Jak uczenie maszynowe zmieni komunikację w przedsiębiorstwie

Mówienie o przyszłości technologii bez omawiania sztucznej inteligencji jest prawie niemożliwe. Modne słowo przeniknęło do niemal każdego aspektu technologii, a komunikacja w przedsiębiorstwie nie różni się od nich. Teraz nie mówimy o armii inteligentnych robotów, które zagrażają rasie ludzkiej, z dala od tego. Na szczęście daleko nam do tego.

Jednak sztuczna inteligencja jest prawdziwa, jest tutaj i wprowadzi drastyczne zmiany w sposobie, w jaki prowadzimy interesy i codzienną interakcję z naszymi zespołami. Podczas tegorocznych prezentacji na Enterprise Connect zarówno Microsoft, jak i Google intensywnie omawiały obecną rzeczywistość sztucznej inteligencji i komunikacji korporacyjnej, a także najbliższą przyszłość. Mówiąc najprościej, kiedy rzeczy stają się bardziej inteligentne, nasze życie staje się prostsze.

Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji w naszych platformach ujednoliconej komunikacji, zobaczymy zupełnie nową koncepcję sposobu, w jaki postrzegamy komunikację i czego powinniśmy oczekiwać od tych rozwiązań.

Rozwój inteligentnej komunikacji

Podczas przemówienia Bob Davis, wiceprezes korporacyjny ds. inżynierii usługi Office 365 w firmie Microsoft, wyjaśnił, że firma Microsoft ma nową, długoterminową wizję dla branży komunikacji korporacyjnej. Ta wizja opiera się na dotychczasowej pracy wielu różnych graczy na rynku, ale także popycha UC na zupełnie nową ścieżkę.

Ta nowa ścieżka jest znana jako Inteligentna Komunikacja. Inteligentna komunikacja będzie bardziej połączona niż kiedykolwiek wcześniej. Inteligentna komunikacja będzie wnikliwa i proaktywna, pozwalając nam przełamywać bariery i lepiej radzić sobie z zalewem informacji, na które jesteśmy narażeni każdego dnia.

Ale, aby określić definicję tego terminu, Inteligentna Komunikacja będzie skrzyżowaniem Sztucznej Inteligencji i Komunikacji Biznesowej. Jednym ze sposobów myślenia o tym byłaby sztuczna inteligencja jako osobisty asystent użytkowników, zapewniający im wgląd w rozmowy lub kierujący ich do potrzebnych informacji.

To wszystko jest koncepcyjne, więc przyjrzyjmy się kilku przykładom ze świata rzeczywistego, aby lepiej zrozumieć, o czym mamroczę.

Ponieważ używamy terminu i definicji Microsoftu, przy wyjaśnianiu scenariusza ze świata rzeczywistego jedynym właściwym rozwiązaniem jest rozpoczęcie od giganta technologicznego, zwłaszcza że Microsoft już wykorzystuje sztuczną inteligencję na swojej platformie UC. Tak więc Microsoft przedstawił ideę Inteligentnej Komunikacji, ale skąd wzięła się ta koncepcja? Aby najpierw zrozumieć, skąd wziął się pomysł, musimy zrozumieć krajobraz.

Platforma i mózg

Najnowszą aplikacją Unified Communications firmy Microsoft jest Microsoft Teams, aspekt współpracy platformy Office 365. Usługa Teams działa bezpośrednio w usłudze Office 365 i umożliwia użytkownikom grupowanie się w zespoły w celu wspólnej pracy i omawiania projektów, udostępniania aktualizacji, informacji, plików i nie tylko. Ale to tylko platforma, jeszcze nie dotarliśmy do AI.

Podczas przemówienia Davis wyjaśnił, że „aby coś było inteligentne, potrzebuje mózgu”. Tak więc budowanie na bazie Microsoft Teams to coś, co gigant technologiczny nazywa Microsoft Graph. „To właśnie jest wykres Microsoft”, kontynuował Davis, „potężny mózg, który łączy się z sygnałami danych pochodzącymi z każdego e-maila, każdego pliku, każdej wiadomości wysłanej w ramach Office 365”.

Ponieważ ten „mózg” zawsze analizuje każdą interakcję w usłudze Office 365, wykres może dostarczyć potężnych informacji i pomóc nam lepiej radzić sobie z ogromnym przepływem informacji.

Potężny asystent

Na przykład, gdy próbujesz skontaktować się ze Stevem i po prostu szukasz Jamesa w usłudze Office 365, Microsoft Graph może dokładnie przewidzieć, z którym Stevem chcesz porozmawiać, na podstawie istniejących zespołów, kanałów, w których się znajdujesz i poprzedniego kontaktu z innymi Steve'ami.

Lub dla bardziej złożonego scenariusza, powiedzmy, że pracujesz nad projektem budowy nowego drona. Potrzebujesz eksperta od dronów, który pomoże poprowadzić projekt, więc zamiast pytać o eksperta od dronów, możesz po prostu zapytać Microsoft Teams „Kto wie o dronach?” Zespoły będą następnie przeszukiwać każdy kanał i interakcję, aby dowiedzieć się, kto najczęściej omawia drony i zalecić interakcję z tym użytkownikiem.

Nowy sposób na spotkanie

Oprócz zapewniania wglądu w to, kim jest ekspert ds. dronów w Twoim zespole, Microsoft Graph może również zmienić sposób, w jaki organizujemy spotkania i uczestniczymy w nich. Obecnie spotkania są zbiorem niepowiązanych ze sobą doświadczeń, a wiele krytycznych rozmów informacyjnych pojawia się między szczelinami. Na przykład bardzo łatwo jest stracić orientację podczas robienia notatek, jeśli ktoś mówi zbyt szybko, a następnie brakuje tych informacji w transkrypcji spotkania.

Dzięki Microsoft Graph spotkania mogą być bardzo różne. Zamiast tego, powiedział Davis, powinniśmy traktować spotkania jak „cykle życia”, aby można je było łatwo rejestrować i udostępniać. Na przykład w aplikacji Teams można ustawić rejestrowanie spotkań, automatyczne transkrypcje spotkań i umieszczanie pliku bezpośrednio w dyskusji zespołu w celu późniejszego wyświetlenia. W ten sposób masz dostęp do wszystkich informacji, które zostały omówione podczas spotkania. Idąc dalej, dzięki sztucznej inteligencji użytkownicy mogą wyszukiwać określone słowa kluczowe, a nawet ich nazwy w nagranych spotkaniach, i przeskakiwać od razu do konkretnego momentu spotkania.

Ogólnie rzecz biorąc, Microsoft ma kilka imponujących przykładów z prawdziwego świata, w jaki sposób wykorzystuje się sztuczną inteligencję w naszych obecnych czasach.

Chociaż Google nie zorganizowało całej prezentacji przewodniej, takiej jak Microsoft, gigant wyszukiwarek miał okazję podzielić się i przedstawić Industry Vision Address, w którym bezpośrednio omawiali sztuczną inteligencję i przyszłość komunikacji.

Diane Chaleff, Office of the CTO for Google Cloud Suite, przedstawiła wizję Google dotyczącą przyszłości komunikacji, na którą duży wpływ ma uczenie maszynowe. Wyjaśniła, w jaki sposób komunikacja zawsze była podstawą innowacji i rozwoju oraz w jaki sposób uczenie maszynowe będzie podstawą innowacji w szczególności w komunikacji.

Nowy sposób na planowanie spotkań

Jednym wspólnym wątkiem między wprowadzeniem sztucznej inteligencji do komunikacji wydaje się być skupienie się na usprawnieniu naszych spotkań. Spotkania odbywają się codziennie i chociaż ich głównym celem jest produktywność, czasami mogą mieć odwrotny wpływ, jeśli coś nie pójdzie dobrze. Google uważa, że ​​możemy zrewolucjonizować każdy aspekt spotkań, od organizacji, przez rezerwację miejsca, a nawet czas spędzany na spotkaniach.

Chaleff wyjaśnił, że na rozpoczęcie spotkań przeciętny pracownik biurowy w USA spędza więcej niż godzinę tygodniowo na planowaniu spotkań — godzinę czystej rozrywki. Zamiast próbować organizować kalendarz z pięcioma lub sześcioma różnymi osobami, możemy użyć uczenia maszynowego, aby zrobić to za nas, wszystko w kontekście czatu. Bota opartego na uczeniu maszynowym można użyć do konwersacyjnego planowania spotkań za pomocą prostej wiadomości, takiej jak „zaplanuj spotkanie z Danem na jutro”.

Po otrzymaniu tego kodu bot skanowałby kalendarze obu uczestników, aby znaleźć wspólny pusty blok i automatycznie podpowiadał ten czas obu uczestnikom.

Znalezienie miejsca

Więc teraz masz zaplanowane spotkanie we właściwym czasie, ale co ze znalezieniem miejsca na spotkanie? Chaleff ponownie podzielił się statystyką, że od 25% do 40% zarezerwowanych sal konferencyjnych nie jest nawet używany i siedzi pusty. To dużo zmarnowanej przestrzeni. Problemem ze znalezieniem miejsca do spotkań nie jest brak miejsca, ale raczej nieefektywne wykorzystanie przestrzeni.

Na przykład, jeśli Twoje indywidualne spotkanie z Danem się nie powiedzie, miejsce spotkania można zwolnić — po prostu powiedz botowi lub współpracownikowi, że nie możesz tego zrobić, a uczenie maszynowe może zostać wykorzystane do automatycznej aktualizacji harmonogramu i oznacz ten zaplanowany pokój jako pusty.

Ale idąc jeszcze dalej, uczenie maszynowe może być również wykorzystane do znalezienia odpowiedniej wielkości sali na spotkanie. Jeśli lista uczestników zmniejszy się, a nawet powiększy, ten sam bot korzystający z uczenia maszynowego może przełożyć spotkanie na salę, która lepiej pasuje do listy uczestników. Ogólnie rzecz biorąc, uczenie maszynowe może być wykorzystywane do efektywniejszego organizowania nie tylko godzin spotkań, ale także lokalizacji.

Bardziej produktywne spotkania

Podobnie jak Microsoft, Google chce zrewolucjonizować sposób spędzania czasu na spotkaniach, umożliwiając nam większą produktywność. W dzisiejszym świecie, jeśli przegapisz kluczową datę podczas robienia notatek, być może będziesz musiał zaplanować nowe spotkanie tylko po to, aby uzyskać te informacje. Google widzi jednak, że problem ten jest rozwiązywany innym rozwiązaniem.

W przyszłości Google promuje korzystanie z cyfrowej tablicy, takiej jak ich własny Jamboard, aby pomóc nam robić znacznie lepsze notatki i nigdy nie przegapić ważnej informacji. Dzięki uczeniu maszynowemu wbudowanemu w cyfrową tablicę odręczne notatki mogą być automatycznie konwertowane na czcionkę maszynową, wielu użytkowników może jednocześnie robić notatki na tablicy i być równoprawnymi uczestnikami, a uczenie maszynowe może być nawet wykorzystywane do czyszczenia rysunków lub gryzmoły.

Wszystko, co napiszesz na tablicy, zostanie zapisane i przepisane. Jamboard może również nagrywać Twoje spotkanie i automatycznie transkrybować wszystko, co zostało powiedziane, dzięki czemu nic nie umknie. Wizja Google jest taka, że ​​możemy wykorzystać sztuczną inteligencję do maksymalizacji ludzkiej pomysłowości. Możemy wykorzystać sztuczną inteligencję do obsługi wszystkich śmieciowych i przyziemnych zadań, umożliwiając ludziom robienie tego, co robią najlepiej, bycie kreatywnym.

Sztuczna inteligencja nie musi być przerażającą technologią zagłady, której się boimy. W rzeczywistości sztuczna inteligencja jest już dostępna i ma nam pomóc. Spotkania są wyraźnie uzgodnionym punktem wyjścia dla sztucznej inteligencji. Widzieliśmy nawet, jak inni dostawcy, tacy jak Cisco, wprowadzali podobne rozwiązania, które wykorzystują uczenie maszynowe, aby nasze spotkania były bardziej produktywne.

Bardzo podobał mi się sentyment, który Chaleff wyraził w swojej krótkiej prezentacji: komunikacja zawsze była w centrum innowacji, i jest to szczególnie prawdziwe w tej nowej erze informacji. Wykorzystując sztuczną inteligencję do obsługi wszystkich „śmieci”, jak to ujął Chaleff, ludzie mogą być bardziej produktywni, pracować wydajniej i skuteczniej komunikować się.