Sono sempre di più le ricerche che dimostrano che l’utilizzo di uno strumento di interazione digitale con il Cliente aiuti il business. L’implementazione di uno strumento di dialogo diretto con gli interlocutori aziendali contribuisce infatti a far crescere la fiducia nei confronti del brand, la fidelizzazione e l’acquisizione di nuovi Clienti.
Ma non solo, si parla infatti sempre di più di ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer), un prototipo di chatbot basato su intelligenza artificiale ed apprendimento automatico sviluppato da OpenAI specializzato nella conversazione con un utente umano.
Ma per comprenderli e comprendere da vicino anche quest’ultimo fenomeno è necessario conoscerne la genesi e ogni aspetto.
Di questo parla Walter Gentile, Business Automation Manager di Npo Sistemi, nella nuova intervista della rubrica Il Parere dell’esperto.
Quando nascono i Chatbot?
l termine chatbot deriva da una crasi tra due termini, chat da una parte, e robot dall’altra, si tratta di software capaci di interagire con le persone.
Il termine è stato coniato agli inizi degli anni ’90 da Michael Mauldin, creatore del chatbot Verbot, come unione dei termini chat e robot. Quello che però è considerato il primo chatbot della storia è però ELIZA, sviluppato nel 1966 da Joseph Weizenbaum, Professore di Computer Science al Massachusetts Institute of Technology (MIT) che era stato profondamente influenzato dal lavoro di Alan Turing. La genesi risale però a quest’ultimo, autore, nel 1950, dell’articolo “Computing Machinery and Intelligence” in cui ipotizza la misurazione dell’intelligenza di una “macchina” attraverso la sua capacità di simulare una conversazione senza che il suo interlocutore umano se ne possa accorgere. Ecco, questa prova è passata alla storia come Test di Turing.
Quali sono i volti “nascosti” e più “oscuri” di questo fenomeno?
Il volto nascosto riguarda in generale tutta la AI di cui i Chatbot sono una particolare applicazione.
I modelli di Machine Learning, ed in generale Intelligenza Artificiale, sono “famelici” di dati che servono per quello che, in gergo, si chiama training del modello.
È gioco forza che questi dati vengano presi da fonti diverse e soprattutto dal web: ecco questo ha creato e creerà inevitabilmente problemi legati al diritto d’autore, alla privacy e non ultimo problemi etici.
Quest’ultimo aspetto, in particolare, è legato alla qualità e alla polarizzazione degli stessi dati: se addestriamo un modello con dati sbilanciati, non uniformi o non correttamente etichettati e filtrati, si corre il rischio reale di avere dei sistemi che genereranno risposte discriminatorie, razziste, incitanti all’odio etc…
Infine, un altro aspetto da considerare è legato all’attività manuale che serve per creare ed etichettare dati di training di qualità. Si tratta infatti, tipicamente, di un’attività manuale a basso valore aggiunto che spesso viene appaltata in outsourcing in condizioni di lavoro non sempre ideali, come ha rivelato un’inchiesta del Time proprio relativamente a ChatGPT.
Quale potrebbe essere la prossima evoluzione?
Sicuramente ChatGPT ed altri modelli che stanno arrivando sul mercato: è notizia di questi giorni, per esempio, che Google sta rilasciando sul mercato Bard. Diciamo che la tendenza è quella di spostare verso l’alto l’asticella, settando una nuova user experience e nuove aspettative negli utenti, un po' come successo anni fa con l’avvento sul mercato dei cellulari di Apple con il suo iPhone.
I produttori di piattaforme di ChatBot “classici” non potranno non tenerne conto, proprio come successe con i cellulari, pena la perdita di quote di mercato e la conseguente irrilevanza. D’altro canto però nell’azzardare una previsione, almeno di medio periodo, può essere utile operare una distinzione tra applicazioni di Chatbot in ambito B2C rispetto ad applicazioni in ambito B2B, in quest’ultimo ambito le tecnologie “classiche” possono ancora avere voce in capitolo ed anzi potenziarsi grazie all’avvento di modelli generativi del linguaggio naturale che sono alla base di ChatGTP, Bard etc…
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