenti soggiorni e delle attuali condizioni meteorologiche a Parigi, ti consiglio l'Hotel de Paris. Rientra nel tuo budget e ha ottime recensioni per i suoi accoglienti servizi invernali."

3. Chatbot ibridi

Poi ci sono i chatbot ibridi. Questi combinano il meglio dei due mondi: iniziano con interazioni basate su regole, ma passano senza soluzione di continuità all'intelligenza artificiale quando le cose si complicano. Sono perfetti per le aziende che hanno bisogno dell'affidabilità dei bot basati su regole, ma vogliono anche offrire un'esperienza più sofisticata.

Pro: combinano i punti di forza dei chatbot basati su regole e di quelli basati sull'intelligenza artificiale.

Contro: La manutenzione degli script basati su regole e l'addestramento della componente AI possono richiedere molte risorse.

Esempio: stai prenotando un volo online e inizi chiedendo al chatbot quali sono i voli disponibili. La conversazione inizia con un'interazione basata su regole:

"Inserisci la città di partenza."

Man mano che procedi e poni domande più complesse come "Qual è il posto migliore per chi soffre di mal d'auto?", il chatbot passa senza soluzione di continuità alla sua componente AI:

“Le consiglio un posto sopra l'ala. Di solito è meno soggetto alle turbolenze. Vuole che glielo prenoti?”

Cos'è un'architettura chatbot?

Per capire come funziona un chatbot, è necessario comprendere il principio di base alla base del suo funzionamento.

L'architettura di un chatbot si riferisce alla struttura e ai componenti sottostanti che consentono al chatbot di funzionare. È come un progetto o un disegno di sistema che determina il modo in cui il chatbot comprende, elabora e risponde agli input degli utenti. Un'architettura ben progettata garantisce il funzionamento fluido del chatbot, gestendo le conversazioni in modo naturale ed efficiente.

Fondamentalmente, l'architettura dei chatbot include solitamente diversi componenti chiave:

1. Sistema di domande e risposte

Come risponde alle tue domande un chatbot?

I chatbot dispongono di un sistema di domande e risposte che li aiuta a comprendere le tue domande e a generare una risposta appropriata. Il loro sistema di domande e risposte può essere costruito addestrandoli in due modi:

• Formazione manuale: al chatbot vengono fornite le domande più frequenti e le relative risposte accurate. La formazione manuale consente ai chatbot di rispondere rapidamente a queste domande con risposte predefinite che è possibile modificare a proprio piacimento.
• Formazione automatizzata: si carica una serie di documenti aziendali nel sistema del chatbot e gli si chiede di addestrarsi autonomamente. Il bot utilizzerà il database aziendale per elaborare automaticamente le possibili domande e le relative risposte.

2. Motore di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Questo componente è il cervello del chatbot. È responsabile della comprensione e dell'interpretazione del linguaggio dell'utente. Il motore NLP scompone il messaggio dell'utente in parti comprensibili, identifica l'intento ed estrae le informazioni rilevanti, come nomi, date o preferenze.

Il motore è composto da due parti:

• Il classificatore di intenzioni valuta ciò che l'utente sta chiedendo e come rispondere in modo appropriato alla sua domanda.
• L'estrattore di entità mappa le parole chiave nella query dell'utente e le utilizza per generare una risposta.

I chatbot possono anche incorporare il feedback degli utenti e utilizzarlo per migliorare le loro prestazioni. Utilizzano inoltre l'apprendimento delle politiche per individuare quali conversazioni si concludono con risultati soddisfacenti per gli utenti.

3. Interfaccia utente (UI)

Questa è la parte front-end in cui gli utenti interagiscono con il chatbot. Potrebbe trattarsi di una finestra di chat su un sito web, un'app di messaggistica o persino un'interfaccia vocale come uno smart speaker. L'interfaccia utente acquisisce gli input degli utenti, sia digitati che vocali.

4. Archiviazione dei dati

Questo componente memorizza le cronologie delle conversazioni, le preferenze degli utenti e altri dati rilevanti. Consente al chatbot di mantenere il contesto tra una sessione e l'altra, personalizzare le interazioni e migliorare attraverso l'analisi dei dati.

5. Integrazioni personalizzate

Hai bisogno di personalizzare il tuo chatbot in base alle tue esigenze specifiche? Le integrazioni personalizzate ti aiutano a integrare il tuo chatbot con il tuo CRM, il database aziendale, il calendario, i percorsi di pagamento e molti altri strumenti.

Come funzionano i chatbot?

I chatbot funzionano conversando con te, proprio come faresti con una persona reale, ma attraverso un computer o uno smartphone.

Ecco una semplice spiegazione di come funzionano le cose:

• Comprendere il tuo messaggio: quando digiti o dici qualcosa a un chatbot, il suo primo compito è capire cosa stai chiedendo. Ad esempio, se digiti "Che tempo fa oggi?", il chatbot deve riconoscere che stai chiedendo informazioni sul tempo.

• Capire cosa vuoi: dopo aver compreso il tuo messaggio, il chatbot cerca di capire cosa vuoi. Potrebbe sembrare semplice, ma è come risolvere un piccolo rompicapo. Il chatbot esamina le parole che hai usato e determina la tua "intenzione". In questo caso, la tua intenzione è quella di ottenere un aggiornamento meteo.

• Trovare le informazioni giuste: una volta che il chatbot ha capito cosa stai chiedendo, si mette al lavoro per trovare la risposta giusta. Potrebbe controllare un database meteorologico, esaminare conversazioni precedenti o connettersi ad altri servizi online per ottenere le informazioni di cui hai bisogno.

• Risponderti: dopo aver raccolto le informazioni necessarie, il chatbot formula una risposta. Se hai chiesto informazioni sul tempo, potrebbe rispondere: "Le previsioni per oggi sono soleggiate con una temperatura massima di 24 °C". L'obiettivo è fornirti una risposta chiara e utile.

• Mantenere viva la conversazione: il chatbot tiene traccia della conversazione in modo da poter rispondere in modo appropriato se si pone una domanda di follow-up. Ad esempio, se poi si chiede "E domani?", il chatbot ricorda che si sta ancora parlando del tempo e fornisce le previsioni per il giorno successivo.

• Apprendimento nel tempo: molti chatbot migliorano con il passare del tempo. Imparano da ogni interazione, individuando schemi ricorrenti e migliorando le loro risposte. Ad esempio, se molte persone chiedono informazioni su argomenti specifici, il chatbot potrebbe iniziare a fornire risposte più dettagliate su tali argomenti.

I passaggi sopra descritti possono sembrare semplici, ma il processo è regolato da numerosi dettagli tecnici. Analizziamo il funzionamento dei chatbot spiegando tre concetti chiave: pattern matcher, algoritmi e reti neurali artificiali.

1. Pattern matchers: individuare frasi familiari

Hai mai risolto un puzzle? Funziona quando individui i pezzi che si incastrano e continui a farlo. Simile a ciò che fanno i pattern matcher nei chatbot.

• Come funzionano: i pattern matcher cercano frasi o parole specifiche in ciò che digiti. Ad esempio, se chiedi a un chatbot "Che ore sono?", il pattern matcher riconosce la parola "ore" e la abbina a una risposta predefinita come "Sono le 14:00".

• Esempio: supponiamo che tu digiti "Raccontami una barzelletta". Il chatbot dispone di un sistema di riconoscimento dei modelli che riconosce la parola "barzelletta". Esso abbina questo modello a una risposta memorizzata del tipo: "Perché gli scienziati non si fidano degli atomi? Perché costituiscono tutto!".

I pattern matcher sono ottimi per gestire domande semplici e dirette, ma hanno dei limiti perché rispondono solo a corrispondenze esatte. Se formulassi la stessa domanda in modo diverso, il chatbot potrebbe non riconoscerla.

2. Algoritmi: risoluzione dei problemi passo dopo passo

Ma come fa un chatbot a elaborare domande più complesse? Il segreto sta negli algoritmi. Proprio come una ricetta passo passo che segui mentre prepari una torta, un algoritmo è un insieme di istruzioni dettagliate che indicano al chatbot cosa fare con le informazioni che riceve.

• Come funzionano: quando fai una domanda, il chatbot usa degli algoritmi per elaborare le tue parole, capire cosa vuoi dire e poi decidere la risposta migliore. Questi algoritmi dividono quello che dici in parti più piccole, le analizzano e seguono un processo logico per trovare la risposta.

• Esempio: se chiedi "Che tempo farà domani?", un algoritmo nel chatbot seleziona innanzitutto parole chiave come "tempo" e "domani". Quindi, utilizza una serie di passaggi (o regole) per cercare le previsioni del tempo per domani e presentartele in modo chiaro.

Gli algoritmi sono più flessibili dei pattern matcher perché non richiedono una corrispondenza esatta parola per parola. Sono ottimi per gestire attività che richiedono un po' più di ragionamento, come trovare informazioni specifiche o eseguire semplici calcoli.

3. Reti neurali artificiali: come il cervello umano, ma in un robot

I pattern matcher e gli algoritmi sono interessanti, ma come funzionano i chatbot basati sull'intelligenza artificiale? Sono le reti neurali artificiali a rendere "avanzato" un chatbot avanzato. Ispirate a una delle più grandi creazioni della natura, queste reti funzionano come il cervello e il sistema nervoso umani.

Proprio come il nostro cervello impara dalle esperienze, le reti neurali aiutano i chatbot ad apprendere dalle conversazioni passate per migliorare la comprensione e la risposta.

• Come funzionano: una rete neurale è composta da livelli di "nodi" (immaginali come piccoli decisori). Quando invii un messaggio, il chatbot lo fa passare attraverso questi livelli. Ogni nodo elabora le informazioni, individuando il significato più probabile delle tue parole. La rete apprende nel tempo, adeguando la propria comprensione in base alla correttezza o meno delle risposte precedenti.

• Esempio: supponiamo che tu chieda spesso a un chatbot "Che succede?" per controllare le notizie. All'inizio potrebbe non capirlo, ma man mano che apprende da ogni interazione, la rete neurale inizia a riconoscere che "Che succede?" significa che stai cercando aggiornamenti sulle notizie. Presto sarà in grado di fornire una risposta pertinente come "Ecco cosa sta succedendo oggi: [notizie principali]".

Le reti neurali artificiali sono in grado di gestire conversazioni più complesse, adattarsi a diversi modi di porre la stessa domanda e persino comprendere il contesto e le sottili sfumature del linguaggio.

Che cos'è la NLU (Natural Language Understanding, comprensione del linguaggio naturale)?

La NLU è il modo in cui un chatbot capisce quello che gli chiedi. È una parte fondamentale di come i chatbot e altri sistemi di intelligenza artificiale capiscono e rispondono al linguaggio umano.

La NLU consente al chatbot non solo di ascoltare o leggere le tue parole, ma anche di comprendere effettivamente il loro significato.

Per semplificare, la NLU funziona attraverso questi 3 concetti:

• Identificazione delle entità: NLU individua i dettagli importanti nel tuo messaggio, noti come "entità". Se dici "Prenota un volo per New York venerdì", le entità sono "New York" (destinazione) e "venerdì" (data). Questi dettagli sono fondamentali affinché il chatbot possa eseguire la tua richiesta in modo accurato.

• Comprendere l'intento: quando si parla con un chatbot, di solito si ha un obiettivo specifico o un "intento". Ad esempio, se si dice "Ho bisogno di una pizza", l'intento è quello di ordinare del cibo. L'NLU aiuta il chatbot a capire qual è l'obiettivo. Riconosce che la richiesta non è solo un insieme di parole casuali, ma un'azione specifica che si desidera che il bot compia, come effettuare un ordine.

• Gestione del contesto: a volte, un singolo messaggio non è sufficiente per capire cosa desideri. L'NLU aiuta il chatbot a tenere traccia del contesto di una conversazione. Se chiedi "Che ne dici di sabato?" dopo aver parlato della prenotazione di un volo, il chatbot utilizza l'NLU per capire che stai ancora discutendo dei piani di viaggio.

Perché la NLU è importante?

La NLU è ciò che rende i chatbot più simili agli esseri umani. Senza di essa, il bot risponderebbe solo a frasi specifiche e pre-programmate. La NLU consente al chatbot di essere flessibile e di comprendere un'ampia gamma di domande, anche quando vengono poste in modi diversi. È ciò che permette al bot di rispondere in modo accurato e di rendere l'interazione naturale.

Che cos'è l'NLP (elaborazione del linguaggio naturale)?

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un ampio campo di studio e tecnologia che si concentra su come le macchine, come i computer e i chatbot, possono comprendere, interpretare e rispondere al linguaggio umano in modo significativo e utile. Pensate alla NLP come a un ponte che permette agli esseri umani di comunicare con le macchine utilizzando il linguaggio quotidiano, sia parlato che scritto.

Perché la PNL è importante?

Il NLP è essenziale perché consente alle macchine di interagire con noi nella nostra lingua, non nella loro. Senza il NLP, dovremmo comunicare con i computer in un modo che essi possano facilmente comprendere, ad esempio utilizzando codici o comandi. Il NLP rende l'interazione più umana, consentendoci di parlare con le macchine come faremmo con un'altra persona.

Ad esempio, quando chiedi al tuo smartphone: "Che tempo fa oggi?", l'NLP elabora la tua domanda, capisce che desideri un aggiornamento meteo, controlla i dati pertinenti e quindi genera una risposta del tipo: "C'è il sole con una temperatura massima di 24 °C".

Il quadro generale: NLP vs. NLU

Mentre la NLU (Natural Language Understanding, comprensione del linguaggio naturale) è una parte della NLP incentrata specificamente sulla comprensione e l'interpretazione del significato, la NLP copre un ambito più ampio. Comprende non solo la comprensione, ma anche la generazione del linguaggio, la traduzione delle lingue, la sintesi dei testi e altro ancora. Essenzialmente, la NLP comprende tutte le tecniche e i processi che consentono alle macchine di lavorare con il linguaggio umano in modo intuitivo ed efficace.

Chatbot vs chatbot con IA

L'avvento di potenti chatbot come Chat GPT e Gemini ha confuso i termini chatbot e chatbot AI. Ma alcuni anni fa, quando la tecnologia non era così avanzata come oggi, questi termini non potevano essere usati in modo intercambiabile.

Un chatbot standard segue regole e script preprogrammati per rispondere agli input degli utenti. Abbina parole chiave o frasi specifiche a risposte prestabilite. Questi chatbot sono ottimi per compiti semplici e ripetitivi, come rispondere a domande comuni o guidare gli utenti attraverso processi di base, ma possono avere difficoltà con domande più complesse o impreviste.

D'altra parte, un chatbot AI utilizza l'intelligenza artificiale, in particolare l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'apprendimento automatico, per comprendere e rispondere agli input degli utenti in modo più flessibile. I chatbot AI sono in grado di gestire conversazioni più complesse, apprendere dalle interazioni passate e fornire risposte personalizzate. 

Ecco un confronto diretto tra il funzionamento dei chatbot basati sull'intelligenza artificiale e quello dei chatbot standard:

Integrazione dei chatbot con i canali di messaggistica digitale  

I chatbot svolgono un ruolo fondamentale nel marketing digitale di un marchio, coinvolgendo i clienti, migliorando la loro esperienza e favorendo le conversioni. Canali di messaggistica come WhatsApp, Facebook Messenger, Instagram DM e la chat live dei siti web sono solo alcuni dei modi in cui questi bot possono esercitare la loro magia.

• Attraverso i canali di messaggistica, i chatbot possono interagire con i potenziali clienti in tempo reale, rispondendo alle domande, guidandoli attraverso il processo di acquisto e persino fornendo consigli personalizzati basati sul comportamento degli utenti.
• Fornendo risposte immediate e assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7, i chatbot aiutano a mantenere alto il coinvolgimento dei clienti, ridurre i tassi di rimbalzo e aumentare le possibilità di convertire i visitatori in lead o vendite.
• Possono inoltre sfruttare questi canali per raccogliere dati preziosi sulle preferenze e sul comportamento dei clienti, che possono essere utilizzati per personalizzare le strategie di marketing e migliorare il targeting.

Trengo: la soluzione definitiva di chatbot con IA per il tuo sito web e molto altro ancora

Ora che sai come funziona un chatbot basato sull'intelligenza artificiale, sei pronto a procurartene uno per il tuo sito web? Trengo ha la soluzione perfetta per te!

Con il chatbot basato sull'intelligenza artificiale di Trengo,"AI HelpMate", puoi riunire tutti i tuoi canali di messaggistica in un unico posto. Che i tuoi clienti ti contattino tramite WhatsApp, chat sul sito web o social media, tutte le richieste di assistenza clienti saranno raccolte in un'unica casella di posta.

AI HelpMate ti aiuta a:

• Gestire le conversazioni di routine durante la guida, l'assistenza e le vendite.
• Offri assistenza in 26 lingue con 6 lingue predefinite in caso di incertezza.
• Genera risposte suggerite che i membri del team possono utilizzare e modificare.
• Passa senza soluzione di continuità alla conversazione con operatori umani quando necessario.
• Adattati alle linee guida del marchio e alle conoscenze che utilizzi per addestrarlo.

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