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Non solo generalisti, gli assistenti virtuali entrano in ufficio

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Non solo generalisti, gli assistenti virtuali entrano in ufficio

La frizione è il più grande nemico dell'efficienza: il tempo che si perde nel cercare un documento o dei dati, quello richiesto a prenotare una stanza per una riunione, quello per regolare un proiettore prima di un meeting o per segnare gli appuntamenti in agenda. Piccole cose. Alle quali AWS (la divisione dei servizi cloud di Amazon) ha deciso di dire basta. L'annuncio di pochi giorni fa a Las Vegas riguarda Alexa, l'assistente virtuale dell'azienda: un prodotto (con i vari altoparlanti smart da piazzare in casa e adesso in ufficio) ma in realtà anche un servizio di intelligenza artificiale costruito nel cloud di Amazon. Un servizio estendibile tramite API ad altri sistemi (potrà leggere le informazioni ad esempio di Salesforce, Outlook e Google Suite e di decine di altre applicazioni aziendali) il cui obiettivo non è sostituire i dipendenti di una azienda, ma contribuire ad eliminare l'attrito che le attività più ripetitive e banali fanno accumulare tutti i giorni.

Questo impiego dell'intelligenza artificiale declinata nel mondo del lavoro è forse il cavallo di Troia per far entrare il machine learning in ufficio. Un insieme di tecnologie che Amazon ritiene mature per fare sia da nuova interfaccia alla “macchina intelligente”, cioè capace di raccogliere l'input dell'utente, elaborarlo e restituire un output, con l'apparente magia del riconoscimento vocale, l'analisi semantica, la ricerca trasversale su base dati diverse, l'attuazione di ordini strutturati anche nel mondo fisico grazie alla domotica (alza e abbassa la temperatura della stana, le luci, le tapparelle) e la sintesi vocale per fornire un feedback in linguaggio naturale. Monsieur Travet avrebbe gridato alla stregoneria, domani invece parlare con il proprio ufficio sarà la cosa più normale del mondo, anche perché risponderà in maniera appropriata.

Le cose che si possono fare sono anche meno routinarie: una volta che si addestra un sistema ad analizzare i dati, la classe di informazioni con la quale si lavora non è un problema. Si apre la strada per gli specialisti di particolari settori. Ad esempio Dynatrace, azienda americana di gestione delle performance digitali delle aziende, ha lanciato pochi mesi fa “davis”, un assistente online (appoggiato al cloud di AWS) che permette ai dipendenti di una azienda di chiedere dati e analisi relative all'andamento delle attività aziendali: dalla reportistica sulla produzione e vendita ai problemi di assistenza e aftermarket. La strategia è chiara: lo specialista, come Dynatrace in questo caso, ha costruito gli algoritmi di machine learning per apprendere e organizzare dai dati aziendali le informazioni che sono utili (in questo caso la performance digitale) e li ”veste” con le tecnologie degli assistenti virtuali, a loro volta costruiti con il machine learning e l'intelligenza artificiale per interfacciarsi in linguaggio naturale (via voce ma anche per scritto con i chat bot) con le persone in azienda. È come il gioco delle matriosche, nel quale l'informatica, scienza dell'automazione delle informazioni tramite astrazioni progressive e ripetute, eccelle.

L'ondata di assistenti digitali “generalisti”, i giganti sui quali gli specialisti come Dynatrace costruiscono i propri servizi, sta montando: accanto ad Alexa di Amazon, che adesso prende spazio nell'ambiente lavorativo, ci sono anche Siri di Apple (rivolta solo al mercato consumer e la più “chiusa” fino a questo momento), Cortana di Microsoft, Google Now di Google e Watson (nelle sue diverse ramificazioni) di Ibm.

Nella grande partita a briscola degli assistenti digitali tutti stanno lavorando per prepararsi all'apertura: chi tiene ancora le carte in mano, chi cerca invece di mettere sul tavolo tutto quel che può fin da subito, come AWS e Ibm. In particolare, Big Blue ha realizzato un ecosistema complesso attorno a Watson, il motore di intelligenza nel cloud che si alimenta con set di informazioni raccolte da Ibm o viene utilizzato come servizio da terze parti nel proprio ambiente. Una declinazione è quella del Digital Business Assistant della casa di Armonk, che controlla e riconosce in maniera proattiva situazioni lavorative che richiedono l'attenzione dei dipendenti, notificandole in tempo reale e aggiungendo delle raccomandazioni per l'utente o, se previsto, agendo in piena autonomia. Ovviamente, tutto questo è limitato alle aree nelle quali il sistema ha la capacità di operare e alla tipologia di problemi che può affrontare: rischio rottura di stock nella produzione, rallentamenti di distribuzione, valori disomogenei per le vendite.

Ci sono anche soluzioni molto più specializzate: ad esempio, X.ai, l'assistente personale Amy Ingram, un sistema che permette di ridurre il traffico di email per organizzare meeting e riunioni, grazie a un meccanismo di brokeraggio delle disponibilità dei partecipanti, sincronizzando le agende di tutti. E man mano che i sistemi basati sul riconoscimento del linguaggio naturale diventano più sofisticati, i benefici si sposteranno verso la vita all'interno degli uffici e in quella nelle relazioni con il pubblico: addio al call center e benvenuto sistema di assistenza online e telefonica per risolvere tutti i problemi (o fare nuovo business) con le grandi aziende. Negli Usa i primi a sperimentare sono la grande distribuzione, ma anche le compagnie telefoniche e i fornitori di servizi di connettività e televisione via cavo. Come spiega Mark Skilton, professore alla Warwick Business School, «questa forza lavoro virtuale, accessibile grazie al cloud, sarà una rivoluzione soprattutto per le piccole e medie imprese».

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