I chatbot di nuova generazione possono portare nuovo valore alle piattaforme di business intelligence
Nel mezzo del successo dell’IA generativa, c’è il rischio di perdersi tra i contro (pochi) e i pro (tanti) nell’adottare strumenti di intelligenza artificiale in ambito aziendale. Un esempio è la potenza dei chatbot, con cui è oggi possibile sfruttare tutta la potenza delle nuove tecnologie in ambiti specifici, come la BI. Lo spiega bene Federico Battistin, Data Solution Senior Architect di Aubay. “I motori che si basano sugli LLM, non solo danno ai chatbot la possibilità di eseguire compiti automatizzati ma anche di assumere nuovi poteri, con un grado di conoscenza prima impensabile”. Nello specifico della BI, l’applicazione dei chatbot può dare uno slancio essenziale al business. La Business Intelligence ha cambiato il modo in cui i team di gestione prendono le decisioni. Spesso però l’accesso a queste informazioni riveste un alto grado di complessità sia per ragioni legate direttamente ai software di BI che alla costruzione eterogenea dei diversi ambienti di utilizzo. “Con l’integrazione di un chatbot, invece di accedere ogni volta al software di Business Intelligence, gli utenti possono chattare e ottenere informazioni dall’applicazione di messaggistica già disponibile, da qualsiasi dispositivo. Ad esempio, le compagnie che usano la BI da più tempo non di rado si ritrovano a dover navigare tra centinaia di cartelle di informazioni, per individuare un KPIche serve nell’immediato. Con un chatbot moderno, il tutto si riduce ad un paio di clic, per un accesso veloce a ciò che serve”.
Secondo Battistin, ci sono alcuni vantaggi essenziali nell’adozione dell’IA in ambito professionale. Si va dall’accesso semplificato ai dati alla possibilità di ricevere più informazioni, più dettagliate, in minor tempo, saltando alcuni passaggi. “Questo non porterà all’eliminazione di ruoli all’interno delle organizzazioni, non nel breve almeno, piuttosto ad un’ottimizzazione delle risorse, riducendo le inefficienze”. Lo stesso ChatGpt non è esente da “allucinazioni”, ossia da possibili errori nelle sue risposte. Per questo, ci sarà sempre bisogno di eseguire un certo monitoraggio nelle prestazioni dei chatbot, che non può essere del tutto automatizzato”. Un ulteriore aspetto interessante dei chatbot di tipo aziendale è, per Aubay, il loro utilizzo per interrogazioni circa la knowledge base di un’impresa. “Pensiamo alle necessità di fare training, non di tipo generalista ma specializzato, presso i nuovi assunti. Possiamo chiedere al chatbot qualsiasi dato che serva da supporto alle attività di formazione. Anche in questo caso, si tratta di liberare le risorse da attività ripetitive, per portarle a compiti di più alto valore aggiunto”.
Un percorso chiaro da seguire
Ma come si può approcciare un corretto percorso di adozione dei chabot? Battistin ricorda i passaggi essenziali. “Prima di tutto bisogna definire lo scopo del bot e l’audience a cui è rivolto. Si può poi passare a creare l’architettura di conversazione e disegnare i percorsi di dialogo per scegliere poi il tono delle risposte da dare, anche a seconda dei contesti di utilizzo. Una volta selezionata la piattaforma software migliore, si possono testare i percorsi di navigazione, così come i dati da cui il chatbot preleverà la sua conoscenza. Infine, in ottica di miglioramento continuo, si potranno attuare procedure di analisi dei dialoghi e di ri-allineamento dei bot, così da eseguire anche la necessaria quality assurance e riduzione degli errori”.
Nell’esperienza di Aubay trovano posto diverse realizzazioni di chatbot a supporto di funzioni aziendali diverse; una di queste è specificatamente pensata per il mondo Health and Safety. . L’obiettivo è rendere i dati disponibili tramite un’interfaccia semplificata che consenta agli utenti di eseguire query sui dati in linguaggio naturale, senza accedere direttamente al servizio Power BI, all’interno di Microsoft Teams. A tal fine, il cosiddetto Power Virtual Agent è stato utilizzato come strumento integrato all’interno di Teams dove, attraverso una conversazione guidata, l’agente virtuale fornisce un collegamento a una pagina del report di Power BI con l’indicatore KPI richiesto e i potenziali filtri già valorizzati, se necessario. Facendo clic sul collegamento, gli utenti vengono reindirizzati al servizio Power BI dove i dati vengono visualizzati nel report corrispondente. Ogni richiedente deve essere in grado di accedere ai report, altrimenti verrà visualizzato un prompt che invita a richiedere tale accesso. “Seguendo la volontà di un monitoraggio e un continuous improvement, la soluzione traccia tutti i risultati delle query degli utenti attraverso la conversazione finale, raccogliendo i dati in modo anonimo per tracciare l’utilizzo e l’efficacia del bot”. Alcuni indicatori etichettano la chat: “risolto” vuol dire che una conversazione ha portato ad una risposta corretta, “escalation” che l’utente ha chiesto di parlare con un essere umano o ha dato un input o una risposta che non era prevista mentre “abbandonato” contraddistingue una conversazione lasciata in sospeso, senza alcun input per 60 minuti. “Conoscere i limiti della tecnologia aiuta a raffinarla, rendendola sempre più rispondente agli ambiti di utilizzo per la quale è stata pensata e adattata, così da ampliarne l’utilità e i vantaggi” conclude Federico Battistin.
