Grazie ai continui progressi nei campi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, i computer possono svolgere un numero crescente di compiti cognitivi. Di conseguenza, le aziende possono fare affidamento su macchine per funzioni critiche una volta ritenute impossibili da automatizzare. In particolare, l'ascesa delle piattaforme di intelligenza artificiale conversazionale come chatbot e agenti cognitivi virtuali ha offerto alle organizzazioni di un'ampia gamma di settori la capacità di migliorare l'assistenza clienti e le attività delle risorse umane - e queste piattaforme stanno diventando sempre più intelligenti.
L'interesse per l'IA conversazionale è salito alle stelle nel 2020, così come gli investimenti aziendali nelle piattaforme di apprendimento automatico. Ciò è stato in gran parte dovuto alla pandemia di COVID-19, che ha costretto le aziende di quasi tutti i settori a trovare il modo di fare di più con meno. L'improvviso aumento delle richieste dei clienti ricevute da banche, rivenditori e compagnie aeree, ad esempio, ha messo in luce i limiti dei team umani di assistenza clienti e l'urgente necessità di capacità automatizzate. Inoltre, la pandemia ha alterato le nostre aspettative di consumatori, aumentando la domanda di esperienze dei clienti digital-first.
Allora dove siamo adesso?
Un sondaggio di Salesforce condotto prima della pandemia ha rivelato che 62% di consumatori erano aperti alle aziende che incorporano l'intelligenza artificiale nelle interazioni con i clienti. Questa percentuale è probabilmente aumentata, così come le capacità delle piattaforme di intelligenza artificiale. Affinché l'IA conversazionale diventi davvero onnipresente come strumento di coinvolgimento dei clienti, tuttavia, devono ancora essere superati alcuni ostacoli:
Rilevare le emozioni:
Per cominciare, la maggior parte delle piattaforme è ancora relativamente poco sofisticata quando si tratta di rilevare le emozioni. La comunicazione umana dipende tanto dalle emozioni quanto dal linguaggio, e un cambiamento di tono potrebbe alterare completamente il significato del dialogo parlato o scritto. Per addestrare i computer a rilevare sottili segnali contestuali, i team di prodotto hanno bisogno di quantità di dati contenenti molte voci umane diverse. Trovare tutti quei dati non è una sfida da poco.
Imparare nuove lingue:
La maggior parte della popolazione mondiale non parla inglese. Le organizzazioni globali che sperano di utilizzare l'IA conversazionale per interagire con i clienti al di fuori degli Stati Uniti avrebbero bisogno di piattaforme che comprendano non solo lingue diverse, ma anche vari dialetti regionali e differenze culturali. Anche in questo caso, ciò richiederebbe grandi quantità di dati vocali e audio multilingue provenienti da diverse comunità e un'ampia gamma di situazioni (ad es. TED Talk, dibattiti, conversazioni telefoniche, monologhi, ecc.) e tali dati dovrebbero coprire una varietà di argomenti .
Identificare la voce giusta:
Addestrare l'IA per rilevare un singolo oratore tra una moltitudine di voci è un'altra sfida, probabilmente familiare a chiunque abbia uno smart speaker domestico come Google Home o Alexa di Amazon. In un soggiorno affollato, queste piattaforme potrebbero rispondere a comandi non destinati a loro o potrebbero non essere in grado di distinguere i comandi su più conversazioni. Questo di solito crea una piccola frustrazione e forse un sollievo comico, ma quando le transazioni commerciali che coinvolgono dati sensibili dei clienti vengono condotte tramite comandi vocali, è fondamentale che l'IA non confonda gli account utente.
Nonostante questi ostacoli, l'IA conversazionale ha un potenziale immenso per aziende di ogni tipo. Shaip è qui per aiutarti a sbloccare quel potenziale e tutto inizia con i dati. Siamo in grado di fornire ai team di prodotto ore di dati audio trascritti e annotati in più di 50 lingue. Utilizzando la nostra app di acquisizione dati proprietaria, siamo in grado di semplificare la distribuzione delle attività di raccolta dati a team globali di raccoglitori di dati esperti. L'interfaccia dell'app consente ai fornitori di servizi di raccolta e annotazione dei dati di visualizzare facilmente le attività di raccolta assegnate, rivedere le linee guida dettagliate del progetto inclusi i campioni e inviare e caricare rapidamente i dati per l'approvazione da parte degli auditor del progetto.
Utilizzato in combinazione con il Piattaforma ShaipCloud, la nostra app è solo uno dei tanti strumenti che ci consentono di reperire, trascrivere e annotare i dati praticamente su qualsiasi scala necessaria per addestrare algoritmi sofisticati da utilizzare nelle interazioni con i clienti nel mondo reale. Vuoi scoprire cos'altro ci rende i leader nell'IA conversazionale? Mettiti in contatto e facciamo parlare la tua IA.
