Зустрічі полегшують обмін інформацією, прийняття рішень та вирішення проблем та допомагають створити довіру та відносини в команді, відділі та організації. Рішення зустрічей головних гравців (Microsoft, Zoom, Webex, Ringcentral тощо) включають різну ступінь генеративного AI (Gen AI) автоматизації, перекладу, предметів дій тощо, щоб де-наголошували стомлюючі аспекти зустрічей і, таким чином, звільняють час для більш значущих дискусій.
“Але багато людей, яких ви дійсно хочете почути, є найтихішими у вашому підприємстві. Вони виявляються найменш у слабких чатах, вони говорять найменше в командах”, – сказав Крістоф Флейшман, засновник і генеральний директор компанії ” Артур Технологіїпостачальник програмного забезпечення для співпраці AI. “Але якщо ви дасте їм можливість поділитися в комфортній обстановці, вони насправді дадуть вам неймовірне розуміння”.
Нещодавно, Артур Опубліковані результати опитування, що вказують на те, що майже всі 1012 респондентів повідомили про використання AI у своїй щоденній роботі, майже половина використовує AI кілька разів на день. Fleischmann характеризував використання AI респондентів як значною мірою обмежені особистими силосами, які, за його словами, можуть призвести до багатьох інших ідей або винос із опрацьованих даних. Отже, якщо інструменти Gen AI не ґрунтуються на даних компанії, пріоритетам, бізнес -моделі тощо, вони можуть створювати загальні ідеї, навіть якщо вони не галюцинують.
“AI повинен бути високопоставлений і мати знання про своє підприємство та вирішувати той факт, що у вас більше ідей, але ті ж можливості прийняття рішень”,-сказав Флейшман. «AI не сприяє нам приймати кращі рішення, краще узгоджувати наші інтереси або окреслювати те, що ми повинні з'ясувати. Отже, у вас є ті самі вузькі місця, що й раніше, але, але [many] більше ідей ».
Дістатися до кращих рішень як команди вимагає кращого підходу до подання зворотного зв'язку та звуження результатів до того, що можна використовувати та діємо. Артур побудував генеративного помічника AI, Артур Вібра, який вимагатиме відгуків на тему від окремих учасників команди, департаменту або в організації.
Arthur Vibe налаштований з підказкою – наприклад, Ми проводимо глибокий аналіз дайвінгу на нашому недавньому розгортку програмного забезпечення. Залучайте учасників опитування з питаннями, які спонукають їх до розуміння цього процесу. Користувач також налаштовує Arthur Vibe з поведінковою персоною, побудованою з власного досвіду Артура з семінарами та форматами навчання. Одним із прикладів є “аналіз першопричини”, який змушує Vibe нахилятися і натискати на відповіді, а “відгук” надає більш непохитного інтерв'юера. Людський користувач може ввести власні запитання для Vibe, щоб задати, але в іншому випадку Vibe створить власні запитання у відповідності з його запропонованим завданням, персоною та виходячи з того, що говорить опитування.
Отже, замість того, щоб викликати традиційну зустріч, менеджер, який використовує Arthur Vibe, будує те, що в основному є опитуванням, що працює на AI, і надсилає його. Окремі учасники, такі як розробники програмного забезпечення У наступному прикладі, взаємодіють з Arthur Vibe через мову чи текст. Вони вибирають, коли вони займаються, мовою, яку вони віддають перевагу, і вони можуть зайняти стільки часу, скільки хочуть. Опитування також можна встановити на “анонімні” для подальшого заохочення відвертих відповідей.
“Ми намагаємось забезпечити засвоюваний спосіб почути більше людей”, – сказав Флейшман. “Ми вважаємо, що це підвищує якість інформації, яку ви маєте наявні. Це не вирішує вузьке місце рішення на даний момент, але, принаймні, у вас є знання доступні для AI – ви структуровані знання, які раніше були неструктуровані”.
Артур
Після того, як індивідуальні інтерв'ю буде завершено, Vibe генерує звіт (невелика частина якого показана нижче), який агрегує, узагальнює та аналізує неструктуровані дані з окремих інтерв'ю, а також, в цьому прикладі, аналіз настроїв у всіх інтерв'ю. Vibe також надасть рекомендації щодо предметів дій, де члени команди погодилися або не погодилися, і що слід зберегти, почати чи припинити робити.
Артур
Після того, як ці неструктуровані знання інтерв'ю структуровані, менеджер може взаємодіяти з даними через інтерфейс чату та задати йому питання щодо даних. Більшість моделей AI можуть бути обґрунтовані унікальними даними організації, але це, як правило, робиться за допомогою бази знань, документації тощо. Підхід Артура дозволяє обґрунтувати її модель – принаймні стосовно теми, що знаходяться на знаннях, які люди мають у своїх головах.
“Змінюючи робочий процес і дозволяючи підприємствам передавати мовчазні знання в доступні знання AI, я думаю, що ми можемо вдосконалити прийняття рішень досить великою мірою”, – сказав Флейшман. “Я думаю, що це величезна можливість, і Vibe – це перший крок, який допоможе вам прорізати шум, не вимикаючи людей”.