IA conversazionale vs. IA generativa: spiegate le differenze principali

Cos'è l'IA per te? Per alcuni, potrebbe essere un chatbot personale a cui fare domande. Per altri, l'agente dell'assistenza clienti che risponde quando chiami per fissare un appuntamento. Entrambi gli esempi possono sembrare la stessa cosa: qualcosa che risponde. Alla base, però, usano architetture diverse e sono progettati per scopi differenti. 

Chiedi al tuo chatbot personale di recuperare informazioni su un account specifico e proverà a indovinare o non ci riuscirà. Chiedi a un agente di assistenza clienti basato sull'IA di scrivere un brief di marketing per la tua prossima pubblicità, e otterrai qualcosa di generico, se otterrai qualcosa. Il primo è IA generativa. Il secondo è IA conversazionale.

Questo articolo esamina le differenze tra questi due tipi di IA, mostra dove IA conversazionale e IA generativa si sovrappongono e illustra come i prodotti usino sempre più spesso entrambe per offrire un'esperienza cliente più coerente.

In sintesi

• L'IA conversazionale si riferisce a strumenti che intrattengono conversazioni in un contesto e con un ambito specifici; l'IA generativa produce nuovi contenuti.
• L'IA conversazionale usa la comprensione e la generazione del linguaggio naturale per alimentare gli agenti vocali e i chatbot.
• L'IA generativa usa modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e deep learning per produrre immagini, testo, codice, video originali e altro ancora.
• L'IA conversazionale e l'IA generativa sono entrambe classificate come IA debole con memoria limitata.

Cos'è l'IA conversazionale?

L'IA conversazionale descrive una tecnologia in grado di simulare un dialogo con una persona tramite testo o voce. Il suo scopo principale è interagire, sia per capire di cosa ha bisogno qualcuno sia per rispondere a una domanda. L'IA conversazionale combina comprensione del linguaggio naturale, gestione del dialogo e generazione del linguaggio naturale. In genere richiama strumenti o attinge a database connessi per produrre risposte accurate e in linea con il brand di un'azienda.

I moderni sistemi di IA conversazionale usano modelli linguistici di grandi dimensioni per gestire formulazioni più varie e domande di approfondimento impreviste. Queste capacità sono particolarmente evidenti nelle implementazioni di IA conversazionale, come gli agenti IA per il servizio clienti, che interagiscono con un utente, risolvono il suo problema, consigliano una soluzione basata su informazioni interne o inoltrano la richiesta a un agente umano, se necessario.

Cos'è l'IA generativa? 

L'IA generativa si allontana dall'interpretazione e dall'analisi delle informazioni per concentrarsi sulla creazione e sull'estrapolazione. Anziché identificare informazioni, i modelli di IA generativa comprendono gli schemi sottostanti nei dati e possono usarli per creare nuovi contenuti. Per esempio, un LLM testuale viene addestrato su un'enorme quantità di dati e apprende la relazione statistica tra le parole per definire uno schema plausibile con cui prevedere la parola o la frase successiva. Quando riceve un prompt, può basarsi su questi dati e su questa comprensione per scrivere nuovo testo in risposta.

Questi modelli comprendono testo, video, audio, immagini e codice, consentendo di creare contenuti a partire da prompt in linguaggio naturale. Gli LLM, basati sull'architettura transformer, gestiscono la maggior parte delle attività relative a testo e codice, mentre i modelli di diffusione si occupano di gran parte della creazione di video, immagini e audio. 

IA conversazionale vs. IA generativa: differenze principali

L'IA conversazionale e l'IA generativa sono ottimizzate per usi distinti. La prima si concentra sul dialogo e sull'interazione in tempo reale, mentre la seconda è pensata per produrre nuovi contenuti a partire da input naturali.

Ecco un'analisi dettagliata delle principali differenze tra IA conversazionale e IA generativa:

Sebbene queste tecnologie siano diverse, hanno iniziato a sovrapporsi in modo più significativo poiché molti strumenti di IA conversazionale usano LLM che consentono loro di gestire argomenti oltre l'ambito previsto. Un agente vocale basato su un LLM può sostenere una conversazione naturale e gestire domande di approfondimento oltre uno script fisso, proprio come un modello di IA generativa gestisce un prompt imprevedibile. Tuttavia, il suo compito principale resta conversare in modo accurato, mentre quello dell'IA generativa è creare. 

Dove si collocano l'IA conversazionale e l'IA generativa tra i tipi di IA?

L'IA viene generalmente classificata in base alla capacità o alla funzionalità. La capacità è definita in senso ampio da tre categorie: IA debole, IA generale (Artificial General Intelligence, AGI) e IA superintelligente. Quest'ultima categoria è ancora teorica e immagina una tecnologia cognitivamente molto più avanzata degli esseri umani.

In base alla funzionalità, l'IA si divide in quattro gruppi:

1. IA reattiva: Reagisce a un input corrente senza conservare memoria delle conversazioni precedenti, lavorando soltanto con i dati disponibili al momento.
2. IA a memoria limitata: Usa dati recenti per prendere decisioni ed è il gruppo di sistemi di IA più usato oggi.
3. IA con teoria della mente: i ricercatori di IA stanno cercando di sviluppare una classe di IA in grado di comprendere pensieri ed emozioni, simulando la comprensione umana dell'arte e rispondendo a livello emotivo.
4. IA autoconsapevole: L'IA autoconsapevole possiede una propria coscienza e piena consapevolezza di sé: è un'altra categoria possibile, ma non disponibile oggi.

In termini di capacità e funzionalità, l'IA conversazionale rientra nell'IA debole con memoria limitata. L'IA generativa rientra nelle stesse categorie. Nessuna delle due tecnologie conserva memoria al di fuori di una finestra di contesto definita. All'interno di queste categorie, si differenziano per la funzione: una mira a dialogare con gli utenti, l'altra a creare contenuti.

Scegliere l'IA giusta per il tuo obiettivo aziendale

La scelta tra IA conversazionale e IA generativa dipende dal compito principale che vuoi svolgere. Se devi risolvere un elevato volume di richieste in arrivo, come quelle di utenti che devono trovare informazioni o controllare i propri ordini, l'IA conversazionale è la scelta naturale.

Se vuoi produrre nuovi contenuti, per una campagna di marketing personalizzata o contenuti localizzati, l'IA generativa è la soluzione più adatta.

Naturalmente, questi strumenti non devono funzionare in modo isolato. Puoi combinare diversi modelli di IA all'interno di un workflow. Per esempio, puoi usare l'IA conversazionale per interagire con un potenziale cliente in arrivo e l'IA generativa per produrre, in base alla conversazione, una proposta di follow-up personalizzata.

Casi d'uso dell'IA conversazionale

I casi d'uso dell'IA conversazionale si concentrano in genere sul supporto agli utenti o sulla fornitura di un servizio specifico.

Ecco alcuni esempi comuni:

• Agenti del servizio clienti: Gli agenti vocali e chat possono risolvere contestazioni dei clienti in arrivo, rispondere a domande relative ai tuoi documenti interni, gestire resi o aggiornamenti degli ordini e fornire informazioni di tracciamento senza coinvolgere un agente umano.
• Assistenti digitali: I dispositivi per i consumatori, in particolare Alexa e Google Home, sono diventati sistemi popolari per la casa che le persone usano per svolgere attività a mani libere, come spegnere le luci, riprodurre musica, impostare promemoria o controllare altri dispositivi smart connessi.
• Assistenti virtuali: Gli agenti aziendali possono gestire workflow come ricevere la chiamata di un cliente e fissare un appuntamento per lui, oppure qualificare un potenziale cliente prima dell'intervento di un commerciale. 

Ecco un esempio di agente di IA conversazionale che qualifica i potenziali clienti in tempo reale.

Casi d'uso dell'IA generativa

I principali casi d'uso dell'IA generativa derivano dalla sua capacità di produrre contenuti originali a partire dai tuoi prompt. Per esempio:

• Arte e design: Genera opere d'arte per un prodotto, crea intere pubblicità a partire da un prompt, realizza un poster per il tuo prossimo spettacolo e crea contenuti visivi per il marketing.
• Scrittura di contenuti: Abbozza idee, fai brainstorming per il testo di una campagna sui giornali, riassumi rapidamente un report interno e scrivi un brief dei contenuti.
• Scrittura di codice: Individua bug e scrivi correzioni, crea nuovi strumenti con pochi prompt o converti il codice da un linguaggio all'altro in una frazione del tempo richiesto manualmente.

Inizia con ElevenAgents per le soluzioni di IA conversazionale

ElevenAgents consente ai team di creare agenti vocali complessi di IA conversazionale in grado di gestire interi workflow. I team possono distribuire agenti per supportare casi d'uso enterprise, come la gestione dell'acquisizione dei clienti, la qualificazione dei potenziali clienti in entrata, la risoluzione dei ticket di assistenza e l'automazione dei sistemi di servizio clienti. 

Scopri di più su ElevenAgents oppure registrati per creare un agente di IA conversazionale per la tua azienda.

Domande frequenti sull'IA conversazionale e l'IA generativa