marco ilardi imprenditore ritratto
Marco Ilardi CEO di Micropedia

Sono un imprenditore e sviluppo software applicazioni su misura e mobile app development, mi occupo su Forbes di Web 3 e parlo di food tech, faccio consulenza sulla intelligenza artificiale e faccio consulenza SEO per migliorare il posizionamento del tuo sito internet sui motori di ricerca.  

Come addestrare un chatbot in maniera efficace

come addestrare un chatbot ai
Sommario
Picture of Marco Ilardi
Marco Ilardi
Marco Ilardi, nato a Napoli il 12/5/1970, è un imprenditore digitale CEO di Micropedia, sviluppatore di app mobile, scrittore, blogger ed un seo specialist esperto di knowledge panel di Google.
L'addestramento dei chatbot non è solo una questione di programmazione, ma un processo continuo di apprendimento e miglioramento. Trattandoli come dipendenti umani, con la stessa attenzione e cura, possiamo trasformare ogni errore in un'opportunità di crescita, migliorando le loro capacità e aumentando l'efficienza aziendale. Ecco come i principi della gestione umana si applicano efficacemente anche agli agenti AI.

L’addestramento e la gestione di chatbot basati su intelligenza artificiale (IA) rappresentano un punto di svolta significativo per molte aziende. Contrariamente all’idea che i chatbot siano strumenti statici, essi possono crescere e migliorare con un’adeguata guida, simile a quanto avviene con i dipendenti umani.

Io mi occupo in particolare della programmazione e dell’implementazione degli open ai chatbot online perché integro tramite api l’intelligenza artificiale con le mie applicazioni personalizzate.

Dall’esperienza che ho maturato e sto maturando in questi mesi vi svelo alcuni passaggi e concetti chiave per sfruttare al meglio il potenziale dei chatbot.

Definire gli Obiettivi del Chatbot

Prima di iniziare l’addestramento di un chatbot, è fondamentale stabilire chiaramente gli obiettivi che si desidera raggiungere.

Questo significa identificare i problemi specifici che il chatbot dovrebbe risolvere. Ad esempio, un chatbot destinato all’assistenza clienti dovrebbe essere in grado di rispondere alle domande più frequenti e risolvere i problemi comuni​​. E basta.

La cosa importante è una forte collaborazione fatta di riunioni, incontri lettura di documentazione, del modello di business dell’azienda per capire meglio gli obiettivi che si vogliono raggiungere prima di cominciare a programmare il chatbot gpt.

Definire questi obiettivi con precisione evita di sovraccaricare il chatbot con funzionalità inutili e garantisce che le sue capacità siano allineate con le esigenze aziendali.

Creare Intents Specifici

Per garantire che il chatbot comprenda correttamente le richieste degli utenti, è essenziale creare intents ben definiti. Gli intents rappresentano le intenzioni degli utenti e devono essere specifici e chiari per evitare confusioni. Ogni intent dovrebbe essere supportato da numerosi esempi di frasi (espressioni) che gli utenti potrebbero utilizzare per esprimere quella particolare intenzione​​. Questo approccio migliora notevolmente la precisione del chatbot nel riconoscere e rispondere correttamente alle domande.

Quando si addestra un motore di intelligenza artificiale il prompt è fondamentale e per ogni singolo task fornire un esempio aiuta sempre il modello linguistico a capire bene cosa desideriamo.

Per ogni singolo task scriveremo un prompt diverso e forniremo documentazione specifica.

Addestramento Continuo e Feedback

L’addestramento di un chatbot non è un processo una tantum, ma un’attività continua. Dopo il lancio, è importante monitorare le sue performance e fornire feedback costante per migliorare le sue risposte. Ad esempio, se un chatbot fornisce una spiegazione troppo lunga su come aprire un conto corrente, un feedback diretto come “risposte più brevi” può portare a miglioramenti immediati​. Questo processo di miglioramento continuo assicura che il chatbot diventi sempre più efficace nel tempo.

Il prompt iniziale infatti va tarato nel tempo con un contratto di consulenza. Tutti gli errori vanno ad incidere sul prompt che va perfezionato per evitare che le risposte successive siano ancora sbagliate.

Utilizzo del Natural Language Processing (NLP)

Implementare tecnologie di Natural Language Processing (NLP) consente al chatbot di comprendere e rispondere ai messaggi in modo naturale e umano. Il NLP permette al chatbot di interpretare correttamente le richieste degli utenti, riconoscendo le sfumature del linguaggio umano e rispondendo in modo appropriato​. Questo migliora notevolmente l’esperienza dell’utente, rendendo le interazioni più fluide e soddisfacenti.

In pratica si tratta di studiare testi, sequenze di parole analisi semantiche e di comprensione del testo per rendere il modello sempre più performante.

Personalizzazione e Empatia

I chatbot devono riflettere la personalità del brand e rispondere con empatia alle richieste degli utenti. L’implementazione di tecniche di analisi del sentiment durante l’addestramento può aiutare il chatbot a riconoscere le emozioni nelle domande degli utenti e rispondere in modo più sensibile e appropriato​. Questo non solo migliora la qualità delle interazioni, ma aiuta anche a costruire una relazione più forte con gli utenti.

Come sappiamo nel prompt possiamo anche specificare il tono che deve avere il gpt nelle risposte.

Addirittura alcuni studi hanno consentito di creare dei chatbot con una personalità in grado ad esempio di interpretare personaggi famosi. E’ quindi possibile ad esempio chattare con Napoleone o Giulio Cesare.

Gestione degli Errori e delle Ambiguità

In situazioni di ambiguità, è essenziale che il chatbot sia in grado di gestire le richieste in modo efficace. Questo può includere la capacità di fare domande di chiarimento o di fornire opzioni multiple per garantire che l’utente ottenga le informazioni necessarie​​. Preparare il chatbot a gestire questi scenari riduce la frustrazione degli utenti e migliora l’efficacia delle risposte.

In questo caso si pone anche il problema etico oppure il rischio ad esempio che il chatbot risponda in maniera sbagliata o maleducata ad un potenziale cliente o ad un cliente che chiede informazioni.

Anche questi casi quindi vanno assolutamente gestiti.

Integrazione con Dati Aziendali

Per garantire risposte accurate e rilevanti, è importante che il chatbot sia integrato con i dati aziendali e che la sua base di conoscenza venga aggiornata regolarmente.

Utilizzare tecniche di transfer learning può migliorare significativamente le prestazioni del chatbot, riducendo i tempi di addestramento e migliorando la sua capacità di comprendere le richieste degli utenti.

Come sappiamo con gli assistenti di Chat GPT possiamo caricare una serie di documenti per fargli conoscere la realtà aziendale ad esempio i nomi dei dipendenti, la politica aziendale, il codice etico, le procedure di qualità.

In base a questi dati di input possiamo progettare insieme diversi sistemi come ad esempio dei LIMS, dei CRM, degli MRP integrati ad esempio con un sistema di produzione esistente.

Se vuoi parlare di questi affascinanti argomenti per la crescita della tua azienda contattami o seguimi sui social.

Condividi l'articolo