På de målinger, der findes af rigtige agentsamtaler, er navne den svageste kategori i hver enkelt model – flere gange dårligere end telefonnumre. Ikke fordi modellerne er dårlige til navne, men fordi et navn ikke har noget at blive kontrolleret imod.
Meta og Microsoft udsendte hver sin talegenkendelsesmodel i den første uge af september, med listeplaceringer og fejlrater at fremvise. Tallene er ægte nok. De er blot målt på noget ganske andet end en dansk telefonlinje.
Demoen forstod alt. Så blev agenten sat på et telefonnummer, og nu hører den «hund» som «hun». Modellen er den samme – den lyd, den får ind, er det ikke.
Norge afskaffede den omvendte talrækkefølge i 1951, fordi telefonen havde gjort den for dyr. Danmark beholdt den – og det er stadig der, en stemmeagent oftest tager fejl.
Threll Voice Lab bygger stemmeagenter, der forstår norsk og alle dialekter – og som ikke kun taler, men handler.
I en tid præget af stigende konkurrence og hurtige digitale fremskridt fremstår AI-automatisering som en nøglefaktor for vækst og innovation. Ved at automatisere tidskrævende manuelle processer til fordel for intelligente, selvstyrende systemer kan virksomheder frigøre ressourcer og skabe rum for mere strategisk arbejde. Denne artikel giver dig en grundig introduktion til, hvordan AI-automatisering forandrer forretningsdriften, sænker omkostningerne og styrker den operationelle effektivitet, med eksempler fra bank, sundhedsvæsen, detailhandel og produktion.
Sprogmodeller som ChatGPT har fået hele verden til at spærre øjnene op. Vi ser, hvordan tekstbaseret AI forandrer arbejdslivet. Men hvad med stemmen? Hvorfor føles Voice AI stadig som en ufærdig teknologi? I dette blogindlæg viser vi, hvorfor Voice AI er på vej til at blive det næste store skridt – og hvilke udfordringer vi skal løse for at komme dertil.
Hvad nu hvis AI faktisk gjorde arbejdet? Ikke bare skrev forslag, men tog ansvar og leverede fra start til slut?