Che cos'è e come si usa

ChatGPT è salito alle stelle in popolarità: è cresciuto fino a 1 milione di utenti in soli cinque giorni.

ChatGPT è un'intelligenza artificiale conversazionale e la sua celebrità arriva in un momento in cui molte aziende stanno adottando strumenti simili per risparmiare tempo nei loro processi di marketing.

Questo post esaminerà tutto ciò che devi sapere sull'IA conversazionale, tra cui:

Fondamentalmente, applica l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Esempi comuni di IA conversazionale sono gli assistenti virtuali e i chatbot.

IA conversazionale contro chatbot

L'intelligenza artificiale conversazionale e i chatbot vengono spesso discussi insieme, quindi sapere come si relazionano è importante.

I chatbot sono un'applicazione dell'IA conversazionale, ma non tutti i chatbot utilizzano l'IA conversazionale. La maggior parte dei chatbot sono basati su regole, dove sono preprogrammati con specifiche risposte e script predefiniti e non possono gestire conversazioni più complesse.

I chatbot AI possono gestire più tipi di conversazioni e argomenti e utilizzare i dati per fornire la risposta più accurata.

Come funziona l'IA conversazionale?

L'IA conversazionale esiste attraverso l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la generazione del linguaggio naturale (NLG).

L'apprendimento automatico è il modo in cui uno strumento di intelligenza artificiale conversazionale ottiene la sua intelligenza. Inizia con l'input umano, in cui qualcuno fornisce a una macchina un set di dati univoco da cui imparare. Studia i dati, comprende le connessioni e alla fine diventa pronto per avere conversazioni reali con veri umani.

L'elaborazione del linguaggio naturale è la capacità della macchina di riconoscere parole e frasi dalle conversazioni con gli esseri umani grazie ai dati originali da cui ha appreso. Lo strumento utilizza quindi NLG per sviluppare le migliori risposte possibili alle domande umane.

L'intelligenza artificiale conversazionale migliora e diventa più precisa nel tempo poiché apprende continuamente da ogni conversazione.

Il processo complessivo è questo:

1. L'input viene ricevuto come testo o audio (parole pronunciate o suoni generici).
2. La macchina analizza l'input con l'elaborazione del linguaggio naturale per scoprire cosa significa l'input e cosa potrebbe includere una risposta.
3. Una volta compreso l'input, l'IA conversazionale fornisce all'utente le informazioni migliori e più accurate (NLG).

Le macchine utilizzano i dati di ogni conversazione per creare conoscenza e generare risposte più accurate.

Esempi di AI conversazionale

Un'applicazione di marketing comune dell'IA conversazionale sono gli strumenti di generazione di contenuti che ricercano argomenti online e creano output di contenuti come post di blog, e-mail e persino testi pubblicitari.

L'assistente ai contenuti di HubSpot è un ottimo esempio di uno strumento che utilizza l'intelligenza artificiale generativa per aiutare gli esperti di marketing a creare contenuti scritti.

Puoi semplicemente dire a HubSpot di cosa vorresti scrivere e l'assistente ai contenuti può fare cose come:

• Genera un elenco di argomenti del blog che interessano al tuo pubblico
• Crea uno schema per dare il via al tuo processo di scrittura
• Scrivi testi nitidi e accattivanti ottimizzati per i tuoi lettori e motori di ricerca.

L'assistente ai contenuti AI si integra nativamente con le tue funzionalità HubSpot preferite.

Un'altra applicazione sono gli strumenti di sintesi vocale che convertono il testo in un parlato dal suono naturale, migliorando l'accessibilità per le persone che utilizzano tecnologie assistive. Gli strumenti di ascolto e monitoraggio dei social utilizzano anche la PNL per comprendere il tono e l'intento delle conversazioni online per capire come le persone si sentono riguardo al tuo marchio.

Gli strumenti delle risorse umane e di reclutamento analizzano anche i curriculum e le lettere di accompagnamento alla ricerca di parole chiave e frasi per identificare i candidati ideali per le offerte di lavoro.

Altre applicazioni sono dispositivi domestici intelligenti, come Google Home, e assistenti virtuali come Siri di Apple.

Per rimanere all'avanguardia di un mercato in crescita, dai un'occhiata alla playlist di HubSpot, The Business of AI, che presenta spettacoli che discutono delle future applicazioni aziendali dell'IA.

Vantaggi dell'IA conversazionale

Con questi esempi in mente, quali vantaggi può portare l'IA conversazionale a un'azienda?

1. L'intelligenza artificiale conversazionale può far risparmiare tempo.

L'intelligenza artificiale conversazionale può farsi carico delle conversazioni con i consumatori e portare risultati pertinenti, aiutando i team a concentrarsi su questioni più urgenti che richiedono un tocco umano.

L'IA conversazionale può anche elaborare grandi quantità di punti dati e fornire rapidamente informazioni e risposte ai team aziendali, aiutando a prendere decisioni basate sui dati e liberando l'onere dell'elaborazione dei dati.

2. L'intelligenza artificiale conversazionale fornisce approfondimenti basati sui dati

I dati raccolti dagli strumenti di intelligenza artificiale conversazionale possono essere risorse utili per le aziende per conoscere i consumatori e ciò che vogliono, sia che si tratti di domande frequenti che possono essere utilizzate per aggiornare una pagina delle FAQ o per saperne di più su come le persone parlano di te online.

3. L'intelligenza artificiale conversazionale può guidare gli acquisti.

Gli strumenti di intelligenza artificiale conversazionale possono utilizzare la PNL per comprendere le domande dei clienti, apprendere esigenze e punti deboli e generare consigli su prodotti o servizi che ispirano gli acquisti.

4. L'intelligenza artificiale conversazionale può trovare i clienti più adatti.

L'intelligenza artificiale conversazionale può ordinare molti punti dati per aiutarti a trovare i clienti ideali.

5. L'intelligenza artificiale conversazionale può condurre il monitoraggio del marchio.

Come accennato in precedenza, l'intelligenza artificiale conversazionale può analizzare ciò che le persone dicono della tua attività online e cercare frasi e parole chiave comuni per comprendere il sentimento del marchio. Questo è un notevole risparmio di tempo, poiché i professionisti del marketing possono dedicare meno tempo all'ordinamento di centinaia di conversazioni e interazioni.

È qui che ci sono degli svantaggi nell'IA conversazionale, poiché nulla può imitare l'importanza della comprensione umana.

Sfide dell'IA conversazionale

L'intelligenza artificiale conversazionale è un fronte entusiasmante per i professionisti del marketing, ma è sempre importante comprendere l'intero quadro, poiché ci sono due lati di ogni medaglia.

Il modo più significativo in cui i marchi possono sbagliare con l'adozione dell'IA conversazionale è se assume funzioni che possono ancora trarre vantaggio dal monitoraggio e dall'interazione umana.

Ad esempio, uno strumento può monitorare le conversazioni online, ma un essere umano può cogliere sottigliezze che una macchina non può. Uno strumento per le risorse umane può vagliare le domande di lavoro per parole chiave e frasi specifiche per trovare i candidati più adatti, ma un revisore umano può dire quando un candidato ha l'esperienza commisurata che lo rende perfetto, anche se il suo curriculum non contiene parole chiave target .

Alcune sfide aggiuntive dell'IA conversazionale includono:

• Input linguistico: dialetti, slang e persino rumori di sottofondo possono influire sulla capacità di una macchina di elaborare l'input linguistico.
• Privacy: gli strumenti conversazionali memorizzano e raccolgono dati per migliorare i propri processi, ma la sicurezza o le violazioni dei dati possono causare problemi di sicurezza se le informazioni personali dei consumatori vengono esposte.
• Sviluppo umano e culturale: l'apprendimento automatico deve progredire continuamente per apprendere insieme allo sviluppo culturale umano, che si tratti di conoscenze culturali generali o qualcosa di più specifico come gli orari di programmazione di un film appena uscito.

Statistiche AI ​​conversazionali

L'intelligenza artificiale è un campo in continua evoluzione. Se sei indeciso sull'adozione o semplicemente stai cercando di saperne di più sul campo, ecco alcune statistiche vitali da conoscere.

• Si prevede che le dimensioni del mercato globale dell'IA conversazionale raggiungeranno i 32 miliardi di dollari entro il 2023. ( Ricerca di mercato alleata)
• Si prevede che l'e-commerce vocale digitale triplicherà fino a raggiungere un'industria da 80 miliardi di dollari entro il 2023. (Juniper Research)
• Il numero di assistenti vocali digitali raggiungerà gli 8,4 miliardi di unità entro il 2023. (Statista)
• eMarketer prevede che 126 milioni di adulti statunitensi utilizzeranno gli assistenti vocali almeno una volta al mese. (eMarketer)
• 1 consumatore su 5 utilizza quotidianamente la live chat o la chat in-app. (Vonaggio)
• Il 62% dei marketer riferisce di utilizzare l'intelligenza artificiale nelle proprie strategie di marketing. (Statista)
• Gli esperti di marketing che utilizzano l'automazione nei loro ruoli hanno maggiori probabilità di segnalare una strategia di marketing efficace rispetto a quelli che non lo fanno. (Ricerca blog HubSpot)
• Nel 2021, l'elaborazione del linguaggio naturale era il tipo più popolare di adozione dell'IA per le aziende. (Università di Stanford AII)
• I sistemi di intelligenza artificiale più performanti stimano correttamente il sentiment 9 volte su 10. (Università di Stanford AII)
• L'inferenza del linguaggio abduttivo sta traendo le conclusioni più plausibili con informazioni limitate. La linea di base umana per la precisione è del 92,90% e i sistemi di intelligenza artificiale sono del 91,87%. (Università di Stanford AII)
• Sebbene l'uso dell'IA sia aumentato, non ci sono stati aumenti significativi nella mitigazione dei rischi dell'IA dal 2019. (McKinsey)
• Il 15% degli americani è più entusiasta che preoccupato per l'impatto dell'intelligenza artificiale e il 46% esprime la stessa quantità di preoccupazione ed eccitazione. (Pew Research Center)