Początkowo oczekiwano, że w biurze będą dominować wirtualni asystenci głosowi. W tym celu Amazon uruchomił Alexa for Business w 2017 roku, umawiając spotkania, inicjując przkeazy z różnych sal konferencyjnych i ustnie prosząc o informacje z różnych działów. Wszystko to było wtedy reklamowane jako coś specjalnego i niepowtarzalnego. Do czasu.

Amazon się pomylił

Ta inicjatywa utknęła w martwym punkcie i do dziś Amazon nie wymyślił jeszcze lepszych asystentów głosowych do użytku biznesowego. Najwyraźniej koncern nie był w stanie przekonać swojego własnego ekosystemu partnerskiego do całkowitego przyjęcia Alexa for Business, z kilkoma znaczącymi graczami, za wyjątkiem operatorów przestrzeni coworkingowej WeWork, którzy powstrzymali się od całkowitej implikacji technologii z powodów problemów z prywatnością.

Nie oznacza to jednak, że technologia głosowa nie przynosi korzyści biznesowych innym branżom, poza biurem. Asystenci głosowi zaadoptowali się w sektorze detalicznym, na przykład Wal-Mart wprowadził do swoich sklepów aplikację głosową Ask Sam, aby śledzić poczynania pracowników. Za pomocą tego narzędzia głosowego można kontrolować takie rzeczy, jak harmonogramy personelu, zapasy magazynowe, a nawet przepisy kulinarne, co zwiększa produktywność pracowników w sektorze.

Fot. MobilityNews

"Alexa, odpal ciągnik!"

Technologia głosowa znalazła również nieoczekiwane miejsce w rolnictwie. Firmy, takie jak startup agritech AgVoice wykorzystują technologię głosową do poprawy swoich możliwości zarządzania danymi, a założyciel firmy twierdzi, że głos poprawił wydajność nawet o 50%.

Ulepszenia w narzędziach głosowych opartych na sztucznej inteligencji (AI) oznaczają również, że operacje magazynowe stają się sprawniejsze. Szczególnie w coraz bardziej zautomatyzowanych centrach realizacji zamówień, gdzie ulepszenia wykorzystujące rozpoznawanie mowy i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) znacznie zwiększyły przyswajanie głosu do usprawnienia częściowo zautomatyzowanych zadań.

Głos to pieniądz

NLP i rozpoznawanie mowy są nieodłączną częścią poprawy wydajności asystentów głosowych w różnych branżach, a także w domach konsumentów, ale być może rola tych urządzeń w przedsiębiorstwie nie będzie ograniczona do asystentów głosowych. Startup Gong wykorzystuje NLP i oparte na mowie spostrzeżenia klientów, aby poprawić analizę danych dla zespołów sprzedażowych, osiągając zyski w wysokości 2.3 miliardów dolarów.

Udoskonalenie wirtualnych agentów telefonicznych poprzez inwestowanie w technologię głosową (contact center) pomaga usprawnić koncentrację ludzkiej obsługi klienta. Staje się ona lepiej przygotowana do analizy trudniejszych informacji zwrotnych od klientów, podczas gdy sztuczna inteligencja obsługuje bardziej przyziemne żądania ze strony kontrahentów.

Dla firm, które chcą wykorzystać technologię rozpoznawania głosu wydaje się, że jest to najbardziej bezproblemowa opcja. Barierami wejścia na rynek będą najprawdopodobniej dostępne na rynku opcje głosowe, ale dzięki iteracyjnemu dodawaniu funkcji głosowych jako komponentu SaaS lub jako samodzielnej nowej funkcji, technologia powinna stopniowo zacząć pomagać w różnych działach.