David Cearley, vice-presidente e Gartner Fellow, escreveu que as promessas de inteligência artificial (AI) que realizam magicamente tarefas intelectuais que os humanos fazem e aprendem dinamicamente tanto quanto os humanos é ” especulativa na melhor das hipóteses”. No entanto, com 2018 se aproximando rapidamente, a IA está claramente na mente de muitas empresas . Onde as empresas aplicam praticamente a IA em seus locais de trabalho digitais?
Em outubro de 2017, Cearley observou no Gartner 2017 Symposium / ITxpo em Orlando, FL, que a Narrow AI atualmente é a mais promissora. A Narrow AI é composta por “soluções de aprendizagem mecânica altamente dimensionadas que visam uma tarefa específica (como entender o idioma ou dirigir um veículo em um ambiente controlado) com os algoritmos escolhidos que são otimizados para essa tarefa”, diz ele. Dom Nicastro, da CMSWire, falou com vários especialistas para encontrar alguns casos de uso prático de inteligência artificial no local de trabalho digital.
Chatbots e assistentes virtuais nos ajudam a fazer perguntas sobre nossos telefones e dispositivos domésticos. Por que não trazer isso para o local de trabalho? Esse é o pensamento por trás do SAP CoPilot , um assistente digital da SAP projetado para ajudar empresas com tarefas como comprar contratos e colaborar com colegas. Sam Yen, diretor de design da SAP, disse em uma entrevista em vídeo no SAP TechEd Barcelona que eles queriam fazer na empresa o que os assistentes virtuais fazem para os consumidores. Perguntas como, “O que é o meu gasto total com o fornecedor X?” pode ser solicitado via aplicativo de smartphone.
O objetivo da SAP é eliminar a necessidade de os usuários interagirem manualmente com vários aplicativos de trabalho para fazer um trabalho. O SAP CoPilot faz isso através de um robô humano virtual, desenvolvido por inteligência artificial, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural, análise estatística e aprendizado automático. Os usuários podem fazer perguntas e dar comandos e o SAP CoPilot contextualiza seu discurso informal e não estruturado, analisa-o e executa ações e apresenta usuários com objetos de negócios, opções e outros dados.
A consultoria empresarial Deloitte formou uma parceria com o desenvolvedor de máquinas-aprendizagem Kira Systems para criar modelos que pretendam ler rapidamente milhares de documentos complexos, extrair e estruturar informações textuais para uma melhor análise. David Schatsky, diretor-gerente da Deloitte, que analisa a tecnologia emergente e as tendências empresariais, disse à CMSWire que empresas de todos os tamanhos precisam revisar pilhas de documentos por uma razão ou outra. Eles procuram riscos. Eles analisam o tipo de contratos que podem ter com fornecedores ou contrapartes. AI, ele disse, agora torna possível fazer esse tipo de trabalho muito mais rápido e de forma mais abrangente. “Isso muda completamente a maneira como esse tipo de trabalho é feito”, diz ele.
Tradicionalmente, se uma empresa tiver 15 mil contratos a serem revisados, um auditor tentará obter uma amostra representativa para análise. Com parcerias de AI, como a Deloitte-Kira Systems , o processamento de linguagem natural e a aprendizagem de máquinas formam o aplicativo para reconhecer a estrutura desses contratos e permitir que ele escolha as cláusulas-chave, termos e condições e os pontos-chave dentro de um contrato de forma automatizada . “Então você deixa o tipo de sampliando a abordagem e você obtém toda a população de documentos para que você possa obter uma visão muito, muito melhor e você pode diminuir o risco de perder alguma coisa “, disse Schatsky.
Schatsky também compartilhou que é possível experimentar e manter os custos relativamente baixos. O livro didático da Deloitte não estava construindo mecanismos da AI a partir do zero, mas sim uma construção baseada em tecnologia de terceiros que personalizava. “Há alguns pontos de entrada de baixo custo para experimentá-lo porque os grandes provedores de nuvem estão fornecendo aprendizado básico de máquinas na nuvem”, diz ele.
Todos queríamos voltar a uma chamada ou reunião gravada e encontrar os pontos de discussão importantes sem o incômodo de tentar adivinhar onde algo foi dito. AISense, uma startup do Vale do Silício fundada no ano passado, lançou tecnologia projetada para tornar as conversas de voz acessíveis e pesquisáveis através da sua Inteligência de Voz Ambiental. A empresa no mês passado anunciou que está fornecendo transcrição para a plataforma Zoom Video Communications e também está trabalhando para enviar um produto de consumo disponível no início de 2018. Ele levantou uma rodada da série A de US $ 10 milhões no mês passado.
AISense também tem em beta um aplicativo que se integra com um aplicativo de smartphone de gravação de chamadas. É preciso chamadas gravadas e, usando inteligência artificial, transcreve essas chamadas e as cura para usuários. Aqueles que alavancam as chamadas transcritas podem pesquisar palavras-chave. Os usuários também podem procurar por termos em todas as suas chamadas gravadas.
“Isso é tão prático quanto é possível”, diz Seamus McAteer, gerente geral de receitas e parcerias para a AISense. Sua tecnologia inclui reconhecimento automático de fala, identificação e separação de falantes, sincronização de fala e texto, pesquisa de conteúdo profundo e processamento de linguagem natural. Comercial
pode ver o que foi dito, quando e por quem e saída é compartilhável. “Nós acreditamos em um mundo no local de trabalho onde você pode manter um registro, quando quiser, de uma conversa. As notas desaparecerão. Você pode se concentrar no que está sendo dito. Achamos que isso pode ser perturbador da maneira muito boa” diz McAteer.
A WalkMe, uma plataforma de adoção digital, oferece um mecanismo de inteligência artificial que permite ao software de negócios aprender sobre os papéis, hábitos e ações individuais dos usuários.
Athenahealth usa WalkMe para ajudar os clientes (médicos e enfermeiros) a receber orientação e treinamento sobre como usar um sistema. O WalkMe integra-se com o Salesforce , fornecendo orientação personalizada ao usuário sobre como criar uma oportunidade de vendas no sistema de CRM. Ele também se integra com um sistema como Workday , incluindo a funcionalidade de bate-papo no topo, que é projetado para orientar um usuário diretamente para uma seção relevante.
A Bloomin ‘Brands , uma empresa de refeições casual com sede em Tampa que inclui 100.000 membros da equipe e perto de 1.500 restaurantes, usa análises de inteligência artificial para ajudá-los a aproveitar dados em tempo real em coisas como equipamentos, reparos necessários e funções do operador. Precisa ter parceiros de restaurantes, provedores de serviços e equipes de instalações todos no mesmopágina, Jon Ahrendt compartilhou na postagem do blog da Bloomin Brands . A Bloomin ‘Brands integra a tecnologia de gerenciamento de instalações automatizadas da ServiceChannel AI em seus processos de gerenciamento de instalações para monitorar emergências, custos e identificar iniciativas futuras.
O Niles é um add-on Slack que escuta e grava conversas que acontecem dentro da plataforma de colaboração. PPC Protect é uma organização que usa Niles com freqüência. Toda vez que alguém envia uma mensagem, ele aprende, de acordo com Maria Hugh, gerente de sistemas, PPC Protect. Os usuários podem fazer perguntas a Niles e, usando AI, responderão com uma resposta. “Que produtos vendemos? Quais tamanhos? Quanto cobramos? Quem é responsável por este departamento?” Tudo é armazenado em um banco de dados e pode ser recuperado no futuro. Se o Niles falhar em uma resposta, os usuários podem fornecer a resposta certa para que o Niles esteja sempre atualizado. Quanto mais você interage e use-o mais ele aprende e faz as coisas bem.
A MESH, uma empresa de marketing estratégico baseada em Baton Rouge e a Not Rocket Science (NRS), uma empresa de desenvolvimento de soluções cognitivas cognitivas de software baseadas em Covington, Louisiana, criaram “Branded Bots”, aplicações de inteligência artificial que visam oferecer personalidade de marca através de vários canais e plataformas como Alexa, Cortana, Siri, IBM Watson, aplicativos móveis, sites e mídias sociais. “Nosso objetivo é fazer um trabalho, encomendar ou fabricar a partir da pré-produção e da proposta através do faturamento com a tecnologia AI”. disse Taylor Bennett, CEO e fundador da MESH. O exemplo que eles oferecem é um bot que eles desenvolveram, que se concentra em integração e operações de software, ligando o gerenciamento de projetos, o rastreamento de tempo e os sistemas de CRM.
Um usuário de sua tecnologia é Milo Ag, uma empresa agrícola que oferece aos produtores acesso a soluções cognitivas, interfaces de linguagem natural e cadeia de blocos. Milo é seu assistente pessoal de linguagem cognitiva, especialista em negociação, opções, regulamentos, conformidade, transporte, seguro de colheitas, financiamento, agronomia, maquinário, programas de fazenda, clima, notícias e muito mais. O objetivo da Milo é ajudar os produtores e seus funcionários a tomar as melhores decisões.
Werner G. Krebs, Ph.D., CEO da Acculation , uma empresa de software de ciência de dados e consultoria, disse à CMSWire que sua empresa usa processos direcionados por dados para tomar decisões sobre conteúdo para mídias sociais e em outros lugares. Os dados podem ser usados para tomar decisões de conteúdo de redes sociais e AI e algoritmos podem realmente criar o conteúdo por si só, de acordo com Krebs.