{"id":5944,"date":"2024-03-21T15:30:40","date_gmt":"2024-03-21T14:30:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.xcally.com\/?p=5944"},"modified":"2025-02-21T12:46:07","modified_gmt":"2025-02-21T11:46:07","slug":"explainability-in-ai-capire-lintelligenza-artificiale-per-migliorare-la-customer-care","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.xcally.com\/it\/news\/explainability-in-ai-capire-lintelligenza-artificiale-per-migliorare-la-customer-care\/","title":{"rendered":"Explainability in AI: capire l’intelligenza artificiale per migliorare la customer care"},"content":{"rendered":"

L’intelligenza artificiale viene sempre pi\u00f9 utilizzata nelle interazioni con i clienti, ma \u00e8 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 \u00e8 diventata una priorit\u00e0<\/strong>, poich\u00e9 le organizzazioni cercano di rendere i processi automatizzati pi\u00f9 comprensibili e affidabili.<\/p>\n

Che cos’\u00e8 l’Explainability nell’AI?<\/h2>\n

Quando si parla di Explainability applicata all’AI<\/strong><\/a>, ci si riferisce alla capacit\u00e0 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<\/strong>, in modo che sia comprensibile agli esseri umani. L’explainability \u00e8 fondamentale per garantire che le decisioni prese dall’AI siano giustificate, senza compromettere l’efficienza e l’accuratezza dei modelli.<\/p>\n

Spiegare le decisioni aiuta a migliorare i sistemi<\/h3>\n

Perfezionando le capacit\u00e0 esplicative \u00e8 possibile individuare eventuali bias ed errori del modello<\/strong> e apportare i necessari aggiornamenti per evitare che questo modello si ripeta.<\/p>\n

La trasparenza aumenta la fiducia di clienti e partner<\/h3>\n

Con una modalit\u00e0 comunicativa chiara e limpida nella spiegazione dei propri processi di machine learning<\/strong><\/a>, si \u00e8 anche pi\u00f9 affidabili per eventuali clienti e partner che vedranno nel brand una garanzia.<\/p>\n

\"Box<\/div>

\nCon 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, et\u00e0 e cultura.
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L’explainability nel customer care<\/h2>\n

Nella gestione delle interazioni con i clienti finali \u00e8 fondamentale che le aziende siano in grado di spiegare le motivazioni alla base delle risposte fornite dai chatbot o dai virtual assistant<\/strong><\/a>.<\/p>\n

L’importanza dell’Explainability nel Customer Care<\/h3>\n

Sfruttare le capacit\u00e0 esplicative dell’intelligenza artificiale nel mondo dei contact center si rivela molto importante per, sostanzialmente, 3 motivi principali:<\/p>\n