머신 러닝이 엔터프라이즈 커뮤니케이션을 변화시키는 방법

인공 지능에 대해 논의하지 않고 기술의 미래에 대해 이야기하는 것은 거의 불가능합니다. 유행어는 기술의 거의 모든 측면에 스며들어 있으며 기업 커뮤니케이션도 다르지 않습니다. 이제 우리는 인류를 위협하는 지능형 로봇 군대에 대해 이야기하는 것이 아닙니다. 고맙게도 우리는 그것에서 좋은 방법입니다.

그러나 인공 지능은 실제 존재하며 우리가 비즈니스를 수행하고 매일 팀과 상호 작용하는 방식에 몇 가지 급격한 변화를 가져올 것입니다. 올해 Enterprise Connect에서 프레젠테이션하는 동안 Microsoft와 Google은 AI와 기업 커뮤니케이션의 현재 현실과 가까운 미래에 대해 크게 논의했습니다. 간단히 말해서, 사물이 더 지능화될 때 우리의 삶은 더 단순해집니다.

통합 커뮤니케이션 플랫폼에서 AI가 부상하면서 커뮤니케이션을 보는 방식과 이러한 솔루션에서 기대할 수 있는 것에 대한 완전히 새로운 개념을 보게 될 것입니다.

지능형 통신의 부상

기조연설에서 Microsoft Office 365 엔지니어링의 기업 부사장인 Bob Davis는 Microsoft가 엔터프라이즈 통신 산업에 대한 새로운 장기 비전을 가지고 있다고 설명했습니다. 이 비전은 시장의 많은 다른 참여자들이 수행한 기존 작업을 기반으로 하는 동시에 UC를 완전히 새로운 경로로 추진합니다.

이 새로운 경로는 Intelligent Communications로 알려져 있습니다. Intelligent Communications는 그 어느 때보다 연결됩니다. Intelligent Communications는 통찰력 있고 사전 예방적이므로 장벽을 허물고 매일 노출되는 정보의 홍수를 더 잘 처리할 수 있습니다.

그러나 용어를 정의하자면 Intelligent Communications는 인공 지능과 비즈니스 커뮤니케이션의 교차점이 될 것입니다. 이에 대해 생각하는 한 가지 방법은 AI를 사용자에게 개인 비서로 사용하여 대화에 대한 통찰력을 제공하거나 필요한 정보로 라우팅하는 것입니다.

이제 이것은 모두 개념적이므로 내가 옹알이하는 내용을 더 잘 이해하기 위해 실제 예를 살펴보겠습니다.

우리는 Microsoft의 용어와 정의를 사용하고 있기 때문에, 특히 Microsoft가 이미 UC 플랫폼 내에서 AI를 활용하고 있기 때문에 실제 시나리오를 설명할 때 기술 대기업으로 시작하는 것이 적합합니다. 그래서 Microsoft는 Intelligent Communications의 아이디어를 도입했지만 이 개념은 어디에서 얻었습니까? 아이디어가 어디에서 왔는지 먼저 이해하려면 풍경을 이해해야 합니다.

플랫폼과 두뇌

Microsoft의 최신 통합 커뮤니케이션 응용 프로그램은 Office 365 플랫폼의 공동 작업 측면인 Microsoft Teams입니다. Teams는 Office 365 내부에 있으며 사용자가 팀으로 그룹화하여 함께 작업하고 프로젝트에 대해 토론하고 업데이트, 정보, 파일 등을 공유할 수 있습니다. 그러나 그것은 플랫폼일 뿐이며 아직 AI에 도달하지 못했습니다.

기조연설에서 데이비스는 "지능이 되려면 두뇌가 필요하다"고 설명했습니다. 따라서 Microsoft Teams 위에 구축된 것은 기술 대기업이 Microsoft Graph라고 부르는 것입니다. Davis는 "이것이 바로 Microsoft 그래프입니다. 모든 이메일, 모든 파일, Office 365 내에서 전송되는 모든 메시지에서 오는 데이터 신호에 연결하는 강력한 두뇌입니다."라고 말했습니다.

이 "두뇌"는 항상 Office 365의 모든 상호 작용을 분석하기 때문에 그래프는 강력한 통찰력을 제공하고 방대한 정보 흐름을 더 잘 처리하는 데 도움이 됩니다.

강력한 조수

예를 들어 Steve에게 연락을 시도하고 Office 365에서 James를 검색하면 Microsoft Graph는 기존 팀, 소속 채널 및 이전 연락처를 기반으로 대화하려는 Steve를 정확히 예측할 수 있습니다. 다른 스티브들과 함께.

또는 더 복잡한 시나리오의 경우 새 드론을 만드는 프로젝트를 진행 중이라고 가정해 보겠습니다. 프로젝트를 안내하는 데 도움이 되는 드론 전문가가 필요하므로 드론 전문가를 찾는 대신 Microsoft Teams에게 간단히 "드론에 대해 아는 사람?"이라고 물으면 됩니다. 그런 다음 팀은 모든 채널과 상호 작용을 검색하여 드론에 대해 가장 많이 논의하는 사람을 찾고 해당 사용자와 상호 작용할 것을 권장합니다.

만나는 새로운 방법

Microsoft Graph는 팀의 드론 전문가가 누구인지와 같은 통찰력을 제공하는 것 외에도 회의를 개최하고 참여하는 방식을 변경할 수도 있습니다. 현재 회의는 연결이 끊긴 경험의 집합이며 많은 중요한 정보 호출이 균열 사이에 있습니다. 예를 들어, 누군가가 너무 빨리 말하는 경우 메모를 작성할 때 추적을 잃기 쉽습니다. 그러면 회의 녹취록에서 해당 정보가 누락됩니다.

Microsoft Graph를 사용하면 회의가 많이 달라질 수 있습니다. 대신 Davis는 회의를 "라이프 사이클"처럼 다루어 쉽게 기록하고 공유할 수 있어야 한다고 말했습니다. 예를 들어, Teams는 회의를 녹음하고, 회의를 자동으로 녹음하고, 나중에 볼 수 있도록 팀의 토론에 바로 파일을 배치하도록 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 회의에서 논의된 모든 단일 정보에 액세스할 수 있습니다. 더 나아가 사용자는 AI를 사용하여 녹화된 회의 내에서 특정 키워드 또는 이름을 검색하고 회의의 정확한 순간으로 바로 이동할 수 있습니다.

전반적으로 Microsoft는 AI가 현재 우리 시대에 어떻게 사용되고 있는지에 대한 꽤 인상적인 실제 사례를 가지고 있습니다.

구글이 마이크로소프트처럼 전체 기조 연설을 하지는 않았지만 검색 엔진의 거물인 구글은 인공 지능과 커뮤니케이션의 미래에 대해 직접 논의한 산업 비전 연설을 공유할 기회를 가졌습니다.

Google Cloud Suite CTO의 사무실인 Diane Chaleff는 기계 학습의 영향을 크게 받는 커뮤니케이션의 미래에 대한 Google의 비전을 제시했습니다. 그녀는 어떻게 커뮤니케이션이 항상 혁신과 성장의 핵심이었으며 머신 러닝이 커뮤니케이션 혁신의 핵심이 될 것인지 설명했습니다.

회의 일정을 잡는 새로운 방법

커뮤니케이션 분야에서 인공 지능을 도입하는 것 사이에 공통된 한 가지 공통점은 회의 개선에 초점을 맞추는 것 같습니다. 회의는 매일 진행되며 주요 목표는 생산적인 것이지만 일이 제대로 진행되지 않으면 때때로 반대의 영향을 미칠 수 있습니다. Google은 조직, 공간 예약, 회의 시간에 이르기까지 회의의 모든 측면을 혁신할 수 있다고 생각합니다.

Chaleff는 회의를 시작할 때 평균적인 미국 회사원은 매주 회의 일정을 잡는 데 1시간 이상을 소비한다고 설명했습니다. 5~6명의 다른 사람들의 일정을 구성하려고 하는 대신 기계 학습을 사용하여 채팅의 맥락에서 이를 수행할 수 있습니다. 기계 학습으로 구동되는 봇은 "내일 Dan과 회의 일정 잡기"와 같은 간단한 메시지로 회의 일정을 대화식으로 예약하는 데 사용할 수 있습니다.

이 코드를 수신하면 봇은 두 참석자 캘린더를 스캔하여 공통의 빈 블록을 찾고 자동으로 두 참석자에게 해당 시간을 알려줍니다.

공간 찾기

이제 적절한 시간에 회의 일정이 잡혔지만 만날 장소를 찾는 것은 어떻습니까? Chaleff는 예약된 회의실의 25%에서 40%가 결국 사용조차 하지 않고 비어 있는 통계를 다시 공유했습니다. 그것은 많은 낭비 공간입니다. 만날 장소를 찾는 문제는 공간 부족이 아니라 비효율적인 공간 활용이다.

예를 들어, Dan과의 일대일 회의가 실패하면 회의 공간이 해제될 수 있습니다. 봇이나 동료에게 회의에 참석할 수 없다고 말하면 기계 학습을 사용하여 일정을 자동으로 업데이트할 수 있습니다. 예약된 방을 비어 있는 것으로 표시합니다.

그러나 더 나아가 기계 학습을 사용하여 회의에 적합한 크기의 공간을 찾을 수도 있습니다. 참석자 목록이 줄어들거나 늘어나더라도 동일한 기계 학습 기반 봇이 참석자 목록에 더 잘 맞는 회의실로 회의 일정을 조정할 수 있습니다. 전반적으로 기계 학습을 사용하면 회의 시간뿐만 아니라 장소도 보다 효과적으로 구성할 수 있습니다.

보다 생산적인 회의

또한 Microsoft와 유사한 방식으로 Google은 회의 시간을 보내는 방식을 혁신하여 생산성을 높이고자 합니다. 현재 세상에서 메모를 할 때 중요한 날짜를 놓치면 해당 정보를 찾기 위해 새로운 회의를 예약해야 할 수도 있습니다. 그러나 Google은 이 문제가 다른 솔루션으로 해결되고 있다고 보고 있습니다.

앞으로 Google은 훨씬 더 나은 메모를 작성하고 중요한 정보를 놓치지 않도록 자체 Jamboard와 같은 디지털 화이트보드의 사용을 장려하고 있습니다. 디지털 화이트보드에 내장된 기계 학습을 통해 손으로 쓴 메모를 자동으로 입력된 글꼴로 변환할 수 있으며 여러 사용자가 동시에 칠판에 메모하고 동등한 참가자가 될 수 있으며 기계 학습을 사용하여 그림을 정리하거나 그림을 정리할 수도 있습니다. 낙서.

그러면 칠판에 쓰는 모든 것이 저장되고 전사됩니다. 또한 Jamboard는 회의를 녹음하고 말한 모든 내용을 자동으로 텍스트로 변환할 수 있으므로 빈틈이 없습니다. Google의 비전은 인공 지능을 사용하여 인간의 독창성을 극대화할 수 있다는 것입니다. 우리는 AI를 사용하여 모든 잡동사니와 일상적인 작업을 처리하여 사람들이 가장 잘하는 일을 하고 창의적이 되도록 할 수 있습니다.

인공 지능은 우리가 두려워하는 무서운 최후의 기술일 필요가 없습니다. 현실은 AI가 이미 사용 가능하고 우리를 돕기 위해 존재한다는 것입니다. 회의는 인공 지능을 시작하기 위해 분명히 합의된 국경입니다. Cisco와 같은 다른 제공업체에서도 머신 러닝을 활용하여 회의를 보다 생산적으로 만드는 유사한 솔루션을 도입하는 것을 보았습니다.

나는 Chaleff가 그녀의 짧은 프레젠테이션에서 표현한 감정이 정말 마음에 들었습니다. 커뮤니케이션은 항상 혁신의 중심에 있었고, 특히 이 새로운 정보 시대에는 더욱 그렇습니다. Chaleff가 말했듯이 AI를 사용하여 모든 "쓰레기"를 처리함으로써 인간은 더 생산적이고 더 효율적으로 일하고 더 효과적으로 의사 소통할 수 있습니다.