აგენტური ხელოვნური ინტელექტი ცვლის ონლაინ შეხვედრების პლატფორმებს: მუნჯი დამკვირვებლიდან აქტიურ მონაწილემდე

ონლაინ შეხვედრები ადრე ძალიან ჰგავდა ფიზიკურ სამყაროში გამართულ შეხვედრებს.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის დანერგვით, ონლაინ შეხვედრების პლატფორმებმა დაიწყეს ახალი ინსაიტების დამატება, მათ შორის ხმოვანი ტრანსკრიფციის სერვისები. პლატფორმის გამყიდველებმა, მათ შორის Microsoft Teams, Google Meet და Cisco WebEx, სტაბილურად დანერგეს შესაძლებლობები, რომლებიც სცდება იმას, რისი უზრუნველყოფაც ფიზიკურ შეხვედრებს შეუძლიათ.

ახლა, აგენტური ხელოვნური ინტელექტის განვითარების ეპოქაში, ონლაინ შეხვედრები კიდევ უფრო განსხვავდება ინოვაციების ახალი ტალღით. Zoom-მა ახლახან გამოაცხადა თავისი აგენტური ხელოვნური ინტელექტის ძალისხმევა, რომელიც მიზნად ისახავს პარადიგმის შეცვლას შეხვედრებიდან ეტაპებამდე. Microsoft-მა დაამატა კოპილოტის მოქმედებები, რომელსაც შეუძლია ინტეგრირება Microsoft Teams-ის სერვისთან და დაეხმაროს მომხმარებლებს შეხვედრების ფარგლებში მიიღონ ინფორმაცია და დაუკავშირდნენ Microsoft-ის სხვა სერვისებს. Cisco სტაბილურად აფართოებს ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობებს Webex-ში და 2024 წლის ბოლოს გამოაცხადა Webex AI აგენტი, რომელიც ეხმარება საკონტაქტო ცენტრების განლაგებას.

კიდევ ერთი ფირმა, რომელიც განსაკუთრებით აქტიურია ამ სფეროში, არის Otter AI, რომელიც გარკვეულწილად დიფერენცირებულია იმით, რომ ის არ არის უშუალოდ მიბმული რომელიმე კონკრეტულ ონლაინ შეხვედრების პლატფორმის გამყიდველთან. მიუხედავად იმისა, რომ Otter-მა თავდაპირველად სახელი გაითქვა, როგორც ხელოვნური ინტელექტზე მომუშავე ხმოვანი ტრანსკრიფციის სერვისმა, მან დაამატა AI ასისტენტი სახელად Otter Pilot, AI ჩატის ასისტენტი და შეხვედრების შესაძლებლობების სერია, რომელიც ცნობილია როგორც Meeting GenAI.

დღეს Otter კიდევ უფრო შორს მიდის აგენტური ხელოვნური ინტელექტის სფეროში შეჭრით. მიუხედავად იმისა, რომ Otter-ის მიერ დამატებული აგენტური ხელოვნური ინტელექტის ზოგიერთი ფუნქცია უნიკალური არ არის, ის აკეთებს სულ მცირე ერთ რამეს, რაც ჯერ არ არის ყველა აგენტური ხელოვნური ინტელექტის შეხვედრების ტექნოლოგიის ნაწილი. Otter AI ახლა ინტეგრირდება, როგორც ერთეული შეხვედრის შიგნით, რომელსაც რეალურად შეუძლია ხმით უპასუხოს შეკითხვებს.

ხელოვნური ინტელექტი აღარ არის გარე მონაწილე, რომელიც ხელმისაწვდომია მხოლოდ ჩატის ფანჯრის საშუალებით; ხელოვნური ინტელექტი ახლა არის ცოცხალი ერთეული, რომელიც სიტყვასიტყვით შეხვედრის ნაწილია.

ხელოვნური ინტელექტის შეხვედრების აგენტების აღზევება: მუნჯი დამკვირვებლების მიღმა

ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში, ხელოვნური ინტელექტის შეხვედრების ასისტენტები პასიური დამკვირვებლები იყვნენ — საუბრების ტრანსკრიფცია, რეზიუმეების შექმნა და შეხვედრის შემდგომი შეკითხვების დაშვება. Otter ახლა ცვლის ამ დინამიკას თავისი AI Meeting Agent-ით, რომელსაც შეუძლია აქტიური მონაწილეობა მიიღოს საუბრებში, როდესაც მას გამოიძახებენ.

„ახალი ხელოვნური ინტელექტის შეხვედრების აგენტი, რომელსაც ჩვენ ვაშენებთ, შეძლებს დაგეხმაროთ ხმით რეალურ დროში შეხვედრებში“, - განუცხადა VentureBeat-ს Otter AI-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა სემ ლიანგმა. „შეხვედრის დროს შეგიძლიათ თქვათ: „გამარჯობა, Otter“ და დაუსვათ მას კითხვები.“

VentureBeat-თან პირდაპირ დემონსტრაციაზე ლიანგმა აჩვენა, თუ როგორ შეეძლო აგენტს ფაქტობრივ კითხვებზე პასუხის გაცემა, შეხვედრების რეზიუმეების მიწოდება და შემდგომი შეხვედრების დაგეგმვაც კი — ეს ყველაფერი ხმოვანი ბრძანებების საშუალებით მიმდინარე საუბრის დროს.

განსაკუთრებით მძლავრს ამას აკეთებს აგენტის უნარი დაუკავშირდეს კომპანიის ცოდნის ეკოსისტემას.

„ეს აგენტი შეიძლება გახდეს დომენის ექსპერტი“, - აღნიშნა ლიანგმა. „როდესაც თქვენ ატარებთ შეხვედრას, მას აქვს თითქმის უსაზღვრო ცოდნა ინტერნეტიდან, მაგრამ ამ აგენტს ასევე აქვს ცოდნა თქვენი საწარმოს შესახებ.“

ავტონომიური აგენტები: როდესაც ხელოვნური ინტელექტი ატარებს შეხვედრას

აგენტური შესაძლებლობების კიდევ უფრო გაღრმავებით, Otter ასევე იწყებს ავტონომიურ SDR (გაყიდვების განვითარების წარმომადგენელი) აგენტს, რომელსაც შეუძლია დამოუკიდებლად ჩაატაროს მთელი შეხვედრები ადამიანის ჩარევის გარეშე. ეს აგენტი ესალმება ვებსაიტის ვიზიტორებს, ატარებს პროდუქტის დემონსტრაციებს და გეგმავს შემდგომ შეხვედრებს გაყიდვების ადამიანურ წარმომადგენლებთან.

„ჩვენ არ შეგვიძლია მილიონი ადამიანური აგენტის დაქირავება კითხვებზე პასუხის გასაცემად, მაგრამ ჩვენ შევქმენით ეს Otter SDR აგენტი, რომელიც ფუნქციონირებს როგორც გაყიდვების განვითარების წარმომადგენელი, რომელსაც შეუძლია მიესალმოს თითოეულ ვიზიტორს და მისცეს მათ პირდაპირი დემო“, - თქვა ლიანგმა.

ჩატბოტებისა და ავატარზე დაფუძნებული სისტემების გამოყენება ახალი არ არის. ლიანგი ამტკიცებდა, რომ ის, რაც განასხვავებს მის კომპანიის ტექნოლოგიას არსებული ავატარზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებებისგან, არის მისი უნარი ჩაატაროს მულტიმედიური პროდუქტის დემონსტრაციები რეალურ დროში. ავტონომიურ აგენტს შეუძლია ეკრანების გაზიარება, პროდუქტის ფუნქციების დემონსტრირება და ფუნქციონალურობისა და ფასების შესახებ კონკრეტულ კითხვებზე პასუხის გაცემა.

აგენტური ხელოვნური ინტელექტის ტექნიკური არქიტექტურა შეხვედრებისთვის

აგენტური ხელოვნური ინტელექტი გადატვირთული და გარკვეულწილად გადაჭარბებული ტერმინია ინდუსტრიაში დღეს.

ფუნქციურად აგენტური ხელოვნური ინტელექტი არის მოქმედებების გააქტიურება, რაც შეიძლება გაკეთდეს მრავალი მოდელის LangChain-ის მსგავს ინსტრუმენტთან კომბინაციით ან ფუნქციის გამოძახების შესაძლებლობების გამოყენებით, რომლებიც წარმოდგენილია ბევრ მოდელში.

ლიანგს კიდევ უფრო ნიუანსირებული განმარტება აქვს აგენტური ხელოვნური ინტელექტისთვის.

„აგენტები ზოგადად უფრო დახვეწილი ხელოვნური ინტელექტის სისტემაა, რომელსაც შეუძლია დიდი და რთული ამოცანის დაშლა უფრო მცირე ამოცანებად“, - თქვა მან. „მას შეუძლია მსჯელობა და შეუძლია გარკვეული დაგეგმვა ამოცანის შესასრულებლად.“

Otter არ იყენებს LangChain-ს, მაგრამ შეიმუშავა საკუთარი მორგებული ტექნოლოგია, რომელიც სპეციალურად შექმნილია მრავალმომხსენებლიანი ხმოვანი გარემოს გამოწვევებისთვის. ტექნიკური არქიტექტურა აერთიანებს როგორც საჯარო ცოდნის მოპოვებას, ასევე საკუთრების საწარმოს ინფორმაციას RAG-ის (Retrieval-Augmented Generation) მორგებული დანერგვის საშუალებით. ეს აძლევს აგენტს კომპანიის სპეციფიკური ინფორმაციის გაგების შესაძლებლობას, როგორიცაა თანამშრომლების სახელები, პროექტის ტერმინოლოგია და შიდა აკრონიმები.

შეხვედრების ინტელექტის მომავალი მხოლოდ აგენტური ხელოვნური ინტელექტი არ არის

რასაც აგენტური ხელოვნური ინტელექტი ონლაინ შეხვედრების პლატფორმებზე მოაქვს, წარმოადგენს ორგანიზაციული ეფექტურობის მძლავრ ახალ შესაძლებლობებს.

ათწლეულების განმავლობაში, ორგანიზაციული ეფექტურობის ექსპერტები აფრთხილებდნენ შეხვედრებში დროის ფლანგვის რისკების შესახებ. თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტზე მომუშავე პლატფორმები ცვლის ამ რისკს. გასულ კვირას Zoom-ის CTO-მ მითხრა, რომ მისი მიზანი იყო ტექნოლოგიის გადატანა შეხვედრებიდან ეტაპებამდე, სადაც შეხვედრის შედეგი არ არის მხოლოდ კიდევ ერთი შეხვედრა, არამედ ქმედითი რამ, რაც ორგანიზაციას სარგებელს მოუტანს.

მიუხედავად იმისა, რომ აგენტურ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია სამუშაო პროცესების შექმნა, ასევე არის სარგებელი ჩვეულებრივი ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტებისგან, რომლებიც რეალურად არ არიან აგენტურები. კვლავ იქნება ცალკეული ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტები და სრულად აგენტური ასისტენტები და ეს კარგია, Cisco-ს SVP & GM, Enterprise Connectivity and Collaboration ანურაგ დჰინგას თქმით.

„მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტის აგენტები მოქმედებენ როგორც ავტონომიური შემსრულებლები, ხოლო ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტები ემსახურებიან როგორც მოთხოვნილ დამხმარეებს, ორივე გვთავაზობს სარგებელს პროდუქტიულობის გაზრდასა და საერთო თანამშრომლობის გაუმჯობესებაში“, - განუცხადა დჰინგამ VentureBeat-ს. „ეს არ არის ერთის მეორეზე არჩევის საკითხი, არამედ მათი კომბინირებული ძლიერი მხარეების გამოყენება გარემოს შესაქმნელად, სადაც გუნდებს შეუძლიათ ფოკუსირება მოახდინონ ინოვაციებსა და სტრატეგიულ გადაწყვეტილების მიღებაზე.“

ის, რაც ასევე იწყება, არის მეტი თავსებადობა სხვადასხვა პლატფორმებს შორის. მაგალითად, Cisco-ს AI Assistant იმუშავებს სამუშაო პროცესების აპლიკაციებთან, როგორიცაა Salesforce, ServiceNow და Outlook.

აგენტური ხელოვნური ინტელექტის სტრატეგიული შედეგები საწარმოთა შეხვედრებისთვის

საწარმოებისთვის, რომლებიც აფასებენ ხელოვნური ინტელექტის დანერგვის საგზაო რუკას, Otter-ის მიდგომა შეხვედრების აგენტების მიმართ წარმოადგენს სტრატეგიულ გარდამტეხ მომენტს.

ზოგადი დანიშნულების ხელოვნური ინტელექტის დანერგვისა და ROI-ს იმედის ნაცვლად, ორგანიზაციებმა უნდა განიხილონ, თუ როგორ შეუძლიათ დომენზე სპეციფიკურ შეხვედრების აგენტებს გადაჭრან კონკრეტული პრობლემური საკითხები გაზომვადი ზემოქმედებით.

რადგან ხელოვნური ინტელექტი განაგრძობს განვითარებას იმ ინსტრუმენტებიდან, რომლებსაც ჩვენ ვიყენებთ, კოლეგებად, რომლებთანაც ვმუშაობთ, დიფერენციაცია სულ უფრო და უფრო მეტად იქნება ნაპოვნი არა ძირითად მოდელებში, არამედ იმაში, თუ რამდენად ეფექტურად არიან ისინი გაწვრთნილი კონკრეტული ბიზნეს კონტექსტებისა და დომენის ცოდნის გასაგებად.