Las reuniones consumen mucho tiempo y no hay forma de evitarlo. Según una averiguación de 2022 de Secretary.com, muchos trabajadores estadounidenses pasan hasta unas ocho horas en reuniones cada semana, según la industria y la ubicación.
El impacto en la productividad explica la creciente popularidad de las herramientas de sumario impulsadas por IA. En una averiguación fresco entre especialistas en marketing realizada por The Conference Board, un colección de expertos sin fines de interés, casi la centro de los encuestados dijeron que estaban usando IA para resumir el contenido de correos electrónicos, conferencias telefónicas y más.
Si perfectamente varias suites de videoconferencia ofrecen ahora funciones de sumario integradas, David Shim cree que hay espacio para soluciones de terceros. Y lo haría: es el cofundador de Read AI, que resume las videollamadas en plataformas como Teleobjetivo, Microsoft Teams y Google Meet.
Shim, anteriormente director ejecutor de Foursquare, cofundó Read AI con Rob Williams y Elliott Waldron en 2021. Antaño de Read AI, el trío trabajó juntos en Foursquare, Snapchat y la startup mencionado de Shim, Placed (que Foursquare adquirió en 2019).
«La competencia directa de Read AI es la mandato de proyectos tradicional, donde las notas se escriben manualmente», dijo Shim a TechCrunch. «Al asimilar lo que es importante para usted en varias plataformas, Read no es un copiloto; más perfectamente, es un piloto forzoso que ofrece contenido que hace que su trabajo sea más efectivo y eficaz».
Al principio, Read se centró exclusivamente en soluciones de videoconferencias, ofreciendo paneles para calibrar qué tan perfectamente va una reunión (a decretar por ciertas métricas, al menos) y resúmenes de dos minutos de reuniones de una hora. Pero, coincidiendo con una ronda de financiación de 21 millones de dólares recientemente cerrada liderada por Goodwater Renta con Madrona Venture Group, la empresa se está expandiendo al sumario de mensajes y correos electrónicos.
Arreglado en “divulgación suave”, la nueva capacidad de Read se conecta a Gmail, Outlook y Slack, así como a plataformas de videoconferencia para asimilar temas que podrían ser relevantes para usted. Internamente de las 24 horas posteriores a la conexión a los servicios de correo y videoconferencia que utiliza, Read comienza a ofrecer actualizaciones diarias con resúmenes, «conclusiones» generadas por IA, una descripción normal del contenido secreto y actualizaciones de los temas de conversación en orden cronológico. Read cobra una tarifa mensual de $ 15 a $ 30 por su servicio.
«Lo que hace que Read sea único es que sus agentes de IA trabajan silenciosamente en segundo plano, lo que permite que sus reuniones, correos electrónicos y mensajes interactúen entre sí», dijo Shim, y agregó que el sumario promedio de Read AI condensa 50 correos electrónicos de 10 destinatarios en un solo sumario. «Esta inteligencia conectada unifica sus comunicaciones y le brinda a usted y a su equipo informes personalizados y prácticos adaptados a sus deposición y prioridades».
Ahora, coloréame escéptico, pero no estoy seguro de fiarse cualquier Aparejo impulsada por IA para resumir contenido de modo consistente y precisa.
La plataforma de Read aprovecha la IA generativa para resumir reuniones, mensajes y correos electrónicos. Créditos de imagen: Descifrar
Modelos como ChatGPT y Copilot de Microsoft cometen errores al resumir adecuado a su tendencia a desbarrar, incluso en resúmenes de reuniones. En un artículo fresco, The Wall Street Journal citó un caso en el que, para uno de los primeros en adoptar Copilot para reuniones, Copilot inventó a los asistentes e insinuó que las llamadas eran sobre temas que en efectividad nunca se discutieron.
¿Es la utensilio de Read AI diferente? Shim afirma que es más sólida que muchas de las soluciones que existen, incluidos rivales como Supernormal y Otter.
«Read ejecuta una metodología patentada para coordinar el contenido sin procesar con los resultados del maniquí de verbo, de modo que las desviaciones se detecten automáticamente y se dirijan adecuadamente», dijo. «Por otra parte, podemos utilizar el contenido de las reuniones para contextualizar mejor el contenido del correo electrónico y los mensajes, reduciendo aún más la incertidumbre y mejorando los resultados».
Tome esa afirmación con cautela. Shim no compartió resultados de narración para respaldar esas afirmaciones.
En extensión de puntos de narración, Shim enfatizó el aumento de la productividad que las herramientas de sumario como Read pueden ofrecer (en teoría).
«En extensión de reprogramar una reunión porque llega tarde o tiene doble reserva, Read puede asistir en su extensión y entregarle un sumario y fundamentos de movimiento que ni siquiera el mejor asistente ejecutor podría igualar», dijo, enfatizando además que Read no utiliza datos de clientes para entrenar sus modelos de IA y los usuarios tienen «control total» sobre el contenido que pasa por la plataforma. “La IA está devolviendo la atención a los trabajadores del conocimiento [by] ahorrándoles horas al día”.
Descifrar La IA no es ajena a la controversia, por lo que es una pequeño Es difícil creerle a Shim su palabra. Los defensores de la privacidad han criticado la utensilio de investigación de sentimientos de la plataforma, que interpreta las señales vocales y faciales de los participantes de la reunión para informar a los anfitriones sobre su sentimiento, por ser demasiado invasiva, propensa a sesgos y muy posiblemente un aventura para la seguridad de los datos.
Los prejuicios raciales y de existencias son un engendro perfectamente documentado en los algoritmos de investigación de sentimientos.
Los modelos de investigación emocional tienden a asignar más emociones negativas a los rostros de los negros que a los de los blancos, y perciben el verbo que algunos negros utilizan como agresivo o tóxico. Se ha descubierto que las plataformas de contratación de vídeo con IA responden de forma diferente cuando el mismo candidato usa diferentes prendas, como quevedos y pañuelos en la habitante. Y en un estudio de 2020 del MIT, los investigadores demostraron que los algoritmos podrían sesgarse en torno a ciertas expresiones faciales, como sonreír, lo que podría achicar su precisión.
Créditos de imagen: Descifrar
Quizás sea revelador que Shim siga viendo la tecnología de investigación de sentimientos de Read como una competitivo delantera, no es un aventura, al tiempo que señala que los clientes pueden desactivar la función y que los datos de investigación se eliminan de los servidores de Read periódicamente. “El uso de un maniquí multimodal permite a Read incorporar respuestas no verbales en los resúmenes de las reuniones”, dijo. “Por ejemplo, durante una reunión de presentación, una startup puede departir sobre los beneficios del producto, pero los participantes visualmente sacuden la habitante y fruncen el ceño durante la presentación… Descifrar crea una pulvínulo personalizada de compromiso y sentimiento para cada participante de la reunión, en extensión de aplicar un maniquí único para todos, que garantice que cada persona sea tratada como una persona única”.
Preciso o no, con un fondo de extirpación de 32 millones de dólares y una pulvínulo de clientes que creció en medio millón de usuarios durante el postrer trimestre, Read claramente tiene a algunas personas convencidas de que puede cumplir sus promesas.
Read, con sede en Seattle, Washington, planea duplicar su personal a más de 40 empleados para fin de año aprovechando la nueva inyección de hacienda, dijo Shim.
«Frente a una desaceleración más amplia en los últimos primaveras, Read ha seguido viendo cómo la curva de crecimiento se pronuncia en usuarios, reuniones e ingresos», añadió. «Esta precipitación del crecimiento se puede atribuir directamente al retorno cuantificable que los usuarios ven en términos de reducción de tiempo al utilizar Read AI en sus reuniones».
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