Read AI, AI destekli özetlerini toplantılardan mesajlara ve e-postalara kadar genişletiyor

Toplantılar zaman alıcıdır ve bunun çaresi yoktur. Vice.com’un 2022 yılında yaptığı bir ankete göre, birçok ABD’li işçi, sektöre ve bölgeye bağlı olarak her hafta yaklaşık sekiz saate kadar toplantılarda vakit geçiriyor.

Verimlilik başarısı, yapay zeka destekli özetleme araçlarının artan popülaritesini açıklıyor. Kâr amacı gütmeyen bir düşünce kuruluşu olan The Conference Board tarafından pazarlamacılar arasında yakın zamanda yapılan bir ankette, yanıt verenlerin neredeyse yarısı e-postaların, konferans görüşmelerinin ve daha fazlasının içeriğini özetlemek için yapay zekayı kullandıklarını söyledi.

Bir dizi video konferans paketi artık yerleşik özetleme özellikleri sunarken, David Shim üçüncü taraf çözümlere de yer olduğuna inanıyor. Ve şunu yapacaktı: Zoom, Microsoft Teams ve Google Meet gibi platformlardaki görüntülü görüşmeleri özetleyen Read AI’nin kurucu ortağıdır.

Daha önce Foursquare’in CEO’su olan Shim, 2021’de Read AI’yi Rob Williams ve Elliott Waldron ile birlikte kurdu. Read AI’den önce üçlü, Foursquare, Snapchat ve Shim’in önceki girişimi Placed’de (Foursquare’in 2019’da satın aldığı) birlikte çalıştı.

Shim, TechCrunch’a “Read AI’nin doğrudan rekabeti, notların manuel olarak yazıldığı geleneksel proje yönetimidir” dedi. “Platformlar arası sizin için neyin önemli olduğunu öğrenen Read, bir yardımcı pilot değil; aksine, çalışmanızı daha etkili ve verimli hale getiren içeriği sağlayan bir otomatik pilottur.”

Başlangıçta Read, yalnızca görüntülü toplantı çözümlerine odaklandı; bir toplantının ne kadar iyi gittiğini ölçen gösterge tabloları (en azından belirli ölçümlere göre değerlendirildiği üzere) ve bir saat süren toplantıların iki dakikalık özetlerini sunuyordu. Ancak Goodwater Capital’in Madrona Venture Group ile yakın zamanda kapattığı 21 milyon dolarlık finansman turuyla aynı zamana denk gelen şirket, mesaj ve e-posta özetlemeye doğru genişliyor.

“Yumuşak başlatma” seçeneğiyle sunulan Read’in yeni özelliği, ilginizi çekebilecek konuları öğrenmek için Gmail, Outlook ve Slack’in yanı sıra video konferans platformlarına da bağlanıyor. Kullandığınız mesajlaşma ve video konferans hizmetlerine bağlandıktan sonraki 24 saat içinde Read, özetler, yapay zeka tarafından oluşturulan “çıkartılar”, önemli içeriğe genel bakış ve konuşma konularına ilişkin güncellemeleri kronolojik sırayla içeren günlük güncellemeler sunmaya başlar. Read, hizmeti için aylık 15 ila 30 ABD Doları tutarında bir ücret talep eder.

Shim, “Read’i benzersiz kılan şey, AI aracılarının arka planda sessizce çalışarak toplantılarınızın, e-postalarınızın ve mesajlarınızın birbirleriyle etkileşime girmesini sağlamasıdır” dedi ve Read AI’nın ortalama özetinin 10 alıcıdaki 50 e-postayı tek bir e-postada yoğunlaştırdığını ekledi. özet. “Bu bağlantılı zeka, iletişimlerinizi birleştirir ve ihtiyaçlarınıza ve önceliklerinize göre uyarlanmış kişiselleştirilmiş, eyleme dönüştürülebilir brifinglerle sizi ve ekibinizi güçlendirir.”

Şimdi beni şüpheci yap ama güvendiğimden emin değilim herhangi İçeriği tutarlı ve doğru bir şekilde özetlemek için yapay zeka destekli araç.

ChatGPT ve Microsoft’un Copilot’u gibi modeller, toplantı özetleri de dahil olmak üzere halüsinasyon eğilimi nedeniyle özetleme yaparken hata yapıyor. The Wall Street Journal yakın tarihli bir yazısında, Copilot’u toplantılar için kullanan ilk uygulayıcılardan biri için, Copilot’un katılımcıları icat ettiği ve çağrıların gerçekte hiçbir zaman tartışılmayan konularla ilgili olduğunu ima ettiği bir örneği aktardı.

Read AI’nin aracı farklı mı? Shim, Supernormal ve Otter gibi rakipler de dahil olmak üzere piyasadaki birçok çözümden daha sağlam olduğunu iddia ediyor.

“Read, ham içeriği dil modeli çıktılarıyla koordine etmek için özel bir metodoloji çalıştırıyor, böylece sapmalar otomatik olarak tespit ediliyor ve uygun şekilde yönlendiriliyor” dedi. “Ek olarak, e-posta ve mesajlaşma içeriğini daha iyi bağlamsallaştırmak, belirsizliği daha da azaltmak ve sonuçları iyileştirmek için toplantıların içeriğini kullanabiliriz.”

Bu ifadeyi bir miktar tuzla alın. Shim, bu iddiaları desteklemek için kıyaslama sonuçlarını paylaşmadı.

Shim, kıyaslamaların yerine Read gibi özetleme araçlarının üretkenliği artırdığını (teoride) vurguladı.

“Geç kalmanız veya çifte rezervasyon nedeniyle bir toplantıyı yeniden planlamak yerine, Read sizin yerinize katılabilir ve size en iyi yönetici asistanının bile karşılayamayacağı bir özet ve eylem öğeleri sunabilir” dedi ve şunu da vurguladı: Read, yapay zeka modellerini eğitmek için müşteri verilerini kullanmaz ve kullanıcılar, platformdan geçen içerik üzerinde “tam kontrole” sahiptir. “Yapay zeka bilgi çalışanlarının odağını geri getiriyor [by] onları günde saatlerce kurtarıyoruz.”

Read AI tartışmalara yabancı değil, bu yüzden biraz Shim’in sözüne inanmak zor. Platformun, toplantı katılımcılarının ses ve yüz ifadelerini yorumlayarak toplantı sahiplerine duyguları hakkında bilgi veren duygu analizi aracı, gizlilik savunucuları tarafından aşırı müdahaleci, önyargıya yatkın ve büyük olasılıkla veri güvenliği riski taşıdığı gerekçesiyle eleştirildi.

Cinsiyet ve ırksal önyargılar duygu analizi algoritmalarında iyi belgelenmiş bir olgudur.

Duygusal analiz modelleri, Siyah insanların yüzlerine beyaz insanlarınkinden daha fazla olumsuz duygu atfetme eğilimindedir ve bazı Siyah insanların kullandığı dili saldırgan veya zehirli olarak algılar. Yapay zeka video işe alma platformlarının, gözlük ve başörtüsü gibi farklı kıyafetler giyen aynı iş adayına farklı tepkiler verdiği görüldü. MIT’nin 2020 yılında yaptığı bir araştırmada araştırmacılar, algoritmaların gülümseme gibi belirli yüz ifadelerine karşı önyargılı hale gelebileceğini ve bunun da doğruluklarını azaltabileceğini gösterdi.

Belki de anlamlı bir şekilde Shim, Read’in duygu analizi teknolojisini bir araç olarak görmeye devam ediyor. rekabetçi avantaj, bir risk değil, müşterilerin özelliği devre dışı bırakabileceğini ve analiz verilerinin Read sunucularından periyodik olarak silindiğine dikkat çekiyor. “Çok modlu bir model kullanmak, Read’in sözlü olmayan yanıtları toplantı özetlerine dahil etmesine olanak tanıyor” dedi. “Örnek olarak, bir satış konuşması toplantısı sırasında bir startup, ürünün yararları hakkında konuşabilir, ancak katılımcılar satış konuşması sırasında görsel olarak başlarını sallar ve kaşlarını çatarlar… Read, uygulamak yerine her toplantı katılımcısı için özel bir katılım ve duygu temeli oluşturur. her kişiye benzersiz bir kişi olarak davranılmasını sağlayan tek beden herkese uyan bir model.

Doğru olsun ya da olmasın, 32 milyon dolarlık savaş sandığı ve geçtiğimiz çeyrekte yarım milyon kullanıcı artan müşteri tabanıyla Read’in, bazı insanları vaatlerini yerine getirebileceğine ikna ettiği açıkça görülüyor.

Shim, merkezi Seattle, Washington’da bulunan Read’in, yeni sermaye akışından yararlanarak yıl sonuna kadar personelini ikiye katlayarak 40’ın üzerinde çalışana çıkarmayı planladığını söyledi.

“Son birkaç yılda daha geniş bir yavaşlama karşısında Read, kullanıcılar, toplantılar ve gelir genelinde büyüme eğrisinin dikleştiğini görmeye devam etti” diye ekledi. “Büyümedeki bu hızlanma, kullanıcıların toplantılarında Read AI’yi kullanırken zaman tasarrufu açısından gördükleri ölçülebilir getiriyle doğrudan ilişkilendirilebilir.”