- Gli agenti vocali IA utilizzano il riconoscimento vocale e l’NLP per interagire con gli utenti tramite canali vocali e offrire supporto 24/7.
- Possono occuparsi di attività come riprogrammare appuntamenti o verificare lo stato degli ordini conversando in modo naturale con i clienti.
- Gli agenti vocali IA convertono la voce in testo tramite ASR, interpretano il significato con NLU e generano risposte tramite LLM.
- Gli agenti AI migliorano l’esperienza cliente offrendo assistenza immediata e contestuale senza lunghe attese.
Abbiamo urlato ad Alexa per anni di mettere la nostra canzone preferita, chiesto a Siri indicazioni stradali e chiacchierato con Google Assistant sul meteo. A volte, chiediamo persino ai nostri assistenti vocali IA di raccontarci una barzelletta.
Ora però, grazie agli agenti vocali AI — una tipologia di agente AI — siamo andati oltre le semplici domande e battute. Quando chiediamo al telefono ‘Qual è l’ultima offerta sul mio abbonamento?’, non solo risponde subito, ma suggerisce anche un upgrade su misura per noi.
Cosa sono gli agenti vocali AI?
Gli agenti vocali AI sono sistemi intelligenti che utilizzano il riconoscimento vocale e il natural language processing (NLP) per interagire con gli utenti al telefono o su altri canali vocali.
Disponibili 24/7, sfruttano la conversational AI per offrire supporto costante in tutti i settori.
Ad esempio, un cliente potrebbe dire al suo agente vocale IA: ‘Devo spostare il mio appuntamento’, e l’agente controllerà la disponibilità e confermerà il nuovo orario.
Oppure, un utente potrebbe chiedere: ‘Qual è lo stato del mio ordine?’ e l’agente vocale AI recupererà i dettagli di tracciamento e fornirà un aggiornamento.
Come funzionano gli agenti vocali AI, passo dopo passo
Gli agenti vocali IA funzionano sfruttando NLP, riconoscimento vocale automatico (ASR) e sintesi vocale (TTS) per interagire con gli utenti tramite comunicazione vocale.
Questi agenti sono alimentati da large language models (LLM), sistemi IA avanzati addestrati su grandi quantità di testo per comprendere e generare linguaggio naturale. Questi modelli permettono agli agenti vocali di cogliere le sfumature del linguaggio, rispondere in modo contestuale e offrire interazioni personalizzate.
Vediamo come un cliente interagisce con un agente vocale IA:
1. Input vocale
Il cliente parla a un dispositivo, come lo smartphone o una linea di call center. Ad esempio, può chiedere: «Qual è il saldo del mio conto?» oppure «Posso riprogrammare la consegna?». Le sue parole vengono trasformate in un segnale audio e inviate all’assistente vocale per l’elaborazione.
2. Riconoscimento vocale
Il segnale audio viene elaborato da un sistema di riconoscimento vocale automatico (ASR), che converte il suono in testo. Il sistema ASR garantisce una trascrizione accurata, anche con accenti o stili di parlato diversi. Quindi, il sistema ASR elabora una voce che dice 'Controlla lo stato del mio ordine' e la converte in testo.
3. Comprensione del linguaggio naturale
Il testo proveniente dall’ASR viene inviato a un sistema di comprensione del linguaggio naturale (NLU), un ramo dell’NLP che consente alle macchine di comprendere il linguaggio umano.
In base all’input del cliente, 'Quanto mi è rimasto sul conto?', il sistema NLU determina l’intento, ad esempio 'verificare il saldo', e identifica dettagli chiave come 'saldo del conto che termina con 1234'.
Allo stesso modo, per input come 'Riprogramma la mia consegna', estrae l’intento 'riprogrammare una consegna' e dettagli come 'consegna per questo venerdì'.
4. Elaborazione e presa di decisioni
Gli agenti vocali AI determinano l’azione appropriata analizzando l’input dell’utente e accedendo ai dati rilevanti.
Questo passaggio è migliorato grazie all’uso della generazione aumentata dal recupero (RAG), che permette agli agenti vocali AI di accedere e utilizzare fonti di conoscenza esterne in tempo reale. Il risultato sono risposte più accurate e pertinenti.
Quindi, quando un cliente chiede 'Quanto mi resta sul saldo?', il sistema, magari usando RAG, identifica l’intento (controllo saldo), recupera i dettagli (conto che termina con 1234) e interroga il database.
Allo stesso modo, per 'Posso riprogrammare la consegna a venerdì prossimo?', accede alla piattaforma di pianificazione, aggiorna la consegna e fornisce una conferma in tempo reale al cliente.
5. Generazione della risposta
Una volta determinata la risposta, il sistema utilizza un LLM per generare una replica.
L’LLM garantisce che la risposta sia chiara e professionale, ad esempio: ‘Il saldo del tuo conto è di 500 $’ oppure ‘La tua consegna è stata riprogrammata per sabato’.
6. Sintesi vocale
La risposta testuale viene convertita in parlato da un sistema text-to-speech (TTS), così il messaggio suona naturale.
7. Output vocale
La voce sintetizzata viene riprodotta al cliente tramite l’altoparlante del dispositivo, completando l’interazione.
Quindi, un utente potrebbe sentire il proprio telefono rispondere: 'Il saldo del tuo conto è di $500.75 alle 12:35 di oggi.'
Allo stesso modo, per una richiesta di riprogrammazione di una consegna, il telefono potrebbe rispondere: 'La tua consegna è stata riprogrammata con successo a sabato 11 gennaio.'
Vantaggi degli agenti vocali IA
Migliora l’esperienza cliente
Gli agenti vocali AI sono disponibili 24/7 e offrono risposte immediate alle richieste dei clienti senza la frustrazione delle lunghe attese.
Utilizzando il linguaggio naturale e segnali emotivi, come la frustrazione, gli agenti vocali AI rendono le interazioni più autentiche. Si adattano anche ad accenti, lingue e stili conversazionali.
E come ogni buon chatbot per l’assistenza clienti, gli agenti vocali AI sono addestrati a trasferire le richieste complesse agli operatori umani mantenendo tutto il contesto.
Ottimizza le operazioni
Gli agenti vocali IA si occupano delle attività di routine, come la gestione degli appuntamenti, l’elaborazione degli ordini o l’aggiornamento degli stati, così gli operatori umani possono concentrarsi su interazioni più complesse e di valore. Gestiscono grandi volumi di chiamate senza perdere colpi, mantenendo un servizio costante anche nei periodi di picco.
Integrandosi con i sistemi backend per accedere ai dati in tempo reale, gli agenti vocali IA forniscono risposte accurate e immediate, riducendo gli errori.
Scala facilmente e comunica a livello globale
Progettati per gestire picchi di chiamate, gli agenti vocali AI aiutano le aziende in crescita o durante periodi di alta richiesta.
Integrandosi con i sistemi di backend per accedere a dati in tempo reale, forniscono risposte precise e immediate e riducono gli errori, un aspetto particolarmente prezioso per le aziende in crescita.
Raccogli e analizza i dati
Gli agenti vocali AI raccolgono dati importanti sui clienti durante le interazioni, individuando schemi e informazioni utili per affinare le strategie.
Se molti clienti chiamano per lamentarsi di una nuova funzione, l’agente vocale AI può rilevare immediatamente l’aumento delle lamentele e avvisare l’azienda.
Analizzando le tendenze in corso dalle chiamate e da altre interazioni vocali, gli agenti vocali IA aiutano le aziende a prendere decisioni basate sui dati.
Aumentare l’accessibilità
Consentendo interazioni vocali senza input fisico, gli agenti vocali AI offrono supporto inclusivo a una vasta gamma di utenti. Questo li rende uno strumento essenziale per servire clienti con disabilità.
Inoltre, le loro capacità multilingue abbattono le barriere linguistiche per servire un pubblico globale e diversificato.
Benefici finanziari
- Risparmio sui costi
- Gli agenti vocali IA automatizzano le attività ripetitive, riducendo la necessità di grandi team di assistenza clienti e consentendo notevoli risparmi sui costi del lavoro.
- Il ROI a lungo termine deriva dalla riduzione delle spese operative e dal miglioramento dell’efficienza del servizio.
- Crescita dei ricavi
- Un coinvolgimento proattivo, come il cross-selling o l’upselling durante le interazioni, può aumentare il valore medio degli ordini e i ricavi complessivi.
- Alti tassi di contenimento dimostrano che i sistemi AI risolvono efficacemente i problemi di routine senza intervento umano, migliorando l’efficienza operativa e riducendo la necessità di escalation.
Distribuisci un agente vocale AI personalizzato
Gli agenti vocali IA vengono adottati rapidamente in diversi settori, tra cui vendite, assistenza clienti e sanità, migliorando l’esperienza dei clienti, ottimizzando le operazioni e offrendo supporto multilingue.
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Domande frequenti
1. Che tipo di hardware o infrastruttura serve per supportare agenti vocali AI?
Gli agenti vocali AI funzionano nel cloud, quindi i requisiti hardware sono minimi. Serve solo un dispositivo con microfono e altoparlante (come telefono, computer o smart speaker) e una connessione internet stabile: l'elaborazione vocale, il riconoscimento del parlato e l'inferenza AI avvengono tutti sui server di backend.
2. Gli agenti vocali AI possono essere integrati nei sistemi IVR o CRM esistenti?
Sì, gli agenti vocali basati su IA possono essere integrati nei sistemi IVR e nei CRM esistenti tramite API o middleware. In questo modo, l’agente vocale può accedere ai dati dei clienti, smistare le chiamate, registrare le interazioni e collaborare con operatori umani senza dover rivoluzionare l’intero sistema.
3. Quali sono i rischi di deepfake o spoofing nell'IA vocale e come vengono mitigati?
I rischi dello spoofing vocale includono impersonificazione, frode e accesso non autorizzato a sistemi sensibili. Questi rischi vengono mitigati con tecnologie come la biometria vocale (verifica del parlante), algoritmi di rilevamento anomalie che segnalano schemi insoliti e crittografia end-to-end per proteggere flussi vocali e metadati.
4. Quanto sono efficaci gli agenti vocali IA nel gestire rumori di fondo o una scarsa qualità audio?
Gli agenti vocali AI gestiscono bene i rumori di fondo grazie alle moderne tecnologie di miglioramento della voce. Utilizzano modelli di deep learning addestrati su dataset rumorosi e algoritmi di soppressione del rumore in tempo reale per isolare la voce e migliorare la precisione della trascrizione.
5. Possono adattarsi automaticamente a diversi dialetti o accenti regionali?
Sì, molti agenti vocali AI sono addestrati su dataset multilingue e multi-accento, permettendo loro di comprendere una vasta gamma di dialetti e accenti. I modelli avanzati utilizzano anche tecniche di adattamento acustico per migliorare la comprensione nel tempo in base ai modelli vocali degli utenti.





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