Un supporto clienti moderno include assistenti vocali che sono in grado di comprendere le vostre parole, rilevare la vostra frustrazione, analizzare le vostre le richieste e rispondere con empatia, il tutto in modo efficiente.

Questa interazione intelligente è possibile solo grazie al ruolo fondamentale, anche se spesso invisibile, dell'annotazione audio multimodale. Con annotazione audio per l'AI si intende un lavoro attento di etichettatura dei dati audio per addestrare un modello di intelligenza artificiale. Dietro ogni interazione vocale fluida con l'intelligenza artificiale ci sono il lavoro di un integratore di soluzioni linguistiche e un'enorme quantità di dati etichettati:

• Turni di parola (enunciato)
• Rumore di fondo
• Segnali emotivi
• Pause
• Gergo
• Intento

Questo meticoloso processo di etichettatura consente all'AI di ascoltarci e comprenderci.

L'importanza dell'annotazione audio multimodale

L'annotazione audio aiuta le macchine a imparare la lingua umana. Senza servizi di annotazione dati incentrati sull'audio, i modelli vocali si potrebbero paragonare a uno studente che cerca di imparare il francese guardando un film senza sottotitoli. Ecco alcuni modi specifici in cui questo processo agevola l'addestramento degli LLM:

• Aiuta a capire quando un oratore termina e un altro incomincia
• Aiuta a distinguere il sarcasmo e la sincerità
• Aiuta a riconoscere i comandi anche quando sono presenti un brusio di fondo o voci sovrapposte

L'efficacia del modello dipende dai dati di addestramento dell'AI

L'efficacia dei dati di addestramento dell'AI è fondamentale per ottenere prestazioni ottimali del modello. I Large Language Model (LLM), i motori di riconoscimento vocale automatico (ASR, Automatic Speech Recognition) e gli agenti vocali virtuali per funzionare necessitano di dati etichettati di alta qualità. Un processo di addestramento ottimale assicura trascrizioni accurate e insegna all'AI a interpretare correttamente il contesto. Un turno di parola etichettato in modo errato potrebbe portare un modello a interrompere i clienti. Ignorare un cambio di tono emotivo potrebbe innervosire un cliente. Dati di addestramento non adeguati non sono semplicemente un problema di scarsa efficienza, ma possono diventare un vero rischio per l'AI.

Prima dell'annotazione audio multimodale le conversazioni reali sono complesse

L'annotazione multimodale è particolarmente importante nei call center, dove vengono addestrati molti modelli vocali basati sull'AI. Questi ambienti presentano sfide notevoli per un modello AI:

• Rumore di fondo
• Interruzioni
• Cambi di lingua
• Mormorii
• Urla
• Termini specifici del settore
• Gergo

Tutti questi tipi di dati audio devono essere annotati con grande attenzione alle sfumature. Senza un'annotazione multimodale accurata, l'AI ancora stenta a gestire le conversazioni reali. Un agente vocale AI che si avvicini davvero al livello umano non solo capisce cosa viene detto, ma riconosce anche il contesto caotico che accompagna la conversazione.

Casi d'uso dell'annotazione audio

Ecco alcuni esempi di scenari in cui i modelli di intelligenza artificiale possono offrire un supporto efficace, specialmente se addestrati con un pacchetto completo di dati etichettati in modo accurato. In tutti i casi, per risultati ottimali sono necessarie etichette dei dati AI di qualità.

• Creazione di agenti AI per sostituire il primo livello di assistenza telefonica
• Addestramento di sistemi STT/TTS in grado di funzionare con diversi accenti e domini
• Strumenti di assistenza per gli agenti che forniscono raccomandazioni in tempo reale
• Automazione del controllo qualità per segnalare le chiamate problematiche o i casi di mancata conformità
• Rilevamento delle emozioni per dare la priorità ai clienti insoddisfatti o a rischio di abbandono
• Intelligenza artificiale per il settore sanitario in grado di individuare frasi critiche come "fiato corto"

Annotazione audio multimodale e intelligenza artificiale responsabile

Consegnare dati audio grezzi a un'azienda che si occupa di soluzioni per i dati AI non è una scelta responsabile. I fornitori di servizi di addestramento per un'intelligenza artificiale responsabile sono in grado di assicurare quanto segue:

• Rimozione delle informazioni personali prima dell'annotazione
• Conformità dei dati a GDPR, HIPAA o SOC 2
• Ambienti sicuri con accesso limitato

Non basta annotare i dati: occorre farlo in modo responsabile, soprattutto in settori regolamentati come quelli finanziario e sanitario.

Contattateci

Siete pronti a esplorare la potenza dei dati audio etichettati? Lionbridge gestisce progetti di annotazione audio su larga scala:

• Da oltre 10 anni
• In più di 300 lingue
• Per tutti i principali settori

Che dobbiate ottimizzare un LLM, creare un agente vocale in grado di comprendere le emozioni o scalare l'addestramento dei dati AI, siamo al vostro fianco fin dal primo giorno. Il team di Lionbridge che si occupa di soluzioni per i dati AI vi offre:

• Soluzioni di etichettatura dati multilingue scalabili a livello globale
• Annotazione con intervento umano e controllo qualità a più livelli
• Competenze di dominio in ambito legale, medico e finanziario
• Flussi di lavoro conformi ai più elevati standard di protezione dei dati personali

Per scoprire come possiamo aiutarvi, contattateci.