O reconhecimento de voz alcançará o "Topo da Produtividade" nos próximos dois anos e seis outras tecnologias alcançarão a adoção comercial nos próximos dois a cinco anos, de acordo com o relatório Hype Cycle 2018 da Gartner, para ambiente de trabalho digital.
"Os efeitos do reconhecimento de voz podem ser vistos diariamente. Consumidores e funcionários interagem cada vez mais com aplicativos sem tocar em um teclado", disse Matthew Cain, vice-presidente e analista do Gartner. "Aplicativos de voz para texto proliferaram devido à adoção de chatbots e assistentes pessoais virtuais (VPAs) por empresas e adoção pelo consumidor de dispositivos com interações de fala, incluindo smartphones, consoles de jogos e, especificamente, alto-falantes VPA".
O Hype Cycle identifica 40 tecnologias principais e descreve como elas afetarão o desempenho dos negócios no local de trabalho digital durante os próximos 10 anos. "O Hype Cycle classifica tecnologias emergentes que descrevem como vamos trabalhar, as ferramentas que usaremos, as habilidades que desenvolveremos, os locais onde trabalharemos e a cultura da força de trabalho que desenvolveremos", disse Cain.
Dois a cinco anos da adoção mainstream
Chatbots e assistentes virtuais (VAs) representam uma implementação de valor agregado do reconhecimento de voz. VAs usam inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para auxiliar pessoas ou automatizar tarefas. Eles ouvem e observam comportamentos, criam e mantêm modelos de dados e preveem e recomendam ações.
"Cada vez mais, os gatilhos de comportamento e eventos melhoram os assistentes virtuais", disse Van Baker, vice-presidente de pesquisa do Gartner. "Os líderes de desenvolvimento de aplicativos precisam antecipar sua proliferação à medida que mais e mais pessoas e empresas passam a interagir. As empresas que não começaram a implantar a AI para interagir com clientes e funcionários devem começar agora, porque clientes e funcionários esperam cada vez mais interfaces conversacionais estar disponível para tratar de questões de help desk e atendimento ao cliente. "
Chatbots deverão apresentar um enorme crescimento nos próximos anos. Embora menos de 4% das organizações já tenham implantado interfaces conversacionais (incluindo chatbots), 38% das organizações estão planejando implementar ou experimentando ativamente a tecnologia, de acordo com a Pesquisa 2018 CIO da Gartner.
Embora o atendimento ao cliente seja a área que mais utiliza os chatbots, é provável que eles sejam implantados em outras partes da organização. Quando os chatbots são usados ??como interfaces de aplicativos, a maneira como trabalhamos mudará de "o usuário tendo que aprender a interface" para "o chatbot aprendendo o que o usuário quer". Isso estimulará muito a integração, treinamento, produtividade e eficiência dentro do local de trabalho.
No mesmo período de tempo, a análise aumentada e a análise pessoal estão tornando a análise disponível para mais funcionários, permitindo que todos tenham a oportunidade de se tornar cientistas de dados de cidadãos.
A análise aumentada usa o ML automatizado para transformar como os dados são desenvolvidos, consumidos e compartilhados. Os líderes de dados e análises devem adotar análises ampliadas como parte de suas estratégias de transformação digital para fornecer insights mais avançados a uma ampla gama de usuários – incluindo cientistas de dados de cidadãos e trabalhadores operacionais.
O Gartner prevê que, até 2020, devido em grande parte à automação das tarefas de ciência de dados, ultrapassarão as cientistas de dados em termos da quantidade de análises de cidadãos produzidas. A análise pessoal é a análise de dados contextualmente relevantes para fornecer informações personalizadas, previsões e / ou recomendações para o benefício de usuários individuais.
"A análise pessoal é a camada de análise de VPAs que, até 2020, atingirá a adoção do mainstream", disse Nick Ingelbrecht, diretor de pesquisa do Gartner. "Eles estão enraizados no engajamento dos indivíduos com a tecnologia e na maneira como geram insights a partir de uma variedade de dados não estruturados, como fotos, interações sociais, compras, preferências e indicadores de saúde. Eles podem assumir as formas de assistentes pessoais virtuais, consultoria financeira assistentes e assistentes de compras".
Este ano, a ciência de dados de cidadãos entra no Hype Cycle. Ele forma a base da análise de próxima geração. "Isso fará com que as percepções da ciência de dados e aprendizado de máquina sejam mais acessíveis e difundidas na organização", disse Carlie Idoine, diretor de pesquisa do Gartner. "O centro para habilitar a ciência de dados de cidadãos são os recursos analíticos aumentados acima mencionados".
O Gartner antecipa que a ciência de dados de cidadãos se tornará rapidamente uma parte importante da maneira como habilitamos e dimensionamos os recursos de ciência de dados em toda a organização. O Gartner também prevê que, até 2020, mais de 40% as tarefas de ciência de dados serão automatizadas, resultando em maior produtividade e uso mais amplo por cientistas de dados de cidadãos. As plataformas de aprendizagem adaptativa ajustam a maneira como o conteúdo instrucional é apresentado aos usuários com base em suas respostas ou preferências e são usadas para otimizar a destreza digital da força de trabalho.
A tecnologia está entrando no Vale do Desilusão do Hype Cycle e está a caminho de alcançar o "Topo da Produtividade" nos próximos dois a cinco anos. "As plataformas de aprendizagem adaptativa oferecem uma maneira importante de apoiar e suplementar o aprendizado no local de trabalho, mas são difíceis de implementar, "disse Glenda Morgan, diretora de pesquisa do Gartner. "Os CIOs devem abordar os projetos de aprendizagem adaptativa como um empreendimento de redesenho curricular em grande escala. Para isso, eles devem procurar identificar os defensores do corpo docente, encontrar maneiras de incentivar o corpo docente e garantir que eles tenham ampla aceitação para esses projetos."
