{"id":611774,"date":"2024-11-04T05:32:12","date_gmt":"2024-11-04T13:32:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/virtual-agents-breaking-free-from-the-limits-of-traditional-chatbots"},"modified":"2026-01-22T02:39:02","modified_gmt":"2026-01-22T10:39:02","slug":"virtual-agents-breaking-free-from-the-limits-of-traditional-chatbots","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/it-it\/blog\/post\/virtual-agents-breaking-free-from-the-limits-of-traditional-chatbots","title":{"rendered":"Agenti virtuali: Superare i limiti dei chatbot tradizionali"},"content":{"rendered":"

[vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]Il volume delle richieste ricevute di servizi di assistenza ai clienti \u00e8 in aumento e il tasso di abbandono degli agenti ha gi\u00e0 raggiunto quasi il 40%. Queste tendenze stanno creando un effetto valanga nei contact center, con un impatto negativo sulla Customer Experience e sul fatturato.<\/span><\/p>\n

Per colmare queste lacune, le aziende si stanno orientando verso i bot. Tuttavia, sebbene i chatbot tradizionali abbiano finora migliorato le funzionalit\u00e0 di self-service, sono stati progettati per obiettivi pi\u00f9 ristretti. Questi bot sono predefiniti per un compito specifico e offrono una flessibilit\u00e0 limitata.<\/span><\/p>\n

Non sono in grado di gestire le ambiguit\u00e0 come un umano, di conversare su un argomento particolare o di personalizzare le informazioni in modo unico per il tuo brand. Il trasferimento di richieste complesse ad agenti umani \u00e8 possibile, ma senza alcun contesto, costringendo i clienti a ripetere le stesse cose e contribuendo cos\u00ec a una cattiva esperienza del cliente.<\/span><\/p>\n

Ultima evoluzione dell’AI conversazionale, gli agenti virtuali<\/span><\/a> potenziano notevolmente le funzionalit\u00e0 di self-service fornendo alle organizzazioni maggiore contesto e adattabilit\u00e0 per ampliare il loro campo d’azione. Invece di rispondere solo a input specifici, gli agenti virtuali AI utilizzano la comprensione del linguaggio naturale per interpretare il feedback del cliente in tempo reale, adattando dinamicamente le risposte in base al flusso della conversazione e catturando il contesto che pu\u00f2 essere trasmesso anche agli agenti umani.<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 consente <\/span> interazioni pi\u00f9 personalizzate e avanzate<\/span><\/a> rispetto a quelle offerte dai chatbot funzionali. Oltre a collaborare in modo fluido con gli agenti umani durante i diversi passaggi, sono anche addestrati per esprimere empatia nei confronti dei tuoi clienti.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Agenti virtuali: La prossima frontiera per i bot tradizionali<\/span><\/h2>\n

In passato, le prime discussioni sull’implementazione di un bot vertevano sulla sua funzione: chatbot o voicebot? E ancora, quali richieste avrebbe dovuto gestire? <\/span><\/p>\n

Il passo successivo consisteva nel determinare il flusso di attivit\u00e0 che il bot avrebbe dovuto gestire, per poi progettare tale flusso.<\/span><\/p>\n

Dopo tutti questi sforzi, era possibile disporre di un bot corretto, ma con limitazioni significative. Se il bot incontrava una domanda al di fuori del suo script predefinito, si bloccava Non era nemmeno in grado di apprendere da nuovi dati, migliorare le sue risposte nel tempo o comprendere il contesto di una richiesta per fornire risposte pi\u00f9 pertinenti.<\/span><\/p>\n

I progressi della tecnologia AI, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l’<\/span> AI generativa <\/span><\/a>permettono di sviluppare pi\u00f9 facilmente il potenziale degli agenti virtuali. Ora possono adattare le loro risposte in base al comportamento degli utenti e migliorare la personalizzazione e l’efficienza.<\/span><\/p>\n

Esaminiamo sei modi in cui gli agenti virtuali portano i bot tradizionali a un livello successivo e i vantaggi sorprendenti che la tua azienda pu\u00f2 aspettarsi.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Costruire intenti che vadano oltre gli script statici<\/span><\/h3>\n

Gli agenti virtuali ampliano notevolmente il campo d’azione dei bot tradizionali. La prima evoluzione degna di nota \u00e8 l’integrazione degli intenti. In precedenza, ci\u00f2 richiedeva una gestione meticolosa di ogni singola espressione, con adeguamenti costanti nel tempo. Ma gli LLM hanno cambiato questa situazione.<\/span><\/p>\n

Ora \u00e8 molto pi\u00f9 semplice definire e progettare i passaggi per risolvere un compito, grazie a una serie di azioni basate su LLM in un flusso che si concentra su attivit\u00e0 molto specifiche. Questo design basato sui flussi assicura che la tua soluzione faccia solo ci\u00f2 per cui \u00e8 stata addestrata, e che la formazione sia pi\u00f9 semplice o addirittura automatizzata.<\/span><\/p>\n

In sintesi, si fornisce una descrizione di un compito, come “raccogliere informazioni” o “trovare un articolo”, e poi l’LLM se ne occupa. Ci\u00f2 rende la definizione di intenti, il percorso e i flussi pi\u00f9 versatili e naturali rispetto al passato. Questa versatilit\u00e0 consente agli agenti virtuali di gestire interazioni pi\u00f9 complesse e persino di praticare il “cambio di intento”, adottando un approccio pi\u00f9 simile a quello umano nella gestione delle interazioni.<\/span><\/p>\n

Supponiamo che un cliente faccia una domanda a un agente virtuale su una funzione del prodotto. Una volta che l’agente virtuale ha risposto, il cliente potrebbe porre una domanda completamente diversa. A quel punto, l’agente virtuale pu\u00f2 passare senza problemi alla modalit\u00e0 di richiesta di informazioni e persino fare riferimento alla domanda inziale.<\/span><\/p>\n

Il cliente interagisce con l’agente virtuale nello stesso modo in cui le conversazioni sono gestire con gli esseri umani, senza istruzioni mirate. L’agente virtuale pu\u00f2 anche personalizzare la sua risposta in base alla domanda specifica e citare la fonte per verificare le informazioni.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

2. Passaggi completi agli agenti e ai sistemi CRM<\/span><\/h3>\n

I chatbot non sono in grado di cogliere il contesto delle interazioni con i clienti n\u00e9 di effettuare trasferimenti con la stessa efficacia degli agenti virtuali. Durante i trasferimenti, il bot non fornisce alcun riassunto dell’interazione, n\u00e9 informazioni contestuali o codici di chiusura dell’interazione appena conclusa con un cliente.<\/span><\/p>\n

Dopo un’interazione, l’agente virtuale sceglie la procedura corretta da seguire Se un agente umano deve occuparsi di una richiesta, l’agente virtuale pu\u00f2 creare un riepilogo e trasmetterlo. Ci\u00f2 consente all’agente umano di riprendere la conversazione dal punto in cui l’agente virtuale l’ha interrotta. Risultato: i clienti non devono ripetere ci\u00f2 che hanno gi\u00e0 detto, il che migliora direttamente la loro esperienza.<\/span><\/p>\n

Se invece l’attivit\u00e0 \u00e8 stata completata interamente dall’agente virtuale, quest’ultimo rediger\u00e0 un riassunto e assegner\u00e0 uno dei codici di chiusura predefiniti alla conversazione, seguendo la stessa procedura post-interazione di un agente umano.<\/span><\/p>\n

In questo modo, pu\u00f2 occuparsi di diversi compiti che richiedono molto tempo e raccogliere informazioni in modo coerente In entrambi i casi, l’agente virtuale registra i dettagli nei tuoi sistemi CRM in modo che altri strumenti, agenti virtuali, amministratori e consulenti umani possano utilizzarli.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

3. Visibilit\u00e0 sui customer journey per affrontare in modo proattivo i problemi.<\/span><\/h3>\n

I chatbot tradizionali non sono generalmente in grado di accedere alle analisi n\u00e9 di utilizzarle per<\/span> identificare i problemi nel customer journey <\/span><\/a>durante il suo ciclo di vita. Non sanno quali informazioni potrebbero mancare, n\u00e9 se dovrebbero cercare di reperirle. Gli agenti virtuali, invece, sono in grado di identificare gli elementi mancanti in ogni interazione e attraverso diversi punti di contatto.<\/span><\/p>\n

Le informazioni fornite sono direttamente utilizzabili, il che le distingue dalle <\/span>tradizionali dashboard complete di metriche<\/span><\/a> che richiedono tempo per essere interpretate. Utilizzando l’intelligenza artificiale e la<\/span> sentiment analysis<\/span><\/a>si concretizzano gli obiettivi di miglioramento continuo della Customer Experience e del contact center I dati possono rivelare i percorsi pi\u00f9 comuni, i punti di abbandono dei clienti e altre inefficienze da correggere per migliorare i journey.<\/span><\/p>\n

Grazie all’integrazione con i sistemi CRM, queste informazioni consentono di ottimizzare le esperienze dei clienti determinando in modo proattivo le lacune da colmare per migliorare la qualit\u00e0 del servizio fornito.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””][\/vc_column_text][vc_single_image image=”545293″ css=”.vc_custom_1731011288749{margin-top: 1.5em !important;}” si_alt_text=”Genesys Cloud Virtual Agents vs chatbot”][vc_single_image image=”545295″ css=”” si_alt_text=”Genesys Cloud Virtual Agents vs chatbot”][vc_single_image image=”545296″ css=”.vc_custom_1731011309726{border-bottom-width: 1.5em !important;}” si_alt_text=”Genesys Cloud Virtual Agents vs chatbot”][vc_column_text css=”.vc_custom_1757975853922{margin-top: 1.0em !important;}”][\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

4. Gli agenti virtuali eliminano il lavoro pesante<\/span><\/h3>\n

Nonostante le loro capacit\u00e0 limitate, \u00e8 necessario un grande impegno affinch\u00e9 i chatbot funzionino correttamente. E questo lavoro richiede competenze tecniche, in particolare team di data scientist. Ci\u00f2 rappresenta un onere significativo per talenti specializzati e difficili da trovare. I requisiti di addestramento dei bot complicano ulteriormente il compito. <\/span><\/p>\n

Al contrario, gli agenti virtuali possono essere progettati e implementati da risorse non specializzate. Noi utilizziamo un designer di flussi visivo e no-code, guidato da GenAI, LLM e servizi RAG (Retrieval-Augmented Generation) per definire gli intenti e creare agenti virtuali. L’interfaccia drag-and-drop consente ai tuoi team di creare flussi di lavoro sofisticati, adattivi e scalabili. Inoltre, nei tuoi flussi puoi utilizzare frasi in linguaggio comune invece di istruzioni rigide che devono seguire una formulazione molto specifica.<\/span><\/p>\n

Poich\u00e9 Genesys Cloud fa il lavoro pesante, il nostro approccio riduce drasticamente il carico sulle risorse dei tuoi team.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Poich\u00e9 Genesys Cloud fa il lavoro pesante, il nostro approccio riduce drasticamente il carico sulle risorse dei tuoi team.<\/em><\/h4>\n

[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]Ma soprattutto, puoi trarre ispirazione dalle conversazioni dei tuoi migliori agenti e lasciare che l’AI definisca un flusso completo basato su di esse. In questo modo risparmi tempo prezioso e garantisci la replica delle tue interazioni di maggior successo nei futuri scambi con i clienti, sia da parte di agenti umani che virtuali.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

5. I flussi degli agenti virtuali sono progettati per essere riutilizzabili<\/span><\/h3>\n

Gli agenti virtuali eliminano la necessit\u00e0 di costruire flussi bot da zero, perch\u00e9 quelli generati per gli agenti virtuali sono riutilizzabili in tutte le soluzioni Genesys Cloud\u2122 AI, tra cui<\/span> Genesys Cloud Agent Copilot<\/span><\/a>. Non \u00e8 necessario ricreare flussi per scopi o tipi diversi di supporto sui canali digitali. Ci\u00f2 semplifica la manutenzione e richiede meno risorse per scalare e ottimizzare le interazioni, con un conseguente aumento del ritorno sull’investimento (ROI).<\/span><\/p>\n

Genesys vanta un’esperienza decennale nella risoluzione di problemi specifici dei contact center, in tutti i settori. Questa esperienza ci ha permesso di utilizzare le pi\u00f9 recenti tecnologie di intelligenza artificiale per progettare e fornire agenti virtuali di nuova generazione, dotati delle funzionalit\u00e0 necessarie per servire i tuoi clienti. Questo \u00e8 un modo in cui ci distinguiamo dai fornitori che offrono agenti virtuali generici che non sono specifici per i contact center.<\/span><\/p>\n

I dati generati possono essere riutilizzati poich\u00e9 i nostri agenti virtuali mantengono sempre <\/span>gli esseri umani nel ciclo<\/span><\/a> del processo. Essi inoltrano in modo fluido i problemi complessi agli agenti umani, fornendo il contesto delle interazioni attuali e passate. Consentono inoltre la supervisione umana in tempo reale, garantendo cos\u00ec l’accuratezza e la conformit\u00e0 delle risposte generate dall’intelligenza artificiale. Grazie a questo controllo costante da parte dell’uomo, i dati rimangono puliti e sicuri. Possono quindi essere riutilizzati senza timori.<\/span><\/p>\n

Nel corso del tempo, continuerai ad aumentare il tuo ROI, poich\u00e9 i tuoi dati non richiederanno una verifica costante per sapere se i processi sono ottimali, se i dati sono accurati o se le tue prestazioni sono buone. Abbiamo creato questi controlli per te, integrati nell’agente virtuale.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

6. Le barriere di sicurezza sono gi\u00e0 posizionate<\/span><\/h3>\n

Alcune aziende stanno lanciando iniziative di AI interne, come la creazione di GPT personalizzati, partendo dal presupposto che la loro esperienza si tradurr\u00e0 in una riduzione dei costi Sebbene lo sviluppo di GPT personalizzati per uso aziendale offra una certa flessibilit\u00e0, pu\u00f2 comportare rischi significativi. Le questioni relative alla sicurezza e alla riservatezza dei dati sono motivo di grande preoccupazione, in parte per via dei numerosi casi in cui l’AI ha dato risultati negativi a causa della mancanza di adeguate barriere di protezione.<\/span><\/p>\n

Secondo McKinsey, <\/span>l’AI generativa dovrebbe aumentare notevolmente la produttivit\u00e0 del lavoro<\/span><\/a> in tutti i settori dell’economia. Automazione delle attivit\u00e0, miglioramento della qualit\u00e0 e della complessit\u00e0 delle risposte, eliminazione degli aggiornamenti continui… gli agenti virtuali possono contribuire ad aumentare la <\/span>produttivit\u00e0 e il ROI del tuo contact center<\/span><\/a>. Ma anche loro hanno dei limiti.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, i modelli personalizzati possono produrre risposte inesatte o distorte, compromettendo la fiducia dei clienti. Inoltre, esistono rischi etici legati a risposte impreviste, inappropriate o allucinazioni.<\/span><\/p>\n

Genesys adotta un approccio ibrido per gli agenti virtuali, combinando il meglio dei chatbot tradizionali basati su regole e dei chatbot GPT. L’AI generativa \u00e8 integrata in ogni fase, ma le attivit\u00e0 rimangono definite in un flusso. Ci\u00f2 riduce i rischi e consente all’AI di rimanere concentrata sui propri obiettivi, proteggendo al contempo i dati aziendali e dei clienti durante l’accesso, l’analisi e la condivisione.<\/span><\/p>\n

Questa esigenza critica \u00e8 alla base del nostro approccio e dei nostri protocolli in materia di <\/span> etica dell’AI<\/span><\/a>. Questi protocolli coprono i dati utilizzati da tutti i nostri prodotti, al contrario di una protezione dei dati progettata esclusivamente per una soluzione specifica.<\/span><\/p>\n

Genesys addestra anche i suoi modelli integrati utilizzando dati affidabili, accuratamente selezionati e trasversali a pi\u00f9 settori, lingue, casi d’uso, dimensioni e altro ancora. La privacy \u00e8 al centro dei nostri principi di progettazione, garantendo la protezione del diritto alla privacy sin dalla fase di sviluppo, senza necessit\u00e0 di aggiunte successive.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Gli agenti virtuali trasformano i bot in elementi di distinzione<\/span><\/h2>\n

La trasformazione dei chatbot tradizionali in agenti virtuali rappresenta un progresso considerevole e in grado di creare rapidamente valore. La loro capacit\u00e0 di integrarsi in modo trasparente nei flussi di bot esistenti, gestire interazioni complesse e offrire una visibilit\u00e0 approfondita sui customer journey li rende uno strumento potente per migliorare la Customer Experience.<\/span><\/p>\n

Grazie alle sue solide misure di sicurezza dei dati e ai suoi rigorosi standard per l’AI etica, Genesys consente di trarre rapidamente vantaggio dagli agenti virtuali applicando al contempo le pratiche di sicurezza esistenti.<\/span><\/p>\n

Scopri quante cose in pi\u00f9 si possono realizzare con un<\/span> Genesys Virtual Agent.<\/span><\/a><\/p>\n

* Alcune funzionalit\u00e0 menzionate in questo articolo saranno rilasciate nel prossimo futuro.<\/span><\/i>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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