In che modo Moveworks ha utilizzato l’IA conversazionale per supportare il lavoro ibrido
L’IA conversazionale, che consente ai chatbot di impegnarsi in conversazioni simili a quelle umane, è stato un argomento molto discusso (e dibattuto) nell’IT aziendale. Alcuni dicono che sia il futuro di come le aziende lavoreranno con i loro dipendenti e clienti. Altri affermano che le tecnologie alla base dell’IA conversazionale non riescono a comprendere le sfumature della lingua inglese, per non parlare di altre lingue, e non sono completamente mature.
Le prospettive possono variare, ma i numeri continuano a mostrare che l’IA conversazionale è sulla buona strada per vedere un’adozione diffusa. Un recente sondaggio condotto da Replicant ha rilevato che quasi l’80% dei consumatori è disposto a parlare con l’IA conversazionale. Gartner prevede che l’implementazione di chatbot a livello aziendale vedrà un aumento di oltre il 100% nei prossimi due o cinque anni. Questo aumento della domanda è esattamente ciò a cui Moveworks ha assistito negli ultimi anni. L’azienda con sede in California che sfrutta l’IA conversazionale per offrire supporto end-to-end ai dipendenti, ha visto l’impennata crescere in particolare durante la pandemia, quando la necessità di lavoro ibrido e remoto è cresciuta in modo significativo.
“Ci sono tre cambiamenti secolari che stanno aprendo la strada alla produzione di una nuova era di IA conversazionale: integrazioni SaaS [software-as-a-service], messaggistica aziendale e progressi NLU”, Bhavin Shah, fondatore e CEO, di Moveworks, ha affermato durante un panel al Future of Work Summit di VentureBeat.
Il più delle volte, la risposta a soluzioni di conversazione come i chatbot è deludente, poiché non riescono a comprendere il significato e le sfumature della frase di un utente e forniscono risposte errate. Questo, ha detto Shah, è il risultato dell’hard-coding degli strumenti con flussi logici rigidi (se questo è quel tipo di sistema) e può andare via con l’impiego efficace di modelli ML avanzati, consentendo agli strumenti di essere più fluidi.
“Utilizzando l’apprendimento automatico, nuove tecniche e insiemi di tecniche, dai modelli di correttore ortografico ai modelli grammaticali statistici, puoi effettivamente reagire alla conversazione non appena emerge con il dipendente invece di predeterminarla”, ha affermato.
Imprese che padroneggiano il lavoro ibrido e remoto con l’IA conversazionale
La sofisticata IA conversazionale offerta da Moveworks ha già portato a risultati di business positivi per le aziende che lavorano in remoto, ha sottolineato Shah osservando il caso di Palo Alto Networks , una delle più grandi società di sicurezza informatica del Nord America.
Al culmine della pandemia nell’aprile 2020, Palo Alto ha immaginato Flexwork, un ecosistema che collega Uber, Box, Splunk e Zoom per un lavoro a distanza senza interruzioni. Tuttavia, per dare vita alla visione, l’azienda aveva bisogno di un hub digitale per garantire un supporto personalizzato (in base a posizione, ruolo, abitudini di lavoro) e senza attriti per i dipendenti. È qui che è entrata in scena Moveworks e ha sviluppato Sheldon, un chatbot di intelligenza artificiale conversazionale che ha consentito ai dipendenti di Palo Alto di cercare assistenza IT, assistenza alle risorse umane e altro ancora.
“Ora oltre il 90% dei dipendenti utilizza Sheldon regolarmente. E oltre 4.000 problemi vengono risolti da Sheldon in modo completamente autonomo end-to-end, risparmiando a Palo Alto Networks oltre 180.000 ore di produttività”, ha affermato il fondatore, aggiungendo che le azioni dell’azienda sono cresciute del 252% da allora.
Il CEO ha continuato citando altre storie di successo in cui le soluzioni chatbot non solo hanno aiutato le aziende a prosperare in un ambiente di lavoro ibrido, ma hanno anche guidato il progresso generale della tecnologia di intelligenza artificiale conversazionale.
Ad esempio, Hearst Media, che esiste da 130 anni, utilizza un chatbot chiamato Herbie per fornire ai dipendenti ibridi informazioni di supporto e risorse dai sistemi sparsi in oltre 360 organizzazioni sussidiarie. Herbie, ha affermato Shah, affronta questa enorme sfida utilizzando un sistema Enterprise Cache, che indicizza le risorse disponibili ogni quattro ore, per assicurarsi che i dipendenti ottengano un singolo, preciso frammento di informazioni come risposta a ogni domanda.
Moveworks ha anche migliorato un chatbot chiamato ALBot per il gigante chimico Albemarle. Questa soluzione si distingue dalle altre perché non supporta solo le domande in inglese, ma anche quelle in altre lingue. Ciò consente all’azienda di trattare l’intera forza lavoro globale come cittadini di prima classe e di risparmiare sui costi di assunzione di agenti di supporto multilingue. Tuttavia, il compito non è stato facile perché il supporto delle lingue straniere richiedeva di partire da zero e costruire nuovi modelli di machine learning utilizzando dati linguistici (esempi di query/casi d’uso) che non erano ampiamente disponibili come dati in lingua inglese.
“Così abbiamo scoperto una tecnica chiamata apprendimento collettivo “, ha detto Shah. “Siamo in grado di astrarre tutte queste diverse frasi che vengono pronunciate, indipendentemente dalla lingua, e da lì possiamo prendere quell’idea e trasformare tutti questi diversi esempi in milioni di casi d’uso che possiamo utilizzare per addestrare i nostri modelli di apprendimento automatico, rendendoli più robusti rendendoli più precisi.
Opportunità di mercato per l’IA conversazionale
Con aziende come queste che vengono alla ribalta e sfruttano la NLU e l’IA per alimentare le esperienze dei dipendenti remoti attraverso i chatbot, si prevede che l’IA conversazionale diventerà un elemento comune a lungo termine. Secondo uno studio Markets and Markets , la dimensione del mercato per la tecnologia dovrebbe crescere del 22% fino a quasi 19 miliardi di dollari entro il 2026.
