Saziņas plaisas mazināšana starp cilvēku un mašīnu

Deivids Ramoss | Getty

Mākslīgais intelekts iekļūst arvien vairākās nozarēs, piemēram, finansēs un ražošanā. Tagad atrodas Čikāgā Naratīvā zinātne veiksmīgi ievieš AI rakstniecībā. Organizācija, kas dibināta 2010. gadā, lai automātiski pārvērstu statistiku beisbola stāstos, ir kļuvusi par dabisko valodu ģenerēšanas spēkstaciju.

Stjuarts Frankels ir Naratīvās zinātnes izpilddirektors un ir palīdzējis virzīt šo pāreju no sporta statistikas uz biznesa ieskatiem. Mēs runājām ar Frankelu par to, kā šāda tehnoloģija maina ikdienas darbplūsmu dažādās nozarēs un mazina valodu plaisu starp darbiniekiem un mašīnām.



Šis raksts ir daļa no Q un As sērijas, kas apvienota ar mūsu biļetenu Clocking In, kurā ir aprakstīta jauno tehnoloģiju ietekme uz turpmāko darbu. Reģistrējies šeit -tas ir par brīvu!

Naratīvā zinātne sāka savu darbību statistiku pārvēršot ziņu stāstos . Kā tas palīdzēja jums izveidot savu biznesu un apmācīt programmatūru?

Tas tiešām bija stimuls uzņēmuma darbības uzsākšanai. Mēs licencējām tehnoloģiju 2010. gadā. Mēs sākām rakstīt beisbola stāstus. Mēs varējām izveidot beisbola stāstus, finanšu ziņas un nekustamā īpašuma tirgus apskatus. Mēs patiešām sākām veidot uzņēmējdarbību plašsaziņas līdzekļu jomā, taču laika gaitā mēs kļuvām par uzņēmuma programmatūras uzņēmumu.

Stjuarts Frankels, Naratīvās zinātnes izpilddirektors. Naratīvā zinātne

Kas pamudināja šīs fokusa izmaiņas?

Mēs sākām iegūt lielu interesi no cilvēkiem, kuri par mums dzirdēja no mūsu darba plašsaziņas līdzekļos. Es vienmēr jokoju, ka, ja vēlaties iegūt daudz preses kā agrīnas stadijas uzņēmums, dariet kaut ko tādu, kas, kā tiek uzskatīts, traucē žurnālistiku, jo reportieriem patīk rakstīt par savu nozari. Tas palīdzēja veidot izpratni par stāstījuma zinātni tiktāl, ka mums bija daudz ienākošo vaicājumu daudzās dažādās nozarēs, aprakstot būtībā vienu un to pašu problēmu. Šīs organizācijas izmantoja daudz datu.

Pārsteidzot, mums tagad ir aptuveni 100 klientu. Darbs, ko mēs veicam šo organizāciju labā, un to izmantošana ir iedalāms trīs plašās kategorijās: darbības efektivitāte, klientu iesaistes palielināšana un atbilstība.

Vai jūsu jaunie klienti galvenokārt nāk no vienas konkrētas nozares?

Dažu pēdējo gadu laikā aptuveni 60 procenti no mūsu biznesa ir saistīti ar finanšu pakalpojumiem. Tāpēc mēs sadarbojamies ar tādiem uzņēmumiem kā USAA un MasterCard un Franklin Templeton un vairākām citām lielām finanšu pakalpojumu organizācijām.

Kā šie uzņēmumi var izmantot dabiskās valodas paaudzes priekšrocības?

Pēdējos gados ir radusies ideja, ka, tā kā visās organizācijās ir daudz datu, lietotājiem nodrošinot piekļuvi šiem datiem, viņi iegūs prasmes, kas nepieciešamas, lai tos analizētu, interpretētu un atbilstoši rīkoties. Mēs vienmēr esam uzskatījuši, ka tas ir smieklīgi, ka visi pasaulē apgūs biznesa analītiķa vai datu zinātnieka prasmes. Mēs uzskatījām, ka būtu vieglāk iemācīt iekārtām sazināties ar mums mūsu valodā, nekā iemācīt ikvienam pasaulē mijiedarboties ar datoriem un izmantot visus pieejamos datus.

Kurām ir tām nozarēm, kurām vajadzētu izmantot mākslīgā intelekta priekšrocības un kurām tas vēl nav pilnībā jāpieņem?

Es domāju, ka galu galā AI kļūs visuresošs un ietekmēs katru nozari. Neatkarīgi no tā, vai tās ir finanses, mazumtirdzniecība vai veselības aprūpe, tagad ir pieejams milzīgs datu apjoms. Ir dažādi apgabali, kuriem ir nepieciešama informācija, ko var iegūt no šiem datiem vai nu tikai informācijas nolūkos, vai arī, lai pieņemtu uz datiem balstītus lēmumus.

Kā jūs domājat, ka darbs mainīsies jauno AI rīku rezultātā?

Būs mazāk laika pavadīts, pārlūkojot izklājlapas un pārpildot lielas skaitļu datubāzes, kā arī vairāk vaicājot, piemēram, lielas datu kopas un saņemot atbildes. Vairāk sarunvalodas pieredze ar datiem, nevis veids, kā tie darbojas mūsdienās.

Intervija rediģēta skaidrības un garuma labad.

Vai vēlaties būt lietas kursā par darba nākotni? Pierakstieties mūsu ikdienas informatīvajam izdevumam Clocking In .

paslēpties