Pensa a quanto tempo impieghi ogni giorno a completare attività produttive di valore, rispetto al tempo impiegato per parlare con i tuoi colleghi, compresi meeting, chiamate, chat e sessioni di brainstorming. E a quanto altro tempo perdi cercando informazioni e dati necessari per portare a termine il tuo lavoro.

Le statistiche ci raccontano che in azienda dedichiamo circa il 16% delle ore lavorative a collaborazione e comunicazione interna (chat, meeting di allineamento, sync sullo stato di avanzamento lavori etc..), e un buon 19% a cercare, riordinare e mettere insieme le informazioni (cercare documenti di lavoro, ritrovare quel dato specifico, verificare protocolli ufficiali, fare ricerca per consolidare una proposta etc..). 

Si tratta di una quantità di tempo enorme che porta le aziende a cercare modi concreti per migliorare la produttività e l'efficienza a livello aziendale a partire proprio da come migliorare i processi di collaborazione interna e di ricerca delle informazioni. 

Pensiamo, per esempio, a Shopify, che ha scelto di introdurre una specie di calcolatore interno del costo dei meeting per aumentare la consapevolezza su quanto di fatto “costano” i meeting all’azienda, rispetto alla comunicazione via mail. Riducendo i meeting settimanali, l’azienda ha, infatti, stimato una diminuzione dei costi totale del 15%. Un risultato eccezionale!

È evidente che trovare le risposte e le informazioni all’interno dei dati aziendali dovrebbe essere più semplice e veloce, un po’ come scrivere un messaggio in chat a un collega e ricevere una risposta in pochi secondi, giusto?

Le piattaforme di AI conversazionale stanno letteralmente cambiando il modo in cui i dipendenti accedono ai dati e interpretano la Business Intelligence (BI) aziendale. In passato, l'analisi dei dati era un processo lungo e complesso, che richiedeva competenze tecniche specifiche. Gli analisti dovevano esaminare report e dashboard per estrarre insight azionabili e renderli comprensibili ai team di business, i quali risultavano quindi completamente dipendenti da loro per qualsiasi chiarimento o modifica dei grafici.

Oggi, grazie alle piattaforme di AI conversazionale, gli utenti di business possono ottenere le informazioni di cui hanno bisogno facendo delle semplici domande in linguaggio naturale e senza alcun bisogno di competenze tecniche specifiche. Bloomfire ha condiviso che la conversational AI contribuisce a ridurre il tempo trascorso su attività che coinvolgono comunicazione interna e ricerca di informazioni.

In questo articolo, parleremo proprio di come la conversational AI aiuti le persone di business ad accedere ai dati e a interpretarli in modo semplice e veloce, facendo domande e ottenendo risposte in linguaggio naturale.

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Cosa significa AI conversazionale

L'AI conversazionale è una tecnologia che consente ai computer di simulare conversazioni umane in tempo reale, come quando torni a casa e “parli” alla macchina del caffè. L’AI conversazionale ha, infatti, reso possibile la creazione, l’addestramento e l’implementazione di strumenti di self-service conversazionale, come chatbot o agenti virtuali, che sono quindi in grado di comprendere, elaborare e rispondere in linguaggio umano. 

Per le aziende che desiderano sfruttare la Business Intelligence (BI), l'AI conversazionale rappresenta una vera rivoluzione: permette, infatti, agli utenti con qualsiasi livello di competenza tecnica di analytics, di interagire con i dati in modo semplice, intuitivo e immediato. Invece di analizzare dashboard complesse o di rivolgersi agli analisti, oggi tutti in azienda possono fare una domanda scritta o a voce e ricevere risposte in tempo reale. Questo cambiamento rappresenta un grande passo avanti nel modo in cui i team accedono, analizzano e interpretano i propri dati aziendali.

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Come funzionano le piattaforme di AI conversazionale

Le piattaforme di AI conversazionale combinano tecniche avanzate di elaborazione del linguaggio naturale e machine learning per comprendere e generare risposte in linguaggio umano. Un aspetto chiave è la capacità di interpretare non solo le parole dell’utente, ma anche il contesto e il significato sottostante, sfruttando rappresentazioni semantiche (semantic layer) apprese da reti neurali profonde, come i modelli transformer, addestrati su enormi quantità di dati testuali. 

Questi modelli analizzano l’intento dell’utente in modo accurato, migliorando la qualità delle risposte, anche se l’apprendimento continuo avviene generalmente offline, con aggiornamenti basati su nuovi dati. Quando una piattaforma di AI è integrata con un modello RAG (Retrieval-Augmented Generation), acquisisce una capacità avanzata di fornire risposte più rilevanti e precise. Il modello RAG combina, infatti, il recupero di informazioni specifiche tramite sistemi di retrieval con la generazione di testo basata su tali informazioni, garantendo risposte ben contestualizzate e precise.

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AI conversazionale: esempi e casi d’uso

L'uso più diffuso dell'AI conversazionale si trova in applicazioni come chatbot o assistenti virtuali. La verità è che i casi d’uso sono molto più numerosi. Qui sotto trovi alcuni esempi di piattaforme di AI conversazionale e di come vengono impiegate nei diversi dipartimenti aziendali.

1. Chatbot‍

I chatbot sfruttano l’AI conversazionale per rispondere a domande, risolvere problemi e fornire informazioni agli utenti in modo automatizzato; sono molto utilizzati nell’assistenza clienti.

2. Assistenti virtuali‍

Gli assistenti virtuali basati sull'AI aiutano gli utenti con le attività quotidiane, generano contenuti e rispondono alle domande in linguaggio naturale. Sono in grado di capire e memorizzare “il contesto” della conversazione restituendo  risposte in linea con la cronologia e le preferenze degli utenti.

3. Text-to-speech e riconoscimento vocale‍

Convertono il linguaggio parlato in testo scritto e viceversa, e consentono agli utenti di dettare messaggi, effettuare ricerche o prendere appunti tramite comandi vocali.

‍4. Traduttori linguistici‍

Il supporto multilingue è stato fondamentale per poter sviluppare piattaforme che sfruttano la capacità dell’AI conversazionale di comprendere e tradurre testo parlato o scritto in tempo reale; un esempio per tutti sono i traduttori automatici che usiamo ogni giorno.

5. Business Intelligence e Analytics‍

L’AI conversazionale semplifica la BI e l’analisi dati permettendo agli utenti di fare domande in linguaggio naturale, di comprendere le domande, recuperare le informazioni corrette e poi rispondere sempre in un linguaggio semplice e diretto, contribuendo così alla democratizzazione dell’accesso ai dati e ad un miglior processo di decision-making.  

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Vantaggi dell’AI conversazionale applicata a numeri e analytics

Scegliere uno strumento di AI conversazionale per la Business Intelligence o la Decision Intelligence della tua azienda offre moltissimi vantaggi, oltre a farti risparmiare tempo:

‍Efficienza operativa‍

L’AI conversazionale riduce significativamente il tempo impiegato per cercare dati e analizzare report. Un recente sondaggio di Gartner ha rilevato, infatti, che le aziende che utilizzano l’AI applicata alla Decision Intelligence dedicano il 40% di tempo in meno all’analisi dei dati, lasciando più tempo libero per attività di valore e strategiche.

Democratizzazione dell’accesso ai dati‍

L’AI conversazionale democratizza l’accesso ai dati e alle informazioni, perché permette a tutti, a prescindere dal livello di competenza tecnica o di analisi dei dati, di ottenere insight semplicemente facendo domande in linguaggio naturale.

Esplorazione dati in tempo reale‍

Le piattaforme di AI conversazionale vanno oltre il semplice recupero delle informazioni. Sono in grado, infatti, di esplorare i dati e di andare in profondità, fornendo raccomandazioni e identificando trends e pattern nei dati. Non solo, l’AI conversazionale può anche essere proattiva e suggerire domande che aiutano gli utenti a trovare le informazioni che cercano.

Continuità nella conversazione‍

L’interazione con uno strumento di AI conversazionale può sembrare davvero un dialogo continuo che comprende scambi prolungati e un flusso naturale di conversazione che tiene conto del contesto. Questa capacità consente a queste piattaforme di adattare le risposte in base alle esigenze degli utenti.

Processi decisionali migliori‍

Infine, le piattaforme di AI conversazionale permettono a tutti i dipartimenti aziendali di ricevere risposte immediate – proprio come quando si fa una domanda a un membro del team e di prendere decisioni informate in tempi rapidi – migliorando così l’efficienza aziendale nel suo complesso.

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Come scegliere lo strumento di AI conversazionale per il tuo business

Come abbiamo visto, gli strumenti di AI che hanno capacità conversazionali avanzate sono utili a tutte le aziende, e, in modo particolare, a quelle che operano nei settori altamente regolamentati perché capaci di rivoluzionare i flussi di lavoro, migliorando l'efficienza e i processi di decision-making.

Ad esempio, con Crystal, lo strumento di Decision Intelligence sviluppato da iGenius, è possibile letteralmente “parlare con i propri dati aziendali”, ovvero fare domande in linguaggio naturale, proprio come faresti con un membro del team. Ecco alcuni esempi di funzionalità che ti permettono di sfruttare le capacità conversazionali di questo strumento: 

1. Linguaggio naturale‍

Puoi accedere ai dati e alle informazioni aziendali in linguaggio naturale; Crystal è in grado di comprendere, elaborare e restituire insight con le stesse parole del tuo team.

2. Lingue supportate‍

Non solo puoi parlare con i tuoi dati aziendali, ma puoi farlo nella lingua che preferisci. Crystal è disponibile in più lingue (inglese, italiano, francese, spagnolo e tedesco).

3. Interazioni scritte o a voce‍

Accedi ai tuoi dati e fai domande sia scritte che a voce; ottieni risposte quando vuoi e da dove vuoi, anche fuori ufficio.

4. Risposte in tempo reale‍

Tutte le risposte e gli insight di Crystal sono sempre aggiornati in tempo reale e riflettono le informazioni più recenti disponibili.

‍5. 100% affidabile‍

Grazie alla sua architettura GPT for Numbers, Crystal restituisce insight sicuri e di cui puoi fidarti davvero perché basati solo sulle tue fonti dati aziendali.

Chiudi gli occhi e immagina come sarà una giornata di lavoro quando le capacità conversazionali dell'AI saranno perfettamente integrate nelle tue attività di ogni giorno. 

Probabilmente passeremo meno tempo a cercare e raccogliere informazioni, mentre le interazioni con gli altri membri del team potrebbero essere dedicate a brainstorming, scambio di opinioni costruttivo e qualche chiacchiera davanti alla macchinetta del caffè. In cambio, avremo risposte in tempi rapidi, processi più efficienti e insight sempre accurati e affidabili con cui prendere decisioni, e usare meglio il nostro tempo e le nostre risorse. 

Ora apri gli occhi, e continua tu…