TribYou

AI: perché è utile utilizzarla per il tuo business

Intelligenza Artificiale
Guida autonoma, software di riconoscimento facciale e piattaforme che interagiscono direttamente con l'utente, costituiscono solamente un limitato insieme delle numerose applicazioni di Intelligenza Artificiale presenti al giorno d'oggi.

Guida autonoma, software di riconoscimento facciale e piattaforme che interagiscono direttamente con l’utente, costituiscono solamente un limitato insieme delle numerose applicazioni di Intelligenza Artificiale presenti al giorno d’oggi. La disciplina viene applicata a svariati e diversi ambiti tra di loro: dall’automotive fino alla medicina, passando anche per il campo militare.

Tuttavia, il fine ultimo è sempre rappresentato dal poter andare in soccorso dell’operatore umano, permettendogli di svolgere il suo compito nella maniera più efficiente e nel minor tempo possibile. Per le sue rimarcabili caratteristiche, l’intelligenza artificiale non costituisce solamente un notevole progresso della tecnologia ma essa verrà progressivamente sempre più utilizzata anche all\’interno delle aziende.

Che cos’è l’Intelligenza Artificiale?

L’intelligenza artificiale è definita come la materia che si occupa dello studio e della realizzazione di apparati informatici in grado di poter simulare il pensiero umano.

Benché emulare completamente la mente umana, al momento, sia impossibile, intuitivamente la disciplina dell’intelligenza artificiale viene spesso accostata all\’utilizzo di robot, sistemi di IoT e, di recente, anche a una serie di software, di cui la maggior parte in cloud, in grado di ottimizzare alcune attività che spetterebbero a degli specialisti, come la creazione di foto, di video o la scrittura di articoli. Tuttavia, il termine intelligenza artificiale risulta piuttosto ampio e la materia va a coprire altri settori più specifici:

Machine Learning 

Termine spesso confuso con l’AI vera e propria, costituisce la branca della disciplina che si occupa della creazione di tutti quei sistemi autonomi in grado di poter apprendere o migliorare le performance in basi ai dati che vengono utilizzati. I processi di machine learning sono presenti, ormai, ovunque, dalle più piccole azioni quotidiane fino alla programmazione di una rete neurale.

Il ML lo si può trovare:

  • Nelle interazioni con le banche;
  • Acquisti online;
  • Utilizzo dei Social Media.


In genere, i progettisti di algoritmi di apprendimento automatico hanno varie competenze, principalmente legate al mondo della statistica, del calcolo numerico e della programmazione informatica. Sono due le figure principali che si occupano dello sviluppo di algoritmi riguardanti il ML, lo sviluppatore software il quale si occupa della sintesi della grande mole di dati e il data scientist, incaricato allo sviluppo di soluzioni per gli utenti finali. Il linguaggio di programmazione principe per lo sviluppo di sistemi di apprendimento automatico è il python, linguaggio open-source e general purpose che mette a disposizione dello sviluppatore diversi framework, come TensorFlow e Scikit-learn.

Deep Learning

Sottoinsieme della branca del machine learning, il deep learning si occupa della creazione di algoritmi ispirati direttamente alla struttura e al funzionamento del cervello umano. Diversamente dai programmi informatici utilizzati per la risoluzione di un task specifico, gli algoritmi di DL si basano sull’assimilazione di dati, permettendo loro di poter imparare autonomamente, senza l’ausilio di un intervento esterno che specifichi al modello cosa deve fare esplicitamente.

Nello specifico, il deep learning fa affidamento su classi di algoritmi di machine learning che usano vari livelli di unità non lineari a cascata per svolgere task di estrazione di caratteristiche e di trasformazione. In questo modo, ogni livello successivo utilizza come input il valore di output del livello precedente. Inoltre, questi sofisticati algoritmi fanno uso di modelli di apprendimento non supervisionato di livelli gerarchici multipli.

Le applicazioni di deep learning sono implementate in numerosi altri contesti, quali:

  • Computer vision;
  • Riconoscimento della lingua parlata;
  • Elaborazione del linguaggio naturale (NLP);
  • Bioinformatica;
  • Chatbot.


Esattamente come per la disciplina del Machine Learning, i modelli di DL vengono sviluppati principalmente utilizzando il linguaggio Python, assieme ad altre librerie apposite, come Pytorch.

Un’applicazione dell’AI: i Chatbot

Nonostante siano già presenti all’interno del mercato della tecnologia, così come quello del business, da diverso tempo, è soltanto recentemente che i chatbot stanno divenendo sempre più utilizzati. Un lampante esempio recente riguarda ChatGPT, chatbot sviluppato da OpenAI.

Un chatbot è definito come un software in grado di simulare ed eseguire delle conversazioni umane, sia scritte che orali, permettendo all’utente di interagire direttamente con queste particolari piattaforme, facendo sembrare a quest’ultimo di interloquire con una persona fisica vera e propria.

Il range di applicazioni di questa piattaforma spazia da chatbot più semplici in grado di rispondere semplicemente a dei quesiti posti dall’utente, fino ad arrivare a veri e propri sistemi digitali capaci di apprendere autonomamente e fornire un livello di personalizzazione progressivamente maggiore e mirato.

Nello specifico, i chatbot si dividono in due grandi categorie:

  • Chatbot dedicati alle attività: software monouso, sviluppati appositamente per lo svolgimento di un’unica funzione. Fanno leva sulla NLP, per essere in grado di dare risposte automatizzate a domande generiche ma basilari. Questi chatbot vengono soprattutto applicati alle funzioni di assistenza e di servizio. Rappresentano i sistemi chatbot attualmente più utilizzati:
  • Chatbot predittivi basati sui dati: spesso sono identificati come dei veri e propri assistenti digitali e sono molto più interattivi con l’utente. Oltre al ML e NLP, sfruttano anche la NLU (Natural Language Understanding) per poter imparare più efficacemente. Facendo leva sui dati che l’utente inserisce, il complesso software interno di questi chatbot è capace di imparare nel tempo le sue preferenze, offrire dei suggerimenti e anche a prevedere delle esigenze. Alcuni esempi di chatbot basati sui dati sono Amazon Alexa e Siri.


L’importante diffusione dei software chatbot si rifà soprattutto alle rimarcabili trasformazioni che la digitalizzazione sta apportando, precedentemente, per mezzo dei computer, ed ora, tramite i dispositivi mobili, quali smartphone e wearables. Infatti, i chatbot vengono utilizzati come interfacce proprio per la grande espansione delle applicazioni di messaggistica e delle piattaforme social e stanno cambiando il modo in cui aziende e clienti interagiscono tra di loro.

Chatbot: i vantaggi per un CRM

La Customer Experience è fondamentale per un’azienda e per i prodotti che offre: il cliente è una figura chiave per ciascun business e la sua gestione deve essere curata nei minimi dettagli, già dalle fasi in cui esso rappresenta ancora un lead. Per venire in soccorso a questa delicata relazione, oltre al personale di un’azienda, intervengono il sistema CRM e i Chatbot, due strumenti molto potenti se utilizzati a dovere.

I benefici di un chatbot integrato in un software CRM sono diversi, per esempio:

  • Supporto continuo: attivo 24 ore su 24, un chatbot consente a un’azienda di essere virtualmente presente costantemente, giorno e notte. Grazie a questo software, non si ha più la necessita di avere un operatore che sia sempre pronto a rispondere al cliente.
  • Customer Journey più efficiente: la possibilità di avere una piattaforma che possa offrire tutte le informazioni necessarie in qualsiasi momento, può rendere un cliente più tranquillo quando si tratta dell’acquisto di un prodotto.
  • Riduzione di errori umani: un chatbot opportunamente programmato con tutte le informazioni necessarie per il cliente va automaticamente a diminuire anche gli errori che possono sorgere durante l’interazione tra l’operatore e il cliente.
  • Rafforzamento del brand: la flessibilità che ha un chatbot permette il trasferimento del tone of voice anche all’interno dell’interazione tra il software e l’umano. In questo modo, anche se in assenza di un operatore del call center, il cliente sarà comunque in grado di percepire il brand.


Nonostante i numerosi ed obiettivi benefici potenzialmente implementabili, un chatbot non potrà mai sostituirsi completamente ad un essere umano, soprattutto per quanto concerne la gestione e risoluzione dei task più articolati e complessi.

Share the Post:

Related Posts

Strategie DEM per la crescita B2B

Strategie DEM per la crescita B2B

Le campagne DEM si rivelano strumenti indispensabili in una strategia di digital marketing B2B. Il loro scopo? Facilitare una comunicazione efficace col proprio pubblico e rafforzare la consapevolezza del brand

Read More

Join Our Newsletter