Il futuro dell’intelligenza artificiale non è solo agente; è una personalizzazione profonda.
Invece di semplici sistemi di raccomandazione che correlano il comportamento degli utenti per identificare modelli e applicarli a flussi di lavoro individuali, modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e agenti di intelligenza artificiale possono analizzare direttamente gli utenti per creare esperienze profondamente personalizzate.
È questo tipo di personalizzazione aggressiva che gli utenti richiedono sempre più e le aziende più esperte che lo forniscono (e presto) vinceranno.
L’obiettivo è: “Non cercare di randomizzare o indovinare chi sono. Te lo dico, questo è ciò che mi interessa”, spiega Lijuan Qin, responsabile del prodotto presso Zoom AI, in un nuovo Oltre il podcast pilota.
In che modo Zoom sta incorporando la personalizzazione
Zoom è un’azienda che si è adattata a questa tendenza: il suo assistente generativo, AI Companion, va oltre il riepilogo di base, le registrazioni intelligenti e le azioni post-riunione per monitorare la divergenza di opinioni e l’allineamento degli utenti.
Gli utenti possono personalizzare i riepiloghi delle riunioni in base ai loro interessi specifici e creare modelli mirati per e-mail di follow-up destinate a diversi personaggi (che si tratti di un venditore o di un account government). L’assistente AI può quindi compilare automaticamente questi documenti dopo la chiamata. Nel frattempo, un dizionario personalizzato in Zoom AI Studio può elaborare terminologia e vocabolario aziendale unici per risultati di intelligenza artificiale più pertinenti, mentre una modalità di ricerca approfondita può fornire rapidamente analisi full basate su “competenze interne e approfondimenti esterni”.
Il controllo è fondamentale qui; l’umano può essere “molto specifico [and] nail down” permessi dell’agente, ha spiegato Qin. Hanno “controlli molto chiari” sulle azioni di follow-up, come advert esempio: l’agente può inviare automaticamente e-mail a destinatari specifici? O attiverà una fase di verifica quando riconosce che le trascrizioni contengono informazioni sensibili (come dettato dall’utente)?
Sapendo che l’intelligenza artificiale a volte può andare fuori controllo, gli utenti umani possono monitorare il comportamento degli agenti in Zoom, abilitare e disabilitare funzionalità e controllare l’accesso ai dati. Ciò può aiutare a prevenire risultati imprecisi o fuori goal.
“La cosa più importante è che non presupponiamo che l’intelligenza artificiale sia abbastanza intelligente da fare tutto bene”, ha sottolineato Qin.
Ottenere il giusto contesto
In questa nuova period dell’intelligenza artificiale, c’è essenzialmente un “accaparramento di terre per il contesto”, spiega nel podcast Sam Witteveen, co-fondatore di Purple Dragon AI e conduttore di Past the Pilot.
“Sicuramente conoscere i propri utenti è la cosa più importante, giusto? Sapere in quali app vivono, quali attività quotidiane svolgono costantemente?”, ha affermato. “Le aziende si rendono conto che più cose hanno su di te, meglio è [AI] la memoria può ottenere, migliore sarà la personalizzazione.
Claude Cowork è un’app che “è davvero brillante” in questo, cube Witteveen; OpenClaw è un altro. I modelli sono abbastanza bravi da poter iniziare a prendere decisioni per gli utenti e rispondere a indicazioni del tipo: “Conosci un sacco di cose su di me. Hai tutto questo contesto. Vai e genera le competenze che mi aiuteranno a fare un lavoro migliore. “
“Con qualcosa come OpenClaw, puoi personalizzarlo nel modo che preferisci, giusto? Puoi chattare con esso, puoi dirgli: ‘Ehi, alle 4 voglio che tu faccia questo'”, ha detto Witteveen.
Tuttavia, l’utilizzo e la sicurezza dei token devono essere sempre presi in considerazione, ha consigliato. OpenClaw è stato afflitto da problemi di sicurezza sin dal suo lancio. Ciò ha spinto molte aziende a disinstallare l’agente autonomo o a vietarne completamente l’utilizzo; tuttavia, queste disinstallazioni devono essere eseguite correttamente in modo che i chief IT non eliminino inavvertitamente l’intero stack aziendale.
Nel frattempo, in termini di price range simbolico, la personalizzazione può aumentare i costi. “Devi pensare ai parametri che stai monitorando”, ha detto Witteveen. “Questo è molto diverso da prodotto a prodotto, ma i parametri relativi a queste cose saranno fondamentali.”
Guarda il podcast per saperne di più su:
-
Perché le aziende che non sperimentano le competenze dell’intelligenza artificiale in questo momento “potrebbero essere fritte”
-
Come Zoom ha creato un compagno di intelligenza artificiale che tiene traccia delle divergenze di opinioni, non solo delle azioni, nelle tue riunioni
-
Perché la questione della creazione o dell’acquisto è diventata molto più urgente per il software program aziendale
-
Perché le “competenze” potrebbero contare più della MCP per il futuro dell’intelligenza artificiale aziendale
Puoi anche ascoltare e iscriverti Oltre il pilota SU Spotify, Mela o ovunque trovi i tuoi podcast.
