Stiamo sopravvalutando l'Intelligenza Artificiale? La tecnologia potrà mai davvero sostituire una mente umana presente e attenta?

Guardando agli anni a venire, ci attendiamo livelli di Intelligenza Artificiale ancora più elevati.
Questi agenti auto-motivanti e indipendenti saranno in grado di eseguire gli obiettivi prefissati autonomamente, senza alcuna supervisione umana diretta. Alcuni di essi diverranno sicuramente auto-programmanti. Ma probabilmente quando si saranno evoluti appieno, il Machine Learning sarà divenuto culturalmente invisibile nello stesso modo in cui le invenzioni tecnologiche degli anni passati si sono dissolte sullo sfondo.
Uomo
Transizione di
responsabilità
Macchina
  • Human

    Human only
  • Early
    Warning
    System

    Assistance
  • Monitoring
    System

    Hands
    off

    Semi
    Autospanation

  • Awareness
    System

    Eyes off /
    Attention
    off

    High
    Autospanation

  • General
    Awareness

    Mind
    off

    High
    Autospanation
  • No
    Human

    Automated

A vincere non saranno nè le macchine nè l’uomo, ma il lavoro efficace e congiunto di uomo e macchine.

Indipendentemente dai contributi innovativi che saranno in grado di rivelare i computer, solo l’uomo potrà decidere sulle questioni essenziali, ad esempio rispetto alle criticità di business che un'azienda si trovi a dover affrontare.
Come l’uomo necessita di revisioni e valutazioni regolari, allo stesso modo le "macchine intelligenti" e il loro lavoro dovranno essere regolarmente valutati, affinati e, forse, addirittura licenziati o assegnati a percorsi completamente differenti da dirigenti con esperienza, giudizio e competenze in quell'ambito.

REPLY OFFRE SOLUZIONI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE E MACHINE LEARNING SU MISURA PER LA TUA AZIENDA


LA POTENZA DELLA CONVERSAZIONE

Siamo entrati in una nuova, promettente era del computing, dove i progressi in ambito di machine learning e intelligenza artificiale stanno riportando a galla l’interesse per le interfacce conversazionali e l'elaborazione del linguaggio naturale. Questo aumenta il potenziale della conversazione come nuova modalità di interazione con la tecnologia.

I sistemi conversazionali sono Bot intelligenti in grado di comprendere il linguaggio e di condurre una conversazione scritta o verbale con un utente. Il loro obiettivo è di fornire risposte informate, assistenza, supporto nell'interazione diretta nel canale e possibilmente in tempo reale.


L'adozione dei Sistemi Conversazionali punta a migliorare l'esperienza cliente guidando l'interazione uomo-macchina.

COSA SONO I SISTEMI CONVERSAZIONALI?

I sistemi conversazionali sono progettati per condurre una conversazione per mezzo di metodi verbali, simulando la comunicazione umana e sfruttando sofisticate capacità di elaborazione e comprensione del linguaggio naturale.

Il framework Robotics for Customers di Reply applica ai sistemi conversazionali un approccio Human centered con l’obiettivo di creare “sistemi di esperienza”, umanizzando i processi e sfruttando le tecnologie più avanzate. Viene inoltre utilizzato un approccio che impiega metodologie di Personality By Design per modellare la personalità dei bot, migliorando quindi la progettazione degli stili di interazione, umanizzando i touchpoint e le user experience.

Scarica la brochure sui Sistemi Conversazionali e le Soluzioni Reply

UN NUOVO CANALE DI COMUNICAZIONE ORIENTATO AL CLIENTE CHE USA STRUMENTI DI MACHINE LEARNING

L'uso delle interfacce conversazionali, basate sull'interazione vocale o le chat, sta diventando rapidamente di uso comune. Le piattaforme di messaggistica consentono di interagire con i chatbot mentre gli smart speaker (Amazon Echo, Google Home, ecc.) si stanno velocemente diffondendo.

Reply sviluppa agenti conversazionali nel campo dell'assistenza clienti e degli assistenti personali . Nel mondo del servizio ai clienti, esistono numerose applicazioni per chatbot per aumentare l'efficacia dei servizi di assistenza. Gli assistenti personali offrono supporto nelle attività quotidiane.

Scopri di più sui chatbot

IL COMMERCE CONVERSAZIONALE

L'E-commerce e il commercio al dettaglio continuano a svilupparsi. In passato, lo sviluppo continuo era spesso guidato principalmente dal progresso tecnologico, ma ciò non avviene più poiché oggi l'interesse è spesso rivolto ai clienti e ai loro comportamenti in trasformazione quando si tratta di fare acquisiti.

I dispositivi di input/output per gli acquisti con supporto vocale sono già disponibili e possono essere scambiati all’occorrenza e a seconda delle necessità: lo smartwatch sul polso, il riconoscimento vocale in auto o persino assistenti vocali specializzati come Alexa di Amazon o Google Home. Se la lingua parlata naturale non può essere usata, per esempio, a causa di un contesto rumoroso o delle condizioni circostanti, è possibile anche inviare ordini scritti informali per mezzo di strumenti di messaggistica come WhatsApp o Telegram. Basato su SAP Hybris as a Service (YaaS),Reply Voice Commerce offre un pacchetto che può essere usato per comunicare con vari servizi sui dispositivi input/output utilizzando un’interfaccia generica.

Scopri di più sul Reply Voice Commerce

I SISTEMI CONVERSAZIONALI NEL SETTORE AUTOMOBILISTICO

Uno dei primi casi cui il framework Robotics for Customers è stato applicato appartiene al settore automobilistico, ambito in cui sono stati ideati degli assistenti on-line (chatbot) per la presentazione dei prodotti e la configurazione dei cataloghi.

Il modo in cui le persone acquistano un auto è significativamente cambiato

Per il settore automobilistico, Reply offre una soluzione chatbot per gestire in modo istantaneo e completamente automatico le interazioni con i clienti, trattando una varietà di argomenti come la configurazione dell'auto, i sondaggi tra la clientela, il servizio di assistenza post-vendita.

I chatbot hanno il potenziale di simulare in modo convincente l’uomo e superare persino il test di Turing

AUTOMAZIONE DELL'ASSISTENZA CLIENTI NEL SETTORE DELLE UTILITY

Reply ha sviluppato un Chatbot per supportare i clienti di una multiutility italiana nelle comunicazioni con l’azienda. Oltre alla capacità di interagire con un parlante umano, il chatbot implementa un processo end-to-end che identifica ed estrae le informazioni richieste dall'utente dai sistemi back-end, fornendo queste informazioni in tempo reale all'interno del contesto di una conversazione effettuata in linguaggio naturale. L'interazione tra l'utente e il chatbot è immediata e non richiede procedure di login, la soluzione rappresenta perciò un significativo miglioramento nel servizio offerto al cliente.

La nuova sfida per la Contact Center Automation

PERSONALITY BY DESIGN

Negli ultimi decenni, abbiamo osservato l'emersione di una società sempre più robotica e la crescita di intelligenze artificiali complesse. Viviamo in un mondo in cui la conversazione è l'interfaccia e la personalità è la nuova User Experience.

Le conversazioni con i bot seguono le stesse regole della comunicazione tra le persone

Data Driven Machine Learning Robots

Intelligent Process Automation

Il Data Robotics, definito come l'insieme di tecnologie, tecniche e applicazioni richieste per progettare e implementare un nuovo processo di automazione basato sulle tecnologie di apprendimento autonomo e intelligenza artificiale, facilita l'introduzione e l'integrazione dell'automazione nei processi organizzativi. Grazie all'applicazione di tecnologie "smart", l’Intelligent Process Automation garantisce un miglioramento del Robotic Process Automation, facilitando l'evoluzione da soluzioni che si occupano di attività semplici e ricorrenti, a nuovi paradigmi basati sulle tecniche di machine learning.

Intelligent Process Automation 0

PREDICTION & PRESCRIPTION

PREDICTION & PRESCRIPTION

L'avanzata tecnologia odierna consente già alle aziende di non limitarsi a osservare i propri dati storici, ma anche di prevedere il comportamento o i risultati nel futuro: ad esempio, aiutando i credit risk officer presso gli istituti di credito a valutare quali clienti hanno maggiori probabilità di risultare inadempienti o consentendo alle telecomunicazioni di anticipare quali clienti sono portati a "sforare" nel periodo successivo.

La prescrizione è la fase più avanzata del Machine Learning, perché, in fin dei conti, non è sufficiente limitarsi a prevedere cosa faranno i clienti, ma solo comprendendo il motivo per cui lo faranno consente alle aziende di incoraggiare o impedire quel comportamento in futuro. Tecnicamente, gli algoritmi di machine learning odierni, aiutati dai traduttori umani, possono già farlo.

Alcuni esempi dell'esperienza Reply: Machine Learning per contrastare le frodi e Rilevamento delle frodi assicurative tramite unsupervised learning

RECOMMENDATION

RECOMMENDATION

Dal punto di vista delle organizzazioni, un sistema di recommendation può essere costruito su una piccola quantità di dati, che possono essere differenziati a seconda degli specifici settori di business in cui sono contenuti.

Reply ha introdotto una strategia di sviluppo unificata per i sistemi di recommendation che consente ora a questo tipo di servizi di essere sviluppati e implementati in modo diretto, dai prototipi agli ambienti di produzione. Il motore per l'elaborazione dei dati viene fornito dall’ advanced analytics, costruito generalmente utilizzando algoritmi basati su IA e Machine Learning. Scarica la brochure sui Sistemi di Recommendation e le Soluzioni Reply

Alcuni esempi dell'esperienza Reply: Portare i motori di recommendation negli ambienti di produzione e Il caso Banca Mediolanum

RECOGNITION

Riconoscimento di immagini e video

Reply adotta tecniche innovative di Deep Learning per il riconoscimento di immagini e video. Queste tecniche, basate sulle reti neurali (p.es. rete neurale convoluzionale) consentono l'uso di reti pre-addestrate su dataset generici, o la creazione di reti personalizzate su dataset specifici. È dunque possibile realizzare motori di riconoscimento che consentano l'identificazione di oggetti e/o funzionalità specifiche per video e immagini, oltre che l’individuazione del sentimento a partire dalle espressioni facciali.

Reply ha già sviluppato progetti in questo campo, incluso il riconoscimento dello stato d’animo nel campo dell'assistenza clienti, la realtà aumentata (il riconoscimento di oggetti specifici per guidare la logica delle applicazioni), la verifica visuale delle anomalie, il conteggio di oggetti sugli scaffali, ecc.

Riconoscimento di linguaggio scritto e parlato

L'identificazione del linguaggio è una tecnica di Machine Learning che non solo consente la conversione tra voce e testo, ma anche la comprensione del significato del testo stesso. Il Deep Learning e, nello specifico, framework come TensorFlow, sono attualmente utilizzati per creare modelli di apprendimento sofisticati.

Reply ha maturato le competenze per l'integrazione di smart speaker e il know-how necessario alla realizzazione di modelli di riconoscimento del linguaggio basati sulle piattaforme più avanzate. I motori di ricerca semantici insieme agli algoritmi di machine learning supportano l'identificazione dei risultati più rilevanti per le richieste.

Business Case: Elaborazione del linguaggio naturale lungo la catena del valore nel settore automobilistico