Как ИИ дает вам сверхспособности синтеза данных

Мы все живем в стоге сена данных. У вас есть файлы в OneDrive — некоторые упорядочены, некоторые свалены в кучу в ваших документах. Файлы на вашем корпоративном сервере — некоторые правильно названы и классифицированы, некоторые нет. Где-то среди вашего календаря, электронных писем, чатов, документов, встреч и контактов есть иголка — тот кусочек информации, который вам нужен сейчас.

Думать о
Второй пилот Microsoft 365
как магнит. Одним из наиболее мощных аспектов Copilot является его способность осуществлять поиск в Интернете по всей информации, к которой у вас есть доступ (как по данным вашей организации, так и по вашим собственным), и извлекать только те данные и информацию, которые вам нужны, в безопасном и совместимом формате. и способ сохранения конфиденциальности. Согласно выводам первых пользователей Copilot, люди в подавляющем большинстве используют ИИ, чтобы помочь им найти то, что им нужно, среди всех этих данных.

Второй пилот также подготовит для вас эти иглы. Попросите его просмотреть три разных документа и определить общие темы, и он выявит эти темы, обобщит их (если хотите) и представит в виде таблицы, просматривая данные из ваших электронных писем, документов и Интернета для организованного предоставления. Полезный и действенный материал.

Или попросите его объяснить сложные для понимания концепции компании. Предположим, ваша компания недавно представила новый тип технологии. Возьмем неслучайный пример: в мае Microsoft анонсировала Semantic Index для Copilot, мощную новую возможность, но людям, не имеющим технических знаний, может быть сложно быстро осмыслить ее. Допустим, вы не работали над проектом и вам нужно было быстро освоиться. Спросите второго пилота: «Мне нужно объяснить генеральному директору Semantic Index. Мне нужно включить объяснение того, что это такое, как оно работает, и связанное с ним ценностное предложение. Создайте сценарий, который я мог бы использовать. Также включите аналогию, которая может помочь нетехническому человеку понять это».

Ответ второго пилота:

Семантический индекс для Copilot использует метод, который позволяет компьютерам понимать фактическое значение предложений, документов и собраний, а также определяет концепции, связанные с вашим запросом или образцом контента. Он работает путем анализа взаимосвязей между словами и понятиями, а затем представляет эту информацию таким образом, чтобы ее можно было легко искать и извлекать. Ценность Semantic Index for Copilot заключается в том, что он интерпретирует ваши поисковые запросы для получения сложных, содержательных и многоязычных ответов, которые помогают вам работать более продуктивно.

Аналогия, которая может помочь нетехническому человеку понять семантический индекс, — это представить его как библиотекаря, который организует книги в библиотеке. Вместо того, чтобы просто упорядочивать книги по названиям или авторам, библиотекарь использует свои знания о содержании книг, чтобы группировать их по предметам и темам. Это облегчает посетителям библиотеки поиск нужных книг, даже если они не знают точного названия или автора. Аналогичным образом, семантический индекс помогает компьютерам понять значение данных, чтобы они могли предоставлять более точные и релевантные результаты поиска.

Чтобы найти, принять, проанализировать и синтезировать множество документов, требуется время, время, которое можно было бы лучше потратить на работу более высокого уровня — работу, которая приносит удовлетворение, является стратегической и творческой. И когда достаточное количество людей в организации смогут быстро и легко найти эти иголки в стоге цифрового сена, только представьте, какую богатую ткань они смогут сшить.

Эта статья впервые появилась в информационном бюллетене WorkLab. Будьте первым, кто получит наши обновления по
подписавшись здесь

.