Per aver risultati concreti dobbiamo guardare l’unione di tre elementi: la persona, le funzionalità aggiuntive che ci da il computer, ed infine la disponibilità e qualità dei dati. Essendo tontolone, il cervello elettronico deve ingerire tanti dati per imparare, ed i programmatori devono fare in modo di non introdurre bias o rumore (noise) che altrimenti potrebbero comprometterne il funzionamento. La persona che usa questa soluzione deve ovviamente poter interagire agevolmente, e specialmente capendo cosa gli propone il robot, prima di farlo.
Facciamo un esempio pratico: l’operatore del servizio clienti che giornalmente riceve chiamate da persone che non sanno come usare un prodotto, oppure si lamentano del servizio. Mediamente chi chiama il supporto clienti è deluso o arrabbiato, e possiamo immaginare telefonate che vanno dal tono freddo, allo scortese, e che devono essere risolte rapidamente. Ecco una soluzione di intelligenza artificiale che aiuta l’operatore: il computer ascolta la conversazione in corso, ed in tempo reale suggerisce all’operatore cosa chiedere e cosa dire, attraverso l’interfaccia grafica.
Ovviamente questa funzionalità si basa su molte capacità specifiche: quella del riconoscimento vocale delle due persone che stanno parlando, quella del riconoscimento del linguaggio usato, quella di capire a quale tipologia di problemi si riferisce quella chiamata, quella di andare a vedere nel database come sia meglio risolvere quel tipo specifico di chiamata. Ovviamente se l’operatore è esperto della tematica specifica, i suggerimenti del computer sembreranno ovvi e l’aiuto è limitato alla riduzione del carico cognitivo, a fare in modo che a fine giornata la persona non sia fusa. Più spesso l’operatore non conosce tutti i risvolti di quella domanda, ed a quel punto l’aiuto del robot è prezioso, sia per ridurre i tempi di risposta delle chiamate, sia per dire la cosa giusta.
In un caso che ho visto da vicino, un particolare tipo di chiamate che mediamente richiedeva otto minuti di conversazione per esser risolto, con il supporto di questa intelligenza artificiale ne prende solo tre, e soprattutto il livello di soddisfazione del cliente è migliore. Capite che in questo caso l’importanza della gestione del dato non è tanto nel fare in modo che la macchina riconosca la conversazione, ma assicurare che le domande e frasi raccomandate all’operatore siano quelle ottimali per risolvere il problema del cliente in modo ottimale.
Questo per dire che, quando si sviluppano soluzioni digitali ai problemi quotidiani, occorre mettere attorno al tavolo diversi attori: almeno tre o quattro informatici, a seconda delle specializzazioni tecnologie richieste, altri che conoscano bene come funziona il processo e come si risolve al meglio il problema senza l’ausilio digitale, ed anche uno dei futuri clienti che deve accettare di avere a che fare con una macchina. Sorprendentemente, il lavoro sugli algoritmi è minimo rispetto a quello necessario sull’affinamento del processo e dell’architettura e disponibilità dei dati.
Per fare un sistema che funziona correttamente, oltre al cervello servono anche i muscoli e tutto quanto mette in comunicazione questi componenti.
