Cosa sono le tecnologie di Digital Linguistics & Human Behaviour?
A cura di Daniele Bellomi, Innovation Lead
La comunicazione è un elemento chiave della società moderna e del business. La comprensione del linguaggio naturale è fondamentale per la comunicazione efficace tra le persone e le aziende. Tuttavia, la comunicazione tra le persone e le macchine ha rappresentato tradizionalmente una sfida. È qui che le tecnologie di Digital Linguistics & Human Behaviour possono fare la differenza. Queste tecnologie possono migliorare l’interazione uomo-macchina in linguaggio naturale, creando esperienze empatiche, anticipando le esigenze degli utenti e proponendo soluzioni alternative per facilitare il loro lavoro e la loro vita. In questo articolo, esploreremo le quattro aree di competenza relative a Digital Linguistics & Human Behaviour e come queste tecnologie possono contribuire a migliorare la comunicazione nel mondo del business.
Una panoramica sulle tecnologie di linguistica digitale: Natural Language Processing, Internet of Behaviour, Digital Human
La linguistica digitale rappresenta tutte quelle tecnologie che riguardano l’analisi del linguaggio umano e l’interazione uomo-macchina. Possono essere classificate in diverse aree di competenza: Natural Language Processing (NLP), Internet of Behaviour e Digital Human.
- Natural Language Processing
Il Natural Language Processing (NLP) si concentra sull’applicazione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale per l’elaborazione del linguaggio naturale. Le tecnologie di NLP offrono la possibilità di esaminare grandi volumi di dati difficili da gestire ed estrarre informazioni pertinenti dai documenti. Inoltre, il NLP consente di svolgere attività comuni legate al linguaggio naturale, come il riconoscimento del parlato, la comprensione e la generazione di linguaggio naturale. All’interno del NLP rientrano i Large Language Model (LLM) la cui applicazione per il business è diventata di grande interesse attuale grazie al fenomeno ChatGPT. I LLM includono la capacità di generare testo human-like, che può essere utilizzato per una vasta gamma di applicazioni, come la generazione di testo per chatbot, la creazione di contenuti e la generazione di risposte alle domande degli utenti. Inoltre, i Large Language Model sono in grado di analizzare grandi volumi di testo e di estrarre informazioni rilevanti, aprendo nuove opportunità per l'analisi dei dati basati sul linguaggio naturale. La tecnologia è in grado di comprendere il contesto e le sfumature del linguaggio naturale, consentendo una comprensione più accurata delle intenzioni e dei significati dei messaggi.
- Internet of Behaviour
Internet of Behaviour (IoB) si riferisce al processo mediante il quale i dati controllati dall'utente vengono analizzati attraverso una prospettiva di psicologia comportamentale e i dati così raccolti vengono utilizzati per capire come commercializzare i prodotti finali e i servizi offerti dalle aziende. Le piattaforme IoB sono progettate per raccogliere, aggregare e analizzare i dati generati da una vasta gamma di fonti, compresi i dispositivi digitali domestici, i computer indossabili e le attività online umane. I dati sono analizzati in termini di psicologia comportamentale per cercare modelli che possono essere utilizzati dai team di marketing e vendita per influenzare il comportamento futuro degli utenti.
- Digital Human
I Digital Human sono soluzioni progettate per rendere più evidente la nuova natura empatica degli assistenti virtuali. L'approccio mira a combinare strategie linguistiche, elementi prosodici e teorie psicologiche e comportamentali, al fine di definire esperienze conversazionali migliori tra umani e macchine. L'obiettivo è quello di costruire assistenti virtuali più umani progettando le loro personalità. specifiche, scrivendo dialoghi simili a quelli umani e gestendo le intonazioni e le peculiarità vocali della loro voce.
L’impatto di business delle tecnologie di linguistica digitale
Le tecnologie di Digital Linguistics & Human Behaviour offrono diversi vantaggi per il business. Per comprenderli meglio, possiamo utilizzare il Business Model Canvas come framework.
- Customer Segments: comprendere meglio i clienti e i loro bisogni
L'analisi del linguaggio naturale può aiutare le aziende a capire meglio le esigenze e le preferenze dei loro clienti, e quindi adattare i loro prodotti e servizi (e le campagne marketing) in modo più mirato e personalizzato, oltreché scoprire nuovi segmenti di mercato da indirizzare con nuovi prodotti o servizi. Ad esempio, si possono analizzare i dati dei social media e delle interazioni con gli assistenti virtuali per identificare le tendenze e le preferenze dei propri clienti.
- Value Propositions: fornire un valore aggiunto ai propri prodotti e servizi
Ad esempio, l'utilizzo di tecnologie di NLP e di Large Language Model può consentire alle aziende di sviluppare prodotti e servizi più empatici, che anticipano le esigenze dei clienti (o dei dipendenti) e forniscono soluzioni alternative per facilitare il loro lavoro e la loro vita. Ciò può portare a un miglioramento dell'esperienza dell'utente e alla fidelizzazione.
- Channels: utilizzare nuovi canali di comunicazione per raggiungere i propri clienti
Ad esempio, un'azienda potrebbe utilizzare un Digital Human come canale di comunicazione per fornire assistenza clienti in modo più empatico e personalizzato. Grazie alla progettazione di una personalità specifica per il Digital Human, l'azienda può creare un'esperienza di conversazione più umana e coinvolgente per il cliente.
- Customer Relationships: creare relazioni più empatiche e personalizzate con i propri clienti
L'uso di chatbot basati su Large Language Model come ChatGPT può consentire alle aziende di fornire assistenza clienti più empatica e personalizzata, migliorando l'esperienza dell'utente e aumentando la fidelizzazione del cliente.
- Revenue Streams: generare nuovi flussi di ricavi
Ad esempio, l'utilizzo di chatbot basati su Large Language Model può consentire alle aziende di fornire servizi di assistenza clienti premium, che possono essere monetizzati. Inoltre, l'analisi del linguaggio naturale può consentire alle aziende di comprendere meglio le esigenze dei propri clienti e fornire soluzioni aggiuntive che soddisfino i loro bisogni, offrendo così opportunità di up-selling e cross-selling. Inoltre, si possono generare nuovi flussi di ricavi attraverso l'integrazione di servizi di terze parti che generano fee.
- Key Resources: competenze tecnologiche avanzate e grande quantità di dati
Tuttavia, l'adozione di queste tecnologie può consentire alle aziende di acquisire una maggiore conoscenza dei propri clienti e migliorare l'efficienza e l'efficacia dei loro processi aziendali.
- Key Activities: modelli di machine learning ad alta precisione e gestione di grandi volumi di dati
Tuttavia, l'adozione di queste tecnologie può consentire alle aziende di migliorare la loro capacità di analisi dei dati e di fornire servizi di assistenza clienti più efficienti e personalizzati.
- Key Partnerships: partnership con fornitori di tecnologie avanzate, aziende di sviluppo software, esperti di analisi dei dati e altri partner chiave
L'adozione di queste tecnologie può consentire alle aziende di creare partnership strategiche che possono fornire un vantaggio competitivo nel mercato.
Tech Radar: come NTT DATA applica le tecnologie di Digital Linguistics & Human Behaviour a un caso reale
Con il grande aumento di informazioni tecnologiche disponibili online, può essere difficile e dispendioso individuare e analizzare tutte le fonti di informazione pertinenti per le nuove tecnologie emergenti.
Senza una soluzione efficace per identificare le nuove tecnologie e monitorare l'evoluzione delle stesse nel tempo, le aziende rischiano di perdere vantaggi competitivi importanti sul mercato e potrebbero non essere in grado di individuare le ultime innovazioni tecnologiche in modo tempestivo, perdendo così l'opportunità di sviluppare prodotti e servizi innovativi. Inoltre, l'incapacità di identificare le nuove tecnologie potrebbe impedire alle aziende di individuare i trend emergenti del mercato e di anticipare così le esigenze dei clienti per rimanere al passo con la concorrenza.
In risposta a questo tipo di esigenza e a un mercato in continua trasformazione, NTT DATA ha sviluppato la soluzione “Tech Radar", una piattaforma che risolve il problema di identificare le nuove tecnologie emergenti e monitorare l'evoluzione delle stesse nel tempo in modo efficiente e tempestivo.
Utilizzando algoritmi di Machine Learning, Deep Learning e NLP, l'applicazione è in grado di estrarre informazioni pertinenti dai paper scientifici, che spesso sono fonti di informazioni tecniche difficili da analizzare per gli esseri umani. Tech Radar riduce notevolmente il tempo e lo sforzo richiesto per individuare le nuove tecnologie emergenti, risolvendo quindi il problema dell'efficienza.
Inoltre, la soluzione è in grado di monitorare l'evoluzione delle tecnologie nel tempo, identificando trend emergenti e valutando i cambiamenti delle stesse. Ciò consente alle aziende di avere una visione costantemente aggiornata sulle ultime innovazioni tecnologiche, risolvendo quindi il problema della tempestività e della capacità di anticipare le esigenze del mercato.
I vantaggi di questa soluzione sono diversi. In primo luogo, l'azienda può utilizzare il Tech Radar per scoprire nuove tecnologie emergenti, rimanere aggiornata sulle ultime innovazioni tecnologiche e identificare nuove opportunità di sviluppo di prodotti e servizi innovativi. Questo si traduce in un aumento dei KPI di business legati all'innovazione, come il numero di nuovi prodotti e servizi sviluppati e la percentuale di ricavi derivati da prodotti e servizi innovativi.
In secondo luogo, la soluzione fornisce una rappresentazione strutturata dei paper scientifici con le tecnologie contenute in ognuno di essi e con collegamenti da una tecnologia all'altra. Questo supporta l'analisi degli operatori che lavorano nei laboratori di innovazione dell'azienda, fornendo loro una visione completa e dettagliata delle tecnologie esistenti e delle relazioni tra di esse. Ciò si traduce in un miglioramento dei KPI di business legati all'efficienza e alla produttività, come il tempo necessario per analizzare le informazioni e sviluppare nuovi prodotti e servizi.
L’introduzione di tecnologie di NLP generativo allo stato dell’arte consentirà di estrarre le informazioni dai paper scientifici in modo più accurato ed efficiente.
In questo modo, il Tech Radar potrà migliorare le performance nella classificazione e nell'identificazione delle tecnologie emergenti dai paper scientifici, riducendo i tempi e migliorando la precisione. Ciò si traduce in ulteriori benefici business, come un aumento dell'efficienza e della produttività, nonché una maggiore capacità di individuare e sfruttare nuove opportunità di sviluppo di prodotti e servizi innovativi. Inoltre, l'utilizzo di tecnologie generative consentirà di ridurre i costi di addestramento dei modelli di Machine Learning, migliorando così anche la redditività del business.
Digital Linguistics & Human Behaviour in NTT DATA
NTT DATA ha creato un centro di competenza dedicato su questo tipo di tecnologie in cui, oltre alle competenze tecniche, si affiancano quelle umanistiche al fine di portare ai nostri clienti un approccio unico nei progetti; un approccio in cui comportamento umano è il punto chiave per portare valore e potenziare i sistemi. Questo perché crediamo che per risolvere i sempre più complessi problemi aziendali è importante portare sia una prospettiva tecnologica che umana.
Da qui il nome del nostro team: Digital Linguistics & Human Behaviour. In questo team i nostri NLP Engineers lavorano fianco a fianco con figure di estrazione umanistiche che rappresentano una ulteriore area di competenza a valore aggiunto per la tecnologia: l’Applied Linguistics. L'Applied Linguistics è un campo interdisciplinare che identifica, indaga e offre soluzioni a problemi reali legati al linguaggio. Il linguaggio è una funzione cognitiva unica dell'uomo che gioca un ruolo determinante nei suoi tratti psicologici e sociali. La linguistica si colloca all'incrocio delle scienze scientifiche, sociali e umanistiche.
L'Applied Linguistics, unita alle aree di competenza tecnologiche, offre un significativo valore aggiunto poiché consente di analizzare il linguaggio in un contesto più ampio e multidisciplinare per capire meglio il linguaggio e il suo impatto sul comportamento umano. Ciò ci permette di migliorare la comprensione del linguaggio naturale in modo da rendere la comunicazione più efficace.