Quattro modi in cui un consulente virtuale può traghettare la tua azienda verso il futuro

L'intelligenza artificiale sta ridisegnando il posto di lavoro e la società, ma non è una novità. Inoltre, non c'è da preoccuparsi che i robot ci rubino il lavoro, non ancora almeno.

I ricercatori hanno scoperto che, mentre alcuni lavori potrebbero essere sostituiti dall'automazione dell'IA - creando allo stesso tempo opportunità per la nascita di nuove professioni impreviste - il cambiamento chiave portato dall'adozione diffusa dei progetti di IA sarà una stretta collaborazione tra esseri umani e macchine.

"I risultati migliori verranno dagli esseri umani supportati da macchine intelligenti", scrive James Timbie, Distinguished Visiting Fellow alla Stanford University, in Beyond Disruption: Technology's Challenge to Governance.

"Nel posto di lavoro del prossimo futuro... le macchine svolgeranno il lavoro computazionale che sanno fare meglio, affiancando gli esseri umani che vedono il quadro generale e hanno capacità relazionali".

L'adozione dell'IA avrà un impatto trasversale sulle aziende: nel suo libro, Timbie parla di "una combinazione di un medico e di una macchina, di un insegnante e di una macchina, e così via".

Tanti dati, tanti problemi

Come azienda di AI che opera nel settore della business intelligence e dell'analisi, ci piace pensare al "posto di lavoro del prossimo futuro" in termini di un nuovo tipo di interazione con i dati che consenta ai lavoratori di prendere le migliori decisioni possibili sulla base dei dati di cui dispongono, ma che non hanno le competenze, il tempo e gli strumenti per analizzarli.

Conoscete la storia: la quantità di dati che produciamo quotidianamente è sbalorditiva e destinata a crescere. Secondo le stime della società di analisi Forrester, oltre due terzi dei dati attualmente in possesso delle aziende rimangono inutilizzati: i big data hanno creato seri problemi di archiviazione, aumentando il divario tra i dati archiviati e quelli utilizzati. Per semplificare, ciò è dovuto a due fattori principali:

• Mancanza di competenze specifiche. La carenza di personale con competenze di data science ammonta a oltre 150.000 solo negli Stati Uniti, secondo uno studio di LinkedIn del 2018.
• Tempo. Trovare dati sparsi in diverse fonti, spesso in formati diversi, organizzarli, analizzarli e trasformarli in informazioni richiede tempo.

Mentre per le decisioni strategiche e di ampio respiro può valere la pena di spendere un po' di banda e di aspettare, le decisioni operative di tutti i giorni perdono costantemente il valore e il contesto che i dati possono aggiungere.

È qui che l'intelligenza artificiale entra in gioco.

Un consulente virtuale può aumentare la capacità dei lavoratori di prendere decisioni informate, svolgendo il lavoro di portare tutti i dati sparsi in un unico luogo, analizzandoli in pochi secondi anziché in giorni e trasformandoli in informazioni subiot utilizzabili.

Ok, ma cos'è esattamente un consulente virtuale?

Considerate l'affermazione di Timbie secondo cui i risultati migliori si ottengono con "esseri umani supportati da macchine intelligenti". In questo scenario, uomini e macchine lavorano insieme come colleghi, ed è proprio questo il ruolo di un consulente virtuale.

Per semplificare di nuovo, nel contesto della business intelligence e degli analytics, un consulente virtuale è un collega intelligente che elimina le barriere di tempo e di competenze che impediscono ai lavoratori operativi in ogni settore di prendere decisioni informate sui dati. Il che pone ancora due domande: che tipo di decisioni? E come fanno i consulenti virtuali a farlo? Cerchiamo di capire meglio:

📱Mobilità, mobilità, mobilità

L'idea di un collaboratore virtuale intelligente, disponibile per gli utenti sui loro smartphone in qualsiasi momento e in qualsiasi luogo e in grado di semplificare compiti complessi come l'organizzazione, l'analisi e l'estrapolazione dei dati, è alla base dello sviluppo del nostro consulente virtuale per la data intelligence, crystal.

La mobilità è un elemento chiave, ma anche in questo caso non c'è da stupirsi, dato che (a) il lavoro a distanza è in aumento , insieme allo sviluppo di nuovi strumenti di lavoro a distanza, e (b) alcuni lavoratori - per esempio i sales - hanno essenzialmente bisogno di prendere decisioni in movimento.

💫 Elaborazione dei dati alla velocità della luce con il fast data retrieval

La rapidità di recupero dei dati (fast data retreival) è il pilastro tecnologico che consente a Crystal di processare grandi quantità di dati in tempo reale e di fornire risposte immediate alle domande degli utenti, consentendo loro di rendere operativi i dati in un modo che altrimentivrebbe richiesto tempo e risorse specifiche.

Ci piace chiamarla democratizzazione dei dati: proprio come gli amministratori delegati chiedono a un team di data scientist di elaborare alcuni numeri per supportare una scelta importante della roadmap, gli utenti di Crystal possono rivolgersi all'IA per ottenere aiuto nel quotidiano.

In un contesto di industria 4.0, ad esempio, il nostro pluripremiato lavoro con il colosso dell'energia Enel ha aiutato l'azienda a risparmiare tempo e risorse significative nel monitoraggio delle prestazioni degli impianti termoelettrici della  divisione Global Thermal Generation.

Secondo le stime di Enel, a causa della grande quantità di dati raccolti dall'azienda, l'80% del tempo della sua forza lavoro era dedicato alla ricerca, alla valutazione e all'analisi dei dati. Crystal è riuscita a ridurre questo tempo a pochi secondi, lasciando ai lavoratori di Enel tutto il tempo necessario per prevenire o reagire a eventuali anomalie degli impianti.

📢 Far parlare i dati con l'intelligenza artificiale conversazionale

La semplificazione dell'accesso ai dati assume un nuovo significato quando la mobilità incontra l'IA conversazionale, consentendo agli utenti di interagire con il proprio consulente virtuale a voce e di ricevere in risposta informazioni in linguaggio naturale.

Ci piace dire che Crystal fa parlare i dati, eliminando un ulteriore livello di complessità quando si lavora con i dati aziendali: un grafico elaborato o un foglio di calcolo complesso sono difficili da leggere o interpretare, soprattutto quando si è in viaggio. Ricevere informazioni a voce, come chiedere l'opinione di un collega, è molto più semplice.

Il nostro lavoro con l'azienda leader delle assicurazioni  Allianz ha permesso agli agenti della compagnia di accedere in mobilità a dati quali il monitoraggio del reddito, la performance di un particolare prodotto e i profili dei clienti, semplicemente utilizzando uno smartphone e la voce.

L'intelligenza artificiale conversazionale è una componente fondamentale per l'innovazione aziendale, in quanto ci troviamo nel bel mezzo di un passaggio tecnologico dalla digitazione alla voce: con la proliferazione dei dispositivi a controllo vocale, scriveremo progressivamente sempre meno. La società di consulenza statunitense Future Today Institute prevede che entro la fine del 2020 la metà delle interazioni che avremo con i computer avverrà con la voce e non con la tastiera.

💪🏻 Collegare i puntini con il machine learning

Gli algoritmi di machine learning e di deep learning consentono all'IA di imparare progressivamente dai dati e di aggiungere un contesto. Creando connessioni tra i dati, i consulenti virtuali possono quindi arricchire le risposte alle domande degli utenti con approfondimenti e persino stime e previsioni, invece di fornire semplicemente numeri grezzi. Dare raccomandazioni è, dopotutto, il tratto distintivo di un consulente.

‍