La co-fondatrice Maria Krausch parla degli assistenti vocali e della protezione dei dati

Gli assistenti vocali come Amazon Alexa inviano i dati delle conversazioni con gli utenti nel cloud non appena pronunciano la "parola di attivazione". Gli "Smart Speakers" sono stati criticati per la registrazione e l'analisi di estratti di conversazioni da parte dei dipendenti. Wikifriend adotta un approccio diverso: i clienti vogliono utilizzare assistenti di vocali intelligenti, ma non vogliono essere costantemente ascoltati e spiati. Wikifriend esegue il riconoscimento vocale e l'elaborazione naturale del linguaggio sul dispositivo stesso, il che significa che nessun dato vocale lascia il dispositivo (on-premises). Inoltre, tutto il software è ospitato in Europa, al contrario di quanto accade con i maggiori dispositivi i cui datacenter sono negli Stati Uniti. Questo garantisce la conformità con il GDPR.

Come vi è venuta l'idea di sviluppare assistenti semantici basati sull'intelligenza artificiale?

L'idea è nata dall'esigenza di aiutare le persone anziane e tutte quelle che avevano difficoltà ad usare le applicazioni e i programmi informatici. Il software semantico permette un più facile accesso alla tecnologia attraverso il linguaggio naturale, quello parlato nella vita di tutti i giorni. Il mio co-fondatore Pàscal Casadei van Raamsdonk aveva già sviluppato i primi assistenti virtuali 10 anni fa, durante la partecipazione ad un progetto in collaborazione con l'Università Tor Vergata di Roma. Le numerose applicazioni nel campo del "commercio conversazionale" ci hanno motivato a creare Wikifriend.

Quali metodi tecnologici utilizza Wikifriend per analizzare la semantica al fine di reagire alle domande ed ai desideri in tempo reale? 

Il riconoscimento vocale e l'elaborazione semantica hanno diverse sfumature che vale la pena di analizzare: l'utente è di buon umore o di cattivo umore? Quale reazione dell'assistente virtuale è inappropriata in quale situazione? Wikifriend ha un proprio algoritmo semantico che determina i tipi di parole, esegue analisi dell'umore, riconosce determinate connessioni e valuta i contenuti. Le persone usano tutte queste abilità in modo intuitivo quando comunicano tra loro. Wikifriend ha sviluppato un'analisi linguistica (PNL), che si rivolge in particolare all'analisi e alla caratterizzazione dei sentimenti dei singoli utenti. Con l'aiuto del nostro algoritmo di Deep Learning, che è in costante apprendimento, i nostri utenti possono avere una conversazione personalizzata. 

Cosa distingue la vostra soluzione dagli altri assistenti virtuali disponibili sul mercato?

Le aziende vogliono migliorare le relazioni con i clienti e generare nuovi contatti utilizzando un assistente virtuale. Ma gli assistenti vocali possono anche frustrare i clienti se danno le stesse risposte più e più volte o rimangono completamente in silenzio. Per essere efficace, un assistente vocale deve fare di più che aspettare che qualcuno faccia una domanda. La nuova generazione di assistenti vocali di alta qualità ha un approccio innovativo: grazie alla proattività e agli scenari ben strutturati, il software di Wikifriend è in grado di porre domande proattive agli utenti, fornire risposte personalizzate, guidare il dialogo, rispondere in base al loro umore e persino ingaggiarli nella conversazione.

Come vengono protetti i dati personali degli utenti? 

La risposta è molto semplice: il software di Wikifriend può essere installato on-premises, pertanto non è necessario inviare i file audio ad un server centrale, in generale i dati personali non escono dal dispositivo, garantendo così la privacy degli utenti.  

Fonte: https://blog.deeptechberlin.de/chat-emphatische-und-interaktive-sprachassistenten-von-wikifriend/