Stefan Preusler, CEO LeapLytics
L'anno scorso ho avuto uno di quei momenti in cui pensi: non può essere vero. Il nostro team aveva appena risposto per la terza volta in una sola settimana alla stessa identica domanda: come concedere in licenza le nostre immagini di Power BI quando un'azienda ha sia creatori che semplici visualizzatori. Stessa domanda. Terza volta. In un venerdì pomeriggio in cui nessuno aveva più voglia di stare alla propria scrivania.
Il problema non era la domanda, ma il momento in cui è stata posta.
I nostri clienti provengono da fusi orari diversi. Una buona parte dei nostri utenti risiede in Sud America, soprattutto in Argentina e Brasile. Ci scrivono a mezzanotte, ora italiana. E quando rispondiamo, loro stanno già dormendo. Questo circolo vizioso di divari di fuso orario e domande ripetute ci costa più ore di quanto vorrei ammettere.
La prima idea era semplice: creare una pagina di FAQ. L'abbiamo fatto. Nessuno l'ha letta. O almeno non le persone giuste al momento giusto. Non posso biasimarli: anch'io preferisco digitare una domanda nella barra di ricerca piuttosto che scorrere la documentazione.
Il secondo tentativo è stato quello di utilizzare uno strumento di chatbot già pronto: incorporarlo, scrivere alcuni modelli di risposta, e il gioco è fatto. Neanche questo ha funzionato. Le risposte erano troppo statiche, troppo generiche. Nel momento in cui qualcuno formulava la domanda in modo leggermente diverso da quanto previsto dal modello, niente. Silenzio. O peggio: una risposta che mancava completamente il punto.
Il punto di svolta: RAG
È stato allora che abbiamo iniziato a pensare seriamente alla RAG (Retrieval-Augmented Generation). Sembra tecnico, ma l'idea di base è semplice: invece di codificare le risposte nel bot, gli si dà accesso ai propri documenti, alle descrizioni dei prodotti, ai ticket di assistenza, alle FAQ, e lui stesso recupera le informazioni pertinenti prima di rispondere.
È stato quello il momento in cui le cose sono scattate per noi.
Abbiamo iniziato a raccogliere sistematicamente gli argomenti di assistenza più frequenti. Non basandoci sull'istinto, ma chiedendo ai nostri clienti: Qual è stata la vostra prima domanda quando avete iniziato a usare il nostro prodotto? Quale problema le è costato più tempo? Alcune delle risposte ci hanno sorpreso: cose che consideravamo autoesplicative non lo erano affatto.
Abbiamo inserito questi contenuti nella base di conoscenza del chatbot. E la parte fondamentale è che possiamo estenderla dinamicamente. Lancio di nuovi prodotti, nuove domande ricorrenti: le aggiungiamo alla base e il bot le conosce da quel momento in poi. Nessuna ricostruzione da zero, nessun ticket IT, nessuna attesa.
Il problema della lingua - e come lo abbiamo risolto
Ecco un dettaglio che ho sottovalutato: molti dati, documentazione e descrizioni interne dei nostri prodotti sono in inglese. Ma i nostri clienti in Sud America scrivono in spagnolo. E si aspettano giustamente una risposta in spagnolo.
Sembra un problema da poco. Non lo era. Un bot che chiede qualcosa in spagnolo e risponde in inglese non è un supporto, ma una frustrazione.
La soluzione consisteva nel configurare il bot in modo che rilevasse la lingua dell'utente e rispondesse in quella lingua, anche quando le informazioni sottostanti erano in inglese. Ora funziona in modo affidabile. Il nostro cliente di Buenos Aires riceve la risposta in spagnolo, anche quando il nostro team dorme.
Cosa fa realmente il Bot oggi
Tre mesi dopo la messa in funzione, stiamo vedendo che all'incirca 60-70% di richieste di supporto in arrivo vengono risolte completamente dal bot, senza alcun coinvolgimento umano. Le altre domande continuano a finire nella nostra casella di posta, ma con una differenza fondamentale: il bot ha già catturato il contesto, categorizzato la richiesta e noi vediamo immediatamente di cosa si tratta.
Ma c'è un altro effetto che non avevo previsto: il chatbot aiuta i clienti a chiarire le proprie domande. A volte non si sa bene quale sia il proprio problema: si digita qualcosa, il bot chiede una risposta e improvvisamente ci si rende conto che è proprio quello che intendevo. Non era una funzione prevista. È successo e basta.
Cosa vorrei che portaste con voi
Se avete un piccolo team che risponde sempre alle stesse domande di assistenza, non iniziate con la tecnologia. Iniziate con la raccolta e la comprensione di queste domande. Quindi valutate se un approccio basato su RAG ha senso per voi.
Il bot non sostituisce l'assistenza umana. Ma ci restituisce il tempo necessario per affrontare problemi veramente complessi e per dormire davvero tutta la notte.
Stefan Preusler è fondatore e CEO di LeapLytics, un'azienda di software specializzata in visualizzazioni Power BI e visualizzazione dei dati. Crea prodotti che rendono i processi dei dati più semplici e accessibili per le aziende.
