Come l’intelligenza artificiale può sviluppare la propria personalità ed essere veramente intelligente

Integrare un assistente AI in un sito web è una cosa, ma metterlo a punto per riflettere la personalità e la voce unica di un marchio è un’altra. Sfortunatamente, molte aziende cadono nella trappola di “spruzzare” un assistente AI sulle loro piattaforme senza un’adeguata personalizzazione. Questo può portare a una cattiva esperienza dell’utente e a una diminuzione della fiducia nella capacità dell’IA di fornire risposte di qualità.

 

Cosa abbiamo fatto a Labellink

Noi di Labellink adottiamo un approccio completamente diverso. I nostri assistenti AI non solo sono completamente personalizzati, ma sfruttano anche i ricchi dati semantici della piattaforma Labellink. Questa preparazione meticolosa garantisce che la nostra AI fornisca interazioni precise, contestualmente rilevanti e coerenti con il marchio.

 

Tecniche di personalizzazione:

  • Tono personalizzato: personalizzare il tono di conversazione dell’IA in modo che corrisponda alla voce del tuo marchio, sia esso formale, informale o umoristico.
  • Adotta lo stile del marchio: Assicurati che l’IA utilizzi il gergo e lo stile specifici della tua azienda.
  • Lunghezza della risposta: Adattare le risposte in modo che siano concise o dettagliate in base al contesto e alle preferenze del cliente.
  • Spiegazione dettagliata o diretta al punto: Fornire spiegazioni esaurienti o risposte dirette, se necessario.
  • Chiarezza nelle risposte: Programmare l’IA in modo che risponda solo quando ha una risposta chiara e precisa.
  • Personalizzazione delle fonti di dati: Configurazione di risposte basate esclusivamente su set di dati locali o che includono conoscenze comuni e risorse internet.

 


L’immagine mostra un confronto tra due risposte dell’IA: il tono predefinito a sinistra e un tono umoristico a destra.

 

Preparare i dati per l’IA

Uno degli elementi chiave per rendere l’IA davvero intelligente è la preparazione dei dati. A differenza dei dati ordinari che si possono trovare in un sito web tipico, i dati semantici strutturati forniscono una comprensione più profonda e ricca di sfumature. Ecco come Labellink prepara i dati per ottimizzare le prestazioni dell’intelligenza artificiale:

  1. Strutturazione dei dati: Le informazioni vengono categorizzate ed etichettate con significati precisi, assicurando che l’IA comprenda il contesto e la rilevanza di ogni punto di dati.
  2. Metadati contestuali: Aggiunta di metadati che spiegano le relazioni e il significato dei vari elementi dei dati.
  3. Strato semantico ricco: Incorpora descrizioni dettagliate, identificatori e tag specifici del contesto che forniscono approfondimenti.
  4. Risoluzione e collegamento delle entità: Implementazione di tecniche per risolvere e collegare entità correlate tra diversi set di dati, consentendo all’assistente AI di fornire risposte coerenti e complete collegando informazioni disparate.
  5. Integrazione del feedback dell’utente: Stabilire meccanismi per raccogliere e incorporare il feedback degli utenti nel processo di preparazione dei dati, consentendo all’assistente AI di imparare dalle interazioni degli utenti e di migliorare continuamente la sua accuratezza e rilevanza nel tempo.
  6. Monitoraggio delle metriche di qualità: Monitoraggio delle metriche chiave delle prestazioni e degli indicatori di qualità, come l’accuratezza, la precisione e il richiamo, per valutare l’efficacia dell’assistente AI e identificare le aree da perfezionare o ottimizzare nella pipeline di preparazione dei dati.
  7. Aggiornamenti regolari: Garantire che i dati rimangano aggiornati e accurati attraverso aggiornamenti e convalide continue.

 

Esempio: Etichettatura dei prodotti alimentari

Per illustrare l’importanza dei dati semantici, considera come un’intelligenza artificiale potrebbe interagire con l’etichetta di un prodotto alimentare.

  • Dati di un sito web ordinario: Se un assistente AI legge una tipica descrizione di un prodotto su un sito web, è in grado di comprendere le informazioni di base e il contesto generale. Tuttavia, non ha la profondità necessaria per discernere dettagli più specifici.
  • Dati semantici strutturati: Con i dati semantici di Labellink, ogni informazione viene etichettata con il suo esatto significato. Ad esempio:
    • Ingredienti: L’intelligenza artificiale sa quali sono gli ingredienti e può fornire informazioni dettagliate su ciascuno di essi.
    • Allergeni: L’intelligenza artificiale è in grado di identificare gli allergeni e di avvisare gli utenti che hanno restrizioni alimentari specifiche.
    • Informazioni nutrizionali: L’IA è in grado di analizzare i contenuti nutrizionali e di spiegarne l’importanza per le varie esigenze alimentari.
    • Approvvigionamento e qualità: Le informazioni sull’origine e sulla qualità degli ingredienti possono essere messe in evidenza, aggiungendo valore ai consumatori interessati alla sostenibilità e all’approvvigionamento etico.

 

Esempio dettagliato: Latte di mandorla

  • Informazioni sugli ingredienti: L’intelligenza artificiale è in grado di riconoscere la “mandorla” come ingrediente e di fornire dettagli come i benefici nutrizionali, gli usi comuni e i potenziali allergeni.
  • Allarme allergeni: se un utente ha indicato un’allergia alle noci, l’intelligenza artificiale può segnalare immediatamente che il prodotto contiene noci e suggerire alternative.
  • Analisi nutrizionale: L’intelligenza artificiale può spiegare il contenuto calorico, i livelli di vitamine e come il latte di mandorla si inserisce nelle varie diete, come quella vegana o keto.
  • Approfondimenti sulla sostenibilità: È possibile includere informazioni sulla provenienza delle mandorle, sull’eventuale presenza di prodotti biologici e sul loro impatto ambientale.

 

Cosa abbiamo imparato

Il nostro approccio a Labellink ci ha insegnato diverse lezioni preziose sulla personalizzazione dell’IA:

  1. Maggiore coinvolgimento del cliente: Parlare la lingua del cliente e usare una terminologia familiare rende le interazioni più coinvolgenti e relazionabili.
  2. Voce del marchio coerente: Assicurarsi che la voce del marchio sia mantenuta in tutti i punti di contatto con i clienti rafforza l’identità del marchio.
  3. Maggiore soddisfazione dei clienti: Le interazioni personalizzate portano a una maggiore soddisfazione dei clienti, che si sentono compresi e apprezzati.
  4. Operazioni efficienti e scalabili: Gli assistenti AI su misura possono ottimizzare le interazioni con i clienti, rendendole più efficienti e scalabili.
  5. Utilizzo di dati semantici: L’utilizzo di dati semantici fornisce un contesto ricco di informazioni per l’intelligenza artificiale, garantendo risposte non solo accurate ma anche pertinenti e utili.

 

Cosa puoi fare

Per replicare il nostro successo con la personalizzazione dell’IA, considera i seguenti passaggi:

  1. Comprendi la voce del tuo marchio: Definisci il tono e lo stile che meglio rappresentano il tuo marchio. Questa sarà la base per personalizzare il tuo assistente AI.
  2. Sfrutta i dati semantici: Utilizza dati ricchi e contestuali per informare le risposte della tua IA. Questo garantisce accuratezza e rilevanza nelle interazioni con i clienti.
  3. Personalizza le interazioni: Personalizza il tono, lo stile e la lunghezza delle risposte dell’intelligenza artificiale per adattarle al tuo marchio e soddisfare le aspettative dei clienti.
  4. Privilegiare la chiarezza: Assicurati che l’IA risponda solo quando ha una risposta chiara e precisa per mantenere l’affidabilità.
  5. Regola le fonti di dati: Configura la tua IA in modo che utilizzi le fonti di dati appropriate, che siano dataset locali, conoscenze comuni o risorse internet, per fornire le migliori risposte possibili.

 

Implementando queste strategie, puoi creare un assistente AI che non solo migliora il coinvolgimento dei clienti, ma mantiene anche una voce del marchio coerente e affidabile, portando a una maggiore soddisfazione e fedeltà dei clienti. L’approccio di Labellink dimostra i vantaggi significativi di investire in un’accurata personalizzazione dell’intelligenza artificiale e di sfruttare i dati semantici per offrire esperienze superiori ai clienti.