Implementando un sistema di algoritmi di machine learning nel proprio workflow di sviluppo si possono automatizzare svariati task giornalieri e dunque ridurre il tasso di ripetitività del lavoro rendendolo meno stressante. Uno sviluppatore stressato è più incline agli errori e dunque i tempi dello sviluppo si dilatano.

Presto sarà possibile per le AI suggerire strategie di sviluppo ai developer oltre a vere correzioni al codice durante la digitazione, rendendo quindi più produttivo lo sviluppatore. Nel prossimo futuro probabilmente le AI saranno anche capaci di individuare bug e problemi una volta terminato il processo di sviluppo, facilitando di molto il lavoro dei DevOps.

Come sottolineato da Fei-Fei Li queste tecnologie fanno ormai parte della vita quotidiana di milioni di utenti e sviluppatori. E le AI stanno trasformando l'industria e le aziende di tutto il mondo creando anche settori completamente nuovi. Tali tecnologie stanno portando maggiore consapevolezza delle potenzialità degli strumenti informatici visto che possono recare benefici a praticamente tutti i settori dell'economia: l'agricoltura, la sanità oltre al settore della finanza e delle aziende in generale.

Cloud AutoML Vision

Il nuovo Cloud AutoML Vision è un traduttore dedicato proprio alle applicazioni di machine learning. Google ha intenzione di rendere tali tecnologie disponibili a quante più persone possibili e ridurre il gap di disponibilità di risorse e tecnologie tra le varie aziende del mercato, per renderlo appunto più aperto e competitivo possibile. Il settore del machine learning è migliorato sensibile grazie a progetti come TensorFlow e Cloud ML Engine, ma spesso le aziende non dispongono del personale debitamente qualificato per la realizzazione di pre-trained models ed ecco perché è nato Cloud AutoML.

Cloud AutoML permette appunto di ottenere dei modelli di machine learning costruiti per specifici contesti ed usi, il tutto senza la necessità di possedere le specifiche conoscenze delle tecnologie di machine learning o di sviluppo del codice. AutoML Vision andrà inoltre ad estendere le potenzialità delle Cloud Vision API, che adesso potranno riconoscere nuove categorie di immagini. Ovviamente la classificazioni di immagini è solo una delle moltissime applicazioni in cui il progetto di Google può essere sfruttato.

Cloud AutoML include al suo interno anche AutoML Natural Language e AutoML Translation, il primo aiuta nella predizione automatica di categorie di testo personalizzate. Il secondo si occupa invece di addestrare i propri translation model e dunque rendere più efficienti i propri applicativi che sfruttano gli algoritmi di machine learning.

Il team di ingegneri Google ha anche introdotto il supporto alla scrittura a mano nelle Cloud Vision API cosi da poter classificare ed analizzare testi scritti originariamente su carta. Mentre i due progetti Cloud Text-to-Speech e Cloud Speech-to-Text hanno ricevuto vari upgrade in modo da fornire un supporto alla riproduzione del testo multilingua, e vice versa, più fluido. Tali applicazioni sfruttano quindi l'esperienza mutuata con Google Translate, che è capace di estrarre il testo da una conversazione e di tradurlo in tempo reale oltre a poter dettare del testo in tutte le lingue supportate.

Contact Center AI

Grazie ai progressi fatti con il riconoscimento e la sintetizzazione vocale automatizzata è stato possibile realizzare Contact Center AI, si tratta di un'applicazione di Dialogflow ovvero un servizio di speech recognition che sfrutta appunto Cloud Speech-to-Text. L'obbiettivo di Google è di potenziare i servizi di contact center, in buona sostanza si tratta di un sistema molto simile a Google Duplex.

Si attiva quando un utente viene chiamato o chiama un'azienda, al posto del normale operatore umano l'utente verrà indirizzato verso un Virtual Agent, in pratica una AI avanzata, che dovrebbe poter rispondere a tutti i quesiti ovviamente nel caso fosse necessario è sempre possibile reindirizzare l'utente ad un operatore umano.

Contact Center AI si propone dunque come soluzione flessibile e potete per tutte quelle aziende che necessitano di un sistema di supporto clienti automatizzato ma che comunque sia personalizzabile in base alle esigenze dei loro clienti. Contact Center AI si trova però ancora nel ciclo di sviluppo alpha ma Google ha già contattato diverse aziende per iniziare ad eseguire dei test sul campo. Nel prossimo futuro è dunque possibile che le AI sostituiscano quasi completamente l'uomo nel settore del supporto clienti.

Via Google

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