Las reuniones consumen mucho tiempo y no hay forma de evitarlo. Seg\u00fan una encuesta de 2022 de Secretary.com, muchos trabajadores estadounidenses pasan hasta unas ocho horas en reuniones cada semana, seg\u00fan la industria y la ubicaci\u00f3n.<\/p>\n
El impacto en la productividad explica la creciente popularidad de las herramientas de resumen impulsadas por IA. En una encuesta reciente entre especialistas en marketing realizada por The Conference Board, un grupo de expertos sin fines de lucro, casi la mitad de los encuestados dijeron que estaban usando IA para resumir el contenido de correos electr\u00f3nicos, conferencias telef\u00f3nicas y m\u00e1s.<\/p>\n
Si bien varias suites de videoconferencia ofrecen ahora funciones de resumen integradas, David Shim cree que hay espacio para soluciones de terceros. Y lo har\u00eda: es el cofundador de Read AI, que resume las videollamadas en plataformas como Zoom, Microsoft Teams y Google Meet.<\/p>\n
Shim, anteriormente director ejecutivo de Foursquare, cofund\u00f3 Read AI con Rob Williams y Elliott Waldron en 2021. Antes de Read AI, el tr\u00edo trabaj\u00f3 juntos en Foursquare, Snapchat y la startup anterior de Shim, Placed (que Foursquare adquiri\u00f3 en 2019).<\/p>\n
\u00abLa competencia directa de Read AI es la gesti\u00f3n de proyectos tradicional, donde las notas se escriben manualmente\u00bb, dijo Shim a TechCrunch. \u00abAl aprender lo que es importante para usted en varias plataformas, Read no es un copiloto; m\u00e1s bien, es un piloto autom\u00e1tico que ofrece contenido que hace que su trabajo sea m\u00e1s efectivo y eficiente\u00bb.<\/p>\n
Al principio, Read se centr\u00f3 exclusivamente en soluciones de videoconferencias, ofreciendo paneles para medir qu\u00e9 tan bien va una reuni\u00f3n (a juzgar por ciertas m\u00e9tricas, al menos) y res\u00famenes de dos minutos de reuniones de una hora. Pero, coincidiendo con una ronda de financiaci\u00f3n de 21 millones de d\u00f3lares recientemente cerrada liderada por Goodwater Capital con Madrona Venture Group, la empresa se est\u00e1 expandiendo al resumen de mensajes y correos electr\u00f3nicos.<\/p>\n
Disponible en \u201clanzamiento suave\u201d, la nueva capacidad de Read se conecta a Gmail, Outlook y Slack, as\u00ed como a plataformas de videoconferencia para aprender temas que podr\u00edan ser relevantes para usted. Dentro de las 24 horas posteriores a la conexi\u00f3n a los servicios de mensajer\u00eda y videoconferencia que utiliza, Read comienza a ofrecer actualizaciones diarias con res\u00famenes, \u00abconclusiones\u00bb generadas por IA, una descripci\u00f3n general del contenido clave y actualizaciones de los temas de conversaci\u00f3n en orden cronol\u00f3gico. Read cobra una tarifa mensual de $ 15 a $ 30 por su servicio.<\/p>\n
\u00abLo que hace que Read sea \u00fanico es que sus agentes de IA trabajan silenciosamente en segundo plano, lo que permite que sus reuniones, correos electr\u00f3nicos y mensajes interact\u00faen entre s\u00ed\u00bb, dijo Shim, y agreg\u00f3 que el resumen promedio de Read AI condensa 50 correos electr\u00f3nicos de 10 destinatarios en un solo resumen. \u00abEsta inteligencia conectada unifica sus comunicaciones y le brinda a usted y a su equipo informes personalizados y pr\u00e1cticos adaptados a sus necesidades y prioridades\u00bb.<\/p>\n
Ahora, color\u00e9ame esc\u00e9ptico, pero no estoy seguro de confiar cualquier<\/em> Herramienta impulsada por IA para resumir contenido de manera consistente y precisa.<\/p>\n La plataforma de Read aprovecha la IA generativa para resumir reuniones, mensajes y correos electr\u00f3nicos. Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> Leer<\/p>\n<\/div>\n Modelos como ChatGPT y Copilot de Microsoft cometen errores al resumir debido a su tendencia a alucinar, incluso en res\u00famenes de reuniones. En un art\u00edculo reciente, The Wall Street Journal cit\u00f3 un caso en el que, para uno de los primeros en utilizar Copilot para reuniones, Copilot invent\u00f3 a los asistentes e insinu\u00f3 que las llamadas eran sobre temas que en realidad nunca se discutieron.<\/p>\n \u00bfEs la herramienta de Read AI diferente? Shim afirma que es m\u00e1s s\u00f3lida que muchas de las soluciones que existen, incluidos rivales como Supernormal y Otter.<\/p>\n \u00abRead ejecuta una metodolog\u00eda patentada para coordinar el contenido sin procesar con los resultados del modelo de lenguaje, de modo que las desviaciones se detecten autom\u00e1ticamente y se dirijan adecuadamente\u00bb, dijo. \u00abAdem\u00e1s, podemos utilizar el contenido de las reuniones para contextualizar mejor el contenido del correo electr\u00f3nico y los mensajes, reduciendo a\u00fan m\u00e1s la incertidumbre y mejorando los resultados\u00bb.<\/p>\n Tome esa afirmaci\u00f3n con cautela. Shim no comparti\u00f3 resultados de referencia para respaldar esas afirmaciones.<\/p>\n En lugar de puntos de referencia, Shim enfatiz\u00f3 el aumento de la productividad que las herramientas de resumen como Read pueden ofrecer (en teor\u00eda).<\/p>\n \u00abEn lugar de reprogramar una reuni\u00f3n porque llega tarde o tiene doble reserva, Read puede asistir en su lugar y entregarle un resumen y elementos de acci\u00f3n que ni siquiera el mejor asistente ejecutivo podr\u00eda igualar\u00bb, dijo, enfatizando tambi\u00e9n que Read no utiliza datos de clientes para entrenar sus modelos de IA y los usuarios tienen \u00abcontrol total\u00bb sobre el contenido que pasa por la plataforma. \u201cLa IA est\u00e1 devolviendo la atenci\u00f3n a los trabajadores del conocimiento [by] ahorr\u00e1ndoles horas al d\u00eda\u201d.<\/p>\n Leer La IA no es ajena a la controversia, por lo que es una peque\u00f1o<\/em> Es dif\u00edcil creerle a Shim su palabra. Los defensores de la privacidad han criticado la herramienta de an\u00e1lisis de sentimientos de la plataforma, que interpreta las se\u00f1ales vocales y faciales de los participantes de la reuni\u00f3n para informar a los anfitriones sobre su sentimiento, por ser demasiado invasiva, propensa a sesgos y muy posiblemente un riesgo para la seguridad de los datos.<\/p>\n Los prejuicios raciales y de g\u00e9nero son un fen\u00f3meno bien documentado en los algoritmos de an\u00e1lisis de sentimientos.<\/p>\n Los modelos de an\u00e1lisis emocional tienden a asignar m\u00e1s emociones negativas a los rostros de los negros que a los de los blancos, y perciben el lenguaje que algunos negros utilizan como agresivo o t\u00f3xico. Se ha descubierto que las plataformas de contrataci\u00f3n de v\u00eddeo con IA responden de forma diferente cuando el mismo candidato usa diferentes prendas, como gafas y pa\u00f1uelos en la cabeza. Y en un estudio de 2020 del MIT, los investigadores demostraron que los algoritmos podr\u00edan sesgarse hacia ciertas expresiones faciales, como sonre\u00edr, lo que podr\u00eda reducir su precisi\u00f3n.<\/p>\n Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> Leer<\/p>\n<\/div>\n Quiz\u00e1s sea revelador que Shim siga viendo la tecnolog\u00eda de an\u00e1lisis de sentimientos de Read como una competitivo<\/em> ventaja<\/em>, no es un riesgo, al tiempo que se\u00f1ala que los clientes pueden desactivar la funci\u00f3n y que los datos de an\u00e1lisis se eliminan de los servidores de Read peri\u00f3dicamente. \u201cEl uso de un modelo multimodal permite a Read incorporar respuestas no verbales en los res\u00famenes de las reuniones\u201d, dijo. \u201c<\/span>Por ejemplo, durante una reuni\u00f3n de presentaci\u00f3n, una startup puede hablar sobre los beneficios del producto, pero los participantes visualmente sacuden la cabeza y fruncen el ce\u00f1o durante la presentaci\u00f3n… Leer crea una base personalizada de compromiso y sentimiento para cada participante de la reuni\u00f3n, en lugar de aplicar un modelo \u00fanico para todos, que garantice que cada persona sea tratada como una persona \u00fanica\u201d.<\/span><\/p>\n Preciso o no, con un fondo de guerra de 32 millones de d\u00f3lares y una base de clientes que creci\u00f3 en medio mill\u00f3n de usuarios durante el \u00faltimo trimestre, Read claramente tiene a algunas personas convencidas de que puede cumplir sus promesas.<\/p>\n Read, con sede en Seattle, Washington, planea duplicar su personal a m\u00e1s de 40 empleados para fin de a\u00f1o aprovechando la nueva inyecci\u00f3n de capital, dijo Shim.<\/p>\n \u00abAnte una desaceleraci\u00f3n m\u00e1s amplia en los \u00faltimos a\u00f1os, Read ha seguido viendo c\u00f3mo la curva de crecimiento se pronuncia en usuarios, reuniones e ingresos\u00bb, a\u00f1adi\u00f3. \u00abEsta aceleraci\u00f3n del crecimiento se puede atribuir directamente al retorno cuantificable que ven los usuarios en t\u00e9rminos de ahorro de tiempo al utilizar Read AI en sus reuniones\u00bb.<\/p>\n<\/p><\/div>\n![\"Leer](\"https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/apps.57021.1ea04601-e935-43f9-9f45-3ac4f3e7e074.62ba3242-3ece-4d64-9eab-7b78c39630fa.e460eb34-81a5-48dd-9ba0-d68d5524e60b.jpeg\")
<\/p>\n