Il mondo dell’intelligenza artificiale è sempre più concreto ma ancora velato, nascosto ad occhi meno attenti. Ecco un rapido riassunto delle principali novità che Google ha annunciato al Cloud Next al Moscone Center di San Francisco con più di 20.000 partecipanti. Di seguito le parole di Fei-Fei Li, Chief Scientist di Google AI:

L’intelligenza artificiale ha avuto un’evoluzione straordinaria negli ultimi 20 anni. Tecnologie come il riconoscimento delle immagini e la traduzione automatica fanno ormai parte della vita quotidiana di milioni di persone.

L’AI ha trasformato molti settori in tutto il mondo e ne ha creati altri completamente nuovi. In tutto questo, promette un miglioramento nella qualità della vita e del lavoro prima inimmaginabile. Eppure resta ancora molto da fare: in fondo, l’AI è ancora un campo emergente, ricco di opportunità e sfide.

AI significa maggiori possibilità, e vogliamo che queste possibilità siano a disposizione di tutte le persone e di tutte le aziende – dal retail all’agricoltura, dall’istruzione all’assistenza sanitaria. L’AI non è più una nicchia tecnologica: è l’elemento che fa la differenza per le aziende di ogni settore. Ed è nostro impegno fornire gli strumenti che permetteranno a queste aziende di trasformarsi radicalmente. Vi presentiamo una serie di nuovi prodotti e alcuni miglioramenti:

Cloud AutoML

Cloud AutoML consente a chiunque di estendere i potenti modelli del machine learning per soddisfare le esigenze specifiche della propria attività, senza richiedere conoscenze specializzate di machine learning o coding. La nostra prima release, AutoML Vision, estende Cloud Vision API per riconoscere categorie di immagini completamente nuove. Affinata l’esperienza con i nostri utenti in alpha, oggi siamo felici di annunciare la versione pubblica in beta.

Tuttavia, la classificazione delle immagini non è che una delle innumerevoli applicazioni del machine learning, e ci stiamo dedicando ad affrontare il maggior numero possibile di sfide. Oggi presentiamo due nuovi servizi AutoML. AutoML Natural Language aiuta a prevedere automaticamente categorie di testo personalizzate specifiche per l’ambito desiderato dai nostri clienti. E con AutoML Translation è possibile addestrare il proprio modello personalizzato di traduzione.

Nikkei è un’importante media company giapponese con una presenza globale – da The Nikkei, il nostro principale giornale in lingua giapponese, alla nostra pubblicazione in lingua inglese Nikkei Asian Review, al Financial Times.

Tradurre contenuti per consentirne la distribuzione e condivisione a livello globale è un’assoluta necessità per la nostra azienda. AutoML Translation assicura il livello di personalizzazione che ci serve con una precisione impressionante.

Hiroyuki Watanabe, Managing Director, Digital Business, Nikkei

Cloud TPU

Annunciamo che la terza generazione di Cloud TPU è disponibile in alpha, per consentire a più aziende di usufruire del supporto computazionale richiesto dal machine learning.

I risultati ottenuti dai nostri clienti grazie ai Cloud TPU sono sorprendenti. Per esempio, le TPU hanno permesso a eBay di ridurre i tempi di addestramento dei loro modelli per la ricerca visiva di un fattore prossimo a 100 – da mesi a giorni.

Inoltre, pensiamo costantemente a come trasformare le ultime ricerche in ambito AI in prodotti che rendano l’AI più semplice da usare. Oggi abbiamo annunciato una serie di importanti aggiornamenti per le nostre principali API di machine learning. Ora Cloud Vision API riconosce la scrittura manuale, supporta nuove estensioni di file (PDF e TIFF) e la ricerca per prodotto, e riesce a identificare la posizione di un oggetto all’interno di un’immagine. Stiamo anche lanciando nuove funzionalità per Cloud Text-to-Speech, come l’accesso multilingua a voci generate dalla tecnologia WaveNet di DeepMind e la capacità di ottimizzare in base al tipo di amplificazione usata per la diffusione dell’audio.

Inoltre, Cloud Speech-to-Text include la possibilità di identificare la lingua parlata e i diversi interlocutori coinvolti nella conversazione, con valori di attendibilità per le singole parole e il riconoscimento multicanale.

Contact Center AI

Quando abbiamo analizzato le sfide quotidiane di un vero contact center, è emerso che i clienti hanno spesso richieste molto semplici. Per i dipendenti di un contact center ciò può tradursi in un lavoro ripetitivo, maggiori pressioni nella successione delle chiamate e minore tempo a disposizione per risolvere problemi complessi. Per chi chiama può invece significare menù frustranti, tempi di attesa prolungati e un peggioramento generale dell’esperienza. Tutto questo ci ha portati a riflettere su come utilizzare l’AI per migliorare radicalmente l’esperienza dei clienti e degli addetti del contact center al loro servizio.

Il nostro vero obiettivo consiste nel valorizzare gli operatori di un contact center e i clienti che si affidano a loro. A tale scopo abbiamo creato con i nostri partner una soluzione globale, che include Dialogflow Enterprise Edition e altre risorse particolarmente utili ai contact center – tutte basate su un approccio responsabile all’AI che metta l’uomo al centro. Abbiamo chiamato questa soluzione Contact Center AI, e crediamo che abbia il potenziale per migliorare ogni aspetto del servizio clienti, dall’inizio alla fine. Vediamo come funziona:

La chiamata viene inizialmente ricevuta da un Agente Virtuale, che risponde alle domande e svolge i compiti in modo completamente autonomo. Google offre diverse tecnologie che assistono gli utenti a svolgere attività o comunicare al telefono e, pur condividendo alcune componenti sottostanti, Contact Center AI e la soluzione recentemente annunciata Duplex si differenziano in generale sia per stack tecnologici che per obiettivi.

Quando l’agente virtuale non è in grado di soddisfare le esigenze di chi chiama, la telefonata viene inoltrata a un operatore umano. A questo punto, il sistema passa a un ruolo di supporto in cui Agent Assist di Contact Center AI interviene fornendo all’operatore le informazioni necessarie. Grazie ai Knowledge Connectors di Dialogflow, la tecnologia recupera gli elementi più pertinenti dal database di conoscenze dell’azienda, garantendo così che gli operatori del contact center ricevano le migliori soluzioni per i clienti praticamente in tempo reale.

Il risultato è una soluzione flessibile, che si adatta alle esigenze specifiche di ogni chiamata, fornisce un’esperienza consistente tra persone e agenti virtuali, che assumono un ruolo più o meno rilevante in base alla situazione, e rispetta le nostre norme di governance e privacy dei dati, il tutto senza un’infrastruttura, su una piattaforma scalabile a seconda delle necessità.

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