Odlegli, ale zaangażowani: ponowne wyobrażenie interakcji biznesowych z AI – Liderzy myśli

Przez Gary’ego Bhattacharjee, Lidera Praktyki AI, Infosys.

Potęga osobistych interakcji w prowadzeniu transakcji biznesowych była często przyjmowana za pewnik, aż do momentu, gdy pandemia COVID-19 w 2020 roku zamknęła wszystkie fizyczne punkty kontaktowe w globalnych firmach we wszystkich branżach, zmuszając liderów do ponownego przemyślenia norm biznesowych. Przeanalizujmy czynniki, które sprawiają, że interakcje ludzkie w kontekście biznes-to-biznes (B2B) są skomplikowane, oraz jak zasady Sztucznej Inteligencji (AI) łagodzą te trudności.

Współpraca

W środowisku pracy zdalnej “tworzenie zespołu” staje się trudne bez interakcji fizycznych. Chociaż przed pandemią istniało wiele technologii spotkań wirtualnych, lockdown zmusił do stosowania ich jako jedynej metody współpracy, otwierając drzwi do innowacji, które mogą skalować i poprawić istniejące możliwości.

Transkrypcja

Używając technik Neural-Nets w AI, można tworzyć auto-minuty za pomocą technik voice-to-text w spotkaniach wirtualnych. Ponadto, można auto-utworzyć transkrypcję do analizy, śledzenia i odniesienia.

Tłumaczenie

Używając technik transfer-learning w AI, auto-tłumaczenie rozmów jest możliwe w spotkaniach wirtualnych, w których uczestniczą osoby mówiące różnymi językami.

Nastroje

W spotkaniach twarzą w twarz, nieświadomie czytamy język ciała i projektujemy nasze odpowiedzi. Jest to bardzo trudne do zrobienia podczas wideorozmowy. Jednak analiza gestów i analiza mikro-wyrazów twarzy mogą bardziej dokładnie identyfikować ogólne nastroje w porównaniu z ludzką wrażliwością.

Papierkowa robota

Chociaż ilość papierkowej roboty potrzebnej do transakcji biznes-to-konsument (B2C) znacznie zmalała w świecie cyfrowym, interakcje B2B wciąż w dużej mierze opierają się na interpretowaniu informacji z narracyjnych dokumentów, wydrukowanych formularzy i/lub ręcznie pisanych notatek. Głównym powodem jest to, że często reguły biznesowe dla różnych transakcji są unikalne i złożone, i nie uzasadniają komputeryzacji procesu.

Naturalne zrozumienie języka (NLU)

Postępy w dziedzinie ontologii, a także algorytmów opartych na sieciach neuronowych do syntetyzowania kontekstu, są powszechnie stosowane w celu zrozumienia dokumentów biznesowych, takich jak umowy. Platforma z funkcją NLU może zastąpić potrzebę ludzkiego obsługiwanie papierkowej roboty, ułatwiając w ten sposób bezdotykowe operacje biznesowe.

Rozpoznawanie pisma odręcznego

Wiele informacji wciąż jest zapisywanych w notatkach odręcznych, na przykład notatkach prawnych na umowach, notatkach klinicznych i receptach, protokołach spotkań itp. Postępy w przetwarzaniu obrazu, rozpoznawaniu wzorców i klasyfikacji stylu poprawiły dokładność i zrozumienie tekstu odręcznego. To pomaga w wyjaśnianiu ludzkiego kontaktu i budowaniu zaufania w komunikacji odręcznej.

Pochodzenie

To, co przyjmujemy za pewnik w “świecie rzeczywistym”, to autentyczność drugiego człowieka. Jednak wirtualny świat wymaga od nas weryfikacji i uwierzytelnienia tożsamości ludzi, z którymi wchodzimy w interakcje.

Cyfrowa tożsamość

Użytkownicy ludzie mogą być rozpoznawani na podstawie elektronicznych śladów, które pozostawiają w przestrzeni cyfrowej. Bot może naśladować człowieka, ale za pomocą analizy behawioralnej, maszyna zasilana AI może identyfikować nie-ludzkie jednostki. Ponadto, gromadząc informacje o profilu z zewnętrznych źródeł danych, system może nie tylko uwierzytelnić osobę, ale także zweryfikować poświadczenia i unicestwić potrzebę ludzkiej staranności.

Weryfikacja przez stronę trzecią

Usługi notarialne i escrow zostały stworzone w celu zapewnienia, że w transakcji biznesowej trzecia strona weryfikuje tożsamość lub transakcję. Jednak dzięki postępom w weryfikacji przy użyciu podpisów cyfrowych, autoryzacji biometrycznych i innych technik zasilanych przez AI, notaryzacje mogą być całkowicie wirtualne, eliminując w ten sposób potrzebę ludzkich notariuszy.

Block-chain

Technologia block-chain ustanawia autentyczność transakcji, umowy lub aktywa w biznesie. Techniki Machine Learning w AI mogą być wykorzystywane do utworzenia niezbędnego unikalnego identyfikatora dla bloku, który jest niezmienny, ale pochodny z kontekstu biznesowego.

Bezpieczeństwo

W przestrzeni wirtualnej, gdy chodzi o bezpieczeństwo, niektóre rzeczy, które są przyjmowane za pewnik w przestrzeni fizycznej, muszą być odkryte i zarządzane, ponieważ zagrożenia są często niewidoczne.

Ochrona obwodu

W wirtualnym miejscu pracy użytkownicy są zwykle dopuszczani przez wieloczynnikowe uwierzytelnienie “bramę” i wszystkie komunikaty są chronione przez szyfrowanie. Jednak te metody ochrony są podatne na hakowanie. Postępy w AI pomagają w natychmiastowym wykrywaniu zagrożeń i izolowaniu.

Zagrożenie wewnętrzne

Jednym z bardziej zdradliwych zagrożeń jest sytuacja, gdy uwierzytelniony użytkownik angażuje się w nieuczciwe praktyki, ponieważ jego działania nie są monitorowane przez współpracowników, tak jak w normalnym miejscu pracy. Na przykład, użytkownik może łatwo skopiować wrażliwe dane z ekranu komputera, robiąc zdjęcie telefonem lub po prostu notując je na papierze. Techniki w AI za pomocą analizy behawioralnej mogą identyfikować i wnioskować o takim zachowaniu, nawet bez przechwytywania sygnałów.

Zanurzenie

Ludzie pracujący zdalnie tęsknią za rozmowami i interakcjami w miejscu pracy. Ponadto, uwaga pracowników w domu jest często rozproszona przez osobiste wyzwania. Dyscypliny AI, takie jak analiza wizji i inteligencja wideo, są katalizatorem dla następujących technik:

Rzeczywistość rozszerzona (AR)

AR nakłada obiekty wirtualne z innej przestrzeni na rzeczywiste obiekty w biurze domowym, nadając im fizyczne uczucie interaktywnej przestrzeni roboczej. Wykorzystując techniki inteligencji wizji w AI, taka zmieniona rzeczywistość może naśladować rozszerzoną przestrzeń roboczą, która może utrzymać pracownika zaangażowanego.

Rzeczywistość wirtualna (VR)

W VR, pracownik jest całkowicie zanurzony w wizji, dźwięku i teraz dotyku, z rzeczywistością, która jest projektem. W pewnych miejscach pracy, takich jak hala produkcyjna, zaawansowany system VR z współpracownikami jest renderowany jako “cyfrowe bliźniaki”. Jest to zasadniczo złożona kompozycja i renderowanie danych i zachowań, które są wykrywane w czasie rzeczywistym z analogowego bliźniaka, przy użyciu dyscyplin AI.

Pomimo że te rozszerzone możliwości, zasilane przez AI, naśladujące i wzmacniające interakcje ludzkie, mogą złagodzić potrzeby “rzeczywistego” zaangażowania dla społecznie odległej siły roboczej, jedna rzecz wciąż jest poza zasięgiem bieżących postępów w AI: Intuicja. Czy ten szósty zmysł, który człowiek odczuwa, jest niezmierzalny, czy jeszcze nie został wyrażony matematycznie? Pogląd na udane rozwiązanie nadal faworyzuje decyzje oparte na intuicji, ze względu na głęboko zakorzenioną zależność od naszego “czucia”, które z czasem możemy przezwyciężyć i zaufać kontrolom opartym na maszynach. Intuicja może być tylko efemeryczną i fikcyjną konstrukcją ludzkiego umysłu, czy może być rzeczywistą rzeczą, którą można obliczyć, naśladować i wzmacniać. W miarę ewolucji AI, ostatecznie zbudujemy intuicyjne maszyny, którym będziemy mogli zaufać w sposób dorozumiany.