*Questoarticolo è basato su un video di YouTube di Sophie Hundertmark, esperta nell’uso dell’intelligenza artificiale con particolare attenzione ai chatbot e alle applicazioni strategiche dell’intelligenza artificiale nelle aziende e nelle istituzioni pubbliche. Sophie è ricercatrice e docente presso l’Università di Scienze Applicate e Arti di Lucerna e sta svolgendo un dottorato in IA conversazionale presso l’Università di Friburgo. Il testo del blog è stato creato utilizzando un modello GPT personalizzato che è stato addestrato in base al contenuto del video, allo stile linguistico e all’esperienza di Sophie. Ne risultano articoli fondati e aggiornati, basati sull’esperienza di Sophie Hundertmark.
Puoi trovare il link al video alla fine di questo articolo.
Rispondere alle richieste di prenotazione, gestire le e-mail, passare da un sistema all’altro e allo stesso tempo essere a disposizione degli ospiti sul posto: la quotidianità nel settore della ristorazione non si limita ormai da tempo solo alla cucina e al servizio. Dietro le quinte ci sono un sacco di compiti amministrativi che richiedono tempo e distolgono i collaboratori dal loro vero lavoro.
È proprio qui che l’intelligenza artificiale può dare il suo contributo.
Nel mio podcast “Sophie Next AI Talk” ho parlato con Selim Akyol di Molinoteq GmbH di come l’intelligenza artificiale possa automatizzare la comunicazione e i processi amministrativi nelle attività di ristorazione. Trovo particolarmente interessante l’approccio che non prevede di introdurre l’IA semplicemente come uno strumento in più. L’obiettivo è invece quello di collegare tra loro i sistemi esistenti e alleggerire il più possibile i collaboratori dal lavoro amministrativo superfluo.
Perché l’intelligenza artificiale è particolarmente interessante nel settore della ristorazione
La ristorazione è un settore in cui le persone continuano a svolgere un ruolo fondamentale. Gli ospiti vogliono essere seguiti personalmente, i collaboratori devono sapersi adattare alle situazioni individuali e, soprattutto nel settore dei servizi, il contatto umano è fondamentale.
Allo stesso tempo, ci sono un sacco di processi in background per cui questo contatto personale è meno importante.
Un buon esempio sono le prenotazioni. Se una sede è al completo, mentre in un’altra ci sono ancora tavoli disponibili, cambiare la prenotazione può comportare rapidamente diverse operazioni di comunicazione. Si parla al telefono, si scrive su WhatsApp o si comunica via e-mail. Allo stesso tempo, bisogna controllare i sistemi di prenotazione e trasferire le informazioni.
Sono proprio questi processi ricorrenti a prestarsi al supporto dell’IA.
La sfida: i ristoranti usano tanti sistemi diversi
Secondo Selim, una delle sfide principali dell’automazione sta nel fatto che i locali del settore della ristorazione usano sistemi diversi.
Le prenotazioni sono gestite da un sistema, gli orari di lavoro magari da un altro e le attività, a loro volta, vengono organizzate tramite un’altra applicazione. Inoltre, le informazioni arrivano via e-mail, telefono o altri canali di comunicazione.
Finora, spesso ci vuole qualcuno che capisca queste informazioni, che passi da un sistema all’altro e che esegua i passaggi necessari.
L’approccio di Molinoteq consiste quindi nell’utilizzare l’IA proprio tra questi sistemi. Se, ad esempio, arriva una richiesta di prenotazione via e-mail, l’IA è in grado di individuare le informazioni rilevanti nel messaggio, confrontarle con il sistema di prenotazione e quindi preparare una risposta adeguata.
In questo modo, l’IA non si limita a svolgere singoli compiti di elaborazione del testo, ma diventa un ponte tra la comunicazione e i sistemi aziendali esistenti.
L’IA capisce di cosa tratta un’e-mail
Un altro importante caso d’uso è la classificazione automatica dei messaggi in arrivo.
Un’IA, ad esempio, è in grado di distinguere se un’e-mail è:
- Candidatura
- Fattura del fornitore
- Richiesta di prenotazione
- Richiesta per gruppi
si tratta di.
A seconda del contenuto, si possono poi avviare diversi processi.
In caso di richiesta di prenotazione, l’IA potrebbe, ad esempio, verificare se c’è un tavolo disponibile e preparare una risposta adeguata. Per le richieste di gruppo, invece, è possibile raccogliere le informazioni necessarie e, ad esempio, proporre menu adatti ai gruppi.
Questo mette in luce una differenza importante tra una semplice automazione e una soluzione basata sull’IA: l’IA è in grado innanzitutto di interpretare il contenuto di un messaggio e, sulla base di ciò, decidere quale processo sia pertinente.
I collaboratori esaminano innanzitutto i suggerimenti dell’IA
Un punto interessante emerso dalla nostra chiacchierata riguarda la fiducia nell’IA.
Selim descrive il primo mese di introduzione come una fase di apprendimento e formazione. Ma non è solo l’IA a dover imparare. Anche i dipendenti devono familiarizzarsi con il nuovo sistema.
Soprattutto all’inizio, i collaboratori spesso vogliono ancora controllare ogni risposta suggerita. Vogliono sapere: "Io manderei questo messaggio proprio così?"
Con il passare del tempo, questo processo cambia. Se l’IA continua a darti suggerimenti azzeccati, la fiducia cresce. Le risposte possono essere pubblicate più velocemente e il carico amministrativo si riduce sempre di più.
Secondo Selim, dopo questa fase di adattamento si nota già un notevole risparmio di tempo. In questo modo, i dipendenti possono concentrarsi di nuovo maggiormente sugli ospiti presenti in loco, invece di passare gran parte del loro tempo tra e-mail e incombenze amministrative.
La facilità d’uso è fondamentale
Quando si parla di progetti di intelligenza artificiale, si parla spesso di modelli, dati e possibilità tecniche. Nella quotidianità lavorativa, però, c’è un altro fattore che determina se una soluzione viene davvero utilizzata: l’interfaccia utente.
Non tutti i dipendenti di un ristorante si occupano in modo approfondito delle nuove tecnologie. Allo stesso tempo, in un ambiente di lavoro frenetico, un’applicazione deve funzionare in modo veloce e senza complicazioni.
Ecco perché l’interfaccia è stata volutamente progettata in modo semplice.
Sullo smartphone, i dipendenti vedono diverse icone relative alle funzioni che li interessano. Se, ad esempio, arriva una prenotazione, puoi aprire la sezione corrispondente, dare un’occhiata al suggerimento dell’IA e confermarlo.
In teoria, questa operazione richiede solo pochi secondi. Subito dopo, l’ospite riceve già una risposta o una conferma della prenotazione.
L’IA, quindi, non deve essere solo potente. Deve anche integrarsi nella routine lavorativa in modo che i collaboratori possano usarla senza inutili complicazioni.
Perché i collaboratori dovrebbero essere coinvolti fin dall’inizio
Ho trovato particolarmente interessante la risposta di Selim alla domanda sul perché la soluzione sia stata accolta positivamente dai collaboratori.
Un fattore chiave per il successo è coinvolgere gli utenti fin dal primo giorno.
Questo significa che i collaboratori non vengono coinvolti solo quando la soluzione di IA è già pronta e viene implementata. Puoi mettere a frutto la tua esperienza già dalla prima fase di brainstorming, durante la realizzazione del prototipo e in fase di sviluppo successivo.
In questo modo si ottiene una soluzione più vicina alla realtà lavorativa quotidiana.
Allo stesso tempo, cresce l’accettazione. Ai collaboratori non viene presentato all’improvviso un sistema già pronto, ma hanno partecipato in prima persona al processo di sviluppo.
A mio avviso, questo approccio si può applicare a molti progetti di IA. Se vuoi automatizzare dei processi, dovresti prima parlare con le persone che li eseguono ogni giorno.
L’intelligenza artificiale dovrebbe alleggerire il carico di lavoro dei dipendenti e non sostituire il contatto con gli ospiti
Quando si introduce l’IA, ci si chiede subito come reagiranno i dipendenti. Proprio quando si parla di automazione, spesso si teme che la tecnologia possa sostituire i posti di lavoro.
Nel caso d’uso descritto, il quadro è diverso.
L’IA si occupa soprattutto di attività amministrative che i dipendenti considerano comunque poco interessanti. Invece di perdere tempo con e-mail ricorrenti e cambi di sistema, possono dedicarsi di più agli ospiti.
È proprio qui che, secondo me, sta un impiego particolarmente sensato dell’IA: non necessariamente escludere l’uomo da un processo, ma alleggerirlo da compiti che creano poco valore aggiunto.
Soprattutto nel settore della ristorazione, questo può essere determinante. Infatti, mentre la comunicazione amministrativa può essere automatizzata, l’assistenza personale all’ospite rimane uno dei compiti più importanti dei collaboratori.
Non tutto funziona ancora alla perfezione: lo svizzero tedesco rimane una sfida
La conversazione mostra però anche che non tutte le applicazioni di IA sono già abbastanza affidabili per essere usate in ambiente produttivo.
Un esempio è la comunicazione telefonica in svizzero-tedesco.
Mentre, secondo Selim, il tedesco standard ormai gli riesce bene, continua ad avere difficoltà con i dialetti svizzeri. Sia la comprensione dei diversi dialetti che la riproduzione di una voce in svizzero-tedesco generata dall’IA dal suono naturale non soddisfano ancora pienamente i requisiti desiderati.
A questo si aggiunge un leggero ritardo nelle chiamate con l’IA, che può far sembrare la conversazione poco naturale.
Nei test si comunica quindi in modo chiaro che chi chiama sta parlando con una voce sintetica. Si sta testando anche la clonazione, o meglio l’imitazione, di una voce reale, per rendere la comunicazione più naturale.
L’esempio lo dimostra bene: solo perché una tecnologia è in linea di principio disponibile, non significa automaticamente che abbia già raggiunto la qualità necessaria per ogni caso d’uso.
Uno strumento per i dipendenti, tanti sistemi che funzionano dietro le quinte
Un altro aspetto importante emerso dalla nostra chiacchierata riguarda il numero di applicazioni con cui i collaboratori devono lavorare.
L’idea è che, a lungo termine, i dipendenti usino il più possibile un’unica interfaccia centrale. I vari sistemi possono continuare a funzionare in background ed essere coordinati tra loro.
I collaboratori, ad esempio, non dovranno più passare continuamente dal sistema di prenotazione alla registrazione degli orari e alla gestione delle attività.
Per questo, tra le altre cose, Molinoteq sta lavorando per integrare altri processi nell’interfaccia centrale. Questi includono, ad esempio:
- Registrazione delle ore di lavoro e delle spese
- Ripartizione dei compiti per le singole sedi
- attività ricorrenti giornaliere e settimanali
- possibili integrazioni con la gestione dei fornitori
Il principio alla base è interessante: non è necessario sostituire tutti i sistemi esistenti. Invece, un’interfaccia centrale può semplificare l’accesso, mentre le varie applicazioni continuano a funzionare in background.
Dalla gestione delle prenotazioni alla gestione dei fornitori
Le possibilità offerte dall’intelligenza artificiale nel settore della ristorazione vanno ben oltre il semplice rispondere alle e-mail.
Quando le prenotazioni, la comunicazione, la gestione del personale e altri dati vengono integrati tra loro, si aprono nuove possibilità di automazione.
In prospettiva, ad esempio, le informazioni relative alle prenotazioni potrebbero essere integrate in modo più stretto con altri processi aziendali. Anche la gestione dei fornitori è un possibile passo successivo.
Non si tratta di dotare il maggior numero possibile di processi di intelligenza artificiale solo perché è tecnicamente fattibile.
La domanda fondamentale è: dove si genera effettivamente il carico di lavoro e quali vantaggi porta l’automazione?
Quale processo vi fa perdere un sacco di tempo e vi porta pochi risultati?
A conclusione della nostra chiacchierata, Selim ha fatto una domanda che non dovrebbero porsi solo i locali del settore della ristorazione:
Qual è il processo che mi fa perdere più tempo nella vita di tutti i giorni e che, allo stesso tempo, mi dà poco valore aggiunto?
È proprio lì che vale la pena dare un’occhiata più da vicino.
Forse si tratta del trasferimento manuale di informazioni tra due sistemi. Magari si tratta di e-mail ricorrenti, di smistare richieste o di svolgere compiti amministrativi che si ripetono ogni giorno seguendo lo stesso schema.
Questi processi sono spesso ottimi candidati per l’automazione basata sull’intelligenza artificiale.
Questo non vale solo per i ristoranti. Questo principio si applica allo stesso modo ai liberi professionisti, alle medie imprese e alle grandi società.
Il punto di partenza per un progetto di IA di successo non deve quindi essere la domanda: «Dove possiamo usare l’IA?»
La domanda giusta è:
«Quale attività ci fa perdere regolarmente un sacco di tempo, anche se non aggiunge granché?»
Chi riesce a individuare questo processo, potrebbe aver già trovato un ottimo primo caso d’uso per l’IA. Sostenere l’attuazione.
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