Nell’era della trasformazione digitale, molte aziende che operano nel settore B2B e producono o distribuiscono macchine, attrezzature e utensili professionali si trovano di fronte a una crescente richiesta di efficienza e rapidità nelle risposte fornite a lead, clienti e collaboratori. La gestione delle informazioni tecniche, spesso sparsa tra manuali tecnici, FAQ, CRM e sistemi di ticketing, può rallentare i processi di assistenza, influenzando negativamente la customer experience e il supporto tecnico.
Un assistente virtuale potenziato dall’intelligenza artificiale, comunemente noto come chatbot, rappresenta una soluzione strategica per ottimizzare l’interazione con la vasta mole di informazioni tecniche e operative di cui un’azienda dispone. Basato su un Large Language Model (LLM), come per esempio GPT di OpenAI, questo strumento può trasformare l’intero processo di gestione della knowledge base aziendale, offrendo una serie di vantaggi specifici per il settore B2B.
Come funziona il chatbot aziendale per assistenza tecnica
Un chatbot aziendale avanzato si basa su una serie di tecnologie che operano insieme per comprendere e rispondere alle richieste degli utenti in linguaggio naturale. Il suo funzionamento si fonda su alcuni moduli chiave:
- Modulo di Encoding: converte la domanda scritta dall’utente in una rappresentazione numerica, un’operazione cruciale per permettere all’assistente virtuale di elaborarla
- Information Retrieval (IR): dopo l’embedding, la domanda viene confrontata con gli embedding (rappresentazioni numeriche) dei documenti tecnici aziendali indicizzati in un database vettoriale realizzato ad hoc. Mediante questo confronto il motore di ricerca individua i contenuti della knowledge base semanticamente più rilevanti ai fini della generazione della risposta
- Generazione della risposta: il chatbot utilizza un LLM per creare una risposta coerente e fluida, basata sui contenuti recuperati e le istruzioni ricevute, che può consistere in una citazione diretta, un riassunto o una riformulazione delle informazioni tecniche.
Vantaggi del chatbot per le aziende del settore B2B
1. Accesso unificato al sapere tecnico
Un vantaggio importante del chatbot è la sua capacità di fornire accesso unificato a una molteplicità di fonti di informazioni tecniche redatte e validate dall’azienda, come manuali tecnici, FAQ, sistemi di CRM e ticketing.
Ciò vale però anche quando l’azienda deve mettere a disposizione di collaboratori e clienti documentazione tecnica e di prodotto fornita da più fornitori e disponibile in forma non strutturata.
Questo approccio riduce il tempo impiegato da operatori tecnici, collaboratori dell’azienda e potenziali clienti per cercare risposte su diverse piattaforme, rendendo il processo di supporto e assistenza più fluido e immediato.
2. Profilazione avanzata degli utenti
Un aspetto fondamentale per le aziende B2B è la possibilità di profilare gli utenti del chatbot. Se opportunamente progettato e supportato da metadati presenti nella knowledge base, l’assistente virtuale può adattare le risposte in base al profilo dell’utente, fornendo informazioni personalizzate per:
- Lead in fase decisionale: un potenziale cliente potrebbe ottenere risposte più generali sulle funzionalità e vantaggi dei prodotti
- Tecnici specializzati: per chi ha già esperienza, il chatbot può fornire dettagli più tecnici o riservati sulle operazioni di installazione, uso, manutenzione, troubleshooting
- Clienti di diversi livelli: la profilazione consente anche di segmentare le risposte in base al livello di riservatezza, garantendo che solo determinate informazioni siano accessibili in base al ruolo dell’utente.
Questo approccio un’esperienza personalizzata e mirata, e contribuisce anche a proteggere informazioni sensibili o riservate.
3. Ricerca semantica
A differenza di un motore di ricerca basato su parole chiave e che agisce su dati strutturati, un chatbot interfacciato a un database vettoriale esegue una ricerca di affinità semantica su contenuti non strutturati. Questo significa che non è necessario che l’utente utilizzi esattamente le parole o le frasi contenute nella knowledge base aziendale per ottenere una risposta rilevante. Il sistema identifica i contenuti con valore semantico simile alla domanda dell’utente, facilitando il reperimento di informazioni anche in dati non strutturati.
4. Multilinguismo e traduzione automatica
Con modelli linguistici avanzati come GPT di OpenAI, la traduzione diventa una funzione emergente, che permette al chatbot di rispondere in diverse lingue o tradurre al volo contenuti tecnici non disponibili nella lingua dell’utente. Al netto di ulteriori considerazioni sulla traduzione automatica, si tratta di un’abilità che può dare un aiuto in più all’utente.
5. Integrazione con altri moduli funzionali
Per esempio, l’integrazione del chatbot con funzionalità di text-to-speech e speech-to-text possono permettere a un tecnico di interagire a mani libere con l’assistente virtuale, ricevendo istruzioni in tempo reale sulle operazioni da compiere.
Attenzione ai rischi: gestione delle “allucinazioni”
Un aspetto critico da considerare quando si utilizza un LLM è il rischio di “allucinazioni”, ovvero la generazione di risposte apparentemente coerenti ma non basate su dati reali. Questo rischio può essere mitigato adottando tecniche come:
- Retrieval Augmented Generation (RAG): il chatbot basa le risposte su informazioni recuperate dalla knowledge base tecnica aziendale, riducendo al minimo il rischio di generazione arbitraria dei contenuti
- Citazione delle fonti: il LLM può essere istruito per citare esplicitamente le fonti utilizzate nella risposta, rendendo più semplice all’utente verificare eventualmente la risposta dell’assistente virtuale
- Prompting contestuale: fornire al chatbot istruzioni chiare sul suo ruolo e su come generare le risposte riduce il rischio di deviazioni informative.
Conclusione
Per le aziende del settore B2B, implementare un chatbot per l’assistenza tecnica rappresenta un vantaggio competitivo, e una significativa evoluzione nel modo di gestire e distribuire la conoscenza tecnica aziendale. Un assistente virtuale può rispondere in modo efficace e veloce alle richieste dei clienti, semplificare il lavoro dei tecnici e fornire una panoramica completa sulle interazioni con la knowledge base con l’obiettivo di migliorarla in modo continuo.
Glossario dei termini tecnici
- LLM (Large Language Model): modello linguistico di grandi dimensioni, allenato su una vasta quantità di testi per generare risposte in linguaggio naturale
- Embedding: rappresentazione numerica di parole o frasi che ne cattura il significato contestuale e le relazioni semantiche. Nell’ambito del funzionamento del chatbot, sia i contenuti della knowledge base tecnica aziendale, sia la domanda dell’utente sono trasformati in embedding per supportare la ricerca di contenuti semanticamente affini al quesito
- Information Retrieval (IR): processo di ricerca e recupero delle informazioni pertinenti da un insieme di dati, basato sulla somiglianza semantica
- Database vettoriale: database che indicizza i testi in forma numerica, rappresentandoli come vettori in uno spazio multidimensionale
- Ricerca semantica: metodo di ricerca che si basa sul significato contestuale delle parole, piuttosto che sulla corrispondenza esatta delle parole chiave
- Profilazione utente: processo di personalizzazione delle risposte del chatbot in base al profilo, ruolo o livello di competenza dell’utente. Deve essere supportato da sviluppi ad hoc e dalla presenza di opportuni metadati nei contenuti tecnici aziendali
- Retrieval Augmented Generation (RAG): approccio che combina il recupero di informazioni dalla knowledge base aziendale con la generazione della risposta per l’utente in linguaggio naturale, minimizzando il rischio di errori informativi
- Allucinazioni: risposte generate dai modelli linguistici che, pur essendo plausibili, non sono basate su fatti reali. RAG e altre tecniche aiutano a mitigare questo rischio.