{"id":16466,"date":"2022-06-23T17:03:42","date_gmt":"2022-06-23T15:03:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=16466"},"modified":"2022-06-23T17:03:42","modified_gmt":"2022-06-23T15:03:42","slug":"con-ki-al-luogo-di-lavoro-ad-alte-prestazioni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/it\/con-ki-al-luogo-di-lavoro-ad-alte-prestazioni\/","title":{"rendered":"Con l'intelligenza artificiale per un ambiente di lavoro ad alte prestazioni"},"content":{"rendered":"<figure id=\"attachment_16467\" aria-describedby=\"caption-attachment-16467\" style=\"width: 925px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-16467\" src=\"https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/MQ-Management-Qualitaet-Mit-KI-zum-High-Performance-Workplace.jpg\" alt=\"\" width=\"925\" height=\"617\" srcset=\"https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/MQ-Management-Qualitaet-Mit-KI-zum-High-Performance-Workplace.jpg 925w, https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/MQ-Management-Qualitaet-Mit-KI-zum-High-Performance-Workplace-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/MQ-Management-Qualitaet-Mit-KI-zum-High-Performance-Workplace-18x12.jpg 18w, https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/MQ-Management-Qualitaet-Mit-KI-zum-High-Performance-Workplace-262x175.jpg 262w, https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/MQ-Management-Qualitaet-Mit-KI-zum-High-Performance-Workplace-525x350.jpg 525w, https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/MQ-Management-Qualitaet-Mit-KI-zum-High-Performance-Workplace-920x614.jpg 920w, https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/MQ-Management-Qualitaet-Mit-KI-zum-High-Performance-Workplace-300x200.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 925px) 100vw, 925px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-16467\" class=\"wp-caption-text\">Figura 1: Modello di rilevanza basato sull'intelligenza artificiale.<br \/>\nImmagine: Mindbreeze<\/figcaption><\/figure>\n<p>La pandemia ha reso il lavoro mobile uno standard praticamente da un giorno all'altro. Lavorare da qualsiasi luogo \u00e8 ormai quasi impossibile grazie a strumenti di collaborazione come Microsoft Teams, Zoom o WebEx. I team possono collaborare, chiamare, chattare, scambiare dati e condividere schermate indipendentemente dalla loro ubicazione. Nonostante la moltitudine di strumenti per l'organizzazione e il coordinamento, la collaborazione \"a distanza\" presenta anche delle insidie. In particolare, le questioni ad hoc e il coordinamento a breve termine sono pi\u00f9 difficili perch\u00e9 i dipendenti o gli esperti non sono immediatamente disponibili \"fisicamente\".<\/p>\n<p>In questo contesto, \u00e8 importante per le aziende non solo adattare i processi e le procedure aziendali, ma anche considerare i dati aziendali come un \"bene\" prezioso e renderli utilizzabili dai dipendenti. A tal fine, le aziende si affidano sempre pi\u00f9 spesso a soluzioni intelligenti di gestione della conoscenza, i cosiddetti insight engine. Utilizzando metodi di ricerca aziendale e di intelligenza artificiale, questi riuniscono i dati aziendali da diverse fonti di dati, li analizzano e li rendono disponibili in forma personalizzata per i rispettivi scopi.<\/p>\n<h2>Centro informazioni intelligente: Insight Engine<\/h2>\n<p>I dati sono critici per l'azienda e quindi un prerequisito per un lavoro produttivo. Pertanto, deve essere sempre garantito un accesso completo alle informazioni per rispondere correttamente alle domande o ai fatti pi\u00f9 recenti su clienti, prodotti, prezzi, approvazioni, ecc. indipendentemente dal fatto che i dipendenti lavorino in azienda, a casa o in viaggio.<\/p>\n<blockquote>\n<p>I dati sono un prerequisito per un lavoro produttivo.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Tuttavia, le applicazioni sparse in tutta l'azienda, necessarie per specifiche esigenze professionali, rendono difficile per gli utenti accedere alle informazioni rilevanti. Questo perch\u00e9 nella maggior parte dei casi non esiste un sistema centrale che metta a disposizione le conoscenze disponibili in forma aggregata. Gli utenti sono quindi costretti a cercare tutte le fonti di dati in modo isolato. Il risultato \u00e8 un notevole sforzo aggiuntivo in termini di tempo e know-how: il lavoro produttivo ha un aspetto diverso. \u00c8 qui che gli Insight Engine forniscono un supporto, perch\u00e9 assumono il ruolo di centro di informazione intelligente. A tal fine, tutte le fonti di dati rilevanti sono collegate alla soluzione mediante connettori e le informazioni in esse contenute vengono automaticamente riunite in un cosiddetto indice. Se viene effettuata una richiesta di informazioni, Insight Engine accede a questo indice e lo ricerca per ottenere i risultati appropriati. In questo modo, include tutti i dati, indipendentemente dal fatto che siano strutturati (ad esempio, voci in applicazioni specializzate) o non strutturati (ad esempio, testo, audio, video). Un esempio: se un utente cerca un nome in uno strumento di collaborazione, la soluzione AI cerca nel database delle conoscenze (indice) le informazioni pertinenti. Dalle informazioni di contatto e dalle e-mail agli appuntamenti corrispondenti, ai documenti e ai rapporti creati dalla persona o allo stato attuale di un progetto. Proprio come i verbali o le registrazioni delle riunioni con la persona interessata, sotto forma di file text-to-speech o video, Insight Engine estrae le informazioni necessarie e le mette a disposizione dell'utente.<\/p>\n<h2>Riconoscere l'intenzione dell'utente<\/h2>\n<p>Affinch\u00e9 questi sistemi intelligenti di gestione della conoscenza forniscano agli utenti le informazioni giuste, \u00e8 necessario che le comprendano correttamente. Per scoprire e comprendere i modelli, nonch\u00e9 per analizzarli e interpretarli, i metodi di intelligenza artificiale (AI) come Deep Learning, Machine Learning, Natural Language Processing (NLP) e Natural Language Understanding (NLU), tra gli altri, lavorano in background. NLP e NLU consentono a Insight Engine di comprendere correttamente sia i metadati strutturati che i contenuti testuali non strutturati. Ci\u00f2 significa che gli utenti possono semplicemente digitare la loro domanda di ricerca - di solito domande concrete invece di parole chiave - nella maschera di ricerca. L'NLP analizza e comprende la domanda posta in linguaggio naturale, mentre l'NLU garantisce l'identificazione dell'interesse concreto dell'utente (intento comportamentale).<\/p>\n<h2>Visione olistica: Informazioni rilevanti a colpo d'occhio<\/h2>\n<p>Se la query viene compresa correttamente, l'intelligenza artificiale estrae i risultati che corrispondono alla richiesta e li fornisce all'utente. Invece di elenchi infiniti di risultati, gli Insight Engine adattano i risultati e la loro presentazione alle esigenze specifiche dell'utente. Per farlo, utilizzano le conoscenze accumulate in passato. Analizzano il loro comportamento, riconoscono le loro esigenze e adattano di conseguenza la rilevanza delle informazioni. Ad esempio, il sistema classifica come pi\u00f9 importanti i documenti e i fatti a cui si accede di frequente o che vengono elaborati. In questo modo, la soluzione calcola un modello che assegna automaticamente le priorit\u00e0 e fornisce in modo proattivo le informazioni pertinenti sulla base delle query di ricerca passate, delle interazioni con i risultati, ecc.<\/p>\n<figure id=\"attachment_16468\" aria-describedby=\"caption-attachment-16468\" style=\"width: 925px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-16468 size-full\" src=\"https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/MQ-Management-Qualitaet-Mit-KI-zum-High-Performance-Workplace-2-e1655203841725.jpg\" alt=\"\" width=\"925\" height=\"497\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-16468\" class=\"wp-caption-text\">Figura 2: vista a 360 gradi.<br \/>\nImmagine: Mindbreeze<\/figcaption><\/figure>\n<p>A seconda del ruolo, della posizione in azienda, del reparto, del contesto e anche delle autorizzazioni individuali, l'Insight Engine estrae le informazioni interrogate, le espande con contenuti specifici per il contesto e le mette a disposizione degli utenti in dashboard personalizzate (viste olistiche). Queste viste a 360 gradi assicurano che i dipendenti abbiano sempre una visione d'insieme di contatti, progetti, processi e casi aziendali. Il conseguente collegamento di tutti i dati aziendali provenienti dalle diverse fonti rende utilizzabile la conoscenza disponibile e crea la base ideale per decisioni critiche per l'azienda, per l'ottimizzazione o per la trasformazione dei processi. Solo quando \u00e8 garantito questo accesso semplice e completo alle informazioni, gli utenti possono raggiungere le massime prestazioni, ma in modo del tutto indipendente dal fatto che si trovino in azienda o a casa.<\/p>\n<h2>Autore<\/h2>\n<p>Gerald Martinez \u00e8 vicepresidente dell'Intelligence applicata di Mindbreeze. Mindbreeze \u00e8 un fornitore leader di dispositivi e servizi cloud per l'information insight.<br \/>\n&gt; <a href=\"https:\/\/inspire.mindbreeze.com\/de\">www.mindbreeze.com<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Pandemie hat das mobile Arbeiten quasi \u00fcber Nacht zum Standard gemacht. Arbeiten von \u00fcberall ist heute dank Collaboration-Tools wie Microsoft Teams, Zoom oder WebEx nahezu problemlos m\u00f6glich. Teams k\u00f6nnen ortsunabh\u00e4ngig zusammenarbeiten, telefonieren, chatten, Daten austauschen und Bildschirme teilen. 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