想象一个世界，平凡的任务占据我们工作时间的60-70%，突然间消失无踪。根据麦肯锡报告，由于自然语言理解能力的不断发展，生成式人工智能很快有望使这个梦想成为现实。
难怪越来越多的企业，即使是传统行业如物流或制造业，都急于跟上这个潮流，将语音人工智能整合到他们的工作流程中。
基于语音的技术，如自动语音识别（ASR），可以执行各种有用的功能 – 从通过让工人专注设备而不是记笔记来提高安全性，到捕捉本来会遗失的口头数据。对于管理跨国团队的全球性公司来说，语音人工智能理解多种语言的能力和跨界沟通合作的能力尤为重要。
然而，在拥抱新技术之前，有必要仔细考虑其能力、应用和潜在挑战。根据我亲身指导财富500强公司在规模上实施语音人工智能技术的经验，以下是关键考虑因素和克服潜在挑战的提示。
语言障碍
对于跨国公司来说，一个重要的考虑因素是支持英语以外的语言。了解口音是一个额外的挑战；请考虑以避免因发音上微妙差异导致的不必要的成本。
提高准确性
为了最大程度地利用语音人工智能的实用性，重点是改进语言理解能力。大多数语音人工智能不能保证100%的准确性水平。即使像谷歌这样的巨头也有84%的准确率，这意味着如果我们计算一下，7个单词中可能有1个是错误的。但即使一个单词对于你的业务来说也可能非常重要。
突破背景噪音
在大型企业中采用语音人工智能需要仔细考虑环境中的环境噪音。即使准确度很高的解决方案也可能在对大声背景声音过于敏感时失望。
适应行业术语
物流、制造和供应链等行业严重依赖术语和缩写词，至少占据了50%的沟通内容。这意味着理解特定于行业的术语对于确保任务的安全和准确完成至关重要。
定制化解决方案
虽然通用技术可以达到目标，但将语音人工智能应用于企业需要采用定制化的方法。能够顺利适用于食品制造企业的技术可能不一定适用于船队管理公司，因为后者有其自己的语言复杂性、准确性要求和噪音考虑因素。
以下是应对这些问题的一些建议：
- 评估员工参与度：让员工参与决策过程中，考虑他们所说的所有语言，并在试点语音人工智能解决方案后收集他们的反馈。
- 监测准确性：持续监测性能和准确性，使用适用于您行业的术语和缩写词来达到足够的理解水平，以确保业务平稳运行。
- 进行现实世界测试：全面的现实世界测试对于确保语音技术在没有员工大声喊叫的情况下保持最佳性能至关重要，尤其是在有嘈杂机械设备的环境中。
- 明确定义和衡量成功：制定详细的目标和预期结果，评估技术是否如预期地发挥作用。要做到这一点，要牢记语音人工智能必须与您业务的复杂性相一致。有时候捕捉到独特的语言细微差别可能给您带来比传统核心指标更多的价值。
最后的思考
在采用语音人工智能的领域中，建立精确的成功指标，并相应地管理期望是至关重要的。常常被忽视的考虑因素，例如促进无需使用手来进行的流程和减少手动报告，成为企业生产力提高的关键指标。
除了这些实际的好处之外，这个解决方案的真正价值在于它独特的能力，能够收集日常语音中嵌入的其他被遗失的数据。语音人工智能充当催化剂，使团队能够无缝地互连数据，获得重要洞察力，识别重要趋势。这反过来促进了工作流程的简化和全球流程的优化。
采用语音人工智能不仅重塑了许多传统行业的操作范式，还打开了一个未开发信息的宝库，提升了业务领导者做出明智决策的能力。