Энтони Казинс @icommunis, директор по работе с клиентами ProFinda

Деловой мир переполнен такими терминами, как алгоритмы машинного обучения, обработка естественного языка (NLP) и анализ настроений, но эти инструменты искусственного интеллекта или «ИИ» часто ориентированы на потребительские товары и услуги. Так как же они могут помочь внутренней связи?

Вот 7 способов, которыми платформы для совместной работы на базе ИИ могут облегчить вашу жизнь:

  1. Больше никаких пустых профилей. «Конечно, я был бы рад заполнить еще один профиль». Сказал, что ни один сотрудник никогда. Если они вынуждены заполнять профили навыков для своей оценки, вы можете получить самый минимум, чтобы «поставить галочку». Но имея всего несколько бит данных о каждом сотруднике и большом количестве сотрудников, мы можем использовать ИИ для прогнозирования навыков и знаний. Это означает, что мы можем задавать закрытые, но разумные вопросы, такие как «знаете ли вы управление проектами?», которые всегда получают лучший ответ, чем «расскажите, что вы знаете?».
  2. Больше никакого шума. Текущие социальные методы объединения сотрудников через группы, сообщества и т. д. основаны на том, что сотрудники находят нужные группы, эти группы достаточно активны, чтобы удерживать их внимание, и они видят нужные обновления в нужное время. С помощью ИИ мы можем «создать интуицию» между нужными сотрудниками в нужное время, используя соответствующие алгоритмы. Это гарантирует, что каждый разговор решает бизнес-проблему, и снижает накладные расходы на управление сообществом, связанные с продвижением, сокращением и курированием групп и контента.
  3. Больше никакой социальной стигмы. Использование социальных сетей и форумов означает, что сотрудники могут делиться фотографиями своих кошек так же, как и совместно решать бизнес-задачи. Это может вызвать проблемы с тем, чтобы высшее руководство использовало или поддерживало использование социальных инструментов. Благодаря дополнительной релевантности платформы на базе ИИ потребность в обмене информацией в социальных сетях меньше, а более четкое внимание уделяется результатам работы для каждого взаимодействия. Такие инструменты, как НЛП и анализ настроений, также могут доказать, что передаваемый контент связан с работой.
  4. Более высокая рентабельность инвестиций. С такой большой удачей, связанной с связями, установленными между людьми, мы часто полагаемся на отчетную статистику взаимодействия как на форму ROI. Это предполагает, что если сотрудники используют его, он должен быть полезным. Но возможность ставить лайки, делиться и комментировать дает возможность совершать много действий, не связанных напрямую с выгодой для бизнеса. Благодаря искусственному интеллекту инженерные связи более тесно связаны с бизнес-проблемами, а НЛП в сочетании с анализом настроений может предоставить отчеты о том, чем и почему делятся с кем.
  5. По запросу. Сотрудники, особенно миллениалы, привыкли к услугам по запросу в своей личной жизни, и они не отказываются от этого ожидания в офисе, поэтому поддерживать их удовлетворенность с помощью Internal Comms будет только сложнее. С помощью ИИ алгоритмы машинного обучения могут доставлять нужный контент нужным людям в нужное время и правильным способом, анализируя их активность и предсказывая, что их больше всего заинтересует. Повышение эффективности и релевантности подключений по запросу также может привести к экономии в миллионы долларов.
  6. Вовлеченность сотрудников. Трудно установить связь между ежегодным опросом вовлеченности сотрудников и чем-либо, кроме крупнейших изменений в бизнесе. С помощью ИИ вы можете использовать анализ настроений и аналитику, чтобы отслеживать вовлеченность сотрудников компании в режиме реального времени на более детальном уровне. Это позволяет гораздо более точно измерять влияние ваших коммуникаций и со временем позволяет прогнозировать вовлеченность сотрудников на основе анализа тенденций.
  7. Меньше догадок. Опытный внутренний коммуникатор будет знать вероятное влияние конкретного изменения или объявления на вовлеченность или культуру их компании, но что, если вы новичок в компании или новичок во внутренних коммуникациях? Как вы предлагаете стратегический совет бизнесу о вероятном влиянии внутренней истории? С помощью ИИ и предиктивной аналитики вы можете со временем прогнозировать влияние на вовлеченность сотрудников на основе анализа тенденций. Итак… догадки, основанные на доказательствах!

Это некоторые из потенциальных преимуществ платформы для совместной работы на основе ИИ, но, честно говоря, мы еще не знаем, куда нас приведет ИИ, а новые разработки в алгоритмах машинного обучения, которые могут обучать другие алгоритмы машинного обучения, означают скорость новых прорывов. будет только быстрее. Захватывающие времена!

Я хотел бы знать ваши мысли по этому вопросу выше. Или, если вы хотите узнать больше о том, как ИИ может помочь внутренним коммуникаторам, посетите www.profinda.com или свяжитесь со мной по адресу @icommunis.