Menjembatani kesenjangan komunikasi antara manusia dan mesin

David Ramos | Getty



Kecerdasan buatan merembes ke semakin banyak industri, seperti keuangan dan manufaktur. Sekarang berbasis di Chicago Ilmu Narasi berhasil membawa AI ke dalam tulisan. Didirikan pada tahun 2010 untuk secara otomatis mengubah statistik menjadi cerita bisbol, organisasi ini telah berkembang menjadi pembangkit tenaga listrik dalam generasi bahasa alami.

Stuart Frankel adalah CEO Narrative Science dan telah membantu memandu transisi ini dari statistik olahraga ke wawasan bisnis. Kami berbicara dengan Frankel tentang bagaimana teknologi seperti ini mengubah alur kerja harian di berbagai industri dan menjembatani kesenjangan bahasa antara pekerja manusia dan mesin.





Artikel ini adalah bagian dari rangkaian Tanya Jawab yang dipasangkan dengan buletin Clocking In kami, yang membahas dampak teknologi yang muncul di masa depan pekerjaan. Daftar disini -gratis!

Ilmu Narasi dimulai mengubah statistik menjadi berita . Bagaimana hal ini membantu Anda membangun bisnis dan melatih perangkat lunak Anda?

Itu benar-benar dorongan untuk membuat perusahaan berjalan. Kami melisensikan teknologi pada 2010. Kami mulai menulis cerita bisbol. Kami mampu membuat cerita bisbol, berita keuangan, dan pengumpulan pasar real estat. Kami benar-benar mulai membangun bisnis di media, tetapi seiring waktu kami beralih menjadi perusahaan perangkat lunak perusahaan.



Stuart Frankel, CEO Ilmu Narasi. Ilmu Narasi

Apa yang mendorong perubahan fokus ini?

Kami mulai mendapatkan banyak minat dari orang-orang yang mendengar tentang kami dari pekerjaan kami di media. Saya selalu bercanda bahwa jika Anda ingin mendapatkan banyak pers sebagai perusahaan tahap awal, lakukan sesuatu yang dianggap mengganggu jurnalisme, karena wartawan suka menulis tentang industri mereka sendiri. Ini membantu membangun kesadaran akan Ilmu Narasi ke titik di mana kami memiliki banyak pertanyaan masuk di banyak industri berbeda yang menjelaskan apa yang pada dasarnya adalah masalah yang sama. Organisasi-organisasi ini duduk di banyak data.

Untuk mempercepat, kami sekarang memiliki sekitar 100 pelanggan. Pekerjaan yang kami lakukan untuk organisasi-organisasi ini dan penggunaannya terbagi dalam tiga kelompok besar: efisiensi operasional, meningkatkan keterlibatan pelanggan, dan kepatuhan.



Apakah pelanggan baru Anda sebagian besar berasal dari satu industri tertentu?

Dalam beberapa tahun terakhir, sekitar 60 persen bisnis kami bergerak di bidang jasa keuangan. Jadi kami bekerja dengan perusahaan seperti USAA dan MasterCard dan Franklin Templeton dan sejumlah organisasi jasa keuangan besar lainnya.

Bagaimana perusahaan-perusahaan ini dapat memanfaatkan generasi bahasa alami?

Ada gagasan dalam beberapa tahun terakhir bahwa karena ada banyak data di semua organisasi, dengan memberi pengguna akses ke data itu, mereka akan memperoleh keterampilan yang diperlukan untuk menganalisis, menafsirkan, dan menindaklanjutinya. Kami selalu merasa itu menggelikan, mengharapkan semua orang di dunia untuk memperoleh keterampilan seorang analis bisnis atau ilmuwan data. Kami merasa akan lebih mudah mengajarkan mesin untuk berkomunikasi dengan kami dalam bahasa kami daripada mengajari semua orang di dunia untuk berinteraksi dengan komputer dan memanfaatkan semua data yang tersedia.

Industri apa yang seharusnya memanfaatkan kecerdasan buatan yang belum sepenuhnya menerimanya?

Saya pikir pada akhirnya, AI akan ada di mana-mana dan berdampak pada setiap industri. Baik itu keuangan atau ritel atau perawatan kesehatan, ada sejumlah besar data sekarang. Ada berbagai konstituen yang membutuhkan informasi yang dapat diperoleh dari data tersebut, baik untuk tujuan informasi saja atau untuk membuat keputusan berdasarkan data.

Bagaimana Anda membayangkan pekerjaan berubah sebagai hasil dari alat AI yang baru?

akan dari teks jauh ke pidato

Akan ada lebih sedikit waktu yang dihabiskan untuk memutar spreadsheet dan menuangkan melalui basis data angka yang besar, dan lebih banyak kueri, misalnya, kumpulan data besar dan mendapatkan jawaban kembali. Lebih banyak pengalaman percakapan dengan data dibandingkan dengan cara kerjanya hari ini.

Wawancara diedit untuk kejelasan dan panjangnya.

Ingin tetap up to date dengan masa depan pekerjaan? Daftar untuk buletin harian kami, Clocking In .

bersembunyi

Teknologi Aktual

Kategori

Tidak Dikategorikan

Teknologi

Bioteknologi

Kebijakan Teknologi

Perubahan Iklim

Manusia Dan Teknologi

Bukit Silikon

Komputasi

Majalah Berita Mit

Kecerdasan Buatan

Ruang Angkasa

Kota Pintar

Blockchain

Cerita Fitur

Profil Alumni

Koneksi Alumni

Fitur Berita Mit

1865

Pandangan Ku

77 Jalan Massal

Temui Penulisnya

Profil Dalam Kemurahan Hati

Terlihat Di Kampus

Surat Alumni

Berita

Pemilu 2020

Dengan Indeks

Di Bawah Kubah

Pemadam Kebakaran

Cerita Tak Terbatas

Proyek Teknologi Pandemi

Dari Presiden

Sampul Cerita

Galeri Foto

Direkomendasikan