ИИ в платформе для онлайн-встреч — как сэкономить время руководителей

Большинство ИТ-команд уже давно работает не из офисов, а на удаленке. В этом есть свои плюсы — возможность работать в своем темпе, не волноваться о дресс-коде, снизить тревожность и сократить общение не по делу. Есть и обратная сторона — огромное количество созвонов и онлайн-встреч.

Рутина руководителей проектных команд состоит из утренних дейли, звонков по проектам, ретро об итогах недели или спринта, координационных встреч и согласований с клиентом. Чтобы ничего не забыть, нужно успевать записать все на ходу, что отвлекает от разговора. Или тратить бесценное время на прослушивание записи и составление краткого резюме по итогам встречи. Руководители, вместо того, чтобы уделять время ключевым задачам, занимаются, по сути, секретарскими обязанностями. Сделать коммуникацию удаленной команды эффективной, сэкономить время на рутине — таков был замысел платформы для видеоконференцсвязи (ВКС) RConf с опцией искусственного интеллекта для автоматического создания резюме встреч.

Идея RConf возникла из понимания неэффективности традиционных видеоконференций и сложности последующей систематизации информации.

Мы решили объединить эти два аспекта, создав решение, способное сделать виртуальные встречи более продуктивными и удобными для последующей работы.

Проблемы, которую мы решали, типичны для любой компании. Менеджерам нужно составлять протокол каждой встречи, чтобы ставить и распределять задачи для своей команды. Опросив своих коллег и наших клиентов, мы выяснили, что на создание резюме часовой встречи менеджер в среднем тратит около 20 минут.

Другая частая проблема: руководителю нужно ознакомиться с результатом большого количества встреч с клиентами, которые провели сотрудники отдела продаж, выявить ключевые договоренности или проблемы. Прослушивание записей встреч, равно как и чтение дословной транскрипции (автоматическая стенограмма встречи, которую предоставляют ряд современных ВКС систем) занимает слишком много времени.

Решение проблемы - поручить искусственному интеллекту составить точное, краткое, содержащее только существенные выводы встречи, которые можно быстро прочитать, поделиться с участниками встреч, сохранить в корпоративной системе постановки задач. Революционный скачок, связанный с развитием больших языковых моделей (LLM), их практическая доступность, превратили эту идею из научно-фантастической во вполне решаемую. Главный вопрос состоял в том, насколько точным и полезным в практическом использовании может быть резюме, созданное ИИ?!

После записи онлайн встречи, видеозапись преобразуется в аудиодорожку формата mp3 с использованием специальной библиотеки. Эта библиотека не только извлекает аудио из видео, но и предоставляет его в удобном формате для дальнейшей обработки.

Следующий этап - транскрибация. Специально обученная нейросетевая модель анализирует аудио, превращая звук в текст. Этот процесс может быть выполнен с разной степенью точности, зависящей от выбранной библиотеки и доступных вычислительных ресурсов. Важным аспектом здесь является то, что на качество последующего составления резюме влияет не столько воспринимаемая нами «на глаз» точность дословного перевода аудио в текст, сколько правильная передача связанных друг с другом смысловых групп. Понимание этого факта позволило нам выбрать оптимальную библиотеку для качественной обработки не только английского, но и русского языка.

Получив текстовую транскрибацию, мы переходим к следующему этапу - взаимодействию с генеративным искусственным интеллектом. Главным ограничением здесь является сравнительно небольшое контекстное окно, доступное сегодня у популярных генеративных моделей. Лучшими свойствами для составления резюме больших текстов, на наш взгляд, обладает модель Claude-2.

На основе заданного промта, ИИ находит наиболее значимые смысловые конструкции, и составляет отчет о встрече в соответствии с шаблоном. Например, мы можем запросить создание резюме заданной длины, скажем 15 пунктов для текста, задать структуру резюме, в котором будут отдельно указаны принятые решения, следующий шаг и тп, и в результате получить нужное нам структурированное резюме.

Особенностью генеративных моделей ИИ является то, что каждый раз при обработке одного и того же исходного текста, мы получаем несколько отличный результат. Сначала казалось, что это может быть серьезной проблемой. Однако выяснилось, что эта особенность позволяет каждый раз «подсвечивать» разные оттенки смысла проведенной встречи. Таким образом, у пользователя появилась возможность получить то резюме, которое максимально отражает его запрос.

Главный вопрос, который нас волновал, сможет ли ИИ дать то качество резюме, которое будет практически полезным. Первые тесты внутри нашей компании дали очень обнадеживающие результаты. Деловые встречи длительностью до часа идеально отрабатываются ИИ, для более коротких встреч можно выбрать короткий формат резюме, для более длинных- расширенный. ИИ прекрасно фиксировал принятые по итогам встречи решения, ключевые договоренности. Однако как поведет себя наше решение при работе с разными типами встреч наших клиентов - оставалось открытым вопросом. Наши ближайшие клиенты, которые взялись тестировать платформу RConf, также были настроены скептически по отношению к возможностям ИИ. Многие привыкли пользоваться инструментом транскрибацией встреч, редактируя полученные длинные тексты вручную. Клиенты обнаружили, что резюме встреч от ИИ работает с совершенно неожиданной точностью, полученные результаты более чем в 90% случаях оказываются абсолютно релевантными с первого раза, а в случае необходимости, резюме можно сгенерировать снова и получить нужный результат. В итоге вместо средних 20 минут на создание протокола встречи наши клиенты стали тратить от 20 секунд до минуты.

Мы выпустили первый релиз веб-версии нашей платформы. В личном кабинете пользователя, помимо широкого функционала планирования встреч, интеграции с календарем, управления доступом и правами участников, мы внедрили функционал хранения, поиска и обработки встреч с помощью ИИ. Создавая встречу, пользователь может заранее выбрать тот тип резюме (длину, шаблон), который максимально подходит к планируемой встрече.

Когда встреча заканчивается, в личном кабинете появляется ссылка на просмотр записи встречи и ее резюме. При необходимости, резюме можно сгенерировать снова. Мы активно собираем обратную связь от пользователей. Возможности создавать качественные резюме онлайн встреч с помощью используемой модели ИИ полностью подтвердились. Вместе с тем, стало понятно, что у разных групп пользователей есть свои специфические шаблоны отчетов, и именно автоматизация их заполнения создает для наших клиентов дополнительную ценность.

Мы заинтригованы опробованными в реальных кейсах возможностями искусственного интеллекта при анализе коммуникации. В скором времени мы добавим новые шаблоны, включая оценку результативности совещаний, качества питчей, а также анализ соответствия разговора с клиентом по заранее подготовленному сценарию.

В ближайших планах - полноценная интеграции платформы ВКС, корпоративного мессенджера (флагманский продукт нашей компании) и искусственного интеллекта для создания полноценной системы поддержки командной коммуникации, создания коллективного знания и принятия управленческих решений

Мы открыты к сотрудничеству, готовы учесть пожелания и предложения коллег и потенциальных заказчиков. Взгляд со стороны — это то, что помогает сделать любой продукт или сервис лучше.