Dopo mesi di lockdown le misure di contenimento si stanno finalmente rilassando ed è possibile tornare al lavoro, anche se per ora bisogna rispettare alcune condizioni per garantire la sicurezza dei dipendenti.
A tal proposito, Ibm ha reso disponibile una nuova suite di prodotti basati su intelligenza artificiale per supportare le imprese nel rientro al lavoro: Watson Work.
Il concetto su cui si basa Watson Work ruota attorno a 4 cardini:
- Preservare la salute dei dipendenti, facilitando la raccolta e l’analisi dei dati in tempo reale provenienti da diverse fonti, inclusi quelli relativi alla diffusione del virus a livello locale, alla valutazione di eventuali sintomi dei dipendenti e dei risultati dei test effettuati nel rispetto delle norme vigenti.
- Comunicare rapidamente con dipendenti, fornitori e altri soggetti, appoggiandosi ad assistenti virtuali che sfruttano Natural Language Processing di Watson così da porre quesiti e ottenere risposte rapide e accurate sulla COVID-19.
- Massimizzare l’efficacia del tracciamento, attraverso sistemi di contact tracing.
- Ottimizzare la gestione delle strutture, l’allocazione degli spazi e garantire la conformità alle disposizioni in materia di sicurezza, raccogliendo i dati di wifi, telecamere, beacon bluetooth e telefoni cellulari così da effettuare analisi e valutazioni sulla gestione degli spazi, effettuare sanificazioni, monitorare il livello delle presenze, controllare l’utilizzo corretto delle mascherine e il rispetto delle distanze.
«Abbiamo progettato Watson Works per aiutare le aziende a programmare il rientro sul posto di lavoro nel modo più sicuro ed efficace», dichiara Bob Lord, senior vice president, cognitive applications, blockchain and ecosystems di Ibm. «L’applicazione di modelli e funzionalità di intelligenza artificiale si rivela particolarmente utile in un contesto come quello attuale, caratterizzato da una moltitudine di informazioni in costante evoluzione, di cui le organizzazioni devono necessariamente tenere conto per poter effettuare valutazioni accurate».
