Този сайт използва бисквитки (cookies). Ако желаете можете да научите повече тук. Разбрах

Новини ИТ мениджмънт

Как изкуственият интелект подобрява бизнес продуктивността (част 2)

от , 30 август 2018 0 631 прочитания,

Как изкуственият интелект подобрява бизнес продуктивността (част 2)

Прочетете още: Как изкуственият интелект подобрява бизнес продуктивността (част 1)

Вместо да заменят хората, настоящите AI инструменти и услуги повишават продуктивността на служителите като подобряват работните процеси, разширяват възможностите за търсене и намиране на документи и улесняват сътрудничеството.

Смарт документи

На първо място AI функциите могат да улеснят създаването на документите. Опцията Editor в скорошните версии на Microsoft Word 2016 и опцията за проверка на граматиката в Google Docs използват машинно обучение, за да уведомят кога правилно изписана дума не е подходящо използвана. Това не е нова функция, но научаването на нова лексика като имена на компании я прави доста по-добра в сравнение със старите системи, които не се обновяват.

Функции като QuickStarter и PowerPoint Designer могат също да помагат при избора на формат, да запълват слайдовете с изображения от Wikipedia и да предлагат множество дизайни за текстове и списъци. Excel сега включва Insights функции, за първи път въведени при Power BI, които автоматично подчертават данни, за да се забележат необичайно високите или ниските числата.

Power BI винаги е позволявал да се направи и по-задълбочен анализ като на естествен език се задават въпроси от типа: „Кой е най-добрият ми клиент за последното тримесечие“ или „Кой регион има най-големи печалби тази година“. Tableau сега интегрира автоматизираните модели на данни на Data Robot, създадени чрез машинно обучение, за да генерира подобни визуални анализи с цел откриване на модели и връзки.

Някои документи като резюметата са добре структурирани и следователно са по-лесни за разпознаване, а LinkedIn предлага много подробности за работните позиции и свързаните с тях задължения. Resume Assistant на Word може да определи кога един документ представлява CV и да отвори панел, където да представи уменията на хора на същата позиция. А това е особено добра възможност за намиране на вдъхновение и начални идеи, преди да започнете процеса на писане.

В допълнение разпознаването на почерк става все по-полезно сега, когато интерактивните бели дъски са доста популярни. Например, приложението Whiteboard на Microsoft, използва изкуствения интелект на Windows Smart Ink, за да откроява формите и таблиците, да разпознава списъци, телефонни номера и дати.

Whiteboard също така може да вземе ваша рисунка и по нея да търси изображения в Bing. Jamboard, интерактивната бяла дъска на Google, има подобен захранен чрез изкуствен интелект инструмент, наречен AutoDraw, който търси изображения, съвпадащи с вашата скица на дъската. Това означава, че дори да не сте особено талантлив художник, можете да надраскате набързо картина и след това да я замените с нещо по-разпознаваемо.

В същото време разпознаването на говор чрез AI тепърва започва да се развива. Вече има редица услуги като Trint, Simon Says, Speechmatics, Callnote, Otter, които с изкуствен интелект могат да транскрибират запис или видео клип. Почти всички обаче след това трябва да бъдат прегледани за грешки, тъй като фонов шум, множество гласове, акцент и специфична лексика влияят на точността на транскрипцията.

Как изкуственият интелект подобрява бизнес продуктивността (част 2)

AI за подобряване на бизнеса

Много от тези инструменти могат да подобрят продуктивността на отделните служители, без да е необходима особена намеса от ИТ екипа. След като автоматизираната класификация на документи стане широко достъпна, то вероятно ще искате да разбере как да я интегрирате с изтичането на данни и инструментите за управление на правата, които вече използвате. Но за подобряване продуктивността на екипите може би ще са необходими по-формални процеси.

Изследване показва, че мениджърите, които се подготвят за следващата работна седмица, изпращайки имейли в неделя вечерта (с идеята те да бъдат прочетени в понеделник сутрин), научават своя персонал да си следи пощата и в извънработно време. Служителите, които се притесняват да не пропуснат нещо важно и проверяват писмата си непрекъснато, често се оплакват от стрес и губят концентрация. При някои юрисдикции четенето на имейли в извънработно време трябва да се заплаща. Така например, служител в Ирландия получи 7,500 евро обезщетение за всички извънредни часове. Изпращането на имейли по време на срещи е друг лош навик, който мениджърите предават на своите служители.

Функциите MyAnalytics и Workplace Analytics в Office 365 използват машинно обучение да анализират имейлите и моделите за срещи от Microsoft Graph. Индивидуалните потребители получават седмични доклади, които показват колко време са прекарали в срещи, в писане на имейли или в извънредна работа, както и колко от тези имейли са били прочетени. Мениджърите могат да видят обобщена информация за това колко време отделят на доклади, дали хората редовно използват имейла след работно време или как работят най-успешните екипи. Това дава възможност да се открие проблемното поведение и да се следи дали има подобрение.

По подобен начин новите контролни табла за прогностични анализи в услугата за управление на проекти Hive използват машинно обучение да покаже кои екипи имат твърде много задачи и не достатъчно персонал и колко добре екипите разпределят времето по проектите си. Не трябва да се забравя обаче, че всички тези инструменти само показват къде е проблемът, след това идва ред хората да намерят начин как да се справят с него.

КОМЕНТАРИ ОТ  

Полезни страници
    За нас | Аудитория | Реклама | Контакти | Общи условия | Декларация за поверителност | Политика за бисквитки |
    Действителни собственици на настоящото издание са Иво Георгиев Прокопиев и Теодор Иванов Захов