Gli assistenti digitali come Siri, Cortana e Google Assistant fanno molto affidamento sull’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per rispondere in modo appropriato alle nostre domande.
Le IA sono in grado, in maniera sempre più precisa, di determinare cosa stiamo dicendo e cosa vogliamo, quindi rimandano le informazioni appropriate per eseguire le azioni. Per esempio, se stai impostando un allarme con Siri o facendo una domanda con Cortana, prima analizzeranno le tue parole e determineranno se quelle parole costituiscono una domanda (quindi una ricerca) o un comando. Poi l’IA cercherà la risposta giusta in base alla query.
Determinare, ad esempio, se si tratta di un comando o di una domanda è un’operazione facilissima per un umano. Non altrettanto semplice se a farlo è un’intelligenza artificiale. In questo contesto entra in campo la NLP.
Cos’è NLP e cosa centra con i CRM?
Il NLP è una tecnica per estrarre il significato di un testo (scritto o parlato) usando algoritmi. È usata per analizzare le parole e identificare le relazioni tra esse. L’obiettivo della NLP è quello di determinare il significato di un pezzo di testo basandosi sulla comprensione della sua struttura linguistica, piuttosto che analizzare singolarmente ogni singola parola separata dalle altre.
L’applicazione dell’elaborazione del linguaggio naturale è stata una vera svolta all’interno dei motori di ricerca, che negli anni si sono perfezionali per capire sempre più le intenzioni dell’umano che poneva la domanda. La NLP ha permesso, nel tempo, di arrivare a creare intelligenze artificiali con un certo grado di capacità di conversazione, come le chat-bot o le sintesi vocali.
Per questo la NLP è molto utilizzata nei servizi di CRM: se un’azienda vuole dotarsi di un sistema automatizzato per relazionarsi con i propri clienti e decide così di affidarsi all’IA, quell’intelligenza artificiale dovrà essere dotata di capacità di elaborazione del linguaggio naturale per poter comprendere le domande degli utenti e fornire loro la risposta che cercavano.
L’IA ha imparato il Natural Language per parlare con i clienti
L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è quindi il campo dell’informatica dedicato allo sviluppo di tecniche per estrarre il significato dal discorso umano. Le tecnologie NLP sono usate in una varietà di modi, tra cui:
- Traduzione assistita dal computer
- Riconoscimento vocale
- Sistemi di risposta alle domande
- Motori di ricerca
Chat-bot, motori di ricerca, riconoscimento e sintesi vocali, assistenti sono le applicazioni di cui abbiamo parlato relativamente ai CRM, ma esistono moltissimi altri esempi. I social media, gli aggregatori di notizie come Reddit, i servizi di traduzione automatica come Google Translate e Skype Translator di Microsoft: tutti si basano sulla NLP.
NLP è l’intersezione tra Machine Learning, Linguistica e Informatica. Utilizza l’apprendimento automatico per capire come gli esseri umani comunicano.
Il lavoro di Microsoft con la NLP
Microsoft sta sfruttando la NLP all’interno della sua soluzione per CRM e ERP, Microsoft Dynamics 365. Dal 2015, l’IA di Microsoft è stata potenziata grazie all’apprendimento automatico.
L’IA di Microsoft è un’intelligenza molto potente che assiste i clienti in diversi aspetti, non solo durante le conversazioni. Ad esempio, con l’IA di Microsoft può:
- Gestire le azioni di Relationship Assistant
- Generare report di vendita
- Creare previsioni predittive applicando i principi della Business Intelligence
Natural Language Query
L’IA di Microsoft sta andando oltre, supportando non solo i clienti ma anche gli stessi dipendenti.
È ora possibile utilizzare la Natural Language Query (NLQ) per creare segmenti in Dynamics 365 Marketing. Ciò significa che possono essere inseriti input in linguaggio naturale, utilizzando parole e frasi comuni per descrivere ciò che si vuole includere nei segmenti dinamici e statici, senza dover imparare e utilizzare tutte le specifiche del Common Data Model (CDM).
Ciò significa agevolare il lavoro dei dipendenti, facilitando la creazione di query. Per ora, il servizio è disponibile solo in lingua inglese (per un approfondimento tecnico).
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