ll cobot come agente sociale: stile comunicativo dell'AI e collaborazione umano-robot in contesti industriali

The integration of collaborative robotic systems (cobots) in production environments poses new challenges for worker well-being and performance. In parallel, the growing adoption of AI-based conversational agents opens the possibility of providing adaptive support during the execution of tasks in human-robot collaboration. The present study examines the effect of two types of conversational agent — one with a relational register (H-CA, Humanized Conversational Agent) and one with a transactional register (TO-CA, Task-Oriented Conversational Agent) — on acceptance, trust, cognitive load, and performance, in a task simulating an industrial Human-Robot Collaboration context under varying levels of time pressure. The study adopted a mixed factorial design 3 (support: H-CA, TO-CA, No-CA) × 2 (time pressure: standard, high) with repeated measures on the support condition. Seventeen participants completed a dual-task in collaboration with a cobot in a Wizard-of-Oz procedure. Subjective measures of acceptance (TAM), situational trust (STiAS), perceived autonomy and surveillance, agent perception (Godspeed), cognitive load (NASA-TLX), and stress (DSSQ) were collected, complemented by physiological indices of pupillometry, blink rate, and heart rate variability. Dispositional traits — AI Anxiety, Technology Self-Efficacy, and Attitudes Toward Robots — were explored as moderators.

L'integrazione di sistemi robotici collaborativi (cobot) nei contesti produttivi pone nuove sfide per il benessere e le prestazioni dei lavoratori. Parallelamente, la diffusione di agenti conversazionali basati su intelligenza artificiale apre la possibilità di fornire supporto adattivo durante l'esecuzione di compiti in collaborazione uomo-robot. Il presente studio esamina l'effetto di due tipologie di agente conversazionale — uno a registro relazionale (H-CA, Humanized Conversational Agent) e uno a registro transazionale (TO-CA, Task-Oriented Conversational Agent) — su accettazione, fiducia, carico cognitivo e performance, in un'attività che simula un contesto di Human-Robot Collaboration industriale sotto diversi livelli di pressione temporale. Lo studio ha adottato un disegno fattoriale misto 3 (supporto: H-CA, TO-CA, No-CA) × 2 (pressione temporale: standard, elevata) con misure ripetute sulla condizione di supporto. Diciassette partecipanti hanno completato un compito dual-task in collaborazione con un cobot in una procedura Wizard-of-Oz. Sono state rilevate misure soggettive di accettazione (TAM), fiducia situazionale (STiAS), autonomia e sorveglianza percepita, percezione dell'agente (Godspeed), carico cognitivo (NASA-TLX) e stress (DSSQ), integrate da indici fisiologici di pupillometria, blink rate e variabilità della frequenza cardiaca. Tratti disposizionali — Ansia da AI, Autoefficacia Tecnologica e Atteggiamenti verso i Robot — sono stati esplorati come moderatori.