Quì a Segretariaincloud.it sono l’unico maschio.

Ogni giorno, rispondo accanto alle mie collaboratrici a tante chiamate per tuo conto, in più se intuisco che potrebbe esserti/esserci utile una nuova funzionalità scrivo codice (di notte o di sabato/domenica, a tutte le ore).

Devo tenermi aggiornato sui trend tecnologici.

Ricordo un vecchio titolo:

“… il cambio di paradigma del 2016 sarà più dirompente del passaggio nell’ultimo decennio dal Web alle app mobili”.

Siccome c’erano troppe app per poco pubblico, le chatbot sembravano la Next Big Thing.

Speranze alle stelle, l’industria era pronta per una nuova era di innovazione: era il momento di iniziare a socializzare con le macchine.

E perché no? Tanti indizi facevano intravedere un successo clamoroso.

“La messaggistica decolla! W il marketing conversazionale! Wechat! Cina!”

Al Mobile World Congress 2017 le chatbot erano i titoli di testa e gli organizzatori propinavano “l‘accettazione dell’inevitabile shift del focus per brand e corporate verso le chatbot“. 

In effetti, l’unico dubbio sulle chatbot era su chi avrebbe monopolizzato il mercato, non se sarebbero decollate:

“Sarà solo un’unica piattaforma a dominare l’ecosistema di chatbot e assistenza virtuale?”

Dopo 2 anni, la risposta è no. Perchè non c’è nemmeno un ecosistema 🙂

Ingannati dai markettari?

 

Ovviamente le chatbot non sono il 1° sviluppo tecnologico di cui si straparla, quante volte è successo nella storia…

“La Silicon Valley saliva all’idea di automazione intelligente. Leggi quì“.

“Messenger trabocca di bot. L’ultima di Chris Messina“.

“Slack cresce esponenzialmente e lancia un fondo di investimento in bot”.

Aspettative sempre più grandi finchè… tutto svanisce.

E il previsto cambio di paradigma non accade mai.

E le app per ora restano vive e vegete.

Ethan Bloch di Digit riassume quello che ora pensano tutti:

“Non sono nemmeno sicuro di poter dire “le chatbot sono morte”, perché non so nemmeno se siano mai state vive”.

Secondo Dave Feldman, vice presidente di Product Design a Heap, le chatbot non hanno solo affrontato un problema difficile e hanno fallito, ne hanno affrontato purtroppo diversi per fallirli tutti insieme contemporaneamente.

Testo vs. Parlato vs. GUI

 

I bot possono interfacciarsi con gli utenti in modi diversi, testo o parlato.

All’inizio (delle interfacce per computer) c’era la parola scritta. Gli utenti dovevano digitare manualmente i comandi su una macchina per fare qualcosa. Poi sono arrivate le GUI e wow… finestre, clic del mouse, icone, alla fine anche il colore!

Nel frattempo, un gruppo di ricercatori stava sviluppando interfacce a database con linguaggio naturale (NL), invece di dover imparare un linguaggio di interrogazione arcano. Un altro gruppo di scienziati sviluppava software di elaborazione vocale per parlare al PC anzichè dover digitare. Complicazioni impreviste:

… tanti accenti diversi, gente che parlava troppo veloce o troppo lentamente, borbottii, uhm e aah.

Hai detto “recognise speech” o “wreck a nice beach”?

L’obiettivo seguente in agenda era reggere un dialogo a 2 con una macchina. Ecco un esempio di dialogo anni ’90 con il sistema di configurazione di un videoregistratore:

Utente: “Ciao.”

Macchina: “Ciao, come ti chiami?”

Utente: “Giulia.”

Macchina: “Ciao Giulia!”

Utente: “Impostiamo l’orologio.”

Macchina: “Che ora è?”

Utente: “Sono le 11 di mattina.”

La macchina imposta l’orologio alle 11 di mattina.

Figo, vero? Il sistema collabora e si sforza di capire cosa vuole l’utente. Era stato accuratamente progettato per gestire conversazioni con videoregistratori e poteva funzionare solo entro limiti rigorosi.

I bot moderni, sia che usino input parlato o scritto, devono affrontare queste sfide, in modo efficiente e scalabile su più piattaforme. Fondamentalmente, stiamo ancora cercando di arrivare alle stesse innovazioni di 30 anni fa.

Ma stiamo sbagliando strada:

Pensare in termini di Bot vs. App

 

 

Un’ipotesi sopravvalutata è stata che le app sarebbero state “superate” e sostituite da bot.

Contrapponendo però 2 concetti così diversi l’uno dall’altro (invece di vederli come entità separate progettate per servire a scopi diversi), abbiamo scoraggiato lo sviluppo dei bot.

Era successo qualcosa di simile quando le app sono apparse sulla scena 10 anni fa: ma forse le app hanno sostituito Internet? No.

Per sfondare, un nuovo prodotto o servizio deve essere 2 tra i seguenti: migliore, più economico o più veloce. Le chatbot sono meno costose o più veloci delle app? No, non ancora, almeno. Se sono “migliori” è soggettivo, ma non penso che il miglior bot di oggi sia paragonabile alla migliore app. Ad esempio, nessuno pensa che usare Uber sia troppo complicato, o che sia troppo difficile ordinare cibo o comprare un vestito su un’app. Quello che è troppo complicato, ahimè, è cercare di fare le stesse cose con un bot.

 

Un bel bot può essere utile come un’app ma, se parliamo di app fatte bene, non c’è gara (grazie alla grafica). Le app dei nostri giorni beneficiano di decenni di ricerca e sperimentazione, perché dovremmo buttarle via?

Ripeto l’inghippo: “Un’ipotesi sopravvalutata è stata che le app sarebbero state “superate” e sostituite da bot”.

Ma se scambiamo la parola ‘sostituire’ con ‘estendere’, si fa tutto molto più interessante.

Le esperienze bot di maggior successo oggi adottano un approccio ibrido, incorporando la chat dentro una strategia più ampia che comprende elementi più tradizionali.

Ad esempio, la nostra chatbot di gestione agenda appuntamenti in automatico è solo una scelta in più che i nostri clienti (dottori, avvocati, artigiani, ecc.) danno ai loro clienti per fissarsi appuntamenti da soli, nessuno gli vieta di chiamarli in studio e parlare con una segretaria, come hanno sempre fatto. È solo un’opzione in più allorchè telefonano e trovano sempre la linea occupata perchè tutti si sono messi in testa di chiamare a quell’ora e in quei minuti (sai anche tu di cosa parlo).

La prossima ondata saranno le app multimodali, dove potrai dire quello che vuoi (come con Siri) e ottenere informazioni come una mappa, dei pulsanti, un testo o anche una risposta vocale.

Bot per amore dei bot

“Il mio prodotto/servizio ha veramente bisogno di un bot? Le piattaforme esistenti non sono già in grado di venderlo? Ho la pazienza di creare un bot come si deve?”

Attento, cedi al markettaro quando bypassi queste domande essenziali.

Per molte aziende i bot non sono affatto la soluzione giusta e gli ultimi 2 anni sono pieni di casi in cui si sono piazzati ciecamente dove non servono.

Scrivere un bot solo per il gusto di farlo, lasciarlo girare e sperare per il meglio non finirà mai bene:

 

La maggioranza dei bot è scritta usando la logica albero delle decisioni, in cui la risposta predefinita del bot si basa sullo spotting di parole chiave nel testo dell’utente.

Il vantaggio di questo approccio è che è semplice pianificare i casi da coprire ma peccato che sia anche lo svantaggio. Questo perché questi bot sono un riflesso dell’abilità e pazienza del programmatore che li ha creati, e quante esigenze e input degli utenti è stato in grado di prevedere.

I problemi nascono quando la vita si rifiuta di stare dentro una scatola.

 

Il 70% dei 100000 bot di Facebook Messenger non sono in grado di soddisfare una semplice richiesta. Colpa dei programmatori che non sanno circoscrivere il bot dentro ad un raggio d’azione ben focalizzato.

Quando abbiamo implementato la nostra chatbot di gestione agenda appuntamenti in automatico, abbiamo deciso di mostrare all’utente pochissimi pulsanti in modo da potergli far fare pochissime cose ma chiare (interagire con il gCal del suo professionista di riferimento senza vederlo o chiedere un’emergenza). Non farti mai tentare dalle troppe cose che potresti fare, le potenzialità sono infinite ma se vai ‘all-rounder’ non farai un favore ai tuoi clienti, anzi.

Ricorda: un bot che fa bene 1 cosa è infinitamente più utile di quello che fa tante cose ma male.

 

Inaccessibilità

 

Un bravo programmatore crea un bot di base in pochi minuti, ma uno in grado di reggere una conversazione? Altra storia, infatti alla faccia dei markettari dell’intelligenza artificiale, siamo ancora lontani dal realizzare qualcosa di lontanamente umano.

Nel mondo ideale la tecnologia NLP (elaborazione del linguaggio naturale) consente ad una chatbot di comprendere i messaggi che riceve. Peccato che nei laboratori di ricerca sia ancora agli inizi…

Alcune piattaforme forniscono un po’ di NLP ma anche la migliore è a livello bambino (es. Siri capisce le tue parole ma non il significato).

Per Matt Asay questo comporta l’incapacità di catturare l’attenzione e la creatività degli sviluppatori.

“L’interesse dei consumatori non si concretizzerà finchè l’intelligenza di una macchina non si avvicinerà a quella umana. A cosa serve un bot se l’AI non consente di parlarci utilmente?”

E le conversazioni sono complesse e non lineari. Gli argomenti ruotano l’uno intorno all’altro, prendono virate casuali, ricominciano o terminano bruscamente.

I sistemi di dialogo basati sulle regole di oggi sono troppo fragili per reggere questo tipo di imprevedibilità e gli approcci statistici che utilizzano l’apprendimento automatico (machine learning) sono altrettanto limitati. Il livello di intelligenza artificiale richiesto per conversazioni di tipo umano non è ancora pronto.

E nel frattempo ci sono pochi esempi di bot di alta qualità. Per Dave Feldman:

“Ma Almeno Slack, Facebook, Google, Microsoft, Kik… hanno creato bot degni di nota?

Non dovrebbero essere più proattivi con tutti i loro fondi e incubatori, magari assumere mentori o finanche offrire risorse di ingegneria e progettazione?

Se non lo fanno loro… Devono essere i loro programmatori a pensare da utenti e a mostrare finalmente a questi ultimi bot utili.”

La GUI non dovrebbe mai mancare

 

Decine di anni fa, l’unico modo per interagire con i computer era digitare comandi arcani su un terminale. Le interfacce visuali che usano finestre, icone o un mouse sono state una rivoluzione nel modo in cui manipoliamo le informazioni

C’è un motivo per cui l’informatica è passata dalle interfacce utente basate su testo a quelle grafiche (GUI). È più facile e veloce fare clic piuttosto che digitare.

Toccare o selezionare è meglio di digitare un’intera frase (“un’immagine vale più di mille parole” è vero).

Amiamo la visualizzazione ottica delle informazioni perché siamo creature visive (non è un caso che i bambini amino i touch screen). I pionieri che immaginarono le interfacce grafiche furono ispirati dalla psicologia cognitiva, lo studio di come il cervello interagisce con la comunicazione.

Le UI conversazionali sono pensate per replicare il modo in cui gli umani preferiscono comunicare, ma finiscono per richiedere uno sforzo cognitivo extra. In sostanza, stiamo scambiando qualcosa di semplice per un’alternativa più complessa.

Certo, ci sono alcuni concetti che possiamo esprimere solo usando il linguaggio (“mostrami tutti i modi di raggiungere un museo che mi dia 2000 passi ma non impiegano più di 35 minuti”), ma la maggior parte dei compiti può essere illustrata in modo più efficiente e intuitivo con le GUI piuttosto che con una UI conversazionale.

Agli umani piace parlare con altri umani

 

Mirare ad una dimensione umana nelle interazioni commerciali ha senso.

Se c’è una cosa che non funziona in vendite e e marketing, è la mancanza di umanità: i marchi nascondono dietro numeri di ticket, form di feedback, mail do-not-reply, risposte automatiche e form ‘contattaci’ .

L’obiettivo di Facebook è che i loro bot superino il Test di Turing (significa non poter sapere se stai parlando a un bot o a un essere umano). Ma un bot non è un uomo e non lo sarà mai.

Una conversazione racchiude molto più di semplice testo.

Una persona sa leggere tra le righe, aiutarsi con info contestuali e comprendere doppi strati come il sarcasmo. I bot dimenticano velocemente di cosa stanno parlando, è come conversare con qualcuno che ha poca o zero memoria a breve termine.

Come HubSpot ha evidenziato:

I bot sono un modo scalabile per interagire con chi compra uno-a-uno. Ma falliscono se l’esperienza non è efficiente e piacevole come la conversazione complessa e a più livelli che le persone sono abituate ad avere con altri umani nelle app di messaggistica.

Le persone non si lasciano ingannare facilmente e fingere che un bot sia una persona in carne ed ossa è solo garanzia di meno guadagni (per non parlare del fatto che stai mentendo ai tuoi clienti).

E anche quei rari bot con NLP all’avanguardia non saranno niente in confronto.

 

Ecco un’altra cosa importante: le UI conversazionali sono implementate per replicare il modo in cui gli umani preferiscono comunicare con altri umani.

Ma è così che gli umani preferiscono interagire con le macchine?

Forse no.

In fin dei conti, nessuna battuta spiritosa o manierismo umano salveranno un bot dal fallimento in una conversazione.

Quindi dove si va?

La gente urla a Google Home per ascoltare le canzoni preferite, ordinare una pizza dal bot di Domino e avere consigli sui trucchi da Sephora. Ma in termini di risposta da parte dei consumatori e coinvolgimento dei programmatori, le chatbot non sono state all’altezza delle aspettative circolate nel 2015/16.

Neanche vicino.

I computer sono bravi a fare i computer, cercare dati, computare numeri, analizzare opinioni e condensare informazioni.

I computer sono meno bravi a capire le emozioni umane. Lo stato dell’arte in NLP sta lì a dire che non capiscono ciò che gli chiediamo, figurati come ci sentiamo.

Ecco perché è ancora impossibile immaginare un supporto clienti efficace, vendite o marketing senza l’essenziale tocco umano: empatia e intelligenza emotiva.

Per ora, i bot possono continuare ad aiutarci con task e query automatizzate, ripetitive e di basso livello; come ingranaggi in un sistema più grande e più complesso. Gli abbiamo fatto un torto ad aspettarci così tanto ma così presto.

Ma non è tutta la storia.

Sì, chi lavora nel tech ha sovrastimato troppo l’impatto iniziale delle chatbot.

Ma come ha detto Bill Gates:

Sopravvalutiamo sempre cosa cambierà nei primi 2 anni e sottostimiamo sempre i successivi 10. Pianifica e preparati.

I tempi markettari sono finiti e possiamo iniziare a esaminare l’area grigia a metà, invece della zona iper-gonfia e frenetica del bianco e nero.

Forse siamo solo all’inizio di una crescita esplosiva. Questo senso di anti-climax è completamente normale per la tecnologia di trasformazione.