Lo speech recognition è in grado di trattare il linguaggio umano, trascrivere una conversazione e comprenderne i segnali (es.: silenzi ed emozioni dal tono della voce). Oggi è utilizzato in un ampio range di applicazioni, portando benefici sul piano dell’efficienza operativa con risvolti positivi su riduzione dei costi, qualità dei servizi e soddisfazione del cliente.
Le organizzazioni dovrebbero quindi cavalcare l’opportunità offerta dalle nuove soluzioni di riconoscimento vocale, implementando progetti per automatizzare e ottimizzare molti processi ancora manuali, dispendiosi in termini di tempo e a basso valore. Ma come scegliere la tecnologia adatta alle specifiche necessità aziendali per trarre i massimi ritorni dalla stessa?
Le principali applicazioni dello speech recognition
Il riconoscimento vocale utilizza algoritmi di intelligenza artificiale, grazie ai quali il linguaggio, le diverse pronunce di una stessa parola e il timbro di voce del parlante vengono, appunto, riconosciuti.
Le applicazioni principali dello speech recognition riguardano in generale le interazioni uomo-macchina in linguaggio parlato e possono trovare applicazione, per esempio, nei servizi di Contact Center e Help Desk.
Attraverso il riconoscimento vocale, le piattaforme conversazionali multimodali e gli IVR in linguaggio naturale permettono di gestire le richieste basilari dei clienti oppure di indirizzare il contatto verso l’operatore di competenza, riconoscendo e interpretando in automatico le esigenze degli utenti.
Le tecnologie di riconoscimento vocale vengono utilizzate anche per la dettatura di testi, la compilazione di moduli o la trascrizione di messaggi vocali. Intervengono, inoltre, come nuova interfaccia di controllo delle funzionalità e navigazione dei contenuti per i dispositivi mobile, i personal computer, i sistemi a bordo auto oppure altri prodotti consumer (ad esempio le smart TV).
Il ventaglio di applicazioni basate sullo speech recognition è così ampio, variegato e promettente che si assisterà a una rapida crescita del settore, sia in termini di diffusione delle soluzioni sia per livello di sofisticazione tecnologica.
Basti pensare che secondo le stime riportate da Gartner, entro il 2022 il 70% dei colletti bianchi interagirà quotidianamente con gli agenti conversazionali, che si basano appunto sulle tecnologie di Intelligenza Artificiale, in particolare di Natural Language Processing e appunto di speech recognition.
I criteri di scelta per le tecnologie di speech recognition
Partendo da queste premesse, il primo passo per implementare correttamente un progetto di speech recognition è l’analisi delle esigenze aziendali. In progetti che prevedono come risultato il recupero dell’efficienza operativa attraverso l’automazione, il mero deployment tecnologico non è sufficiente: occorre a monte uno studio del processo su cui si intende intervenire e una sua razionalizzazione preliminare. Ecco perché è fondamentale scegliere un fornitore che sappia guidare l’azienda in questo percorso di ottimizzazione, proponendo infine soluzioni personalizzate ed efficaci.
Bisogna quindi procedere alla scelta della tecnologia in base all’area di intervento, analizzandone le funzionalità. Si ponga il caso di un Contact Center, che abbia la necessità di accelerare la capacità di risposta degli operatori, nonché migliorare la qualità del servizio. Una soluzione per gli speech analytics è sicuramente di aiuto per ottenere una vista chiara e approfondita sulle richieste del cliente. In combinazione con tecnologie di NLP, lo speech recognition permette infatti di trascrivere la conversazione tra agente e utente per effettuare un’analisi dei contenuti e delle performance.
Da questi esempi si capisce anche che una delle caratteristiche fondamentali di una soluzione di speech recognition è la possibilità di integrazione all’interno di soluzioni con finalità specifiche (un sistema di speech analytics, un assistente virtuale, ecc.). Ecco perché ancora una volta, oltre alla scelta tecnologica tout-court, occorre affidarsi a un partner in grado di disegnare, assieme al cliente, soluzioni ad hoc o un partner che lo abbia già integrato in uno use case verticale (chiama Almawave!).
