Athics è una realtà completamente italiana, parte del Gruppo Yoda e specializzata in scienze cognitive, in tecnologie di comprensione (NLU) ed elaborazione (NLP) del linguaggio naturale, in collaborazione con Università e Poli di ricerca nazionali e internazionali
La società è indirizzata verso il settore dei Conversational AI agents. Per distinguersi in questo mercato, affollato da oltre mille piattaforme, Athics ha deciso di discostarsi dall’approccio (molto diffuso nel mondo dell’intelligenza artificiale) di operare per progetti customizzati, puntando a collocarsi come azienda di prodotto e sviluppando una piattaforma originale.
Una soluzione pensata per il business
“Se analizziamo le prime cinque piattaforme di Conversational AI, sviluppate da Microsoft, Amazon, Google, Facebook e IBM, – osserva Stefano Somenzi, Managing Director di Athics – possiamo notare che si indirizzano tutte al data scientist, che è una figura professionale scarsa e costosa. La nostra piattaforma, invece, è pensata per rivolgersi agli utilizzatori business e non ai tecnici. Il nostro obiettivo, per esempio, è di consentire al responsabile marketing di un’azienda, che non ha alcuna conoscenza di Machine Learning, di creare un Conversational AI agent in poche ore, con vantaggi importanti in termini di time-to-market”.
La “bravura” di un Conversational AI agent si misura nella sua capacità di portare a termine una conversazione in autonomia ovvero di seguire e guidare una conversazione fino al conseguimento di un obiettivo: per esempio, se riesce a indirizzare un cliente che vuole un preventivo verso l’ottenimento di quanto chiede.
Questo significa che il Conversational AI agent deve comprendere l’intento che si cela dietro una richiesta che, in termini linguistici, può essere manifestato in modalità differenti; a volte obiettivi molto differenti hanno una distanza semantica molto piccola ed è facile fare confusione.
Alla competenza tecnologica è, quindi, essenziale affiancare quella linguistica che deve tener conto delle differenze esistenti: se è vero che l’inglese è la lingua con il vocabolario più ampio del mondo, l’italiano fa un uso più spinto di forme convolute.
“Predisporre un Conversational AI agent – precisa Somenzi – è un procedimento complesso in cui l’output di un processo rappresenta l’input di quello successivo e, a ogni passaggio, è necessario effettuare un controllo per riconfigurare i parametri. La maggior parte delle soluzioni presenti sul mercato, inclusa la nostra, utilizza i medesimi algoritmi di dominio pubblico per la comprensione del linguaggio, con un ottimo livello di efficienza. Ciò che oggi fa la differenza è la componente NLP ovvero di elaborazione del linguaggio naturale”.
I limiti del tradizionale modello “a regole”
È proprio sul versante NLP che il Conversational AI agent di Athics presenta novità molto interessanti.
La maggior parte delle piattaforme presenti sul mercato affronta l’aspetto NLP mediante un modello a regole, che prevede di disegnare il flusso grafico della conversazione da gestire. Per definire il procedere del flusso, il modello a regole deve porre a ogni nodo tutti i modi diversi di esprimere lo stesso intento. Al termine del processo il Conversational AI agent valuta, attraverso opportuni calcoli, se la confidenza di comprensione ottenuta è superiore a un certo livello percentuale e formula una risposta; altrimenti dice di non aver capito.
“Un Conversational AI agent che gestisca efficacemente il contesto deve soddisfare due caratteristiche essenziali – spiega Somenzi. La prima è di non effettuare più volte la stessa richiesta all’utente. La seconda è di essere in grado di spostarsi da un tema a un altro, all’interno della medesima conversazione, per poi ritornare al punto precedente mantenendo memoria di quanto detto. Rispetto a questo secondo aspetto il modello a regole manifesta forti limiti. L’approccio a regole si adatta bene a un modello linguistico semplice, mentre il tentativo di definire tutte le varianti quando il flusso linguistico salta tra diversi argomenti all’interno della medesima conversazione, porta il Conversational AI agent a dover gestire troppe opzioni creando ciò che si chiama un’esplosione di computazione”.
In queste condizioni il Conversational AI agent abbassa il livello di affidabilità col risultato che continua a fare le medesime richieste oppure continua a dire di non capire. Per questa ragione, secondo Somenzi, tutte le piattaforme di Conversational AI basate su un modello a regole risultano carenti nella componente di elaborazione del linguaggio naturale.
Comprensione al 98,5%
Per gestire i flussi conversazionali Athics non fa uso di un sistema a regole, ma utilizza tecnologie di Machine Learning sia per la parte NLU sia per quella NLP.
“I nostri Conversational AI agents – sostiene Somenzi – sono capaci di saltare da un tema all’altro durante la conversazione e poi riprendere il flusso interrotto in precedenza, dialogando con una maggiore naturalezza, che rende l’interazione più simile a quella con una persona reale. Molte aziende che realizzano Conversational AI si vantano di riuscire a gestire in autonomia oltre l’80% delle conversazioni. Noi vediamo l’altra faccia della medaglia: 80% significa che un utente su cinque non sarà soddisfatto. Noi siamo partiti con l’idea di distinguerci creando una piattaforma capace di spostare il paradigma di efficienza più in alto e, oggi, abbiamo in produzione da oltre un anno Conversational AI agents che riescono a gestire in autonomia il 98,5% delle conversazioni.”
Cervelli pronti all’uso per una gestione più rapida ed efficace
La semplificazione operata da Athics con la sua piattaforma crafter.ai, riguarda non solo la creazione, ma anche la parte di manutenzione e aggiornamento del Conversational AI agent. La soluzione di Athics si basa, infatti, su un modello a librerie e, una volta creato il modello linguistico con una sua “knowledge base”, è possibile apportare modifiche molto rapidamente; un utente business può, per esempio, modificare in pochi minuti il modo di parlare del Conversational AI agent.
“Le modifiche risultano subito attive perché la piattaforma gestisce anche il deployment – precisa Somenzi. Apportare modifiche a un Conversational AI basato su un modello a regole è, invece, molto complesso. Stiamo creando una libreria di modelli specializzati, che chiamiamo Brain, che potranno essere caricati all’interno della nostra piattaforma, per consentire all’utente di sceglie il “cervello” più adatto al suo modello di business”.
Athics ha in essere anche alcune interessanti collaborazioni. Tra queste citiamo quella con la facoltà di Psicologia dell’Università Cattolica di Milano, con lo scopo di coniugare modelli quantitativi di profilazione degli interlocutori con tecniche di psicologia della persuasione. L’obiettivo è di realizzare un Conversational AI agent che sia in grado di utilizzare la fraseologia più efficace in base allo specifico profilo dell’interlocutore.
Athics ha forti ambizioni di sviluppo e di espansione internazionale e, dopo aver concentrato la propria attenzione sugli aspetti tecnici, da quest’anno sta rafforzando anche la struttura commerciale.
Attualmente la piattaforma Conversational AI di Athics è in grado di gestire le lingue inglese, italiano, russo e spagnolo. È disponibile come soluzione Software as a Service con un costo mensile che è indipendente dalla quantità di traffico (conversazioni) gestito mensilmente.
