Fjern, men engasjert: Omdefinering av bedriftsinteraksjon med AI – Tankeledere

Av Gary Bhattacharjee, AI-praksisleder, Infosys.

Kraften i personlige interaksjoner i forbindelse med en bedriftstransaksjon har ofte blitt tatt for gitt, til COVID-19-pandemien i 2020 stengte alle fysiske kontaktpunkter i globale bedrifter over alle vertikaler, og tvang ledere til å tenke om bedriftsnormer på nytt. La oss utforske faktorene som gjør menneskelige interaksjoner i en bedrift-til-bedrift (B2B)-kontekst komplekse og hvordan grunnprinsippene i kunstig intelligens (AI) lettet dette.

Samarbeid

I en fjernarbeidsmiljø blir “teamarbeid” vanskelig uten fysiske interaksjoner. Mens det fantes mange virtuelle møteteknologier før pandemien, har nedstengningen tvunget dette til å bli den “eneste” metoden for samarbeid, og dermed åpnet dører for innovasjoner som kan skaleres og forbedre de eksisterende kapasitetene.

Transkripsjon

Ved å bruke Neural-Nets-teknikker i AI, kan auto-minutter skapes ved å bruke tale-til-tekst-teknikker i virtuelle møter. I tillegg kan det auto-opprette en transkripsjon for analyse, sporbarhet og referanse.

Øversettelse

Ved å bruke overføringslæringsteknikker i AI, kan auto-øversettelse av samtaler aktiveres i et virtuelt møte som involverer flerspråklige deltakere.

Følelser

I ansikt-til-ansikt-møter, leser vi underbevisst kroppsspråk og designer våre svar. Dette er svært vanskelig å gjøre på en videokall. Imidlertid kan gest-analyse og mikro-facial-analyse-teknikker mer nøyaktig identifisere brede følelser i sammenligning med et menneskelig sans.

Papirarbeid

Selv om papirarbeidet som trengs for en bedrift-til-forbruker (B2C)-transaksjon har blitt kraftig redusert i den digitale verden, avhenger B2B-interaksjoner fortsatt i stor grad av å tolke informasjon fra narrative dokumenter, trykte skjemaer og/eller håndskrevne papirer. Hovedårsaken er at forretningsregler for ulike transaksjoner ofte er unike og komplekse, og ikke berettiger datamaskinering av prosessen.

Naturlig språkforståelse (NLU)

Fremgang i områdene ontologi samt neuronnnettbaserte algoritmer for å syntetisere kontekst, brukes bredt for å forstå bedriftsdokumenter, som kontrakter. En NLU-aktivert plattform kan erstatte behovet for manuell håndtering av papir; og dermed bidra til kontaktfrie bedriftsoperasjoner.

Håndskrevne tegn

Mye er fortsatt fanget i håndskrevne notater, for eksempel juridiske notater på kontrakter, kliniske notater og resepter, møtenotater osv. Fremgang i bildebehandling, mønstergjenkjenning og stilklassifisering har forbedret nøyaktigheten og forståelsen av håndskrevne tekster. Dette hjelper med å fjernhumanisere kontakt og bygge tillit i håndskrevne kommunikasjoner.

Proveniens

Hva vi tar for gitt i en “reell verden” er autentisiteten til en annen menneske. Imidlertid krever en virtuell verden at vi validerer og autentiserer den menneskelige identiteten til enhetene vi interagerer med.

Digital identitet

Menneskelige brukere kan gjenkjennes fra de elektroniske krummer de etterlater i det digitale rommet. En bot kan ligne en menneske, men ved å bruke atferdsanalyse, kan en AI-drevet maskin identifisere en ikke-menneske. I tillegg kan systemet, ved å samle inn profilinformasjon fra tredjepartsdatakilder, ikke bare autentisere personen, men også validerer legitimasjon og avskaffe behovet for manuell due diligence.

Tredjepartsvalidering

Notar-tjenester og formidlingstjenester ble skapt for å sikre at i en bedriftstransaksjon, en tredje enhet validerer en identitet eller transaksjon. Men med fremgang i valideringer ved hjelp av digitale signaturer, biometriske autentiseringer og andre AI-drevne tekniker, kan notariseringer gjøres fullstendig virtuelle, og dermed eliminere behovet for menneskelige notarer.

Block-chain

Block-chain-teknologi etablerer autentisiteten til en transaksjon, en kontrakt eller en eiendom i en bedrift. Maskinlærings-teknikker i AI kan brukes til å skape den nødvendige unike identifikatoren for en blokk som er uforanderlig, men avledet fra bedriftskonteksten.

Sikkerhet

I et virtuelt rom, når det gjelder sikkerhet, må noen ting som tas for gitt i et fysisk rom, oppdages og håndteres, ettersom truslene ofte er usynlige.

Perimeterbeskyttelse

I et virtuelt arbeidsmiljø, blir brukerne vanligvis innvilget via en multifaktor-autentisert “port” og alle kommunikasjoner er beskyttet av kryptering. Imidlertid er disse beskyttelsesmetodene utsatt for haker. Fremgang i AI hjelper med øyeblikkelig trusseloppdaging og isolering.

Indre trussel

En mer snikende trussel er når en autentisert bruker engasjerer i mislighold, ettersom hans/hennes handlinger ikke overvåkes av kolleger som i en normal arbeidsplass. For eksempel kan en bruker lett stjele sensitiv data fra sin fjernarbeids-skjerm, ved å ta et telefonbilde eller bare skrive det ned på papir. Tekniser i AI ved hjelp av atferdsanalyse, kan identifisere og slutte slike handlinger, selv uten å fange faktiske signaler av samme.

Immersjon

Personer som arbeider fjern, savner arbeidsplass-samtaler og interaksjoner. I tillegg er oppmerksomhetsspannet til hjemme-arbeidere ofte revet av personlige utløsere. AI-disiplinene for visjon-analyse og video-intelligens, er en muliggjører for følgende tekniker:

Forbedret virkelighet (AR)

AR sammenstiller virtuelle objekter fra et annet eiendom til de virkelige objekter i en hjemme-arbeidsplass, og gir det en fysisk følelse av en interaktiv arbeidsplass. Ved å bruke visjon-intelligens-teknikker i AI, kan en slik endret virkelighet ligne en utvidet arbeidsplass som kan holde arbeideren engasjert.

Virkelig virkelighet (VR)

I VR er arbeideren fullstendig oppslukt i visjon, lyd og, nå også berøring, med den virkeligheten som projiseres. I visse bedrifts-arbeidsplasser, som en butikk-gulv, er et avansert VR-system med medarbeidere gjengitt som “digitale tvillinger”. Dette er i virkeligheten en kompleks komposisjon og gjengivelse av data og atferd som detekteres i sanntid fra den analoge tvillingen, ved hjelp av AI-disiplinene.

Mens disse forbedrede evnene, drevet av AI, som ligner og forsterker menneskelige interaksjoner, kan lettet “reell verden”-engasjementsbehovene for en sosialt avstandsfjern arbeidsstyrke, er det en ting som fortsatt er utenfor rekkevidden av nåværende fremgang i AI: Intuisjon. Er dette sjette sanset som et menneske føler, uquantifiserbart, eller er det ennå ikke matematisk uttrykt? Oppfatningen av en vellykket utfall tenderer fortsatt å favorisere intuisjonsbasert beslutning, på grunn av den dypt innarbeidede avhengigheten av vår “gut feel”, som over tid kanskje vi kan overvinne og stole på maskinbasert kontroll. Intuisjon kan bare være et flyktig og fiktivt konstrukt av det menneskelige sinnet eller det kan være en virkelig ting som kan beregnes, lignes og forsterkes. Ettersom AI fortsetter å utvikle seg, vil vi til slutt bygge intuitive maskiner som vi kan stole på, implisitt.