O futuro da IA ​​não é apenas agente; é uma personalização profunda. Em vez de simples sistemas de recomendação que correlacionam o comportamento do usuário para identificar padrões e aplicá-los a fluxos de trabalho individuais, grandes modelos de linguagem (LLMs) e agentes de IA podem analisar os usuários diretamente para criar experiências profundamente personalizadas. É esse tipo de personalização agressiva que os usuários estão cada vez mais exigindo – e as empresas mais experientes que a fornecem (e em breve) vencerão. O objetivo é: “Não tente aleatoriamente ou adivinhe quem eu sou. Eu lhe digo, é isso que me importa”, explica Lijuan Qin, chefe de produto da Zoom AI, em um novo Além do podcast piloto. Como o Zoom está incorporando personalização A Zoom é uma empresa que se adaptou a essa tendência: seu assistente generativo, AI Companion, vai além do resumo básico, das gravações inteligentes e dos itens de ação pós-reunião, até a divergência de opinião e o rastreamento do alinhamento do usuário. Os usuários podem personalizar resumos de reuniões com base em seus interesses específicos e criar modelos direcionados para e-mails de acompanhamento para diferentes pessoas (seja um vendedor ou executivo de contas). O assistente de IA pode então preencher automaticamente esses documentos após a chamada. Enquanto isso, um dicionário personalizado no Zoom AI Studio pode processar terminologia e vocabulário corporativo exclusivos para resultados de IA mais relevantes, e um modo de pesquisa profunda pode fornecer rapidamente análises abrangentes com base em “conhecimento interno e insights externos”. O controle é fundamental aqui; o humano pode ser um agente de permissão “muito específico (e) preciso”, explicou Qin. Eles têm “controles muito claros” sobre ações de acompanhamento, como: O agente pode enviar e-mails automaticamente para destinatários específicos? Ou desencadeará uma etapa de verificação quando reconhecer que as transcrições contêm informações confidenciais (conforme ditado pelo usuário)? Sabendo que a IA às vezes pode sair dos trilhos, os usuários humanos podem rastrear o comportamento do agente no Zoom, ativar e desativar recursos e controlar o acesso aos dados. Isso pode ajudar a evitar resultados imprecisos ou fora do alvo. “O mais importante é que não presumimos que a IA seja inteligente o suficiente para fazer tudo certo”, enfatizou Qin. Obtendo o contexto certo Nesta nova era da IA ​​​​agente, há essencialmente uma “apropriação de terras para o contexto”, explica Sam Witteveen, cofundador da Red Dragon AI e apresentador do Beyond the Pilot, no podcast. “Definitivamente, conhecer seus usuários é o importante, certo? Saber em quais aplicativos eles vivem, quais tarefas do dia a dia eles realizam constantemente?”, disse ele. “As empresas percebem que quanto mais têm sobre você, melhor pode ser a memória (IA) e melhor podem personalizar.” Claude Cowork é um aplicativo que “realmente brilha” nisso, diz Witteveen; OpenClaw é outro. Os modelos são bons o suficiente para que possam começar a tomar decisões pelos usuários e responder a instruções como: "Você sabe um monte de coisas sobre mim. Você tem todo esse contexto. Vá e gere as habilidades que vão me ajudar a fazer um trabalho melhor." “Com algo como o OpenClaw, você pode personalizá-lo da maneira que quiser, certo? Você pode conversar com ele, pode dizer: ‘Ei, às 4 horas quero que você faça isso’”, disse Witteveen. No entanto, o uso e a segurança do token devem sempre ser levados em consideração, aconselhou. O OpenClaw tem sido afetado por problemas de segurança desde o seu lançamento. Isto levou muitas empresas a desinstalar o agente autónomo ou a proibir completamente a sua utilização; no entanto, essas desinstalações devem ser feitas corretamente para que os líderes de TI não excluam inadvertidamente toda a sua pilha corporativa. Enquanto isso, em termos de orçamento de tokens, a personalização pode aumentar os custos. “Você precisa pensar nas métricas que está monitorando”, disse Witteveen. “Isso é muito diferente de produto para produto, mas as métricas em torno dessas coisas serão fundamentais." Assista ao podcast para saber mais sobre: Por que as empresas que não experimentam habilidades de IA no momento "pode ser brinde" Como o Zoom criou um companheiro de IA que rastreia divergências de opinião — e não apenas itens de ação — em suas reuniões Por que a questão de construir versus comprar tornou-se muito mais urgente para software empresarial Por que "habilidades" pode ser mais importante do que o MCP para o futuro da IA ​​empresarial Você também pode ouvir e assinar Além do piloto sobre Spotify, Maçã ou onde quer que você obtenha seus podcasts. Fonte ==> Cyberseo

Nos últimos anos, a startup chinesa de IA MiniMax tornou-se uma das mais interessantes no concorrido mercado global de IA, conquistando uma reputação

A era da IA ​​generativa começou para a maioria das pessoas com o lançamento do ChatGPT da OpenAI no final de 2022, mas

A Nvidia revelou na segunda-feira um supercomputador de mesa poderoso o suficiente para executar modelos de IA com até um trilhão de parâmetros

Recente relatórios sobre as taxas de fracasso de projetos de IA levantaram questões desconfortáveis ​​para organizações que investem pesadamente em IA. Grande parte

O mundo da engenharia de software está atualmente lutando com um paradoxo fundamental da era da IA: à medida que os modelos se

NanoClaw, a plataforma de agente de IA de código aberto criada por Gavriel Cohen, está fazendo parceria com a plataforma de desenvolvimento em

Qual é o papel dos bancos de dados vetoriais no mundo da IA ​​agente? Essa é uma questão que as organizações têm enfrentado

Os sistemas multiagentes, projetados para lidar com tarefas de longo prazo, como engenharia de software ou triagem de segurança cibernética, podem gerar até