Generative AI Sẽ Biến Đổi Các Cuộc Họp Ảo

Hệ thống của công ty bạn có thể sử dụng AI thô sơ để ghi lại các cuộc họp và tạo bản ghi. Nhưng trong vài tháng tới, nhờ có Generative AI, phần mềm của bạn sẽ có được những khả năng hoàn toàn thay đổi cách tiến hành các cuộc họp trực tuyến. Một số tính năng mới nhất đã được thử nghiệm bao gồm tự động tạo biên bản cuộc họp, chỉ định các mục hành động, tạo bản tóm tắt cuộc họp Hỏi & Đáp, v.v.

Trước khi các nhà cung cấp cung cấp rộng rãi những giải pháp này cho khách hàng, điều quan trọng là các công ty phải hiểu được các yếu tố thiết yếu góp phần mang lại hiệu quả cho các cuộc họp. Bài viết này nhằm giúp những người thường xuyên sử dụng hệ thống hội nghị truyền hình hiểu được những tính năng nào sẽ sớm ra mắt và những tính năng đó sẽ tác động như thế nào đến cuộc gọi điện video của bạn. Với tư cách là người sáng lập một công ty công nghệ cung cấp dịch vụ kỹ thuật phần mềm cho các công ty muốn triển khai các công nghệ thế hệ tiếp theo như AI và học máy, tôi tin rằng sự kết hợp giữa Generative AI và phần mềm hội nghị truyền hình sẽ mãi mãi định hình cách thức (và mức độ hiệu quả) chúng ta gặp nhau. Nhưng những tính năng này sẽ chỉ mang lại lợi ích cho công ty của bạn nếu bạn sử dụng chúng theo những cách giải quyết được những hạn chế thông thường của hội nghị truyền hình và cuộc họp trực tiếp.

Tôi đã xác định ba yếu tố chính làm trụ cột cho hiệu quả của cuộc họp trực tuyến: sự tham gia có ý nghĩa, kết quả có thể hành động và thúc đẩy sự đa dạng và toàn diện. Bằng cách sử dụng những trụ cột này, tôi có thể hình dung một tập hợp các khả năng AI khả thi có thể được thêm vào hệ thống hội nghị truyền hình, một số trong đó đã được thử nghiệm và một số trong đó tôi dự đoán sẽ có sẵn dựa trên hiểu biết của tôi về các khả năng và cuộc trò chuyện của AI tạo ra với khách hàng và các đối tác.

Để xác định và ưu tiên các trường hợp sử dụng được hỗ trợ bởi AI cho hệ thống hội nghị truyền hình, tôi bắt đầu bằng cách đặt một số câu hỏi quan trọng:

• Những chiến lược và thực hành cuộc họp nào có hiệu quả trong thế giới thực? Làm cách nào chúng ta có thể tái tạo chúng bằng cách sử dụng AI tổng hợp?
• Làm thế nào chúng ta có thể giải quyết và vượt qua những thách thức và rào cản chung liên quan đến những yếu tố chính này?
• Chúng ta có thể học được gì từ nghiên cứu từ các lĩnh vực liên quan như hiệu quả nhóm, văn hóa tổ chức và tương tác giữa con người với máy tính để nâng cao hiệu quả cuộc họp?
• Làm cách nào để sử dụng thông tin chi tiết và phân tích do AI điều khiển làm biện pháp củng cố cho việc học tập và cải thiện trong các cuộc họp?

4 đặc điểm của một cuộc họp thành công
Bốn đặc điểm của cuộc họp trực tuyến tác động đáng kể đến hiệu quả của cuộc họp: nội dung được cá nhân hóa phù hợp với phong cách học tập, mục đích phù hợp, phát hiện và ngăn ngừa thành kiến ​​cũng như thúc đẩy học tập tích cực. Bằng cách tập trung vào những đặc điểm thiết yếu này, công ty của bạn sẽ sẵn sàng mang lại bước nhảy vọt đáng kể về hiệu quả của cuộc họp.

Dưới đây là tổng quan ngắn gọn về từng khả năng và cách AI có thể thúc đẩy sự thay đổi trong việc thực thi chúng.

Nội dung được cá nhân hóa phù hợp với phong cách học tập
Tất cả chúng ta đều học theo những cách khác nhau. Người học trực quan được hưởng lợi từ các tài liệu hấp dẫn trực quan như đồ họa thông tin và video. Người học bằng thính giác thích nội dung âm thanh được cá nhân hóa và các buổi học theo định hướng thảo luận. Trong lịch sử, việc cá nhân hóa nội dung là rất tốn kém. Nhưng với bước nhảy vọt về khả năng sáng tạo AI, giờ đây có thể tạo ra nhiều phiên bản của cùng một nội dung cốt lõi. Các hệ thống AI tiên tiến sẽ sớm có thể điều chỉnh nội dung (chuẩn bị, trong cuộc họp và theo dõi) cho phù hợp với phong cách học tập riêng của từng người tham gia, thúc đẩy sự tương tác và định hướng hành động. Zoom hiện đang thử nghiệm một tính năng cho phép người dùng trò chuyện với một “người bạn đồng hành” AI tổng hợp trong và sau các cuộc họp để giúp người dùng hiểu rõ hơn về nội dung được trình bày.

Căn chỉnh mục đích
Các cuộc họp không phải là một kích cỡ phù hợp cho tất cả. Các cuộc họp chia sẻ thông tin đòi hỏi một cấu trúc khác với các buổi họp động não. Các cuộc họp điều phối có nhịp độ khác với các cuộc họp đánh giá kinh doanh hàng tháng. Generative AI giúp bot có thể tái tạo kiến ​​thức chuyên môn của người hỗ trợ và hướng dẫn mọi nhóm thông qua một quy trình có cấu trúc. Quan trọng hơn, chúng có các khả năng tạo điều kiện thuận lợi cho các nhóm huấn luyện và lãnh đạo.

Phát hiện và ngăn chặn sai lệch
Thành kiến ​​có thể biểu hiện theo những cách tinh tế, chẳng hạn như việc đàn ông có giọng nói to hơn làm gián đoạn phụ nữ bằng giọng nói nhẹ nhàng hơn trong cuộc gọi điện video. Khi các cuộc họp kỹ thuật số ngày càng trở nên phổ biến, AI có thể đóng vai trò là một trạm lắng nghe thận trọng. Mục đích không phải là xâm phạm. Nhưng sự thiên vị phải bị gián đoạn trong thời gian thực.Generative AI đang được thử nghiệm như một cách giúp nhân sự thiết kế các biện pháp can thiệp theo thời gian thực để ngăn chặn sự thiên vị. Ngoài ra, các đề xuất được cá nhân hóa sẽ hỗ trợ các nhóm và lãnh đạo đưa ra phản hồi và kế hoạch cải tiến. Bộ phận nhân sự có thể hiểu biết rộng hơn về những tiến bộ đạt được đối với các mục tiêu về sự đa dạng và hòa nhập. Nó có thể xác định các điểm nóng tiềm ẩn trước khi chúng leo thang thành các vấn đề quan trọng.

Khuyến khích học tập tập thể và cá nhân
Các cuộc họp đóng vai trò là nền tảng có giá trị để thúc đẩy việc học tập của cá nhân và tập thể. Các cuộc họp giúp chúng ta hiểu rõ hơn về khả năng cá nhân của mình trong các lĩnh vực như giao tiếp, giải quyết xung đột và làm việc nhóm. Các cuộc họp giúp các nhóm cải thiện niềm tin, trách nhiệm giải trình và sự phối hợp. Để tối ưu hóa trải nghiệm học tập, các giải pháp hội nghị truyền hình tiên tiến hiện phải được thiết kế để thúc đẩy sự tương tác tích cực, hiểu rõ hơn về động lực của nhóm và đưa ra phản hồi theo thời gian thực trong các cuộc họp. Những tính năng này sẽ cho phép các cá nhân và nhóm mở rộng kiến ​​thức, thúc đẩy trao đổi ý tưởng và đạt được mức độ học hỏi và đổi mới cao hơn trong các cuộc họp. Các nhà cung cấp như Cisco và Zoom đã thử nghiệm và tích hợp các tính năng này vào công cụ của họ. Các công ty mua các hệ thống này phải lưu ý đến cách xây dựng các công cụ, cách chúng sẽ được sử dụng và những tính năng nâng cao nào là cần thiết để mang lại trải nghiệm cộng tác tốt nhất có thể cho nhân viên.

12 trường hợp sử dụng Generative AI để đạt hiệu quả cuộc họp
Dựa trên nghiên cứu của tôi về hệ thống video trực tuyến, cuộc họp trực tuyến và AI tổng hợp, tôi đã ưu tiên 12 trường hợp sử dụng AI tổng hợp mới nổi và được đề xuất cho hội nghị truyền hình. Một số tính năng đang được các công ty hội nghị truyền hình thử nghiệm. Những tính năng khác là những khả năng phổ biến trong các hệ thống AI tổng hợp khác và có thể sẽ có sẵn cho hội nghị truyền hình trong vòng vài tháng và năm tới.

Các trường hợp sử dụng để cải thiện việc cá nhân hóa phong cách học tập
1. Bốn câu chuyện: Ca sử dụng này tạo ra nhiều câu chuyện từ một phần nội dung cốt lõi. Mỗi câu chuyện phục vụ cho một phong cách học tập cụ thể. Một trong những đối tác của công ty tôi đang làm việc với một nhà tư vấn quản lý có nội dung cốt lõi được lưu trữ trong biểu đồ tri thức. Sử dụng biểu đồ tri thức làm nội dung cơ sở, hệ thống của họ có thể tạo ra ba câu chuyện khác nhau: cây nhân quả cho người học bằng thị giác, một tập hợp các ghi chú phân cấp cho người học đọc/viết và phiên bản âm thanh cho người học bằng thính giác.
2. Đồng phát sóng tường thuật: Trường hợp sử dụng được đề xuất này nhắm mục tiêu đến các cuộc họp có số lượng người tham gia đáng kể với phong cách học tập đa dạng. Những người tham gia sẽ tự động được đưa đến các phòng họp nhóm phù hợp với sở thích học tập của họ. Bản trình bày cốt lõi được mô phỏng theo nhiều câu chuyện bằng AI. Ví dụ: Đối với người học đọc/viết, hệ thống sẽ tạo ra các giải thích bổ sung bằng văn bản mà người tham gia có thể tham khảo trong hoặc sau khi trình bày. Tương tự, đối với người học bằng hình ảnh, hệ thống sẽ chia sẻ nội dung trực quan như lộ trình trình bày, đồ họa thông tin, mã màu, v.v. Đối với người học bằng động học, hệ thống sẽ cung cấp các bài tập tương tác trong thanh bên.
3. Cảnh báo về tính đa dạng: Trường hợp sử dụng được đề xuất này tập trung vào việc đảm bảo nội dung và phương tiện hỗ trợ phù hợp với sự đa dạng của đối tượng. Những người học bằng thị giác, thính giác và vận động trước đây đều từng trải qua những thách thức trong việc tương tác với nội dung cuộc họp (có xu hướng ưu tiên những người học đọc/viết). Generative AI sẽ giám sát các cuộc họp để đảm bảo rằng nội dung và cách điều hành phù hợp với sự đa dạng của khán giả, tương tự như cách các hệ thống hội nghị truyền hình nói trên đang học cách điều chỉnh nội dung để ngăn chặn sự thiên vị. Nó sẽ cung cấp phản hồi theo thời gian thực nếu phát hiện sai lệch. Tính năng này sẽ cực kỳ có giá trị trong các dự án phức tạp trong đó việc liên kết giữa các chức năng là rất quan trọng. Luật sư thường là người học đọc/viết, kỹ sư là người có động lực và nhân viên tiếp thị là người trực quan. Việc điều chỉnh các cuộc họp cho phù hợp với nhiều phong cách học tập sẽ cho phép sự liên kết giữa các chức năng tốt hơn.

Các trường hợp sử dụng để điều chỉnh cuộc họp theo mục đích
4. Chuyên gia theo yêu cầu: Trường hợp sử dụng được đề xuất này sẽ cho phép các nhóm khám phá và sử dụng các chuyên gia cũng như khuôn khổ cho các loại cuộc họp khác nhau thông qua thị trường. Mỗi loại cuộc họp (ra quyết định, đổi mới, điều phối, v.v.) đều có cấu trúc và cẩm nang điều phối riêng. Thông thường, các nhóm ủy thác cho các chuyên gia điều phối để tiếp cận kiến ​​thức chuyên môn này. Các hệ thống cuộc họp được hỗ trợ bởi AI sẽ giúp một nhóm có thể áp dụng các khuôn khổ như vậy mà không cần có chuyên gia hỗ trợ trực tiếp. Các tổ chức có thể cấp phép khuôn khổ tốt nhất hiện có cho từng loại cuộc họp và cung cấp khuôn khổ đó cho các nhóm thông qua phần mềm cuộc họp.
5. Chiến lược thời gian thực: Trường hợp sử dụng này cung cấp cho các nhóm phản hồi theo thời gian thực trong các cuộc họp bằng cách phân tích luồng trực tiếp của video và âm thanh cuộc họp. Các hệ thống hội nghị truyền hình tiên tiến sẽ sớm có khả năng phân tích luồng trực tiếp video và âm thanh cuộc họp, đồng thời tự động chấm điểm cuộc họp dựa trên các thuộc tính về mức độ tương tác, học tập và môi trường nhóm. Các số liệu này cùng với điểm chuẩn sẽ được chia sẻ với nhóm trong thời gian thực cũng như trong quá trình khám nghiệm tử thi và chúng có thể được sử dụng để khuyến khích những người lãnh đạo cuộc họp cải thiện các cuộc gọi trong tương lai.
6. Những khoảnh khắc nổi bật: Trường hợp sử dụng này cho phép AI tổng hợp tự động phát hiện và ghi lại những khoảnh khắc nổi bật từ nguồn cấp dữ liệu âm thanh và video của cuộc họp. Một tính năng mà các nhà cung cấp dịch vụ hội nghị truyền hình hiện đang thử nghiệm là khả năng tự động phát hiện những khoảnh khắc đẹp nhất của cuộc họp và cung cấp nó để phân phối và khám phá sau này. Hãy coi nó giống như video nổi bật của một trận đấu bóng rổ. Những khoảnh khắc nổi bật có thể là một công cụ tuyệt vời để nhóm suy ngẫm cũng như chia sẻ những phương pháp hay nhất.

Các trường hợp sử dụng để phát hiện và ngăn chặn sự thiên vị
7. Gián đoạn thiên vị: Như chúng ta đã thảo luận trong phần trước, trường hợp sử dụng được đề xuất này tập trung vào việc tận dụng AI tổng hợp để phát hiện và giải quyết các thành kiến ​​trong thời gian thực trong các cuộc họp. Sau khi phát hiện sự cố, phần mềm có thể được đào tạo để ứng phó dựa trên mức độ nghiêm trọng của sai lệch. Nó có thể đưa ra cảnh báo trong cửa sổ trò chuyện hoặc nếu cần, làm gián đoạn hoàn toàn cuộc họp. Ngoài ra, các hệ thống có thể được đào tạo thêm để tạo điều kiện thuận lợi cho các chiến lược khắc phục, chẳng hạn như xem xét quan điểm và chống lại khuôn mẫu. Bằng cách chủ động giải quyết các thành kiến, trường hợp sử dụng này nhằm mục đích tạo ra một môi trường họp toàn diện và công bằng hơn.
8. Tự nhận thức: Trường hợp sử dụng được đề xuất này tập trung vào việc cung cấp cho các nhà lãnh đạo các báo cáo toàn diện để nâng cao nhận thức của họ về những thành kiến ​​tiềm ẩn. Các báo cáo này sử dụng trích dẫn trực tiếp từ cuộc họp hoặc các đoạn video clip để minh họa cho các trường hợp cụ thể. Mục đích không phải là xấu hổ hay chỉ trích mà là để tạo điều kiện cho sự suy ngẫm và tự sửa chữa. Bằng cách cung cấp những hiểu biết sâu sắc về những thành kiến ​​có thể vô tình xuất hiện, các nhà lãnh đạo có thể tự phản ánh một cách có ý nghĩa cũng như theo dõi sự tiến bộ của họ theo thời gian. Trường hợp sử dụng này nhằm mục đích trao quyền cho các nhà lãnh đạo để chủ động giải quyết những thành kiến ​​của họ và thúc đẩy cách tiếp cận lãnh đạo toàn diện hơn.
9. Hệ thống cảnh báo trước: Trường hợp sử dụng này nhằm mục đích cung cấp cho bộ phận nhân sự các báo cáo phát hiện và báo cáo sớm về các sự cố liên quan đến thành kiến. Bộ phận nhân sự không thể tham dự tất cả các cuộc họp. Bằng cách phân tích dữ liệu cuộc họp, bao gồm cả lời nói và hành vi được quan sát, AI tổng hợp có thể xác định các điểm nóng tiềm ẩn nơi có thể xuất hiện thành kiến. Mặc dù AI tổng quát có thể tạo ra các phân tích giúp bạn điều hành cuộc họp tốt hơn nhưng không có công ty nào cung cấp báo cáo leo thang, có thể đóng vai trò là tín hiệu cảnh báo sớm, cảnh báo bộ phận nhân sự về các lĩnh vực cần chú ý và can thiệp. Trường hợp sử dụng này cho phép bộ phận nhân sự thực hiện hành động nhanh chóng và đảm bảo một môi trường làm việc toàn diện và tôn trọng hơn.

Các trường hợp sử dụng để thúc đẩy học tập tập thể và cá nhân
10. Khám phá theo thời gian thực: Trường hợp sử dụng này thể hiện sức mạnh của AI trong việc tăng cường các cuộc trò chuyện trong cuộc họp thông qua truy xuất thông tin động. Phần mềm cuộc họp được hỗ trợ bởi AI tổng hợp, tích cực lắng nghe cuộc đối thoại và chủ động cung cấp thông tin liên quan trong cửa sổ trò chuyện. Ví dụ: một nguyên nhân gây nhầm lẫn trong các cuộc họp là cách mọi người sử dụng một số thuật ngữ chính nhất định như năng lực, năng suất, v.v. Phần mềm cuộc họp được hỗ trợ bởi AI tổng hợp có thể truy xuất và trình bày các định nghĩa tiêu chuẩn hóa của tổ chức, giảm nhầm lẫn và đảm bảo sự rõ ràng. Hơn nữa, nó có thể thu thập các tài nguyên theo ngữ cảnh một cách thông minh, chẳng hạn như các video clip về địa chỉ của CEO, để làm phong phú thêm các cuộc thảo luận và cung cấp những hiểu biết có giá trị. Trường hợp sử dụng được đề xuất này trao quyền cho người tham gia thông tin theo thời gian thực, theo ngữ cảnh cụ thể, thúc đẩy các cuộc họp năng suất và hiệu quả hơn.
11. Huấn luyện viên cá nhân: Trường hợp sử dụng được đề xuất này nhằm hỗ trợ các mục tiêu phát triển cá nhân bằng cách sử dụng các hành vi được quan sát trong các cuộc họp. Cá nhân tôi sử dụng các cuộc họp như một phong vũ biểu để đánh giá tiến độ đạt được các mục tiêu phát triển cá nhân của mình. Tôi đang xử lý những cuộc trò chuyện khó khăn như thế nào? Tôi có thể thể hiện sự đồng cảm ngay cả khi tôi không cảm thấy được thấu hiểu không? Những người tham gia sẽ có thể đánh giá sự tiến bộ của họ trong các lĩnh vực như xử lý các cuộc trò chuyện khó khăn và thể hiện sự đồng cảm. Hệ thống sẽ đưa ra các khuyến nghị phù hợp dựa trên mục tiêu phát triển cá nhân và phong cách học tập.
12. Team health barometer: Trường hợp sử dụng được đề xuất này nêu bật tác động biến đổi của AI trong việc đo lường và chủ động giải quyết động lực của nhóm. Mặc dù có phân tích hội nghị truyền hình nhưng hầu hết đều tập trung vào việc quan sát những người thuyết trình chứ không phải những người mà họ đang trình bày. Điều này sẽ sớm thay đổi. Họ nói rằng mọi người đến làm việc cho thương hiệu việc làm của bạn và rời đi do môi trường làm việc nhóm. Việc đo lường tình trạng của từng nhóm và can thiệp một cách chủ động là điều khá khó khăn đối với bất kỳ bộ phận nhân sự nào. Đối với các tổ chức lớn hơn hoặc dựa trên dự án, sự phức tạp của việc quản lý động lực nhóm càng trở nên khó khăn hơn. Các cuộc họp là một nguồn thông tin chi tiết tuyệt vời về sức khỏe của nhóm. Bằng cách sử dụng phân tích âm thanh và video, các hệ thống AI tiên tiến có thể đóng vai trò là nguồn đầu vào đáng tin cậy cho nhóm và bộ phận nhân sự, cho phép các biện pháp can thiệp chủ động để duy trì môi trường nhóm lành mạnh.

Generative AI sẽ thay đổi mãi mãi cách tiến hành các cuộc họp. Trong tương lai gần, các cuộc họp sẽ cung cấp nội dung được cá nhân hóa và chuyên môn theo mục đích, đồng thời đóng vai trò là người bảo vệ chống lại sự thiên vị và thúc đẩy học tập tích cực. Khi AI tiếp tục phát triển, mọi cuộc họp đều hứa hẹn mang lại năng suất, hiệu quả và sức ảnh hưởng, mở ra những khả năng vô hạn cho đội nhóm và tổ chức.

Theo Dash Bibhudatta của tạp chí HBR