L'intelligenza artificiale viene sempre più utilizzata nelle interazioni con i clienti, ma è importante che le aziende siano in grado di spiegare le decisioni prese dai propri sistemi, per dare maggior trasparenza ad un mondo, in alcuni casi, ancora visto con diffidenza da parte degli utenti. Per questo l'explainability nell'AI è diventata una priorità, poiché le organizzazioni cercano di rendere i processi automatizzati più comprensibili e affidabili.
Che cos'è l'Explainability nell'AI?
Quando si parla di Explainability applicata all'AI, ci si riferisce alla capacità di comprendere e spiegare come i modelli di intelligenza artificiale prendono decisioni. In altre parole, si tratta di rendere trasparente il processo decisionale dell'AI, in modo che sia comprensibile agli esseri umani. L'explainability è fondamentale per garantire che le decisioni prese dall'AI siano giustificate, senza compromettere l'efficienza e l'accuratezza dei modelli.
Spiegare le decisioni aiuta a migliorare i sistemi
Perfezionando le capacità esplicative è possibile individuare eventuali bias ed errori del modello e apportare i necessari aggiornamenti per evitare che questo modello si ripeta.
La trasparenza aumenta la fiducia di clienti e partner
Con una modalità comunicativa chiara e limpida nella spiegazione dei propri processi di machine learning, si è anche più affidabili per eventuali clienti e partner che vedranno nel brand una garanzia.
Con il termine Bias, riferito al mondo dell'AI, ci si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale che producono sistematicamente e ingiustificatamente risultati meno favorevoli, ingiusti o dannosi per i membri di specifici gruppi di persone. Solitamente questi pregiudizi riflettono opinioni e preconcetti socialmente diffusi come, ad esempio, quelli su razza, genere, sesso biologico, età e cultura.
L'explainability nel customer care
Nella gestione delle interazioni con i clienti finali è fondamentale che le aziende siano in grado di spiegare le motivazioni alla base delle risposte fornite dai chatbot o dai virtual assistant.
L'importanza dell'Explainability nel Customer Care
Sfruttare le capacità esplicative dell'intelligenza artificiale nel mondo dei contact center si rivela molto importante per, sostanzialmente, 3 motivi principali:
- Migliora la fiducia del cliente: l'explainability applicata al customer journey consente ai clienti di comprendere le decisioni prese dall'AI durante l'interazione con il servizio clienti. Quando un cliente comprende il motivo per cui è stata presa una determinata decisione, aumenta la fiducia nell'azienda e nell'AI stessa.
- Aiuta a gestire eventuali reclami e richieste di chiarimento: se i processi sono evidenti e limpidi, anche eventuali difficoltà di interazione con utenti particolarmente difficili diventano più immediati, perché non ci sono "trucchi nascosti" ma il modo con cui gli algoritmi apprendono e gestiscono la customer care è sotto gli occhi di tutti.
- Explainability come leva per il miglioramento continuo: L'AI può commettere errori, ma se l'explainability è incorporata nel sistema, è possibile identificare e correggere rapidamente eventuali problemi. L'accesso alle spiegazioni delle decisioni consente di individuare possibili errori e apportare miglioramenti.
L'explainability nelle soluzioni XCALLY
XCALLY è consapevole dell'importanza dell'explainability in AI nel customer care. La suite omnicanale di XCALLY utilizza algoritmi di intelligenza artificiale avanzati che sono progettati per essere trasparenti e spiegabili. Ciò significa che le decisioni prese dall'AI durante l'interazione con il cliente possono essere comprese e spiegate in modo chiaro. XCALLY si impegna a fornire una customer experience di alta qualità, basata su decisioni comprensibili e affidabili.
L'Approccio di XCALLY all'Explainability in AI
XCALLY adotta un approccio a tutto tondo rispetto all'explainability in AI, che include i seguenti aspetti:
- Interfaccia intuitiva: La suite di XCALLY offre un'interfaccia intuitiva che consente agli operatori del customer care di visualizzare e comprendere facilmente le decisioni prese dall'AI. Possono accedere a spiegazioni dettagliate su come l'AI ha raggiunto una determinata conclusione.
- Trasparenza dei dati: XCALLY garantisce la trasparenza dei dati utilizzati dall'AI. Gli operatori del customer care possono accedere alle informazioni sulle fonti dei dati e sulle metriche utilizzate per l'addestramento dei modelli, consentendo loro di comprendere meglio il contesto delle decisioni prese.
- Monitoraggio e aggiornamenti continui: XCALLY effettua un monitoraggio costante delle prestazioni dell'AI eapporta aggiornamenti regolari per migliorare l'efficienza e l'accuratezza del sistema. Ciò include l'analisi dei feedback dei clienti e l'adattamento dei modelli di intelligenza artificiale per rispondere alle esigenze in continua evoluzione.
Vantaggi dell'explainability applicata
- I clienti comprendono al meglio le risposte dei nostri assistenti virtuali
- I nostri esperti possono analizzare il comportamento dei sistemi e ottimizzarne le performance
- È garantita la massima trasparenza ai partner che scelgono le nostre soluzioni
Grazie all'explainability i sistemi di intelligenza artificiale diventano completamente comprensibili e trasparenti, fondamentali caratteristiche per gestire al meglio le interazioni con i clienti. Attraverso l'utilizzo di algoritmi trasparenti e spiegabili, come quelli offerti da XCALLY, è possibile garantire che le decisioni prese dall'AI siano comprensibili, affidabili e in grado di migliorare l'esperienza del cliente. Scegliere XCALLY come partner per la gestione omnicanale dei contact center significa ottenere i vantaggi di un sistema trasparente e di alta qualità, che promuove la fiducia, l'efficienza e l'innovazione nel customer care.
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