{"id":3099,"date":"2021-04-05T05:00:00","date_gmt":"2021-04-05T03:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ellycode.com\/?p=3099"},"modified":"2021-05-07T16:38:42","modified_gmt":"2021-05-07T14:38:42","slug":"automatizzare-linterazione-con-lintelligenza-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ellycode.com\/it\/blog\/automatizzare-linterazione-con-lintelligenza-artificiale\/","title":{"rendered":"Automatizzare l\u2019interazione con l\u2019Intelligenza Artificiale"},"content":{"rendered":"\n

Nei precedenti articoli, abbiamo potuto vedere come i servizi cloud-based rendano semplice inserire funzionalit\u00e0 come analisi del testo o riconoscimento vocale all\u2019interno delle proprie applicazioni. Quest\u2019ultimo, in particolare, \u00e8 molto utile se si vuole proporre all\u2019utente una modalit\u00e0 d\u2019interazione diversa da quella a cui \u00e8 abituato con un\u2019applicazione tradizionale.<\/p>\n\n\n\n

Un\u2019applicazione personalizzata per il proprio business confeziona un\u2019esperienza d\u2019uso adatta al proprio ambito, ma presenta anche degli svantaggi. In primo luogo, l\u2019app va sviluppata e manutenuta. L\u2019utente dovr\u00e0 cercarla sullo store del proprio dispositivo, installarla, registrarsi. In alcuni ambiti tutto questo potrebbe essere non strettamente necessario.<\/p>\n\n\n\n

Una possibile alternativa potrebbe essere l\u2019uso di un chatbot, che fornisce agli utenti un nuovo modo di interagire attraverso un’esperienza d’uso gi\u00e0 conosciuta. All’interno di una conversazione, \u00e8 possibile richiedere informazioni o impartire degli ordini ad un agente virtuale, il tutto comodamente dall\u2019App di messaggistica preferita.<\/p>\n\n\n\n

Un caso d\u2019uso ormai consolidato per un chatbot, \u00e8 quello di automatizzare alcune conversazioni ripetitive come una segnalazione di guasto, una prenotazione, oppure una richiesta di informazioni. Un buon esempio \u00e8 Neon<\/a>, il bot per il servizio clienti di N26.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019ideale sarebbe rendere accessibile il proprio chatbot dal proprio sito o da piattaforme di messaging diverse, visto che ce ne sono molte, e ognuna con le proprie particolarit\u00e0. Vediamo quali tool vengono messi a disposizione da Microsoft, Google ed Amazon per la creazione di chat bot, adatti a sviluppatori e non.<\/p>\n\n\n\n

Microsoft Azure Bot Service<\/h2>\n\n\n\n

Gi\u00e0 da qualche anno Microsoft sta accelerando sulla cosiddetta conversational AI<\/em>, ovvero l’insieme di tecnologie come chatbot e assistenti virtuali, a cui ci si pu\u00f2 rivolgere “conversando”. Ci crede al punto da rendere disponibile il proprio framework per la creazione di bot, chiamato per l’appunto Bot Framework, gratuitamente e sotto licenza open source.<\/p>\n\n\n\n

E\u2019 possibile integrare Bot Framework con tecnologie AI come LUIS o QnA Maker per la creazione di bot intelligenti. E\u2019 possibile seguire due strade: una \u00e8 utilizzare Bot Framework Composer<\/a> per costruire il bot con un tool grafico, la seconda invece \u00e8 seguire un approccio code-first lasciandosi guidare dai templates<\/a> su GitHub.<\/p>\n\n\n\n

Pubblicando il bot nel Cloud con Azure Bot Service, lo si pu\u00f2 rendere disponibile su una moltitudine di canali come Facebook Messenger, Teams, Skype, Telegram, e tanti altri. E\u2019 possibile inoltre creare dei canali custom utilizzando le API REST o DirectLine.<\/p>\n\n\n\n

Potete trovare ulteriori informazioni su Bot Service a questo indirizzo: https:\/\/azure.microsoft.com\/it-it\/services\/bot-services\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Google Dialogflow ES e CX<\/h2>\n\n\n\n

Google mette a disposizione due piattaforme, chiamate Dialogflow ES e Dialogflow CX, che tra loro si differenziano per potenzialit\u00e0 e complessit\u00e0 nell\u2019utilizzo. La prima \u00e8 la versione base, che pi\u00f9 si adatta alla creazione di bot in cui non serve gestire conversazioni particolarmente complesse. Dialogflow CX invece segue un approccio diverso che permette di avere pi\u00f9 controllo sul flusso della conversazione.<\/p>\n\n\n\n

Per entrambe le versioni \u00e8 disponibile un’interfaccia web attraverso la quale sviluppare e testare il proprio bot, oltre che ad una serie di API e librerie per lo sviluppo e ampliamento dello stesso.<\/p>\n\n\n\n

Le funzionalit\u00e0 AI per la comprensione del linguaggio sono integrate gi\u00e0 a partire dalla versione ES, per cui non avrete difficolt\u00e0 a creare dei bot in grado di riconoscere diverse entit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

I canali supportati nativamente sono diversi a seconda della versione. Oltre a Messenger, Telegram, Slack, sono disponibili anche integrazioni sviluppate da terze parti per canali diversi come Twitter, Skype, ed altri. <\/p>\n\n\n\n

Per ulteriori informazioni su Dialogflow e le differenze tra le versioni, visitate il sito ufficiale: https:\/\/cloud.google.com\/dialogflow<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Amazon Lex<\/h2>\n\n\n\n

Lex \u00e8 una piattaforma per la creazione di bot che si basa sulle stesse tecnologie utilizzate per Alexa, l\u2019assistente di casa Amazon. <\/p>\n\n\n\n

Lex \u00e8 in grado di riconoscere l\u2019azione richiesta dall\u2019utente ed eseguire un\u2019operazione, ad esempio invocare una API o accedere ad un database, e ritornare cos\u00ec la risposta all\u2019utente.<\/p>\n\n\n\n

Come per gli altri servizi, il bot \u00e8 fruibile sia con il testo che con la voce. E\u2019 possibile inoltre integrare con semplicit\u00e0 il servizio Kendra<\/a>, utilizzato per la costruzione di un database di risposte a partire da documenti non strutturati e FAQ.<\/p>\n\n\n\n

I canali per i quali \u00e8 disponibile un\u2019integrazione nativa sono Facebook Messenger, Slack, Kik e Twilio SMS. <\/p>\n\n\n\n

Trovate maggiori informazioni sulla pagina ufficiale: https:\/\/aws.amazon.com\/it\/lex\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Oltre la chat<\/h2>\n\n\n\n

Quando si pensa ad un chatbot, \u00e8 facile pensare al modello dei centralini telefonici. Frasi preimpostate, alle quali rispondere con risposte secche, semplici, scegliendo magari da un elenco. Ma possiamo andare oltre tutto questo.<\/p>\n\n\n\n

Sempre pi\u00f9 servizi offrono infatti la possibilit\u00e0 di rispondere alle richieste dell\u2019utente con card multimediali ed interattive, migliorando la user experience e velocizzando alcune operazioni.<\/p>\n\n\n\n

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Sia Lex<\/a> che Dialogflow<\/a> offrono la possibilit\u00e0 di definire tali card dall\u2019interfaccia web, che verranno poi generate in base al contenuto richiesto dall\u2019utente.<\/p>\n\n\n\n

Bot Framework invece include il supporto per Adaptive Cards<\/a>, un progetto Microsoft per la generazione dinamica di card, che pu\u00f2 essere utilizzato in molti canali. E\u2019 disponibile un tool online per la costruzione e test di card, oltre a numerosi esempi gi\u00e0 funzionanti.<\/p>\n\n\n\n

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Conclusioni<\/h2>\n\n\n\n

Anche se questi servizi hanno molte caratteristiche in comune, ci sono alcuni punti di divergenza e scegliere a quale affidarsi dipende anche da quelli. Se si \u00e8 gi\u00e0 legati ad uno di questi provider, restare all\u2019interno dell\u2019ecosistema che si conosce potrebbe essere vantaggioso. Un\u2019altra cosa da chiedersi \u00e8 su quali canali si desidera avere l\u2019integrazione nativa; questi canali ovviamente variano a seconda delle necessit\u00e0 del proprio business.<\/p>\n\n\n\n

In ogni caso, con servizi come questi la distribuzione del bot in cloud \u00e8 totalmente gestita e non ci si dovr\u00e0 preoccupare di amministrare i server o container, semplificando cos\u00ec la creazione del bot e la manutenzione a lungo termine.<\/p>\n\n\n\n

Se vi interessa saperne di pi\u00f9 sulla conversational AI <\/a>e le tecnologie che il cloud ci mette a disposizione, potete approfondire continuando a seguire il nostro blog!<\/p>\n\n\n\n

Alla prossima!<\/p>\n\n\n[et_pb_section global_module=\"1791\"][\/et_pb_section]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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