Задайте ИИ любой вопрос о ваших аудио-, видео- и текстовых данных.

Использование ИИ в чате для анализа данных: как команды применяют разговорный ИИ для работы с неструктурированными данными.

Большинство организаций располагают огромным массивом неструктурированных данных, которые они никогда полностью не используют. Совещания записываются, но к ним никогда не возвращаются. Стенограммы интервью накапливаются на общих дисках. Ответы на опросы обобщаются один раз и забываются. Проблема не в недостатке данных. Проблема в том, что анализ, кодирование и извлечение полезной информации из аудио-, видео- и текстового контента требуют огромных ручных усилий. Для команд, проводящих десятки интервью или сотни совещаний в месяц, подавляющее большинство этого контента остается неанализированным.

AI Chat меняет ситуацию. Вместо того чтобы читать стенограммы или переслушивать записи, вы задаете вопросы на естественном языке и получаете ответы, основанные на ваших реальных данных. “Какие три наиболее частых возражения возникали во время телефонных звонков с клиентами в этом месяце?” “Как участники описывали свой опыт адаптации?” “Сравните отзывы корпоративных клиентов и клиентов среднего бизнеса”. Раньше для решения этих вопросов требовался отдельный аналитик и несколько дней работы. С AI Chat все это возможно. Говорите‘Благодаря функции AI Chat любой член команды может получить цитируемые ответы за считанные секунды.

Почему доступ к нескольким моделям важен для анализа данных

Различные модели ИИ справляются с разными задачами, требуя разного уровня детализации. Claude, как правило, превосходно справляется с тщательным, структурированным анализом длинных документов. GPT часто предпочитают для креативного синтеза и суммирования. Gemini обладает сильными сторонами в многомодальном анализе. Когда ваша команда привязана к одной модели, вы ограничены её специфическими сильными сторонами и «слепыми зонами». Speak даёт вам свободу выбора подходящей модели для каждого запроса и позволяет сравнивать результаты, когда ставки высоки. Никакой привязки, никаких компромиссов.

Как команды используют чат с искусственным интеллектом

Исследовательские группы используют AI Chat для кодирования качественных данных из десятков интервью с участниками, извлекая темы и репрезентативные цитаты без ручного просмотра каждой стенограммы. Руководители отделов продаж запрашивают данные из своих библиотек звонков, чтобы выявить закономерности в возражениях клиентов и отслеживать, как меняются упоминания конкурентов с течением времени. Менеджеры по продуктам собирают отзывы из звонков клиентов, заявок в службу поддержки и ответов на опросы в единый архив, доступный для запросов. Руководящие группы создают еженедельные обзоры на основе записей совещаний, не тратя часы на их воспроизведение. Общим моментом является то, что AI Chat превращает пассивный контент в активную, доступную для запросов базу знаний.

Отличие Speak от универсальных инструментов ИИ, таких как ChatGPT, заключается в интеграции с вашим реальным конвейером обработки данных. Speak автоматически обрабатывает транскрипцию, идентификацию говорящего и аналитику NLP. Каждая запись индексируется по ключевым словам, темам, оценкам настроения и именованным сущностям еще до того, как вы откроете AI Chat. Это означает, что у ИИ есть богатый контекст для работы, а ваши ответы сопровождаются ссылками, которые ведут к точному моменту в записи. В сочетании с Агенты искусственного интеллекта для автоматизированных рабочих процессов, AI Notetaker для фиксации встречи и Помощник по проведению совещаний с искусственным интеллектом для анализа результатов совещаний, и у вас есть полноценная платформа для преобразования неструктурированных данных в организационную аналитику. Вы также можете использовать ИИ-видеосумматор для обработки видеоконтента перед отправкой запроса через AI Chat.