Ci sono persone che insegnano ai chatbot a fare il proprio lavoro

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Per sfruttare l’Intelligenza Artificiale in tutte le sue potenzialità c’è bisogno che qualcuno si dedichi ad insegnare ai robot le proprie mansioni. 

Oltreoceano ci sono aspetti della vita che sono molto differenti dall’Italia, ed altri invece che rimangono invariati a qualsiasi longitudine ci si trovi. L’innovazione è una di quelle realtà che cambia e fa sì che in America, nella Silicon Valley in particolare, si vengano a creare meccanismi e soluzioni nuove, ancora prima che nel resto del panorama mondiale.

Aggregazione di grandi menti, un ecosistema che favorisce l’incontro e il dialogo in modo trasversale, il brivido del rischio e della sperimentazione, la convinzione che sbagliare non equivale a fallire, ma a imparare

Questi sono solo alcuni degli aspetti che rendono San Francisco, e tutta la sua baia, un territorio estremamente proficuo e stimolante per chi, come noi, ha fatto dell’innovazione il proprio mantra.

Ed è proprio qui, durante il mio ultimo viaggio, che sono venuto a conoscenza dell’esistenza di una nuova categoria professionale: persone impiegate nell’insegnare mansioni ai bot. La prima reazione è stata stupore. Poi mi sono fermato a riflettere e ho cercato di guardare più a fondo la situazione per capirne lo svolgimento e l’utilità effettiva e ho scoperto cose davvero molto interessanti.

“Mi fa sentire competitiva”

Rachel Neasham, agente di viaggio

Rachel è una delle 20 persone impegnate a realizzare un’applicazione per la prenotazione di viaggi che sfrutti un sistema di Intelligenza Artificiale soprannominato Harrison. Il sistema di AI al quale sta lavorando potrebbe un giorno toglierle parte delle mansioni attuali, ma non si dice preoccupata per questo.

“Tutto nacque durante una riunione- racconta- quando ci fu posta la domanda circa cosa potesse fare un uomo che una macchina non era in grado di fare.” Harrison era infatti in grado di aggregare dozzine di offerte di hotel differenti allineandole alle richieste del cliente, in pochi secondi. Tuttavia non poteva competere con l’esperienza e con i consigli che era in grado di dare un agente di viaggio con numerosi anni di lavoro alle spalle.

Ms. Neasham l’ha presa come una sfida: gli agenti umani possono trovare nuove modalità e peculiarità per essere preziosi nello svolgimento del loro lavoro?

“Mi ha fatto sentire competitiva, mi ha fatto capire di dovermi giocare le mie carte per rimanere al passo con l’AI.”

“Dall’altro lato l’ho presa come un’occasione. Harrison infatti si limita, per le sue capacità attuali, a svolgere parte del mio attuale lavoro e per la precisione la parte più noiosa e ripetitiva. Il fatto che lui possa svolgere alcune mie mansioni attuali mi permette di avere a disposizione più tempo per concentrarmi maggiormente su quella parte di lavoro più creativa e non automatizzata.”

E tra i compiti attuali di Rachel c’è proprio quello di insegnare ad Harrison e di essere per lui un vero e propprio mentore e modello. Un compito pieno di responsabilità. Il rapporto che Rachel ha con l’AI non è diretto, ma quest’ultima guarda e impara da ogni interazione che l’agente instaura con il cliente e la modalità di procedimento per lo svolgimento della mansione. Con il tempo si sono resi conto che, nonostante Harrison fosse quasi pronto ad instaurare conversazioni con l’utente, la sua vera forza risiedeva in altro. Il sistema di AI era infatti abilissimo non solo a trovare combinazioni di hotel sulla base delle preferenze dell’utente in tempi brevissimi, ma era anche in grado di captare preferenze che nemmeno l’utente sapeva di avere, come per esempio il prediligere un hotel all’angolo di una strada rispetto che su un vialone. Il tutto ponendo e raccogliendo dati apparentemente inutili ed insignificanti.

Viene quindi a crearsi una naturale separazione dei ruoli tra impiegato e sistema di AI, facendo sì che il lavoro venga svolto nei tempi più rapidi possibili e permettendo alla mente umana di concentrarsi su altri aspetti dell’organizzazione del viaggio, che vadano al di là della semplice ricerca di una camera di albergo. “L’agente di viaggio infatti può chiamare l’hotel per chiedere un ribasso sul prezzo o un miglioramento del servizio; questa è una cosa che l’AI non può fare” spiega Rachel.

Un aiutante nel linguaggio legale

Dan Rubins, amministratore delegato

Nel suo lavoro precedente Dan si interfacciava continuamente con 6 avvocati da parcelle stellari, impiegati nelle loro rispettive aziende, che avevano come mansione quella di leggere e controllare minuziosamente contratti, alla ricerca di errori e cavilli. Questo lo ha spinto a creare Legal Robot, una start-up che usa l’Intelligenza Artificiale per tradurre il linguaggio legale in un inglese più vicino a quello quotidiano.

Avendo analizzato circa un milione di documenti legali, Legal Robot è in grado di identificare anomalie (parole strane o clausole particolari) all’interno dei contratti. “Gli avvocati hanno avuto circa 400 anni per cambiare ed innovare il loro lavoro, ma non lo hanno fatto” dice Mr. Rubins, che non è un avvocato. “È giunta l’ora di un aiuto proveniente dall’esterno”.

Prosegue spiegando come mai questo tipo di mansione possa essere appresa da sistemi di Machine Learning; i documenti legali sono altamente strutturati e ripetitivi. Dopo aver preso in considerazione un ampio numero di documenti, il sistema di Machine Learning inizia a riconoscere lo schema strutturale, indicando le parole che tendenzialmente possono essere associate tra loro e quelle che non possono. Tuttavia il sistema di analisi non è così sofisticato in quanto non riesce a percepire una cosa fondamentale nel mondo legale: il contesto. In America alcune leggi o interpretazioni di essa variano a seconda dello stato preso in considerazione. Questo funge da ampio ostacolo nella lettura e analisi dei contratti in modo automatizzato in quanto a volte vengono segnalati un errori che in realtà, in base al contesto, non esistono.

Mr. Rubins non crede che l’AI andrà a sostituire il lavoro degli avvocati, ma probabilmente cambieranno il loro modo di lavorare e di fare business. La cooperazione tra le due realtà garantirebbe la possibilità di dedicare un tempo inferiore alla lettura ed analisi dei contratti, e molto più tempo per accrescere le competenze del bot che diventerebbero sempre più completi e efficienti e per concentrarsi su altre questioni legali.

“É stato un vero momento di stupore”

Sarah Seiwert, client service

Ci sono volute due settimane a Ms. Seiwert per capire che il sistema di AI della sua azienda aveva iniziato ad attingere informazioni dal suo archivio. Il suo lavoro? Rispondere alle mail degli studenti. Quando arrivava una mail con una domanda, lei doveva cercare in un database di risposte preimpostate per trovare quella più adatta.

Ci sono milioni di risposte diverse. Trovare quella più appropriata non è un lavoro immediato. Quando la sua azienda ha deciso di implementare un sistema di AI per aiutare il team addetto al Customer Service, Ms. Seiwert ha notato che non solo leggeva le mail in entrata con le domande, ma suggeriva anche le risposte possibili.

“La mia reazione è stata un wow!!” dice Ms. Seiwert.

“Il sistema di Intelligenza Artificiale ha studiato e imparato i miei comportamenti e le mie risposte immagazzinandole per tirarle fuori nel momento più adatto.”

Dal momento che molti Customer Service stanno migrando da chiamate telefoniche a conversazioni scritte attraverso chat o email, le aziende sono alla ricerca di macchine che aiutino le persone a lavorare più velocemente e in modo più efficiente.

Il funzionamento è abbastanza semplice: quando arriva un’email il sistema la legge, la categorizza e la rigira alla persona specifica addetta a quella particolare area. Dopo aver introdotto questo strumento, lo step successivo è stato quello di proporre risposte automatizzate partendo dalle domande più frequenti. Questo succede generalmente quando il sistema di Intelligenza Artificiale ha visto un numero sufficiente di esempi di come gli agenti hanno gestito e risposto alle domande in entrata.

Anche se l’AI impara dall’uomo, spiega Ms. Seiwert, non può prevedere il futuro. Troppe domande richiedono ancora la presenza umana per essere soddisfatte nel modo più consono.

“Non sono convinta che l’AI andrà a sostituire l’uomo” dice, “non si possono programmare aspetti e dinamiche che richiedono intuizione e un buon istinto. Per quanto l’AI possa diventare intelligente e aiutare nello svolgimento del lavoro, non potrà mai raggiungere i livelli della mente umana”.

Sources

The New York Times, Visual Hunt