Intelligenza Artificiale: quali impatti nel mondo reale?

Nel corso degli ultimi anni non sono passati sei mesi senza che, nel complesso mondo delle tecnologie, si sentisse qualcuno parlare di una nuova rivoluzione capace di sconvolgere la realtà così come la conosciamo. Ad oggi, però, sembra proprio che questi cambiamenti non si siano ancora realizzati: la domanda che viene quindi spontaneo porsi è non tanto se quest’ultima rivoluzione avrà un impatto, ma quando.

Intelligenza Artificiale e Machine Learning

Riconoscendo l’enorme potenziale associato all’evoluzione delle Intelligenze Artificiali (AI) e il fatto che esse abbiano raggiunto un livello di maturità tale da essere diventate prodotti disponibili sul mercato (e non più solo soluzioni di laboratorio), ci siamo posti questa domanda: come possiamo introdurre la nostra AI nel mercato affinché produca risultati per i clienti oggi?

Abbiamo individuato la soluzione a questa sfida attraverso una seconda considerazione: negli ultimi anni la quantità di dati sui clienti disponibili per ogni azienda è cresciuta a dismisura, e all’interno di questi dati c’è un valore, un potenziale, ancora inespresso, la cui estrazione è sempre più complessa ma fondamentale per la definizione del contesto e del profilo cliente. Il nostro approccio è quindi stato quello di associare l’AI a questo mondo di dati per permettere al servizio di imparare autonomamente, estraendo ogni possibile informazione. All’interno di questo processo ci siamo anche accorti che per rendere le AI sempre più efficaci e attendibili era necessario acquisire sempre più informazioni: pertanto negli ultimi due anni Oracle ha acquisito le migliori basi dati esistenti, arrivando ad avere più dati di profilazione di chiunque altro.

Parallelamente, sono stati dedicati investimenti anche al Machine Learning, cioè la parte di soluzione che permette alle AI di imparare dai dati in autonomia. Se le AI si evolvono seguendo solo i pattern che noi abbiamo impostato, questo produce ottimi risultati in termini di efficienza, ma fa perdere tutta quella parte del mondo che non era stata prevista inizialmente. Abbiamo quindi realizzato un Machine Learning in grado di influenzare la logica algoritmica non più col metodo del test su dati di riferimento, ma con un sistema che partendo da un’ipotesi si raffina da solo. Il risultato è una AI in grado di mettere a fattor comune e chiarire il valore dei dati, minimizzando il tempo necessario per arrivare a soluzioni utili ed efficienti.

Adaptive Intelligence Applications per il Customer Service

Una volta costruite queste fondamenta si è arrivati ad affrontare il punto nodale: come rendere tutto questo disponibile per i clienti in tempi veloci e senza richiedere competenze specifiche? La risposta è stata quella di inserire l’AI come componente fondante la piattaforma per la Customer Experience, e di renderla visibile attraverso delle applicazioni specifiche per ogni processo, le Adaptive Intelligence Applications.

L’ultimo componente da indirizzare era la parte di interfaccia e relazione con le AI. Da diversi anni noi di Oracle abbiamo la Speech Recognition disponibile in diversi nostri prodotti, come interfaccia naturale di relazione con gli utenti, e abbiamo avuto modo di provare sul campo la sua applicabilità reale in contesti business. Oracle Chatbot è in grado di capire non solo le componenti di linguaggio naturale, ma anche il contesto dell’utente, adeguandosi e rispondendo alle caratteristiche emotive della conversazione. E non è tutto: il chatbot è in grado di introdurre lui stesso delle componenti emotive nella comunicazione, per creare empatia con il suo interlocutore umano.

Massimo Savazzi
CX Sales Development Manager Italy, Oracle
(Redazione CMI)

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