211service.com
CEO di Slack: come utilizzeremo l'IA per ridurre il sovraccarico di informazioni
Stewart Butterfield parla di come l'apprendimento automatico può aiutare la produttività del tuo lavoro. 27 settembre 2017
Wintermeyer colpevole
Più di sei milioni di persone usano lento ogni giorno come hub e piattaforma per comunicare e condividere informazioni con i propri colleghi. La società con sede a San Francisco ha anche appena raccolto $ 250 milioni in più di finanziamenti, in un round che porta il suo valore a un elevato $ 5,1 miliardi (vedi 10 Breakthrough Technologies 2016: Slack).
Ma nuovi concorrenti, tra loro Microsoft Team , Passo dell'Atlante , Chat di Google Hangouts , e Posto di lavoro di Facebook — stanno spingendo nel mercato della collaborazione sul posto di lavoro, sfidando il dominio di Slack e, in alcuni casi, promuovendosi specificamente come opzioni più produttive. Durante un viaggio a Boston, il CEO di Slack Stewart Butterfield ha parlato con Revisione della tecnologia del MIT sui modi in cui l'azienda prevede di utilizzare l'IA per evitare che le persone si sentano sopraffatte dai dati. Di seguito un estratto modificato dell'intervista.
Tre anni e mezzo dopo il suo rilascio pubblico, Slack continua a crescere, ma le persone hanno anche iniziato a chiedersi quanto sia efficiente come strumento sul posto di lavoro.
Storia correlata
Storia correlata Bene, le lamentele che le persone hanno sulla vita moderna in ufficio di solito riguardano il non essere nel giro, non capire quali decisioni vengono prese, non essere consapevoli di cosa sta succedendo. Quella sensazione di alienazione [in realtà] si riduce con Slack. Se lavori in un'azienda di 10.000 persone e utilizzi la posta elettronica come mezzo di comunicazione principale, probabilmente hai accesso a due centesimi dell'1% di tutte le comunicazioni che avvengono all'interno dell'azienda. Ma se usi Slack potresti avere accesso al 10 o 20 percento.
Il rovescio della medaglia è che ci sono molte più informazioni. Abbiamo già inserito centinaia di piccole cose che collettivamente riducono l'impatto di enormi flussi di informazioni in Slack. Ad esempio, quando inizi a utilizzare Slack per la prima volta, ti inviamo una notifica per ogni nuovo messaggio, ma poco dopo ti chiediamo e ti diciamo, che ne dici di passare alle nostre impostazioni consigliate [che ti avvisano solo quando ricevi un messaggio diretto o vengono menzionati il tuo nome o le parole chiave specificate]. Penso che possiamo fornire [ancora di più] strumenti e tecniche di progettazione incentrate sull'uomo per aiutare le persone a navigare meglio in Slack senza sentirsi sopraffatte.
Esatto, Slack ha istituito una divisione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico chiamata Ricerca, apprendimento e intelligenza all'inizio dello scorso anno ridurre quella valanga di informazioni. Slack ha già incorporato alcuni caratteristiche che SLI ha sviluppato. Quali sono i tuoi obiettivi specifici per quel gruppo?
Uno di questi è solo [migliorare] la ricerca. All'interno della ricerca, ci sono due cose. Ricerca per parole chiave di base, ovvero quando le persone sanno che qualcosa esiste e vogliono trovare una cosa specifica. Esiste anche un tipo di ricerca più generale, come l'apprendimento di un argomento. La maggior parte delle aziende utilizza alcuni gerghi o nomi in codice, il che può creare confusione, soprattutto quando arrivi per la prima volta.
La seconda categoria [di obiettivi per SLI] è costituita da raccomandazioni o avvisi proattivi. Il terzo sta cercando di dare un senso all'intero corpus [di informazioni in Slack] e farlo migliorare nel tempo, idealmente in un modo che non richieda alcun input manuale [dagli utenti]. I computer faranno tutto; le persone possono semplicemente comunicare nel modo in cui comunicherebbero normalmente. Potresti immaginare un capo dello staff virtuale sempre attivo che legge ogni singolo messaggio in Slack e quindi sintetizza tutte quelle informazioni in base alle tue preferenze, che ha appreso nel tempo. E con un feedback implicito ed esplicito da parte tua, consiglierebbe un piccolo numero di cose che sembrano più importanti in quel momento. Quindi, sia che ti alzi la mattina, che esci da una riunione o che scenda da un aereo, quando controlli Slack, potrebbe esserci questo capo dello staff virtuale ad aspettarti, idealmente con un elenco quasi perfetto di quelle cose che sono importanti per te.
È un'idea intrigante. Cos'altro sta ricercando SLI?
Approfondimenti organizzativi. Avevamo questo progetto interno davvero affascinante che esaminava la forza delle connessioni [all'interno di Slack] tra i diversi dipartimenti della nostra azienda e il rapporto tra messaggi pubblici e privati lungo questi assi. Quindi, se guardi a Slack dal punto di vista del nostro team di strutture, [si scopre] si parla di finanza, risorse umane e sicurezza ma quasi mai parlano di ingegneria. Se guardi a Slack dal punto di vista del nostro team di marketing, questi parlano con le vendite, i prodotti e le finanze.
Vogliamo essere in grado di fornire questo tipo di informazioni su base organizzativa e anche individuale, quindi il team SLI sta prendendo alcuni dati Slack [con il permesso] dei clienti e mostra loro come accadono le cose nella loro stessa azienda.
Mi piacerebbe, e penso che tutti vorrebbero, avere una versione privata di un rapporto che tratta cose del tipo: parli agli uomini in modo diverso da come parli alle donne? Parli con i superiori in modo diverso da come parli con i subordinati? Usi diversi tipi di linguaggio in pubblico o in privato? In quali conversazioni sei più aggressivo e in quali conversazioni sei più gentile? Se si scopre che tendi ad essere accomodante, gentile ed energico al mattino e irascibile e impaziente nel pomeriggio, allora forse hai bisogno di uno spuntino di metà pomeriggio.
Quel servizio di approfondimenti organizzativi sembra che potrebbe essere pronto a breve termine. Quando prevedi di rilasciare il capo di stato maggiore virtuale caratteristica?
Non so quando [raggiungeremo] quella soglia. Potrebbe volerci molto tempo. Stiamo ancora sperimentando molto. All'inizio abbiamo lavorato un po' con Microsoft Research sulla ricerca di base come i robot di domande e risposte. Abbiamo anche una partnership con IBM, con il team Watson, che è più simile a una collaborazione su base continuativa. Ma molte di queste cose sono solo molto difficili e lontane. Penso che quello che abbiamo adesso sia buono. Tra un paio d'anni sarà molto buono. Tra circa cinque anni sarà eccellente. E tra 10 anni sarà impossibile lavorare senza di essa.