Le interfacce di linguaggio naturale consentono l’interazione uomo-computer attraverso la traduzione dell’intenzione umana nei comandi di controllo dei dispositivi, analizzando il discorso o i gesti dell’utente. Questa nuova modalità di interazione nasce dai progressi dell’intelligenza artificiale, dei sistemi esperti, del riconoscimento vocale, del web semantico, dei sistemi di dialogo e dell’elaborazione del linguaggio naturale, portando il concetto di Assistente personale intelligente (IPA). Attualmente esiste una vasta letteratura su questo argomento. Tuttavia, al meglio delle nostre conoscenze, non esiste un’analisi approfondita dello stato dell’arte nel campo. In questo contesto, presentiamo in questo articolo un’indagine sul campo, discutendo le principali tendenze, aree critiche e sfide di un IPA. Un altro contributo è la proposta di una tassonomia per la classificazione IPA. Il metodo utilizzato per raggiungere questi obiettivi consisteva in una revisione sistematica della letteratura basata sui criteri di popolazione, intervento, confronto, risultato e contesto (PICOC). Di conseguenza, siamo partiti da più di 3472 articoli scientifici pubblicati negli ultimi sei anni, cercati su una serie di database scelti per aumentare la probabilità di trovare articoli di grande rilevanza. La rassegna ha selezionato i 58 articoli più significativi, individuando le sfide e le domande aperte. Discutiamo anche nell’articolo lo stato attuale, l’utilizzo, i problemi di sicurezza e privacy, i tipi e le architetture riguardanti un IPA. Concludiamo che usabilità, sicurezza e privacy influenzano direttamente la fiducia dell’utente nell’adozione di un IPA.
