As our home gets smarter so does our peripherals. We can, with the help of a virtual assistant, control a lot of our houseware simply by voice commands. This study aims to examine the behavioral changes in users of virtual assistants as they get used to a life with a virtual helper in their everyday life. It also examines the relationship the user creates with its virtual assistant as well as if virtual assistants should have rights of their own. By conducting focus groups with users who use virtual assistants in a range from daily to never one could make out the difference in behavior at home, the treatment of the virtual assistant and different views of the rights for the virtual assistant. The conclusion of the three questions is that firstly, using a virtual assistant over an extended period of time makes the individual more comfortable at home and thus more lazy in their everyday life. Secondly, an extended period of use creates a sort of relationship between the user and the virtual assistant where the user feel some sort of bond to their assistant in which changing parts of their assistant such as the voice makes them miss the old assistant. Lastly, users do not believe that virtual assistants should have rights as of now for the reason that they are not sentient as of now but if, in the future, assistants become smarter and more sentient it should at least be a discussion about it.

Digitala kommunikationstjänster som chattbotar och virtuella assistenter blir alltmer förekommande och populärt för företag och organisationer att använda sig av. Chattboten och den virtuella assistenten är besläktade datorsystem uppbyggda med bakomliggande teknik som syftar till att efterlikna mänskliga samtal på ett så realistiskt sätt som möjligt. Företag och organisationer använder dessa digitala kommunikationsverktyg både för interna- och externa bruk som ett kundtjänstalternativ. Vid användning av dessa digitala kommunikationstjänster tillkommer en rad utmaningar. Denna studie ämnar ta reda på de främst förekommande för- och nackdelarna. Studien har genomförts i form av intervjuer med sex svenska storföretag som implementerat chattboten eller den virtuella assistenten på sin webbplats och/eller använder den som ett hjälpmedel internt. En av studiens intervjuade kandidater är utvecklare av virtuell assistans och använder inte verktyget själva. Studiens insamlade resultat från intervjuerna visar att de främst förekommande fördelarna med en chattbot eller virtuell assistent är 1) Tillgängligheten dygnet runt, 2) Den smidiga övergången från chatt till mänsklig handläggare, och 3) Hantering av monotona enkla arbetsuppgifter. De främst förekommande nackdelarna är 1) Systemet tränas med felaktiga data, 2) Olika information når kunden från chattboten och en mänsklig handläggare, och 3) För höga förväntningar på systemet från början. Studiens sammanfattade slutsats är att chattboten och den virtuella assistenten kräver kontinuerligt bakomliggande arbete för att upprätthålla en så god användarupplevelse som möjligt. / Digital communication services such as chatbots and virtual assistants are becoming more common and popular for companies and organizations to use. The chatbot and the virtual assistant are related computer systems built with underlying technology that aims to mimic human conversations in a way as realistic as possible. Companies and organizations use these digital communication tools for both internal and external use as a customer service alternative. When using these digital communication services, several challenges arise. This study intends to find out the main advantages and disadvantages. The study was conducted in the form of interviews with six Swedish companies that have implemented the chatbot or the virtual assistant on their website and/or use it as assistance internally. One of the study's interviewed candidates is a developer of virtual assistance and does not use it themselves within the company. The study's collected results from the interviews show that the main advantages of a chatbot or virtual assistant are 1) Accessibility around the clock, 2) The smooth transition from chat to human administrator, and 3) Handling of monotonous simple tasks. The main disadvantages are 1) The system is trained with incorrect data, 2) Different information reaches the customer from the chatbot and a human administrator, and 3) Too high expectations of the system from the beginning. The study's summary conclusion is that the chatbot and the virtual assistant require continuous underlying work to maintain as good a user experience as possible.

As digitalization becomes more pervasive in our society, healthcare is no exception. That new technology promises life-transforming innovations is perhaps of little doubt, but many of these innovations might never reach the market, for a plethora of reasons – many of which are investigated within this thesis. This thesis seeks to codify both industry best practices and extant literature to create a generic roadmap in the form of a framework usable by entrants to facilitate their entry into the Swedish healthcare market. The paper builds on an interpretivist approach and utilizes interviews with experts from the sector, representing companies in all stages of maturity - in addition to providing a micro-level view via survey responses for a specific audience and company in the form of headache sufferers. The paper finds several key obstacles to tackle for a potential entrant, with the primary ones being understanding the reimbursement system, the role and importance of partnerships and the challenge in finding the right talent. Finally, the paper presents a model to navigate the market entry - and codifies the concept of 'pilot death' - failing to scale to any significant degree after a pilot partnership. / Den ökade digitaliseringen har medfört nya möjligheter, inte minst inom sjukvård. Ny teknologi för med sig många av dessa möjligheter och bland dessa kan det ibland finnas de som medför omfattande ändringar till våra liv. Många av dessa innovationer når dock aldrig marknaden trots att grundidén har potential att förbättra vårdsystemet. En möjlig förklaring är de hinder som kan uppstå när en produkt eller tjänst lanseras. Denna rapport undersöker därför vad industrin anser vara de viktigaste momenten att tänka på under ett marknadsinträde. Rapporten bygger på intervjuer med experter från olika företag inom svensk sjukvård och ger en djupgående inblick, i form av en fallstudie, i ett företag aktivt inom behandling av kronisk huvudvärk. Rapporten identifierar ett antal utmaningar och hinder – där de mest framstående är vikten av att förstå det ersättningssystem som dominerar svensk sjukvård, utmaningen i att hitta rätt kompetens och rollen som samverkan med existerande bolag spelar. Slutligen presenteras en modell för marknadsinträde och konkretiserar konceptet ’pilotdöd’ – där ett bolags lösning inte lyckas nå någon större användning efter ett pilotsamarbete.

This paper researches how different amounts of data affect different word vector models for classification of dialog system user input. A hypothesis is tested that there is a data threshold for dense vector models to reach the state-of-the-art performance that have been shown with recent research, and that character-level n-gram word-vector classifiers are especially suited for Swedish classifiers–because of compounding and the character-level n-gram model ability to vectorize out-of-vocabulary words. Also, a second hypothesis is put forward that models trained with single statements are more suitable for chat user input classification than models trained with full conversations. The results are not able to support neither of our hypotheses but show that sparse vector models perform very well on the binary classification tasks used. Further, the results show that 799,544 words of data is insufficient for training dense vector models but that training the models with full conversations is sufficient for single statement classification as the single-statement- trained models do not show any improvement in classifying single statements. / Detta arbete undersöker hur olika datamängder påverkar olika slags ordvektormodeller för klassificering av indata till dialogsystem. Hypotesen att det finns ett tröskelvärde för träningsdatamängden där täta ordvektormodeller när den högsta moderna utvecklingsnivån samt att n-gram-ordvektor-klassificerare med bokstavs-noggrannhet lämpar sig särskilt väl för svenska klassificerare söks bevisas med stöd i att sammansättningar är särskilt produktiva i svenskan och att bokstavs-noggrannhet i modellerna gör att tidigare osedda ord kan klassificeras. Dessutom utvärderas hypotesen att klassificerare som tränas med enkla påståenden är bättre lämpade att klassificera indata i chattkonversationer än klassificerare som tränats med hela chattkonversationer. Resultaten stödjer ingendera hypotes utan visar istället att glesa vektormodeller presterar väldigt väl i de genomförda klassificeringstesterna. Utöver detta visar resultaten att datamängden 799 544 ord inte räcker till för att träna täta ordvektormodeller väl men att konversationer räcker gott och väl för att träna modeller för klassificering av frågor och påståenden i chattkonversationer, detta eftersom de modeller som tränats med användarindata, påstående för påstående, snarare än hela chattkonversationer, inte resulterar i bättre klassificerare för chattpåståenden.