La persona delle risorse umane al tuo prossimo lavoro potrebbe essere effettivamente un bot

La prossima volta che verrai assunto, potresti ritrovarti a ottenere informazioni su buste paga, ferie e spese parlando con un chatbot invece di consultare un manuale per i nuovi dipendenti o parlare con qualcuno delle risorse umane.

Una startup chiamata Misurare , con sede a Boston, sta lavorando su chatbot progettati per aiutare i nuovi lavoratori a mettersi al passo ed essere più produttivi. L'azienda utilizza tecniche avanzate di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio naturale nel tentativo di creare un software più intelligente del bot medio.

Talla ha recentemente lanciato un semplice prototipo di bot per la gestione degli elenchi di cose da fare sulla piattaforma di comunicazione sul posto di lavoro Slack. Finora, circa 600 aziende hanno aggiunto il chatbot al proprio canale Slack e lo stanno utilizzando. Nelle prossime settimane verrà lanciata anche una versione del chatbot su HipChat, un concorrente di Slack.

Illustrazione di Aisha Franz

E, a partire da ottobre, Talla verrà aggiornata per includere funzionalità HR molto più sofisticate. Se venissi a lavorare per noi, invece di darti un'intera pila di informazioni, diremmo 'Ecco un bot, Talla, e lei ti guiderà attraverso', afferma il CEO di Talla Rob May.

May afferma che la visione è che Talla cresca da aiutante di cose da fare a assistente sul posto di lavoro a tutto tondo. Talla prevede di offrire una versione gratuita della sua tecnologia e di addebitare versioni più avanzate. Ogni giorno ti dirà su cosa dovresti concentrarti; ti farà domande e ti darà feedback, dice. E se hai domande, 'Ehi, Talla, quando veniamo pagati?', 'Abbiamo il venerdì libero?', 'Come faccio a cambiare la mia dentiera?', queste sono tutte cose che il bot sarà in grado di fare.

Sebbene i primi chatbot siano stati sviluppati decenni fa, il boom dell'IA in corso ha rinnovato l'interesse nei loro confronti e ha acceso la speranza che una nuova generazione di robot possa essere molto più intelligente e utile. Tutti i tipi di aziende stanno lanciando bot su piattaforme come Facebook e WhatsApp e la popolarità dei sistemi di chat sul posto di lavoro come Slack significa che più chatbot potrebbero presto trovare la loro strada in molti uffici.

Microsoft si è impegnata a supportare lo sviluppo di chatbot sul suo software e Apple ha annunciato che consentirà agli sviluppatori di terze parti di utilizzare il suo assistente personale a controllo vocale, Siri. Gartner, una società che fornisce analisi di mercato, prevede che entro il 2019 il 25% delle case utilizzerà assistenti intelligenti per accedere a diversi servizi online.

La grande sfida con tutti i chatbot, tuttavia, è assicurarsi che capiscano cosa significano le persone quando dicono qualcosa. Negli ultimi tempi ci sono stati progressi drammatici in molte aree dell'IA, ma la comprensione del linguaggio rimane una sfida enorme (vedi Un test di Turing più duro espone la stupidità dei chatbot).

Talla sta utilizzando alcune delle più recenti tecniche di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio nel tentativo di costruire un sistema più intelligente. Ad esempio, la sua tecnologia utilizza un classificatore di apprendimento profondo, una rete ampia e alquanto grezza di neuroni simulati matematicamente che possono essere addestrati a riconoscere l'input, per determinare se un messaggio è una domanda o un comando.

Talla usa anche l'incorporamento di parole, un modo per rappresentare il significato di parole e frasi utilizzando vettori matematici con molte dimensioni, per identificare il significato di un comando o di una domanda, anche se formulato in un modo non familiare. May afferma che la versione base di Talla è accurata al 97% circa nel comprendere i comandi che dovrebbe essere in grado di eseguire. Talla ha addestrato l'app da fare utilizzando i propri dati. Un'azienda molto probabilmente dovrebbe fornire le informazioni di sistema da un manuale delle risorse umane e potrebbe aver bisogno di eseguire formazione e test.

Noè Smith , professore associato presso l'Università di Washington che sviluppa algoritmi informatici progettati per comprendere il linguaggio, afferma che il deep learning e l'incorporamento di parole vengono sempre più utilizzati per creare sistemi di elaborazione del linguaggio naturale.

Smith afferma che un chatbot per le risorse umane sembra interessante e vale la pena provare, ma aggiunge che potrebbe essere difficile realizzarne uno completo a causa della complessità del linguaggio richiesto. Il reclutamento mi sembra un problema difficile per una macchina, dal momento che la maggior parte dei modelli di generazione del linguaggio non integra ancora tutto ciò che gli umani sanno e fanno per essere persuasivi, ma potrebbe essere una sfida eccitante, dice.

Smith afferma che i sistemi di linguaggio naturale sono generalmente migliorati attraverso l'uso continuo e l'attuale interesse per i chatbot potrebbe alimentarlo. Penso che sia emozionante vedere così tanti laboratori e aziende che li esplorano e che i consumatori li utilizzano effettivamente, dice. Penso che forniranno un'ottima piattaforma per esplorare nuove capacità e scoprire cosa vogliono le persone, cosa è facile da fare e cosa richiede maggiori investimenti nella ricerca.

Sta sicuramente diventando più facile creare un chatbot per eseguire compiti specifici. Dharmesh Shah , cofondatore e CTO di Hubspot, una piattaforma software di marketing, sta sviluppando un chatbot per i professionisti del marketing. Il suo software, chiamato GrowthBot, si collega a una serie di servizi online e utilizza la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale fornita da Wit.ai, una società acquisita da Facebook nel 2015. Ma Shah dice che il suo bot non cerca di fare nulla di troppo sofisticato.

Fornisce un'interfaccia rapida, conveniente e naturale a ciò che i professionisti del marketing devono fare ogni giorno, afferma Shah. Ad esempio, un utente può chiedere CrescitaBot , Com'è stato il traffico verso il sito web la scorsa settimana? o Com'è stato il traffico organico al sito il mese scorso? per recuperare informazioni dal software di analisi dell'azienda.

May dice che Talla alla fine potrebbe aiutare a decidere chi dovrebbe essere intervistato per un'apertura di lavoro. Gli ingegneri della sua azienda hanno progettato un sistema di apprendimento automatico che cerca somiglianze tra i curricula delle potenziali assunzioni e dei dipendenti esistenti che si sono rivelati di successo. Funziona davvero bene, dice. È molto bello.

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