Cos’è un assistente vocale IA?

Ho dovuto cambiare la voce di ChatGPT con quella del britannico irritato. Ho paura che, se la voce fosse troppo amichevole, finirei per innamorarmene.

Come quel tipo. In quel film.

Parliamo di assistenti vocali.

Siri era spesso oggetto di battute. Ma mentre ci divertivamo a chiederle come nascondere un cadavere, l’IA vocale si è silenziosamente diffusa ovunque. Nel 2025, il 67% delle organizzazioni considera la voice AI fondamentale per il proprio business.

Queste organizzazioni si sono rese conto che gli agenti AI sono più efficaci con funzionalità vocali.

Ah, e quel film che ho citato? Non è poi così lontano dalla realtà. L’acquisizione recente di io da parte di Open AI sembra puntare proprio a costruire un assistente vocale sempre attivo e non invasivo.

Sai, un piccolo compagno sempre all’orecchio.

Eccoci qui: Alexa è più riconoscibile come prodotto che come nome di persona, i CEO delle aziende AI si fanno foto di fidanzamento insieme, e due terzi delle aziende hanno già fissato la data.

E se non sei al passo, allora sorella, sei indietro.

Il che è comprensibile. La tecnologia è enigmatica e non ci sono molte persone che spiegano come funziona. Ma indovina chi ha due pollici e una laurea in tecnologia vocale?

(Non puoi vederlo ma sto facendo il segno del pollice in su.)

(...Sai chi altro non può vedere? Gli assistenti vocali.)

(Ma sto divagando.)

Sto scrivendo questo articolo per aggiornarti. Parleremo degli assistenti vocali AI: come funzionano, cosa puoi farci e perché così tante aziende scelgono di integrarli nelle loro operazioni.

Cos’è un assistente vocale IA?

Un assistente vocale AI è un software alimentato dall’intelligenza artificiale che elabora input vocali, li comprende, esegue compiti e fornisce risposte all’utente. Questi assistenti sono utilizzati in diversi settori e casi d’uso, aggiungendo un tocco personale alla gestione delle attività e al supporto clienti.

Come funzionano gli assistenti vocali AI?

Gli assistenti vocali AI sono una complessa orchestrazione di tecnologie AI. Nei pochi secondi tra la ricezione della voce dell’utente e la generazione della risposta, vengono attivati diversi processi per garantire un’interazione fluida.

Riconoscimento Automatico del Parlato (ASR)

Il riconoscimento automatico della voce viene talvolta chiamato speech-to-text, perché è proprio questo che fa.

Quando un utente parla al proprio dispositivo – che sia telefono, assistente domestico o cruscotto dell’auto – la voce viene convertita in testo. Per farlo, reti neurali profonde vengono addestrate a prevedere la trascrizione di una clip audio.

Dopo l’addestramento su migliaia di ore di dati vocali provenienti da milioni di clip con diversi parlanti, accenti e condizioni di rumore, questi modelli AI diventano molto abili nella trascrizione.

Ed è importante: il primo passo in un sistema multilivello deve essere solido.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Una volta trascritto l’input vocale, il modello passa all’interpretazione.

NLP è il concetto che racchiude tutte le tecniche utilizzate per trasformare la richiesta dell’utente (come testo trascritto) in intenti e unità di significato.

Riconoscimento delle intenzioni

Il testo è non strutturato e il compito di estrarne il significato non è affatto banale. Considera queste domande:

• “Fissa una chiamata con Aniqa per martedì alle 13.”
• “Puoi mettere Cher?”
• “Cosa si abbina bene con il formaggio di capra?”

Un assistente IA avrà una serie finita di intenti alla base. Per il nostro bot, questi includerebbero:

• prenotazione appuntamenti
• riproduzione media
• eventualmente cercare sul web e
• conversazione informale

Il riconoscimento dell’intento si occupa di classificare ogni richiesta dell’utente in una di queste categorie.

Quindi, a quale categoria appartiene ciascuno dei nostri esempi?

“Fissa una chiamata…” è formulato come un imperativo. Abbastanza diretto. “Puoi…?” è una domanda. Ma è anche un comando, come la richiesta precedente. In entrambi i casi, capisci intuitivamente l’azione desiderata, ma formalizzarla non è così semplice.

“Cosa si abbina bene con…?” è semplice – più o meno.

Sappiamo che tipo di risposta vogliamo: cibo. Ma non è molto chiaro da dove dovrebbe prendere la risposta.

Deve cercare sul web? Se sì, quante risposte dovrebbe fornire? Il primo risultato non sarebbe molto approfondito, ma fornire molte risposte può complicare eccessivamente un compito semplice.

D’altra parte, forse può semplicemente attingere dalle sue conoscenze interne—ma ci stiamo portando avanti.

La conclusione è: la scelta non è sempre semplice, e la complessità di questo compito dipende tanto dal design – o dalla personalità – del bot quanto dalla domanda dell’utente.

Riconoscimento di entità nominate

Oltre a sapere quale compito svolgere, il bot deve riconoscere le informazioni fornite.

Il riconoscimento delle entità nominate si occupa di estrarre le unità significative – ovvero le entità nominate – dal testo non strutturato. Ad esempio, identificare nomi di persone, artisti musicali o date in una richiesta dell’utente.

Rivediamo di nuovo la prima domanda:

• “Fissa una chiamata con Aniqa per martedì alle 13.”

Aniqa è una persona, e dalla domanda si intuisce che l’utente la conosce. Quindi, molto probabilmente, è un contatto.

In questo caso, “contatto” sarebbe pre-programmato come entità e il bot avrebbe accesso ai contatti dell’utente.

Questo vale per orari, luoghi e qualsiasi altra informazione rilevante che potrebbe essere nascosta nella richiesta dell’utente.

Recupero delle informazioni

Dopo aver compreso la tua richiesta, l’assistente vocale deve cercare le informazioni rilevanti per rispondere. Un buon bot sarà dotato di una suite completa di estensioni per soddisfare le tue esigenze.

Sono sicuro che a un certo punto sei rimasto colpito dai large language model (LLM) e dalla loro vasta conoscenza. È impressionante, ma quando le domande diventano più specialistiche iniziano a emergere le lacune.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Un buon assistente ha accesso a fonti di conoscenza esterne – non si basa solo sulle informazioni acquisite durante l’addestramento. RAG condiziona le risposte dell’IA su quella conoscenza.

La conoscenza, in questo caso, si riferisce a documenti, tabelle, immagini o qualsiasi cosa possa essere elaborata digitalmente.

Cerca nella documentazione, recuperando gli elementi più rilevanti per la richiesta dell’utente e utilizzandoli per informare le risposte del modello.

• A volte serve a affinare le informazioni di un LLM, ad esempio facendogli consultare letteratura accademica durante una ricerca.

• Altre volte si tratta di dare accesso a informazioni che il modello altrimenti non avrebbe, come i dati dei clienti.

In entrambi i casi, ha il vantaggio aggiuntivo di citare le fonti, rendendo le risposte più affidabili e verificabili.

API e integrazioni

Così come un LLM può interfacciarsi con informazioni esterne, API e integrazioni gli permettono di collegarsi a tecnologie esterne.

Vuoi fissare un appuntamento Google Meets tramite Calendly per seguire un lead HubSpot valutato con l’arricchimento di Clearbit? A meno che tu non abbia creato tu stesso il calendario, la tecnologia di videoconferenza, il CRM e lo strumento di analisi (cosa altamente sconsigliata), dovrai 🔌integrare⚡️.

Questi strumenti di terze parti di solito offrono API che espongono operazioni da eseguire tramite altre tecnologie automatizzate, come il tuo agente.

Le integrazioni rendono ancora più semplice collegare un bot a tecnologie di terze parti. È costruito sopra un’API, gestendo la parte complessa così puoi collegare il tuo agente con poco sforzo.

Risposta e Sintesi Vocale (TTS)

Quindi, l’input dell’utente è stato trascritto, l’intento analizzato, le informazioni rilevanti recuperate e il compito eseguito.

Ora è il momento di rispondere.

Che si tratti di rispondere a una domanda dell’utente o di confermare l’esecuzione di un’azione richiesta, un voice bot offre quasi sempre una risposta.

Text-to-Speech (TTS)

L'opposto e complemento del riconoscimento vocale è la sintesi vocale, o text-to-speech.

Si tratta di modelli addestrati su coppie parlato-testo, spesso condizionati da speaker, intonazione ed emozione per produrre un’espressione simile a quella umana.

La TTS chiude il cerchio che inizia e finisce con la voce umana (o simile).

I Vantaggi degli Assistenti Vocali

Uno strato vocale sopra le funzionalità AI migliora l’esperienza complessiva. È vero, è personalizzato e intuitivo, ma offre vantaggi anche dal lato business.

La voce è più veloce del testo

Con la diffusione dei chatbot, gli utenti si sono abituati a risposte rapide. Con gli assistenti vocali AI, siamo riusciti anche a migliorare i tempi di input.

Gli agenti vocali AI ci evitano di dover formulare frasi corrette. Invece, puoi semplicemente esprimerti liberamente e il bot lo capirà.

Lo stesso vale per le risposte. Ammetto che leggere può essere noioso, ma non è un problema quando le risposte vengono narrate.

Risposte 24/7

Un altro tipo di velocità. Con persone che lavorano da remoto e transazioni aziendali in tutto il mondo, è impossibile coprire tutti i fusi orari e gli orari lavorativi necessari.

Le interazioni vocali dovrebbero essere accessibili a tutti, non solo ai clienti che rientrano in certi orari lavorativi. E con gli assistenti vocali AI, questo potrebbe diventare realtà.

Interazioni più personalizzate

Parlare è molto più che parole. Avere un voice bot crea un’esperienza più personale che trasmette sicurezza all’utente. Insieme alle qualità umane dei chatbot AI, uno strato vocale rafforza la connessione.

Integrazione facile

Il fatto che gli assistenti vocali siano a mani libere significa anche che non hanno interfaccia grafica. Non richiedono schermi né l’uso degli occhi, motivo per cui sono così diffusi in auto.

In realtà, possono essere integrati ovunque sia possibile collegare un microfono. È una soglia molto bassa, non solo perché i microfoni sono piccoli, ma anche perché sono già ovunque: computer, smartphone e persino telefoni fissi.

Nomina un’altra tecnologia all’avanguardia accessibile tramite telefoni a disco.

Più accessibile

“Hands-free” non significa solo comodità. Per chi ha esigenze diverse, può essere una vera necessità.

Gli assistenti vocali sono disponibili per persone con difficoltà motorie, visive o di alfabetizzazione che potrebbero avere problemi con le interfacce AI tradizionali.

Casi d'uso dei voice bot nei vari settori

Quindi, hai deciso di puntare sui voice bot. Ottimo. Ma come li metti in pratica?

La buona notizia è che praticamente ogni settore può essere migliorato con la voice AI.

Sanità

Le procedure sanitarie sono notoriamente laboriose. E per una buona ragione: sono attività delicate e devono essere svolte correttamente. Questo settore ha bisogno di automazione AI, purché sia affidabile ed efficace.

Stiamo già vedendo applicazioni dell'AI in ambito sanitario, e la voce apre molte nuove opportunità di miglioramento.

Un ottimo esempio sono i questionari medici: informazioni personali, anamnesi, ecc.

Sono attività noiose. Ma sono importanti.

I guadagni in velocità e produttività alleggeriscono il carico di lavoro degli operatori sanitari, e il flusso di conversazione naturale rompe la monotonia delle risposte ripetitive.

L’accessibilità è garantita e, grazie alla pipeline rigorosa e multilivello di cui abbiamo parlato, posso assicurarti che la tecnologia è affidabile.

Bancario

A proposito di attività ad alto rischio e monotone.

Operazioni come controllare il saldo o aggiornare dati sono transazioni semplici, ma prevedono diversi livelli di sicurezza per ridurre errori e frodi.

L’assistente vocale di NatWest gestisce le operazioni di routine, permettendo agli operatori umani di dedicare più tempo alle interazioni sensibili o complesse, aumentando la soddisfazione dei clienti del 150% senza compromettere la sicurezza.

Customer Support

Parlando di automazione delle chiamate di routine, SuperTOBI di Vodafone, un assistente vocale AI, ha migliorato il Net Promoter Score (NPS) da 14 a 64.

Questo perché le interazioni con il servizio clienti sono ripetitive e le domande dei clienti ricevono sempre la stessa risposta, sia da una persona che da un agente. Questo approccio non trascura i casi particolari: quelli vengono gestiti dagli operatori umani.

Retail

Mi manca un po' parlare con un commerciale.

Il problema è che sono troppo impegnati per conoscere il catalogo e le policy del negozio, senza contare il tempo necessario per gestire ogni singolo cliente.

Entrano in gioco assistenti vocali per le vendite come MyLow di Lowe’s: un assistente virtuale alle vendite che fornisce informazioni su prodotti, disponibilità e politiche.

Qui la conoscenza generalizzata degli LLM si rivela davvero utile: oltre a fornire informazioni specifiche di Lowe’s, sfrutta competenze di interior design per consigliare i clienti sull’arredamento della casa.

Alcuni clienti cercano ancora l’interazione umana. Fortunatamente, MyLow è disponibile anche per gli addetti alle vendite. I dipendenti possono recuperare le informazioni necessarie da MyLow e assistere direttamente il cliente.

Inizia a offrire assistenti vocali AI

Gli assistenti vocali AI sono la scelta più ovvia. Efficienza e personalità, senza rinunciare all'umanità: una soluzione vantaggiosa per tutti.

Botpress offre un builder personalizzabile drag-and-drop, supervisione umana, numerose integrazioni predefinite e, in più, un voice wrapper che si integra perfettamente con il tuo agente.

I nostri bot sono puliti e intuitivi, ma tutt’altro che basilari.

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Domande frequenti

Quanto sono precisi gli assistenti vocali AI nel comprendere diversi accenti o disturbi del linguaggio?

Gli assistenti vocali AI sono sempre più precisi con accenti diversi, grazie all’addestramento su dataset globali, ma la precisione diminuisce ancora con accenti regionali forti, pronunce insolite o disturbi del linguaggio. Alcuni sistemi come Google e Microsoft offrono modelli specifici per accenti, ma gli utenti con difficoltà significative possono riscontrare più errori e necessitare di soluzioni personalizzate.

Un assistente vocale AI può funzionare offline o richiede sempre una connessione internet?

Un assistente vocale AI può funzionare offline se utilizza modelli di riconoscimento vocale e linguistico sul dispositivo, ma questo lo limita a compiti semplici e senza accesso a dati esterni in tempo reale. Gli assistenti più avanzati si affidano a internet per l’elaborazione cloud e l’accesso a informazioni aggiornate.

Quanto sono sicuri i dati condivisi con gli assistenti vocali AI, soprattutto in settori sensibili come la sanità e il settore bancario?

I dati condivisi con assistenti vocali AI in settori sensibili come sanità e banche sono protetti tramite crittografia e conformità a regolamenti come HIPAA, GDPR o PCI DSS. Tuttavia, le aziende devono scegliere con attenzione fornitori con solide certificazioni di sicurezza ed evitare la trasmissione di informazioni personali identificabili.

È costoso aggiungere un’interfaccia vocale a un chatbot esistente?

Aggiungere un’interfaccia vocale a un chatbot esistente può essere relativamente economico (usando API cloud come Google Text-to-Speech o wrapper vocali Botpress) o più costoso se richiede sviluppo personalizzato o integrazione con sistemi proprietari. Molte piattaforme ora offrono l’integrazione vocale come funzionalità, riducendo i costi a poche centinaia di dollari al mese per un uso moderato, ma implementazioni su larga scala con voci personalizzate o esigenze di sicurezza possono raggiungere prezzi enterprise di decine di migliaia di dollari.

Quanto tempo serve a un’azienda per implementare da zero un assistente vocale AI?

Un’azienda può implementare un assistente vocale AI di base in poche ore usando piattaforme no-code o template predefiniti, soprattutto per attività semplici come FAQ o smistamento chiamate. Assistenti vocali più complessi, integrati con sistemi backend e dialoghi naturali, richiedono invece settimane o mesi di sviluppo.