preposto a conversazioni nell’ambito finanziario. Questa personalizzazione è una delle chiavi del suo successo. I chatbot sono oggi strumenti sempre più sofisticati, e il loro impiego è in continua crescita. Secondo un’indagine di Grand View Research1, si stima che il mercato globale dei chatbot raggiungerà un valore di 1,25 miliardi di dollari entro il 2025, con una crescita annuale del 24,3% dal 2017 al 2025. L’uso di un chatbot, o di un Intelligent Personal Assistant come Siri, sta diventando per molte persone un’abitudine. Solo negli Stati Uniti si è stimato che:
1. Blue Bot, il chatbot della compagnia KLM.
e ha imparato davvero bene: è competente – consiglia anche al cliente cosa indossare prima di partire in base al meteo –, gentile, e in grado di fare qualche battuta. L’utilità del chatbot è ormai indubbia: ha una disponibilità continua, può assisterci h24 sette giorni su sette e gestire più conversazioni simultaneamente, ed è utilissimo per la riduzione dei costi del personale operativo di un’azienda. Può darci informazioni, può guidarci negli acquisti online, può migliorare la user experience, cioè la qualità dell’esperienza di visita di una persona sia durante la navigazione su un sito web sia durante una visita virtuale, o fisica, in un museo. Un punto di forza di questa tecnologia è la sua facilità di fruizione: di base è uno strumento di messaggistica intuitivo che tutti sono in grado di usare poiché spesso sfrutta piattaforme già esistenti e note agli utenti come Messenger di Facebook. Dato il loro impiego in diversi settori, oggi si cerca sempre più di “personalizzare” i chatbot dando loro una specifica connotazione attraverso il tono di voce, calibrandolo sia in modo da dare all’interlocutore una percezione di “umanizzazione” sia in modo da simpatizzare con il diverso tipo di interlocutore: un chatbot per giovani adolescenti dovrà risultare più “smart” e vivace rispetto a un chatbot 68
128 milioni di persone negli Stati Uniti utilizzeranno un assistente vocale almeno una volta al mese nel 2020, in aumento dell’11,1% rispetto ai 115,2 milioni del 2019. Ciò rappresenta il 44,2% degli utenti di Internet e il 38,5% della popolazione totale2.
Come si insegna a parlare a una macchina? Le macchine hanno un linguaggio ben lontano dal nostro e per ottenere una conversazione uomo-macchina la simulazione del nostro linguaggio è il punto di partenza, l’abc per costruire un dialogo. Questo abc è il Natural Language Processing, un procedimento in cui si insegna alla macchina a riconoscere e imitare il nostro linguaggio: le parole, la grammatica, la sintassi, le relazioni semantiche. Il Natural Language Processing (NLP) si riferisce quindi alla capacità di una macchina di riconoscere il nostro linguaggio “naturale” e di riprodurlo semplicemente simulandolo. Per andare oltre questo livello e arrivare alla comprensione, dobbiamo passare a un concetto più ampio di elaborazione del linguaggio naturale, ovvero al Natural Language Understanding (NLU) che permette alla macchina di arrivare alla comprensione di un testo, o di rispondere a specifiche domande come un chatbot. NLP e NLU condividono l’obiettivo di dare un senso al concetto di linguaggio naturale come comunicazione verbale uomo-macchina. Negli ultimi decenni sono stati fatti grandi passi in questo settore: dal pioneristico lavoro di Alan Touring siamo 69
