Qual è la differenza tra un agente AI e un chatbot?

Se hai mai chattato con un agente dell'assistenza clienti online o chiesto a Siri quale sia l'uccello ufficiale dello stato del Rhode Island, hai interagito con un chatbot.

Questi pratici assistenti digitali sono ottimi per rispondere a domande semplici e svolgere attività di base, ma nell'era dell'intelligenza artificiale (AI) generativa possono sembrare piuttosto limitati. Chiedi a Siri un elenco dei tuoi clienti potenziali più importanti per regione e probabilmente ti offrirà una ricerca su Google.

Un agente AI, invece, è come avere un assistente AI digitale integrato nel tuo workflow. Hai bisogno di aiuto per dare la priorità ai tuoi migliori clienti potenziali in un dato giorno? Cerchi un breve riassunto della riunione del team di assistenza a cui non hai potuto partecipare questa mattina? Hai un vuoto creativo e ti serve un testo di marketing su misura per la fascia demografica dei tuoi clienti? Un agente che si basa sui dati unici della tua azienda può aiutarti in tutto questo.

Tuttavia, data la natura conversazionale di entrambi, è naturale chiedersi dove finiscono i chatbot e dove iniziano gli agenti. Continua a leggere per scoprirlo.

Un chatbot tradizionale è un programma informatico che utilizza regole predefinite, alberi decisionali e risposte con script per interagire con gli utenti. I chatbot sono basati su una forma di AI meno avanzata che consente l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e richiedono in genere parecchia formazione e fine-tuning per gestire accuratamente le richieste degli utenti. Questi chatbot, che esistono da quando Joseph Weizenbaum creò ELIZA nel 1964, vengono utilizzati principalmente per estrarre informazioni, gestire interazioni di base e rispondere alle domande comuni dell'assistenza clienti. E sebbene i chatbot abbiano interfacce conversazionali simili a quelle di un agente AI, non comprendono il linguaggio allo stesso modo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

La loro capacità di fornire risposte rapide e coerenti alle domande più comuni li rende una soluzione affidabile ed economica per la gestione delle richieste di routine del servizio clienti, la raccolta di informazioni di base e il suggerimento di risorse pertinenti. Tuttavia, la loro capacità di comprendere il contesto e apprendere dalle interazioni è limitata, così come la loro capacità di gestire richieste che si discostano dai flussi conversazionali predefiniti. Quindi, sebbene siano efficaci per attività semplici e ripetitive, hanno difficoltà con conversazioni basate su domande aperte.

"Nei bot tradizionali, il flusso conversazionale è costruito in modo molto dichiarativo e predefinito. Non offre un'esperienza di conversazione completa e naturale", spiega Abhi Rathna, direttore della gestione dei prodotti nel team AI di Salesforce.

Pensa a un chatbot come a un distributore automatico: ha un inventario fisso di snack (risposte predeterminate), una piccola tastiera per gli input dell'utente (le domande che puoi porre) e può darti solo esattamente quello che hai selezionato (una risposta con script). È semplice, prevedibile e funziona bene se devi soddisfare un'esigenza specifica.

I chatbot sono adatti per gli scenari in cui è fondamentale che tutte le risposte aderiscano alle linee guida del messaggio del marchio. "Per gli utilizzatori con una brand voice molto specifica che vogliono essere prescrittivi sui flussi di conversazione in scenari chiave, i bot tradizionali consentono di controllare le conversazioni", afferma Rathna.

Un agente AI è un assistente AI avanzato progettato per aumentare le capacità umane in un'ampia gamma di attività. A differenza dei chatbot, che sono più limitati, gli agenti AI (noti anche come agenti autonomi) possono comprendere e generare linguaggio naturale, elaborare e analizzare grandi quantità di informazioni e assistere in attività complesse come la scrittura, i codici di programmazione, la risoluzione di problemi e le attività creative.

Poiché questi sistemi sono in genere costruiti su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) addestrati su grandi quantità di dati, sono in grado di interagire meglio con maggiori sfumature e consapevolezza del contesto. E per consentire a un'azienda di generare output personalizzati o estrarre importanti informazioni approfondite per la propria attività, un agente può anche basarsi sui tuoi dati aziendali unici, inclusi sia dati strutturati, come un foglio di calcolo o un database, sia dati non strutturati, come PDF, e-mail e storico delle chat.

E poiché gli agenti AI possono adattarsi e imparare dalle interazioni, sono strumenti versatili che eccellono nel migliorare la produttività e il processo decisionale.

"Un agente AI utilizza un modello linguistico di grandi dimensioni per gestire le conversazioni, il che rende molto facile creare un flusso naturale, riducendo inoltre i tempi di configurazione", spiega Rathna. "L'agente riesce meglio a comprendere l'intento e collegarlo alle risposte giuste".

Se un chatbot è simile a un distributore automatico, un agente AI è come uno chef personale con un impressionante repertorio di ricette (vasta base di conoscenze), la capacità di comprendere richieste di piatti complessi (elaborazione del linguaggio naturale) e può imparare nuovi piatti che si adattano alle tue preferenze (capacità di apprendere dai dati storici).

I chatbot differiscono dagli agenti AI per molti aspetti importanti, tra cui le loro capacità, il modo in cui vengono addestrati e il tempo necessario per la loro implementazione.

Mentre i chatbot seguono in gran parte dialoghi basati su regole e si limitano a rispondere a domande predefinite, gli agenti AI possono ragionare e basare le risposte su conoscenze e contenuti pertinenti. I chatbot del servizio clienti, a differenza degli agenti, necessitano di una vasta formazione con centinaia di espressioni per essere in grado di comprendere le richieste formulate con un linguaggio naturale. Gli agenti sono invece significativamente più rapidi e facili da implementare e lanciare. Inoltre, gli agenti non richiedono dialoghi e configurazioni basati su regole per attivare azioni e indirizzare la conversazione.

Cosa implica tutto questo per determinare quale sia la soluzione migliore per la tua attività? Può dipendere in ultimo dal tipo di necessità, se di interazione con i clienti o con i dipendenti, afferma Rathna.

"Per gli scenari principalmente rivolti ai clienti, penso che ci sarà un mix di chatbot tradizionali e moderni agenti di intelligenza artificiale generativa. Per gli scenari rivolti ai dipendenti, un agente è più utile", dichiara Rathna. "Il nostro Einstein Copilot è integrato nel flusso di lavoro insieme ad altri processi aziendali. E questo, combinato con una rapida integrazione, assicurerà un'adozione più rapida".

Nel breve termine, considerato che l'affidabilità delle risposte dell'AI generativa continua a migliorare, Rathna vede un modello ibrido come una buona opzione per molti clienti.

"Quello che prevedo è che i clienti utilizzino i chatbot in alcuni casi in cui vogliono essere più prescrittivi e avere un maggiore controllo, e gli agenti per altri casi d'uso in cui si sentono tranquilli nel lasciare che l'AI generativa controlli la conversazione. La tecnologia è ancora in evoluzione, quindi forse questo cambierà tra qualche anno, ma nel frattempo dovremmo pensare agli agenti e ai chatbot con un approccio "meglio insieme"."

Con la continua evoluzione della tecnologia AI, gli agenti AI sono destinati a una crescita esponenziale nei prossimi anni. Le interazioni con gli agenti diventeranno più intuitive sfruttando testo, voce e mezzi visivi e la migliore comprensione contestuale sarà la chiave grazie a cui potranno fornire informazioni più pertinenti col passare del tempo.

E anche se l'evoluzione dei chatbot tradizionali non sarà così entusiasmante come quella degli agenti AI, vedremo progressi pratici nell'esperienza utente, una maggiore integrazione con altri sistemi aziendali e un'implementazione più semplice di flussi e risposte personalizzati con i chatbot.

Mentre esploriamo collettivamente questo panorama AI in rapida evoluzione, comprendere i modi in cui sia i chatbot che gli agenti possono avvantaggiare in modo unico la tua azienda, sia ora che in futuro, sarà importante per massimizzare il loro impatto. Che si tratti di utilizzare un chatbot, un agente o di adottare un approccio ibrido usandoli entrambi in tandem, questi strumenti svolgeranno sicuramente un ruolo sempre più significativo nelle operazioni aziendali, trasformando il modo in cui interagiamo sia con la tecnologia che gli uni con gli altri.