La necessità di portare a termine presto e bene le diverse mansioni sul posto di lavoro sempre più spesso si intreccia con soluzioni hi-tech performanti, che consentono di alzare il livello della produttività e del rendimento facilitando le diverse operazioni. Sempre più spesso sentiamo parlare dell’intelligenza artificiale come di un valore aggiunto assoluto nelle fasi produttive e operative dei settori industriali. Un concetto chiave del nuovo millennio, assieme a quello di Internet of things, Big Data e Industria 4.0.
L’intelligenza artificiale in pratica consiste nella progettazione di sistemi software e hardware che possono dotare i calcolatori di caratteristiche “umane”, come le percezioni decisionali o visive. Siamo dunque ben oltre la capacità di calcolo e la conoscenza di dati astratti. Il pianeta digitale è in continua evoluzione e pronto a trasformare le diverse necessità operative in soluzioni all’avanguardia. Quella del linguaggio digitale è una sfida che si offre di capovolgere la prospettiva e in ambito lavorativo si pone come un supporto sempre più imprescindibile.
L’azienda Smartblue ha colto le indicazioni provenienti dal mondo reale, realizzando soluzioni ad alta tecnologia che puntano proprio sull’intelligenza artificiale. Stiamo parlando di assistenti virtuali che consentono di interagire utilizzando il linguaggio naturale: si possono navigare e analizzare i contenuti di un’applicazione di reporting aziendale attraverso la voce oppure via chat oppure supportare gli operatori chiamati ad intervenire sulla manutenzione di apparati complessi.
E.V.A., il dialogo è reale grazie al machine learning
L’azienda Smartblue, grazie a un team altamente selezionato e orientato agli obiettivi, punta a mettere la tecnologia al servizio delle soluzioni. Proprio come nel caso di E.V.A. (Enterprise Virtual Assistant), che si presenta come un assistente vocale virtuale molto particolare, pensato per offrire un alto livello sia di funzionalità che di usabilità. Grazie a questo servizio diventa possibile interrogare l’assistente, rivolgendosi a esso nella lingua che più è familiare.
E.V.A. è perfettamente in grado di comprendere quali siano le specifiche richieste dell’utente, contestualizzandole anche in relazione al suo ruolo aziendale. Se la richiesta è relativa alle “novità dall’Inghilterra”, per esempio, il sistema interrogherà una base dati fornendo – seguendo la scia delle domande – un report dettagliato con i fatti e gli indicatori maggiormente rilevanti. Alle spalle di questo complesso sistema hi-tech c’è un potente motore di machine learning, il quale non soltanto incamera e analizza le informazioni ma risulta anche propositivo.
Per offrire una panoramica interessante delle “novità dall’Inghilterra”, infatti, non restituirà varie info casuali ma sceglierà quelle realmente significative (per esempio perché hanno avuto maggiore scostamento, perché richieste più spesso dall’utente nell’ultimo periodo, o perché “trend topics” all’interno dell’organizzazione e così via). L’applicazione dunque supera il concetto di domanda&risposta che è tipico del motore di ricerca Google e, alla fine dell’analisi, propone in modo smart una sintesi conclusiva di ciò che è stato raccolto.
E.V.A., uno sviluppo su tre livelli
Smartblue ha operato su tre distinti livelli, per raggiungere il miglior risultato. In primis “speech to text“, ovvero lo sviluppo di funzionalità ad hoc per calibrare le tolleranze linguistiche e sonore: in pratica E.V.A. è in grado di comprendere diversi tipi di accenti e cadenze. L’utente è dunque facilitato, nel senso che non è richiesta una specifica dizione nell’interlocuzione per le richieste all’assistente virtuale. Il tono di voce resta naturale, ottimizzando i tempi. Poi il team di tecnici ha messo al centro anche l’implementazione dei processi di NLP (acronimo di Natural Language Process), così da permettere a E.V.A. di comprendere l’utente che utilizza un linguaggio naturale e non stereotipato. L’assistente virtuale capisce dunque un ricco e articolato frasario, senza ambiguità.
Infine Smartblue si è focalizzata sul contesto all’interno del quale gli interrogativi dell’utente vengono posti. La persona può così “navigare” i diversi contenuti di reporting in modo del tutto naturale, richiedendo in un momento successivo l’intervento di E.V.A. per fare domande di approfondimento. L’azienda Smartblue – che dal 2017 è riconosciuta nel registro speciale della Camera di Commercio come “società innovativa” – sta lavorando alla creazione del motore di web analytics che consentirà di monitorare tutte le azioni compiute dall’utente.
Il progetto AD.A.M dialoga e tiene traccia degli interventi, step by step
La soluzione offerta dal progetto AD.A.M. (ADvanced Aircraft Mantainer) si presenta come simile alla precedente, con la differenza che ci troviamo di fronte a un assistente vocale che segue la persona durante l’attuazione di un processo. L’intelligenza artificiale è in grado di interpretare il significato ontologico che l’utente dà al comando, eseguendo quindi la corretta azione richiesta. L’obiettivo è aiutare l’utente a espletare nel modo corretto e più performante l’intera procedura, monitorando i tempi ed elaborando un report con la sintesi e le analisi finali.
Si tratta di una soluzione che è ideale a supporto di manutentori di apparati complessi e con processi molto proceduralizzati. L’applicazione aiuta l’operatore, tenendo traccia dei diversi step lungo il processo: è in grado di ricordargli quale sia la corretta procedura da seguire e può rispondere a una specifica domanda dell’operatore mostrando schermi o schermate su dispositivi mobili come tablet. Per ogni passaggio compiuto l’operatore lo segnala, facendo un check: l’applicazione è così in grado di riportare esattamente tutti i tempi. Inoltre, non ci sarà bisogno di stilare un report conclusivo perché sarà già messo a disposizione.
Ma non solo i manutentori rappresentano una categoria ideale per l’utilizzo di AD.A.M. Anche i medici chirurghi, ad esempio, potranno essere seguiti step by step – assieme al personale – in sala operatoria (relativamente a codici, registrazione del paziente, luci e così via). Naturalmente il riferimento non è all’operazione in sé: il chirurgo e i collaboratori potranno però interagire vocalmente, durante l’intervento, con l’attrezzatura di sala.
Come nel caso di E.V.A. anche in questo caso dietro c’è il motore di machine learning. AD.A.M tiene traccia di ogni passaggio, per cui alla fine c’è una certificazione automatica dell’intervento. L’applicazione in generale consente di raccogliere dati che poi potranno essere usati per fare analisi dei tempi in vario modo: un’opportunità importante nella manutenzione perché le procedure sono molte e, per i manutentori, ben codificate.