Web-based environment for user generation of spoken dialog for virtual assistants

In this paper, a web-based spoken dialog generation environment which enables users to edit dialogs with a video virtual assistant is developed and to also select the 3D motions and tone of voice for the assistant. In our proposed system, “anyone” can “easily” post/edit contents of the dialog for the dialog system. The dialog type corresponding to the system is limited to the question-and-answer type dialog, in order to avoid editing conflicts caused by editing by multiple users. The spoken dialog sharing service and FST generator generates spoken dialog content for the MMDAgent spoken dialog system toolkit, which includes a speech recognizer, a dialog control unit, a speech synthesizer, and a virtual agent. For dialog content creation, question-and-answer dialogs posted by users and FST templates are used. The proposed system was operated for more than a year in a student lounge at the Nagoya Institute of Technology, where users added more than 500 dialogs during the experiment. Images were also registered to 65% of the postings. The most posted category is related to “animation, video games, manga.” The system was subjected to open examination by tourist information staff who had no prior experience with spoken dialog systems. Based on their impressions of tourist use of the dialog system, they shortened the length of some of the system’s responses and added pauses to the longer responses to make them easier to understand

Intelligent Personal Assistant in Business-Context: Key-feature Evaluation for User Acceptance

Background: The usage of intelligent personal assistants (IPA), such as Amazon Alexa or Google Assistant is increasing significantly, and voice-interaction is relevant for workflows in a business context. Objectives: This research aims to determine IPA characteristics to evaluate the usefulness of specific functions in a simulated production system of an Enterprise Resource Planning (ERP) software. A new function called explanation-mode is introduced to the scientific community and business world. Methods/Approach: As part of a design science research, an artefact, i.e. an add-on for speech-interaction in business software, was developed and evaluated using a survey among ERP users and researchers. Results: In the area of IPA-features, the search-function and speech input for textual fields were recognised as most useful. The newly introduced feature, the explanation mode, was positively received too. There is no significant correlation between the usefulness of features and participant-characteristics, affinity to technology or previous experience with IPAs in a private context, which is in line with previous studies in the private environment leading to the conclusion that the task attraction is the most important element for usefulness. Conclusions: Most of the participants agreed that the speech-input is not able to fully substitute standard input devices, such as a keyboard or a mouse, so the IPA is recognised as an addition to traditional input methods. The usefulness is rated high especially for speech-input for long text fields, calling up masks and search-functions

Web-based environment for user generation of spoken dialog for virtual assistants

Abstract In this paper, a web-based spoken dialog generation environment which enables users to edit dialogs with a video virtual assistant is developed and to also select the 3D motions and tone of voice for the assistant. In our proposed system, “anyone” can “easily” post/edit contents of the dialog for the dialog system. The dialog type corresponding to the system is limited to the question-and-answer type dialog, in order to avoid editing conflicts caused by editing by multiple users. The spoken dialog sharing service and FST generator generates spoken dialog content for the MMDAgent spoken dialog system toolkit, which includes a speech recognizer, a dialog control unit, a speech synthesizer, and a virtual agent. For dialog content creation, question-and-answer dialogs posted by users and FST templates are used. The proposed system was operated for more than a year in a student lounge at the Nagoya Institute of Technology, where users added more than 500 dialogs during the experiment. Images were also registered to 65% of the postings. The most posted category is related to “animation, video games, manga.” The system was subjected to open examination by tourist information staff who had no prior experience with spoken dialog systems. Based on their impressions of tourist use of the dialog system, they shortened the length of some of the system’s responses and added pauses to the longer responses to make them easier to understand

Smart ERP: How business processes in small- and medium-sized service enterprises are affected by artificial intelligence.

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha integrado en más facetas de la vida. En el aspecto de los hogares inteligentes, la IA puede controlar el entorno en función de las preferencias aprendidas de los residentes o en los automóviles que apoya al conductor, mientras que los asistentes personales inteligentes (IPA) ayudan con tareas habituales, como concertar citas o proporcionar información. Esta silenciosa pero floreciente integración de la IA en otras áreas de la vida no se limita a las esferas privadas; las experiencias privadas con IA están aumentando las expectativas de los procesos inteligentes en las aplicaciones empresariales y, por lo tanto, la IA se abre paso cada vez más en los procesos empresariales. El uso de IPA en aplicaciones comerciales como el sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) es un aspecto tan importante como la integración del aprendizaje automático (ML) en los procesos comerciales. Sin embargo, las pequeñas y medianas empresas (PYME) se enfrentan particularmente al desafío de integrar la IA en los procesos comerciales, ya que generalmente están luchando con desafíos existentes como la digitalización. La optimización de procesos a través de la IA es un desafío adicional porque, según la literatura, las pymes a menudo no tienen los conocimientos necesarios para integrar la IA por sí mismas. De acuerdo con la literatura, las PyMEs también a menudo carecen de casos de uso concretos en los que la IA pueda integrarse en los procesos comerciales de manera significativa y valiosa. Aquí es donde entra esta tesis y desarrolla casos de uso concretos adaptados a los procesos de las pymes alemanas en el sector de servicios con el fin de optimizarlos con IA. Sobre la base de estos casos de uso, se creó un marco que proporciona funciones IPA y ML y se puede integrar sin problemas en un sistema ERP. La disertación está guiada por la pregunta de investigación: ʺ¿Qué funciones específicas de IA e IPA se reconocen como útiles en el contexto empresarial de las PYME en el sector de servicios?ʺ La implementación fue realizada por Design Science Research como un marco para cumplir con los requisitos tanto desde una perspectiva científica como empresarial. Como parte de esta implementación, se desarrolló una IPA a través de la cual se puede recuperar información de un sistema ERP y también ingresar mediante comandos de voz. Además, se creó una función completamente nueva que permite a la IPA dar al usuario retroalimentación audiovisual sobre una descripción gráfica de modo que tenga lugar una explicación y preinterpretación de los valores mostrados. Esto introduce un nuevo elemento de investigación, hasta ahora inexplorado, que ha sido analizado en el marco de metodologías cuantitativas y cualitativas sobre su utilidad y los factores relevantes que influyen en su valor agregado. A través de la integración en casos de uso, tanto el marco IPA como el ML se exploran de manera práctica. En el primer paso, se realizó una encuesta cuantitativa en la que los usuarios pudieron evaluar sus experiencias con el prototipo de IPA y comunicar mejoras funcionales. Sobre la base de esta retroalimentación, el prototipo se expandió y se combinó con el marco ML. A partir del prototipo final, se aplicó la metodología cualitativa de la entrevista a expertos para identificar la aplicabilidad y los factores que influyen en la utilidad de casos de uso específicos. Para ello, se entrevistó a 10 expertos con conocimientos relevantes en el campo de la gestión empresarial en las PYME alemanas y el conocimiento del proceso correspondiente. A partir de la extracción inductiva de los factores de influencia de los protocolos de entrevista, se realizó otra encuesta cuantitativa entre los expertos para verificar y clasificar los factores de influencia identificados. La entrevista con el experto ha demostrado que el potencial de la IA en las pymes del sector servicios depende de varios factores, algunos de los cuales dependen del proceso individual, como los canales de comunicación, pero también hay factores como el volumen o la ʺgeneralizabilidadʺ que afectan a varias áreas del proceso. El volumen se identificó como el factor de influencia más importante en todos los procesos, mientras que el campo de aplicación se identificó como el factor individual más importante. A partir del prototipo final, se aplicó la metodología cualitativa de la entrevista a expertos para identificar la aplicabilidad y los factores que influyen en la utilidad de casos de uso específicos. Para ello, se entrevistó a 10 expertos con conocimientos relevantes en el campo de la gestión empresarial en las PYME alemanas y el conocimiento del proceso correspondiente. A partir de la extracción inductiva de los factores de influencia de los protocolos de entrevista, se realizó otra encuesta cuantitativa entre los expertos para verificar y clasificar los factores de influencia identificados. La entrevista con el experto ha demostrado que el potencial de la IA en las pymes del sector servicios depende de varios factores, algunos de los cuales dependen del proceso individual, como los canales de comunicación, pero también hay factores como el volumen o la ʺgeneralizabilidadʺ que afectan a varias áreas del proceso. El volumen se identificó como el factor de influencia más importante en todos los procesos, mientras que el campo de aplicación se identificó como el factor individual más importante. Además, se consultó el potencial de optimización para procesarlos en el marco de un análisis de costo‐beneficio. Dentro del análisis de costo‐beneficio, el potencial de ahorro de costos determinado se comparó con los costos de implementación esperados para determinar en qué escenarios una integración de IA tiene sentido económico. Para validar el potencial de ahorro estimado por los expertos, se realizó un experimento en el que se comparó la velocidad de ingresar notas de venta mediante teclado y ratón con ingresarlas mediante comandos de voz a través del IPA. Con base en el análisis de datos, se pudo demostrar que la introducción de la IA en los procesos comerciales tiene un potencial de ahorro de costos de más del 30%. Se debe enfatizar que el potencial de ahorro de costos de la API para la recuperación y entrada de información está significativamente por encima de este promedio en más del 37%. De acuerdo con la evaluación científica de los casos de uso en combinación con los factores de influencia identificados y el potencial de optimización, se desarrolló una guía sobre cómo se pueden mejorar los procesos en las PYMES a través de la IA. Esta directriz, en combinación con el prototipo, permite a las pymes operar mejor el uso de la IA. La implicación teórica más importante es que la implementación del modo de explicación para las API en el entorno empresarial ha creado un elemento de investigación completamente nuevo y se ha introducido en la comunidad académica. En el área de las implicaciones prácticas, se debe enfatizar que el análisis de 16 casos de uso relevantes para la práctica brindó una descripción general completa de las implementaciones de IA para las PYMES en la industria de servicios. Los responsables de la toma de decisiones pueden adaptar los procesos descritos para beneficiarse directamente del potencial de optimización. La directriz antes mencionada puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones a seleccionar los procesos adecuados y proporcionar orientación para el proceso de implementación. Además, fue posible mostrar de una manera científicamente sólida el potencial de optimización de la IA en los procesos comerciales y qué factores influyentes son de particular relevancia para la realización de este potencial de optimización.Administración y Dirección de Empresa