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Akooda 利用人工智慧幫助企業減少會議,讓他們更理解其業務的方式

Akooda 使用人工智慧幫助企業在減少會議的情況下理解業務隨著組織的成長,公司內部各部門之間的運營狀況變得越來越難以理解。我們經常使用會議來試圖弄清楚他人正在做什麼,但這種方式並不高效。Akooda 是一家新創公司,試圖透過使用人工智慧來分析公司內部軟體系統,更好地理解組織的內部執行方式,而無需開 .... (往下繼續閱讀)

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Akooda 利用人工智慧幫助企業減少會議,讓他們更理解其業務的方式

Akooda 使用人工智慧幫助企業減少會議的情況下理解業務

隨著組織的成長,公司內部各部門之間的運營狀況變得越來越難以理解。我們經常使用會議來試圖弄清楚他人正在做什麼,但這種方式並不高效。Akooda 是一家新創公司,試圖透過使用人工智慧來分析公司內部軟體系統,更好地理解組織的內部執行方式,而無需開會解決問題,或者至少減少開會的次數。員工可以使用生成式人工智慧來對 Akooda 編織的資料提問。該公司今天宣布獲得了一筆 1100 萬美元的種子融資。Akooda CEO Yuval Gonczarowski 表示他的公司會檢視公司內執行的 SaaS 工具,並建立一個清晰的影象,理解公司的執行狀況。「我們存取到公司的整個公共資料足跡,包括公開的 Slack 訊息、Confluence 檔案、程式碼片段、銷售額的 Salesforce 和 HubSpot、JIRA 工單 - 公司中建立知識的任何地方」,Gonczarowski 告訴 TechCrunch。他說,軟體會將這些訊息分析,然後以對個人和經理有意義的方式重新構建,以使他們可以提出任何關於組織的問題,就像 ChatGPT 清楚地理解他們可能不會獲得的細節,而無需進行冗長的會議和報告。

使用大規模語言模型打造理解能力

雖然該公司使用大型語言模型來實現這一理解水平,但 Gonczarowski 表示這比使用公司的私有資料來訓練模型更為微妙。他們轉而使用統計建模和分析來檢視客戶的獨特詞彙,也就是他們所謂的公司的「罕見詞語」。Akooda 分析每個公司自己的內部專業術語 - 像是縮寫、專案名稱和客戶名稱等,這有助於根據個別公司和行業來個性化軟體,而無需明確使用其資料來訓練模型。

從回答問題到自動檢測問題

產品路線圖上的下一步將使軟體從僅回答問題發展到揭示公司訊息並新增異常檢測引擎,以自動顯示潛在問題。例如,如果軟體檢測到收入較低的客戶正在佔用大量內部資源,它可能會向經理發出警告。如果人類知道提出正確的問題,他們也有可能找到相同的訊息,但透過讓人工智慧告訴經理,這將更高效(假設它可以報告有意義的問題)。他表示這仍然涉及人類決策者,但透過為他們提供更好的基礎訊息,改善他們作出決策的依據。「如果我從更理論的層面、抽象的層面來看,人在整個決策過程中的角色不會改變。我們仍然是有責任心的決策者,但是收集資料,將決策所需的訊息放在桌面上,將從根本上改變我們管理公司的方式」,他說。

多樣性是公平招聘的副產品

該公司當前有 16 名員工,並且正在招聘一些職位。Gonczarowski 表示他在整個職業生涯中一直在管理人員,並將多樣性視為招聘方式所帶來的自然副產品。「有一種非常簡單的方式可以做到這一點:你僱用最好的人,並給每個人一個公平的機會,然後它就會自然發生。這是我的領導風格」,他說。例如,在以色列內部,他曾參與招聘來到以色列的俄羅斯和烏克蘭移民的倡議。「這是我們從第一天開始積極參與的一項倡議,這是我們非常珍視的事情」。

今天的投資來自各種公司,包括 NFX、Atlassian Ventures、Village Global 和 Founder Collective 以及其他未透露的天使投資者。

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江塵

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大家好!我是江塵,一名熱愛科技的發展和創新,我一直都保持著濃厚的興趣和追求。在這個瞬息萬變的數位時代,科技已經深入到我們生活的方方面面,影響著我們的工作、學習和娛樂方式。因此,我希望透過我的部落格,與大家分享最新的科技資訊、趨勢和創新應用。