人們仍然需要的三個智能視頻協(xié)作功能
事實表明，現場會議或視頻聊天中最響亮的聲音有時會以一種不良的方式主導決策。采用視頻協(xié)作技術可以幫助阻止這種情況發(fā)生。
恩德勒集團首席分析師Rob Enderle表示，他最近在Apple TV+上觀看電視劇《Ted Lasso》，讓他感興趣的是，這部情景喜劇并不關注主角的不良行為，而是關注良好的方面。它更多的是通過幫助團隊成員成為更好的自我來幫助團隊進步。
這通常與主持人、調解人和仲裁人的日前教誨驚人地相似：需要關注問題而不是人員，需要關注原因而不是表象。尤其是在線會議可能會被一些討厭的人員主導——不是根據明智的觀點做出決定，而是根據最響亮的聲音做出決定。
Enderle還觀察到，視頻會員中的人員越來越習慣于使用尖刻的語言，這可能成為職場敵對行為和虐待投訴的基礎。鑒于這些在線會議經常被記錄下來，它們提供了令人信服的證據。)
因此，他為未來的協(xié)作提出了三個應該提供幫助的功能。
1. Jerk Meter
誠然，“Jerk Meter”并不是它的最終名稱，但隨著對話計算技術的普及，現在可以分析視頻中的人在說什么，并確定其語氣和內容。這可以知道演講者的話聽起來是多么咄咄逼人，這有助于緩解這個問題。顯然有些人可能對此并不在意。但是，在發(fā)生這種情況的一次會議之后，他與那些人進行了溝通交流，大多數人都表示了歉意，并表示希望早點把這些問題標記出來。
人們可能會遇到不順心的事情，或者在遇到他們不太了解的主題時會感到生氣。但這都不能反映在演講者身上，這可能會破壞同事之間的關系。
智能視頻協(xié)作功能的目標是讓演講者知道他們的行為是否損害了協(xié)作性質以及他們的自身形象，這樣他們就可以糾正問題，或者他們的管理人員幫助他們糾正問題。
2. 自動審核
Enderle既是一名訓練有素的新聞主播，也是一名訓練有素的主持人——而主持在線會議遠比現場會議復雜得多。因為必須至少監(jiān)控兩個反饋窗口，傾聽演講者的議論，并讓其不要偏離主題，促進群體討論，同時努力使最終的內容變得有趣。但這實在難于管理。
在理想情況下，主持人應該查看評論和問題以衡量興趣，并引導討論以最大限度地提高參與度。許多人甚至跟不上問題的進度，更不用說提出建議，其中還包括幻燈片的管理。其中大部分問題都可以通過使用對話式人工智能前端進行調節(jié)，或者為主持人提供一個儀表板，該儀表板可以組織信息，并為演講者提供計時服務以保持會議按時正常進行。
Enderle表示，他在主持視頻會議時接聽了一個電話，而會議中的一位演講者在此期間偏離了主題，Enderle不得不介入并告知演講者不要偏離主題。而另一位演講者對此感到生氣，甚至讓那名演講者中止發(fā)言，導致這次在線會議不歡而散。
這就是為什么需要一套有針對性的工具來幫助主持人保持討論主題和重點內容的原因。
3. 團隊之間的相互協(xié)作
在大公司中可能有多個團隊在進行類似的工作，但彼此并不了解。在某些方面，這可能創(chuàng)建更好的解決方案。但大多數時候只會導致多余的努力和重復的可避免的錯誤。就像Netflix公司和亞馬遜等服務根據行為推斷興趣一樣，人工智能可以監(jiān)控會議的內容，然后向各個團隊報告其他團隊的活動情況。
當然出于競爭原因，這可能需要選擇性加入，否則可能會妨礙創(chuàng)新。但它可以加強協(xié)作、促進不同團隊之間進行討論并減少重復冗余，同時改善與每個團隊獨有的內部和外部專家的聯系。
Enderle表示，他在幾年前負責了一個投標過程，并選擇了一家新的會計師事務所;但隨后他接到了其所在公司的首席執(zhí)行官的電話，要求Enderle改變這個決定。這是因為原來合作的會計師事務所是該公司最大的客戶，他當時并不知道這一點。顯然，該公司的銷售部門知道這一點，但運營部門不知道，而銷售部門本可以提供這些關鍵信息。
就像人們在Facebook和Pinterest等應用程序與興趣相關聯一樣，這種系統(tǒng)將允許人們根據他們討論的內容公開和自動地了解他們感興趣的內容。這樣，他們就可以根據需要權衡利弊，其他做決定的人員也不會因為他們不知道的事情而惹上麻煩。
需要更明智的合作
如今，在快速改進協(xié)作系統(tǒng)方面取得了令人難以置信的進步，但傳統(tǒng)協(xié)作工作中的許多問題仍然存在?，F在可以通過新技術隨著時間的推移提高人們在會議中的表現，實現自動化或改進調節(jié)。
人們還可以采用IBM的Watson Assistant，它可以在視頻會議期間回答政策和戰(zhàn)略問題。很多時候，這些問題并不是由會場中最有見識的人員回答的，而是由令人討厭或資深的領導者回答的，Watson可以引導對話取得最佳結果。
人們如今正處于讓協(xié)作系統(tǒng)比以往任何時候都走得更遠的關鍵時期，現在是將它們轉變成生產力引擎時候了。
