På de målingene som finnes av ekte agentsamtaler, er navn den svakeste kategorien i hver eneste modell – flere ganger verre enn telefonnummer. Ikke fordi modellene er dårlige på navn, men fordi et navn ikke har noe å sjekkes mot.
Meta og Microsoft slapp hver sin talegjenkjenningsmodell i første uke av september, med listeplasseringer og feilrater å vise til. Tallene er ekte nok. De er bare målt på noe helt annet enn en norsk telefonlinje.
Demoen forsto alt. Så ble agenten satt på et telefonnummer, og nå hører den «Kjell» som «skjell». Modellen er den samme – lyden den får inn, er det ikke.
Telegrafverket fikk i 1951 endret hvordan nordmenn uttaler tall, fordi folk skrev ned telefonnummer feil. Problemet forsvant ikke – det har bare flyttet seg over til maskinen i den andre enden.
Threll Voice Lab bygger stemmeagenter som forstår norsk, alle dialekter – og som ikke bare snakker, men handler.
I en epoke preget av økende konkurranse og raske digitale fremskritt, fremstår AI-automatisering som en nøkkelfaktor for vekst og innovasjon. Ved å automatisere tidkrevende manuelle prosesser til fordel for intelligente, selvstyrte systemer, kan virksomheter frigjøre ressurser og legge til rette for mer strategisk arbeid. Denne artikkelen gir deg en grundig innføring i hvordan AI-automatisering forvandler forretningsdrift, reduserer kostnader og styrker operasjonell effektivitet, med eksempler fra bank, helsevesen, detaljhandel og produksjon.
Hva om AI faktisk gjorde jobben? Ikke bare skrev forslag, men tok ansvar og leverte fra start til slutt?
Språkmodeller som ChatGPT har fått hele verden til å sperre opp øynene. Vi ser hvordan tekstbasert AI endrer arbeidslivet. Men hva med stemme? Hvorfor føles Voice AI fortsatt som en uferdig teknologi? I dette blogginnlegget viser vi hvorfor Voice AI er i ferd med å bli det neste store steget – og hvilke utfordringer vi må løse for å komme dit.