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28 - ELETTRONICA OGGI 488 - SETTEMBRE 2020 TECH INSIGHT ARTIFICIAL INTELLIGENCE L’evoluzione delle interfacce “AI-based” ha esteso i casi d’uso dei VA oltre le applicazioni di customer service e marketing, portandoli, ad esempio, verso la gestione di software applicativo enterprise Giorgio Fusari Assistenti virtuali, si espandono le applicazioni in azienda L’ adozione degli assistenti vir- tuali negli spazi di lavoro di- gitali sta crescendo: lo prevede la società di ricerche Gartner , secon- do la quale, entro il 2021, il 25% dei lavoratori digitali utilizzerà un VEA (virtual employee assistant), ossia un assistente virtuale dedicato, su base giornaliera. Un incremento percentuale notevole, dunque, ri- spetto a meno del 2% nel 2019. I contact center hanno fatto da ban- co di prova per molti utenti iniziali di assistenti virtuali ma, con la “demo- cratizzazione” dell’intelligenza artifi- ciale (AI) e lo sviluppo di interfac- ce utente conversazionali precise e intelligenti, aggiunge Gartner, sono sorti diversi tipi di VA, tra cui ven- gono menzionati i “virtual personal assistants” (VPA), i “virtual customer assistants” (VCA) e, appunto, i VEA. Settori come quello assicurativo o dei servizi finanziari mostrano forte in- teresse nello sperimentare i VEA internamente, ma la società di analisi ha riscontrato l’utilizzo dei VA nell’IT, nel servizio clienti e nelle richieste d’informazioni. Altro importante trend previsto è che entro il 2023, il 25% delle interazioni di impiegati e dipendenti con le applicazioni sarà via voce, rispetto al 3% del 2019: e ciò perché, pur essendo molti chatbot e VA ancora “text-based”, i servizi “speech-to-text” e “text-to-speech” basati su AI stanno migliorando rapidamente. VDA, ancora più intelligenti e pratici Gli assistenti digitali virtuali (VDA) di fascia enterprise stanno diventando più intelligenti e confortevoli, rile- va la società di analisi Tractica , grazie ai significativi progressi compiuti nella combinazione della tecnolo- gia di elaborazione del linguaggio naturale, o “natural language processing” (NLP), con altre forme di intelli- genza artificiale, e primariamente il machine learning (ML), o apprendimento automatico, e il deep learning (DL), o apprendimento approfondito. La previsione è che, nei prossimi 3-5 anni, la AI basata su linguaggio naturale continuerà a migliorare, e l’intelligenza artifi- ciale in grado di riconoscere sentimenti ed emozioni evolverà. Questi progressi, assieme ad altri fattori di mercato, hanno espanso i casi d’uso, per i VDA enter- prise guidati da AI, oltre le applicazioni di customer service e marketing, estendendone la presenza in al- tre applicazioni che genereranno significativi ricavi I ricavi software relativi ai VDA enterprise (Fonte: Tractica)