Amir Haramaty 是 aiOla 的 CEO 和联合创始人，aiOla 是一家全球领先的语音识别技术公司。
想象一个世界，在那里，占用我们60-70%工作时间的琐碎任务都消失了。根据麦肯锡报告，由于其对自然语言的理解不断演进，生成式AI有可能很快使这一梦想成为现实。因此，越来越多的企业，甚至传统行业的企业，如物流或制造业，都渴望融入这一趋势，并将语音AI技术整合到其工作流程中。基于语音的技术，例如自动语音识别（ASR），可以执行各种有用的功能，从提高安全性（通过让工人在操作设备时保持眼睛的注意力，而不是记录笔记）到捕获其他丢失的口头数据。特别是对于管理国际团队的全球公司，语音AI能够理解多种语言并促进跨国界的沟通。然而，在接受新技术之前，仔细考虑其能力、应用和潜在挑战是非常重要的。基于我指导财富50强公司在大规模实施语音AI技术的实践经验，以下是关键考虑因素和解决潜在挑战的提示。语言障碍对于跨国经营的公司，一个重要的考虑因素是支持英语以外的语言。处理口音是一个额外的挑战；考虑到口音可以避免不必要的成本，这些成本可能是由于发音的细微差异引起的。提高准确性为了最大限度地发挥语音AI的作用，集中精力提高语言理解能力是关键。目前，大多数语音AI无法保证100%的准确性。即使像谷歌这样的大公司也只有84%的准确率，这意味着，如果我们做数学运算，每7个字中就有1个可能是错误的。同时，即使一个字对于您的业务也可能至关重要。突破背景噪音在大型企业中采用语音AI需要仔细考虑周围环境的噪音水平。即使具有高准确性水平的解决方案，如果对背景噪音过于敏感，也可能让您失望。适应行业术语物流、制造业和供应链等行业严重依赖于行话和缩写，占据了至少50%的沟通。这意味着，掌握行业特定的术语对于确保任务安全、准确地完成至关重要。定制解决方案虽然通用技术有其用途，但在企业中实施语音AI需要一种定制化的方法。对于一家食品制造业公司可能完美适用的解决方案，可能并不适用于一家具有自己语言复杂性、准确性要求和噪音考虑的车队管理公司。以下是一些实用的提示来解决这些问题： 评估员工参与度：让员工参与决策过程。考虑他们所说的语言，并在测试语音AI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，使用特定于您行业的行话和缩写，以达到足以使您的业务顺利运行的理解水平。 现实世界测试：彻底的现实世界测试对于确保语音技术在不需要员工大声喊叫的情况下保持最佳性能至关重要。特别是在嘈杂的机械环境中，这一点尤为重要。 明确定义和衡量成功：创建详细的目标和预期结果，以评估技术是否按预期运行。为此，请记住，语音AI必须与您的业务的复杂性保持一致。有时，捕捉其独特的语言细微差别可能比传统的核心指标更有价值。 最后的思考在采用语音AI的过程中，建立精确的成功指标并相应地管理期望至关重要。常被忽视的考虑因素，例如促进无手操作和减少手动报告的能力，会成为企业生产力提高的关键指标。除了这些有形的好处之外，语音AI的真正价值在于其独特的能力，可以收集到日常对话中其他丢失的数据。语音AI作为一种催化剂，能够让团队无缝地连接数据，获取重要的见解，并发现显著的趋势。这反过来又促进了工作流程的简化和全球流程的优化。语音AI的采用不仅改变了许多传统行业的运营范式，还为企业领导者提供了获取大量未被开发利用的信息的机会，增强了他们做出明智决策的能力。这种采用不仅简化了工作流程，还优化了全球流程，促进了业务的高效运营。
