Co bude revolucí na digitálním pracovišti?

Rozpoznávání řeči a virtuální asistenti by podle analytiků měli hrát zásadní roli v rozvoji digitálních pracovišť již během příštích dvou až pěti let. Po pravdě, v redakci INSIDE tento optimismus a nadšení nesdílíme. S Alexou, Cortanou a Google asistentem jsme totiž strávili dost času na to, abychom věděli, že na jednoduché, jasně vymezené úlohy jsou většinou skvělí (skvělé), jakmile ale zabrousíme mimo úzce vymezenou doménu ověřených funkcí, je pravděpodobnost, že narazíme, až příliš vysoká. Češtinu pak zvládá (dlužno podotknout, že velmi dobře, a to často i v mixu s anglickými slovy) pouze třetí jmenovaný.

Popravdě, na rozdíl od analytiků kolem sebe nevidíme, že by zákazníci a uživatelé v rostoucí míře komunikovali s aplikacemi bez použití klávesnice (či dotykového displeje) - může to ale být dáno i jazykovou bariérou (dostupnost češtiny je u těchto technologií stále výrazně nižší). ¨Především jsou to ale specifické situace, kdy je hlasové rozhraní nejvhodnější, či dokonce jedinou vhodnou cestou. Typicky například, když jsme za volantem – tedy v prostředí, kde nemáme volné ruce a zároveň máme dostatek soukromí na použití hlasového rozhraní. Jen stěží si ale dokážeme představit, jak zaměstnanci v open space nebo i jen sdílené kanceláři pro několik osob používají ve velkém hlasové rozhraní svého PC či jiného mobilního zařízení – snad jen v případě použití headsetů něco takového připadá v úvahu.

Hlasová rozhraní a virtuální asistenti bezpochyby budoucnost mají, v nejbližších letech ale půjde spíše o jednoduché úlohy, jako jsou například vytvoření schůzky nebo nadiktování rychlé odpovědi, což ale mimochodem ti „služebně nejstarší“ zvládají (přinejmenším v angličtině) již řadu let. Hlasová rozhraní jsou ale zároveň podskupinou mnohem významnějšího fenoménu – rozhraní konverzačních. A ta mohou být, v kombinaci s aplikacemi schopnými rozumět slovnímu (ať už vyslovenému či napsanému) dotazu a sestavit kvalifikovanou odpověď zejména v oblastech, jako jsou analýza dat, rozšířená analytika a osobní analytika, skutečnou revolucí.

Právě rozšířená a osobní analytika jsou kromě konverzačních rozhraní a virtuální hlasových asistentů dalšími technologiemi, které by podle analytiků měly v horizontu dvou až pěti let zásadně proměnit naše digitální pracoviště.

Rozšířená analytika (augmented analytics) využívá automatizované strojové učení ke změně toho, jak jsou data vytvářena, spravována, využívána a sdílena. Analytici dříve předpověděli, že do roku 2020 překoná díky rostoucí automatizaci procesů a úloh v oblasti datové vědy množství výstupů připravených tzv. civilními datovými vědci (citizen data scientist) objem výstupů, jež připravují datoví vědci profesionálové.

Osobní analytika (personal analytics) se zabývá analýzou kontextuálně relevantních dat pro personalizované analytické výstupy, předpovědi a/nebo doporučení cílené na konkrétního uživatele. Podle ředitele výzkumu Gartneru Nicka Ingelbrecha je osobní analytika „analytickou vrstvou virtuálních osobních asistentů, jež dosáhne mainstreamového nasazení do roku 2020“. V praxi nepůjde o nic jiného než o analýzu kombinující různé typy převážně nestrukturovaných dat (fotografie, sociální interakce, preference, zdravotní indikátory) a nabírající podobu virtuálních osobních asistentů, finančních poradců či nákupních asistentů.

Více o fenoménech civilní datové vědy a adaptivně se učících algoritmů se dočtete ve webové verzi tohoto textu.

Již zmíněná civilní datová věda (citizen data science) je na letošní hype křivce digitálního pracoviště novinkou, analytici Gartner o ní ale hovoří už nejméně druhýjm či třetím rokem. Měla by být základem nového pojetí analytiky, díky nemuž se "výstupy datové vědy a strojovéh učení stanou v organizacích dostupnější a všudypřítomnější", říká ředitelka výzkumu Gartner Carlie Idoineová. Další ze souvisejících předpovědí analytiků pak uvádí, že do roku 2020 bude více než 40 procent úloh v oblasti datové vědy automatizováno - což povede ke zvýšení produktivity a většímu počtu analytických výstupů civilních datových vědců.

Adaptivní vzdělávací platformy (adaptive learning platforms) pak přinesou změnu způsobu jakým je uživatelům doručován instrukční a vzdělávací obsah - na základě jejich předchozích reakcí a preferencí s cílem zvyšovat jejich celkovou digitální zručnost.

Podrobnosti k tématu technologií pro digitální pracoviště nabízí nedávno publikovaná Hype křivka digitálního pracoviště (Hype Cycle for the Digital Workplace, 2018) která je dostupná klientům - uživatelům služeb Gartner. Problematice bude také věnována konference Gartner Digital Workplace Summit, která proběnhne 24.-25. září 2018 v Londýně.

 

 

 

Další komentáře

5 oblastí pro AI a ML business case

I ty nejzpovykanější* technologie by měly být nasazovány na základě reálně očekávaných přínosů (business case). To pochopitelně platí i pro umělou inteligenci, oblast v níž zatím očekávání jednoznačně vedou nad realitou (AI například reálně nasadily pouhá 4 % všech podniků, analytici nicméně očekávají, že do roku 2020 se jí jako prioritě začne věnovat 30 % CIO a IT ředitelů). To ale neznamená, že byste se neměli vyvíjet úsilí při hledání způsobů, jak ji uvést...

Dva důležité typy B2B obchodníků: informační autority a informační spojovatelé

Máte ve svém B2B obchodním týmu* informační spojovatele? Podle analytiků Gartner se jedná o specifický typ obchodníka, který zákazníkům výrazně usnadňuje celý nákupní proces. Jedním z hlavních úkolů úspěšných obchodníků totiž je nejen určit konkrétní potřeby zákazníka (jeho nákupního týmu, případně těch, jejichž jménem nákupní tým jedná), ale také identifikovat možné výzvy a problémy, které bude třeba v rámci rozsáhlého nákupu vyřešit. Viceprezident výzkumu Gartner Brent Adamson k tomu říká: „Největší hodnotu mají dnes informace – v tomto...