{"id":331568,"date":"2020-07-01T05:12:35","date_gmt":"2020-07-01T12:12:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/?post_type=blog&p=331568"},"modified":"2021-11-30T02:24:28","modified_gmt":"2021-11-30T10:24:28","slug":"humans-in-the-loop-of-ai-based-system-training","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/it-it\/blog\/post\/humans-in-the-loop-of-ai-based-system-training","title":{"rendered":"Gli Umani Contribuiscono alla Formazione dei Sistemi Basati su AI"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text]Dalla prospettiva di un dipendente, sapere che la propria azienda sta sposando i sistemi basati su AI e le opzioni di automazione potrebbe far tornare alla loro memoria gli anni \u201890 e l\u2019arrivo dei cosiddetti “esperti di efficienza<\/a>“, e interpretare il tutto come un segnale che si sta cercando di sostituirli<\/p>\n

Sebbene le prime implementazioni abbiano visto rivettatori, assemblatori e molte altre figure manuali sostituite dall\u2019automazione, queste perdite sono state tipicamente equilibrate dalla creazione di nuovi ruoli prima inesistenti. Ecco che nel contact center, l\u2019automazione non si traduce istantaneamente in perdite di posti di lavoro, ma potrebbe cambiare in positivo le tue modalit\u00e0 operative.<\/p>\n

I sistemi basati su AI e l’automazione hanno effetto almeno su queste tre tipologie di lavoro.<\/p>\n

    \n
  1. Attivit\u00e0 ripetitive.<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

    Di norma queste attivit\u00e0 prevedono la verifica dell\u2019indirizzo o numero d\u2019ordine di un cliente, o la risoluzione di problemi ricorrenti, come la reimpostazione delle password.<\/p>\n

      \n
    1. Attivit\u00e0 monotone o noiose che richiedono un\u2019attenzione particolare.<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

      Questo lavoro potrebbe comprendere la revisione di un documento per scovare delle parole chiave o un impegno di ore su trascrizioni preziose. Ma non solo. Potrebbe anche significare il coinvolgimento di un supervisore all\u2019ascolto di centinaia di chiamate per determinare la qualit\u00e0 del lavoro svolto dagli agenti.<\/p>\n

        \n
      1. Attivit\u00e0 complesse che richiedono il controllo e l\u2019analisi di tanti dati molto rapidamente.<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

        Alle macchine bastano millisecondi per controllare informazioni provenienti da parecchie fonti dati; inoltre sono in grado di cercare schemi ricorrenti che l\u2019uomo potrebbe avere difficolt\u00e0 a individuare. E per queste attivit\u00e0, un compenso pu\u00f2 al limite agire da elemento motivazionale.<\/p>\n

        Secondo alcuni studi<\/a>, per attivit\u00e0 complesse affidarsi ai soldi come incentivo pu\u00f2 in realt\u00e0 produrre un abbassamento delle prestazioni. L\u2019uso migliore del capitale umano risiede nel non affidare pi\u00f9 questo tipo di lavoro ai singoli individui. Tuttavia, orientarsi verso i sistemi basati su AI e l\u2019automazione significa anche addestrare le macchine perch\u00e9 si comportino come i dipendenti dalle prestazioni migliori. Per fare questo, le aziende devono affiancare le persone ai sistemi che apprenderanno da loro. In particolare quelli basati su AI possono imparare con la partecipazione attiva e passiva dei dipendenti.<\/p>\n

        Nel contesto di un contact center, i sistemi che apprendono senza intervento osservano le interazioni tra agenti e clienti, leggono attentamente le trascrizioni e registrazioni di chiamate e chat per trovare atteggiamenti ed emozioni, e organizzano in argomenti le diverse parti di un\u2019interazione. I sistemi possono quindi analizzare come le varie risposte diverse degli agenti possono influire sulle emozioni di un cliente o addirittura costruire un elenco di domande e risposte comuni. Tramite questa conoscenza possono poi presentare consigli durante le future interazioni.<\/p>\n

        Dove gli Umani Aiutano i Sistemi Basati su AI<\/strong>
        \nL\u2019automazione e i sistemi basati su AI potrebbero anche beneficiare di suggerimenti e formazione diretta da parte degli agenti. Questa attivit\u00e0 si svolge tipicamente tramite tagging, flagging ed esempi.<\/p>\n

        Con il tagging, un agente evidenzia segmenti di una trascrizione identificandoli come un argomento particolare o un\u2019informazione critica. Un caso riguarda le informazioni di identificazione personale per una futura elaborazione.<\/p>\n

        Tramite il flagging, l\u2019agente segnala a un sistema che si \u00e8 verificato un problema. Questa attivit\u00e0 potrebbe suggerire alcune azioni successive basate sulle ragioni della segnalazione di quel particolare oggetto. In una trascrizione, l\u2019agente potrebbe quindi indicare che un\u2019interazione \u00e8 particolarmente complessa o contiene linguaggio inappropriato, portando un supervisore a rivederla. Il flagging potrebbe anche avere la forma grafica di un pollice orientato verso l\u2019alto o il basso rispetto alla valutazione di un servizio. Infine pu\u00f2 entrare in gioco nelle attivit\u00e0 di valutazione di un giudizio.<\/p>\n

        Per fare degli esempi, un agente pu\u00f2 fornire i dati utili ad approfondire la formazione del sistema. Nel caso della conoscenza dei sinonimi di un termine o di frasi equivalenti questa attivit\u00e0 potrebbe richiedere la digitazione del testo o la fornitura di un campione vocale da parte dell\u2019agente. Questo contributo manuale permette ai sistemi di apprendere da molti agenti in modo tale da poter successivamente offrire informazioni approfondite a ogni singolo operatore. In pratica ricevono le risposte che verrebbero fornite in determinate situazioni per poter formulare suggerimenti futuri qualora gli agenti dovessero imbattersi in un caso simile.<\/p>\n

        Addestrando questi sistemi basati su AI, gli agenti possono beneficare delle informazioni che hanno appreso e della velocit\u00e0 di elaborazione che li caratterizza \u2014 e quindi concentrarsi sull\u2019offerta di un valore maggiore nel corso delle interazioni. Anzich\u00e9 sostituire i lavori degli agenti, questi sistemi ne potenzieranno le capacit\u00e0. Di fatto si dedicheranno meno alla risposta alle domande ripetitive, potendo invece lavorare su problemi pi\u00f9 complessi. Questo, in ultima analisi, significa che l\u2019agente si sentir\u00e0 pi\u00f9 pronto, valorizzato e soddisfatto del lavoro.<\/p>\n

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