Raccomandazioni per la progettazione di esperienze utente conversazionali
Si applica a questa raccomandazione dell'elenco di controllo di ottimizzazione dell'esperienza di Power Platform Well-Architected:
| XO:10 | Progettare conversazioni allineate alle esigenze degli utenti e aiutare l'intelligenza artificiale a raggiungere i suoi obiettivi. Chiarire cosa può fare l'intelligenza artificiale. Creare interazioni naturali che siano intuitive e simili a quelle umane. Fornire meccanismi di fallback per garantire che l'IA si riprenda correttamente dai problemi. |
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Questa guida descrive le raccomandazioni per progettare l'esperienza utente per l'intelligenza artificiale conversazionale in un carico di lavoro. La progettazione della conversazione è il processo di creazione di dialoghi strutturati, intuitivi e naturali tra utenti e intelligenza artificiale. La progettazione della conversazione migliora significativamente l'esperienza utente, rendendo le interazioni con l'intelligenza artificiale conversazionale più intuitive ed efficienti, riducendo la frustrazione degli utenti e aiutandoli a completare le loro attività più rapidamente.
Strategie di progettazione chiave
La progettazione della conversazione implica la definizione del flusso delle interazioni per garantire che l'intelligenza artificiale comprenda le intenzioni dell'utente, risponda in modo efficace e guidi gli utenti verso i loro obiettivi. Una buona progettazione della conversazione migliora l'esperienza dell'utente rendendo le interazioni più fluide e simili a quelle umane. Pertanto, il coinvolgimento e la soddisfazione degli utenti aumentano. Quando si crea un'intelligenza artificiale conversazionale, l'obiettivo è sviluppare interazioni simili a quelle umane e di facile utilizzo, che facilitino la comunicazione naturale e aiutino gli utenti a raggiungere i propri obiettivi in modo efficiente.
Descrivere le capacità dell'intelligenza artificiale
Sii chiaro sulle capacità dell'IA e fai in modo che gli utenti comprendano cosa può fare. Ad esempio, se l'IA può eseguire solo compiti specifici, è opportuno informare gli utenti di questa limitazione fin dall'inizio. Assicurati che gli utenti capiscano perché l'intelligenza artificiale suggerisce azioni specifiche o produce risultati specifici. Fornisci spiegazioni per le raccomandazioni sull'IA per aiutare gli utenti ad avere successo e aumentare la loro fiducia nelle sue capacità e nella sua accuratezza.
Una comunicazione chiara sulle capacità dell'IA aiuta a gestire le aspettative degli utenti, prevenendo supposizioni irrealistiche e riducendo al minimo delusioni e frustrazioni. Il risultato è un'esperienza utente più positiva. Un sistema di intelligenza artificiale che illustra in modo trasparente i propri punti di forza e limiti aumenta la fiducia degli utenti nella tecnologia. Questa fiducia è essenziale per il coinvolgimento e la soddisfazione dell'utente.
La consapevolezza delle capacità specifiche dell'IA migliora l'usabilità perché gli utenti possono gestire le interazioni in modo più efficace e utilizzare l'IA in modo più efficiente. Chiarire le capacità dell'IA riduce i problemi di comunicazione, perché è meno probabile che gli utenti facciano richieste che esulano dall'ambito dell'IA. Questo approccio riduce potenziali frustrazioni e punti morti.
Comprendere l'intento dell'utente
La comprensione dell'intento dell'utente è un pilastro della progettazione della conversazione, perché influenza direttamente la capacità dell'intelligenza artificiale di soddisfare le richieste dell'utente e di gestire dialoghi complessi. Acquisire con precisione l'intento garantisce che l'intelligenza artificiale non solo comprenda cosa sta chiedendo l'utente, ma risponda anche in modi intuitivi e pertinenti alle sue esigenze.
Quando l'intelligenza artificiale riconosce e risponde in modo appropriato all'intento, crea una conversazione più naturale e fluida, riduce la frustrazione e aiuta gli utenti a raggiungere i propri obiettivi in modo più efficiente. Un corretto riconoscimento dell'intento aiuta l'IA a evitare vicoli ciechi, assicurandosi di comprendere lo scopo dietro l'input di un utente, anche quando la formulazione o la terminologia variano. L'interazione rimane fluida, con l'intelligenza artificiale che guida proattivamente gli utenti verso soluzioni, raccomandazioni o ulteriori azioni, rendendo in definitiva la conversazione più efficace e soddisfacente.
Inizia identificando cosa gli utenti vogliono realizzare. Definisci gli intenti chiave per il tuo carico di lavoro e progetta interazioni mirate che corrispondano a tali intenti. Studia il comportamento, le preferenze e gli indizi contestuali degli utenti per prevedere i vari modi in cui potrebbero comunicare le proprie intenzioni.
Ottimizza il modo in cui l'IA interpreta l'input
Al centro di qualsiasi intelligenza artificiale conversazionale c'è la sua capacità di interpretare e comprendere accuratamente il linguaggio umano. Questa capacità implica la comprensione del linguaggio naturale (NLU), che consente all'IA di discernere le intenzioni dell'utente, anche quando formula le sue richieste in modi non convenzionali o vari. Gli utenti spesso comunicano in modo naturale e non strutturato. I sistemi di intelligenza artificiale devono essere progettati non solo per elaborare comandi strutturati, ma anche per gestire domande aperte e linguaggio informale. Per garantire che l'intelligenza artificiale possa gestire queste complessità e fornire risposte accurate e pertinenti, è fondamentale ottimizzare il modo in cui l'intelligenza artificiale interpreta l'input dell'utente.
Prevedere i diversi modi in cui gli utenti potrebbero formulare le loro richieste e strutturare le risposte dell'IA per soddisfare intenti diversi. Ad esempio, consentire all'intelligenza artificiale di gestire sia comandi strutturati sia domande aperte per garantire che gli utenti si sentano compresi, indipendentemente da come formulano le loro richieste. Progettare risposte dell'intelligenza artificiale che rispecchino la comunicazione umana naturale. Le risposte dell'IA dovrebbero suonare colloquiali e consapevoli del contesto, per riflettere il modo in cui le persone interagiscono generalmente.
Per input utente più complessi, suddividi la conversazione in passaggi gestibili. Guida gli utenti attraverso una serie di domande o azioni che li aiutino a risolvere il loro problema senza sopraffarli. Se un utente inoltra una richiesta che comprende più informazioni, l'IA dovrebbe guidare l'utente attraverso il processo passo dopo passo. Questo approccio evita di sopraffare l'utente con troppe domande contemporaneamente e aiuta a chiarire le sue intenzioni. Un flusso strutturato di domande di follow-up garantisce che tutti i dettagli necessari vengano acquisiti senza confusione. Allo stesso tempo, aiuta a mantenere una conversazione naturale.
Guida l'utente attraverso le interazioni
I flussi di conversazione determinano come procede la conversazione in base a ciò che l'utente dice o sceglie. Un buon flusso di conversazione dovrebbe sempre essere orientato all'obiettivo. Ogni passaggio dell'interazione dovrebbe avvicinare l'utente al raggiungimento del suo obiettivo, che si tratti di pianificare una riunione, recuperare informazioni o risolvere un problema. Eseguendo la progettazione tenendo a mente l'obiettivo dell'utente, puoi garantire che la conversazione rimanga focalizzata e mirata. In questo modo contribuirai a ridurre la frustrazione e a migliorare l'esperienza complessiva.
Per creare un flusso di conversazione efficace, è necessario innanzitutto mappare tutte le possibili interazioni che gli utenti potrebbero avere con l'intelligenza artificiale. Questo processo include la progettazione di strutture decisionali chiare che si ramificano in base alle diverse risposte o scelte degli utenti. Anticipando i vari percorsi che una conversazione potrebbe seguire, ci si assicura che l'IA sia pronta a gestire sia gli input previsti che quelli imprevisti. Il flusso della conversazione dovrebbe tenere conto non solo delle risposte alle domande, ma anche delle possibili domande di completamento se i dettagli non sono chiari o sono incompleti.
In una conversazione ben progettata, il naturale scambio di battute tra l'utente e l'intelligenza artificiale rispecchia le dinamiche dell'interazione umana. L'intelligenza artificiale non deve solo rispondere agli input degli utenti, ma anche riconoscere quando prendere l'iniziativa, ad esempio chiedendo all'utente maggiori informazioni, ponendo domande di chiarimento o fornendo suggerimenti. Progetta la conversazione in modo che includa momenti in cui l'intelligenza artificiale può offrire opzioni, confermare le scelte dell'utente o proporre passaggi successivi, in modo che l'interazione risulti cooperativa e coinvolgente.
Una conversazione efficace gestisce con eleganza interruzioni e deviazioni. Gli utenti potrebbero cambiare idea a metà dell'interazione o porre domande non pertinenti. Un flusso di conversazione flessibile consente all'intelligenza artificiale di gestire queste situazioni in modo efficace. Ad esempio, potrebbe mettere in pausa l'attività corrente per rispondere a una nuova query e poi tornare all'attività originale quando opportuno. Assicurati che l'intelligenza artificiale sia in grado di mantenere il contesto, adattandosi comunque al comportamento dinamico dell'utente.
Per migliorare la fluidità della conversazione, le transizioni tra le diverse fasi del flusso devono essere gestite con cura. Quando l'intelligenza artificiale passa dalla raccolta di informazioni all'esecuzione di un'azione, dovrebbe comunicare chiaramente questa transizione all'utente.
Progettare meccanismi di fallback
Le conversazioni non seguono sempre un percorso prevedibile. Gli utenti potrebbero inserire risposte inaspettate, poco chiare o fuori tema che l'intelligenza artificiale fa fatica a comprendere. Una buona progettazione della conversazione prepara a questi momenti garantendo che l'intelligenza artificiale possa riprendersi senza problemi e continuare a mantenere l'interazione produttiva e intuitiva. Non progettare l'IA in modo che interrompa bruscamente la conversazione se incontra qualcosa che non capisce. Progettare il flusso in modo da porre all'utente domande chiarificatrici, offrire suggerimenti alternativi o reindirizzare la conversazione in modo che l'utente rimanga coinvolto e prosegua verso il suo obiettivo.
Pianificare i casi limite. A volte gli utenti dicono qualcosa di inaspettato, irrilevante o fuori contesto. Progetta l'IA in modo che includa risposte di fallback che può utilizzare per aiutare a rimettere in carreggiata la conversazione. Ad esempio, se l'input di un utente è troppo vago, l'IA non dovrebbe semplicemente dire "Non ho capito". Invece, progettala in modo che ponga una domanda chiarificatrice come "Potresti fornire maggiori dettagli su ciò di cui hai bisogno?"
Se gli utenti forniscono informazioni incomplete, l'intelligenza artificiale dovrebbe suggerire loro di proseguire con informazioni contestuali. Ad esempio, se un utente dice "Pianifica una riunione", ma non specifica un orario o i partecipanti, l'IA potrebbe chiedere "A che ora desideri che si tenga la riunione?" oppure "Chi dovrebbe essere invitato?" In questo modo, l'IA può colmare le lacune nell'input dell'utente senza causare frustrazione.
Per scenari più complessi, in cui un utente potrebbe chiedere qualcosa che l'IA non riesce a gestire o qualcosa di fuori tema, progetta le risposte di fallback in modo che offrano suggerimenti alternativi. Ad esempio, immagina in un sistema per la pianificazione di riunioni che un utente chieda: "Puoi prenotare un volo?" Poiché la prenotazione di un volo è al di fuori delle capacità dell'IA, l'IA potrebbe rispondere: "Al momento sono in grado di pianificare riunioni, ma posso anche aiutarti con altre attività, come scrivere bozze di e-mail o gestire il tuo calendario". Questi tipi di percorsi alternativi aiutano a mantenere l'interazione fluida ed evitano di alienare l'utente. Aiutano inoltre l'utente a comprendere cosa è in grado di fare l'intelligenza artificiale.
Anticipare ripetuti malintesi. Se l'intelligenza artificiale non riesce a comprendere un utente più volte di seguito, la strategia di fallback dovrebbe offrire un'escalation attraverso soluzioni alternative. Ad esempio, potrebbe reindirizzare l'utente a un operatore per ricevere assistenza o fornire collegamenti alla documentazione di supporto pertinente. Questo approccio garantisce che l'utente si senta supportato, anche quando vengono raggiunti i limiti dell'IA.
Facilitazione di Power Platform
Microsoft Copilot Studio include entità predefinite concepite per comprendere e categorizzare intenti comuni degli utenti in una varietà di domini. Utilizza le entità predefinite per mappare le intenzioni degli utenti alle azioni o alle risposte pertinenti senza dover creare tutto da solo. Le entità predefinite sono ottimizzate per gestire le variazioni comuni nell'input dell'utente.
Puoi utilizzare i modelli come punto di partenza per la creazione di agenti. I modelli di agenti sono preconfigurati con modelli di conversazione, funzionalità e flussi di lavoro di base, progettati per gestire attività e scenari comuni. Integrano intenti, entità e flussi di dialogo, studiati appositamente per casi d'uso specifici, come l'assistenza clienti, le attività di produttività o le Domande frequenti. Puoi personalizzare i modelli per soddisfare le esigenze specifiche del tuo carico di lavoro e dei tuoi utenti.
Fornisci istruzioni personalizzate nell'agente attraverso la modifica delle richieste, per ottenere un migliore controllo sul modo in cui l'IA interagisce con gli utenti e risponde a domande specifiche. Alterando le istruzioni sottostanti che modellano la comprensione e la generazione del linguaggio dell'agente, la modifica dei prompt consente agli sviluppatori di personalizzare il comportamento, le risposte e l'enfasi dell'IA. Poiché le istruzioni possono essere personalizzate per adattarsi a vari casi d'uso, settori o requisiti aziendali, la modifica dei prompt garantisce che l'agente offra risposte contestualmente appropriate e utili.
Configura l'argomento di fallback che un agente può utilizzare quando non comprende l'input di un utente o non riesce a gestire la richiesta. L'argomento di fallback agisce come una sorta di "rete di sicurezza". Fornisce una risposta preimpostata che mantiene la conversazione in linea e previene la frustrazione dell'utente quando l'IA raggiunge i limiti delle sue capacità. Configurando l'argomento di fallback, puoi controllare il modo in cui l'agente risponde quando non riesce a interpretare l'intento di un utente. Ad esempio, l'agente può informare cortesemente l'utente che non ha compreso la richiesta e poi offrire suggerimenti utili, come chiedere all'utente di riformulare la query o fornire una serie di opzioni o comandi correlati che l'IA può elaborare. Nelle configurazioni più avanzate, l'argomento di fallback può indirizzare gli utenti verso altre risorse o inoltrare la conversazione a un rappresentante umano.
Informazioni aggiuntive
- Carichi di lavoro di applicazioni intelligenti
- Introduzione alle esperienze conversazionali
- Procedure consigliate di intelligenza artificiale conversazionale