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Die HR-Person bei Ihrem nächsten Job kann tatsächlich ein Bot sein
Wenn Sie das nächste Mal eingestellt werden, erhalten Sie möglicherweise Informationen über Gehaltsabrechnung, Urlaub und Ausgaben, indem Sie mit einem Chatbot sprechen, anstatt in einem Handbuch für neue Mitarbeiter nachzuschlagen oder mit jemandem aus der Personalabteilung zu sprechen.
Ein Startup hat angerufen Größe , mit Sitz in Boston, arbeitet an Chatbots, die neuen Mitarbeitern helfen sollen, sich auf den neuesten Stand zu bringen und produktiver zu sein. Das Unternehmen verwendet fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache, um Software zu entwickeln, die intelligenter ist als der durchschnittliche Bot.
Talla hat kürzlich einen einfachen Prototyp-Bot zur Verwaltung von To-Do-Listen auf der Kommunikationsplattform Slack am Arbeitsplatz eingeführt. Bisher haben etwa 600 Unternehmen den Chatbot zu ihrem Slack-Kanal hinzugefügt und nutzen ihn. Eine Version des Chatbots wird in den kommenden Wochen auch auf HipChat, einem Konkurrenten von Slack, eingeführt.
Illustration von Aisha Franz
Und im Oktober wird Talla aktualisiert, um viel ausgefeiltere HR-Funktionen zu bieten. Wenn Sie kommen, um für uns zu arbeiten, würden wir Ihnen, anstatt Ihnen einen ganzen Stapel Informationen zu geben, sagen: „Hier ist ein Bot, Talla, und sie wird Sie durch die Sache führen“, sagt Rob May, CEO von Talla.
May sagt, die Vision sei, dass Talla von einem To-Do-Listen-Helfer zu einem Allround-Assistenten am Arbeitsplatz heranwächst. Talla plant, eine kostenlose Version seiner Technologie anzubieten und für fortgeschrittenere Versionen Gebühren zu erheben. Jeden Tag wird sie dir sagen, worauf du dich konzentrieren solltest; Sie wird dir Fragen stellen und dir Feedback geben, sagt er. Und wenn Sie Fragen haben, „Hey, Talla, wann werden wir bezahlt?“, „Haben wir Freitag frei?“, „Wie ändere ich meinen Zahn?“ – das sind alles Dinge, die der Bot erledigen kann.
Obwohl die ersten Chatbots bereits vor Jahrzehnten entwickelt wurden, hat ein anhaltender KI-Boom das Interesse an ihnen neu belebt und die Hoffnung geweckt, dass eine neue Generation von Bots weitaus intelligenter und nützlicher sein könnte. Alle Arten von Unternehmen führen Bots auf Plattformen wie Facebook und WhatsApp ein, und die Popularität von Arbeitsplatz-Chatsystemen wie Slack bedeutet, dass bald mehr Chatbots ihren Weg in viele Büroräume finden könnten.
Microsoft hat sich verpflichtet, die Entwicklung von Chatbots in seiner Software zu unterstützen, und Apple hat angekündigt, dass es Drittentwicklern die Verwendung seines sprachgesteuerten persönlichen Assistenten Siri erlauben wird. Gartner, ein Unternehmen, das Marktanalysen anbietet, prognostiziert, dass bis 2019 25 Prozent der Haushalte intelligente Assistenten verwenden werden, um auf verschiedene Online-Dienste zuzugreifen.
Die große Herausforderung bei allen Chatbots besteht jedoch darin sicherzustellen, dass sie verstehen, was die Leute meinen, wenn sie etwas sagen. In letzter Zeit hat es in vielen Bereichen der KI dramatische Fortschritte gegeben, aber das Sprachverständnis bleibt eine große Herausforderung (siehe A Tougher Turing Test Exposes’ Chatbots’ Stupidity ).
Talla verwendet einige der neuesten maschinellen Lern- und Sprachverarbeitungstechniken, um ein intelligenteres System zu entwickeln. Zum Beispiel verwendet seine Technologie einen Deep-Learning-Klassifikator – ein großes und etwas grobes Netzwerk mathematisch simulierter Neuronen, die darauf trainiert werden können, Eingaben zu erkennen – um festzustellen, ob eine Nachricht eine Frage oder ein Befehl ist.
Talla verwendet auch Wörterinbettungen – eine Möglichkeit, die Bedeutung von Wörtern und Sätzen mithilfe mathematischer Vektoren mit vielen Dimensionen darzustellen – um die Bedeutung eines Befehls oder einer Frage zu identifizieren, selbst wenn sie auf ungewohnte Weise formuliert sind. Laut May ist die Basisversion von Talla zu etwa 97 Prozent genau darin, Befehle zu verstehen, die sie ausführen können sollte. Talla trainierte die To-Do-App mit seinen eigenen Daten. Ein Unternehmen müsste höchstwahrscheinlich die Systeminformationen aus einem HR-Handbuch einspeisen und möglicherweise einige Schulungen und Tests durchführen.
Noah Smith , ein außerordentlicher Professor an der University of Washington, der Computeralgorithmen zum Verstehen von Sprache entwickelt, sagt, dass Deep Learning und Worteinbettungen zunehmend verwendet werden, um Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu erstellen.
Laut Smith erscheint ein HR-Chatbot interessant und einen Versuch wert, fügt jedoch hinzu, dass es aufgrund der Komplexität der erforderlichen Sprache schwierig sein könnte, einen umfassenden zu erstellen. Rekrutierung scheint mir ein schwieriges Problem für eine Maschine zu sein, da die meisten Modelle der Sprachgenerierung noch nicht alles integrieren, was Menschen wissen und tun, um zu überzeugen, aber es könnte eine spannende Herausforderung sein, sagt er.
Laut Smith werden natürliche Sprachsysteme im Allgemeinen durch kontinuierliche Nutzung verbessert, und das aktuelle Interesse an Chatbots könnte dazu beitragen. Ich finde es aufregend zu sehen, wie viele Labore und Unternehmen sie erforschen und Verbraucher sie tatsächlich verwenden, sagt er. Ich denke, sie werden eine großartige Plattform bieten, um neue Möglichkeiten zu erkunden und herauszufinden, was die Leute wollen, was einfach zu tun ist und was mehr Forschungsinvestitionen erfordert.
Es wird sicherlich einfacher, einen Chatbot zu bauen, um bestimmte Aufgaben auszuführen. Dharmesh Shah , Mitbegründer und CTO von Hubspot, einer Marketing-Softwareplattform, entwickelt einen Chatbot für Marketingfachleute. Seine Software namens GrowthBot stellt eine Verbindung zu einer Reihe von Onlinediensten her und verwendet die Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die von Wit.ai bereitgestellt wird, einem Unternehmen, das 2015 von Facebook übernommen wurde. Aber Shah sagt, dass sein Bot nicht versucht, etwas zu Ausgefeiltes zu tun.
Es bietet eine schnelle, bequeme und natürliche Schnittstelle zu dem, was Vermarkter jeden Tag tun müssen, sagt Shah. Beispielsweise kann ein Benutzer fragen WachstumsBot , Wie war der Traffic auf der Website letzte Woche? oder Wie war der organische Traffic auf der Website im letzten Monat? um Informationen aus der Analysesoftware des Unternehmens abzurufen.
May sagt, dass Talla möglicherweise bei der Entscheidung helfen könnte, wer für eine Stellenausschreibung interviewt werden sollte. Ingenieure seines Unternehmens haben ein maschinelles Lernsystem entwickelt, das nach Ähnlichkeiten zwischen den Lebensläufen potenzieller Mitarbeiter und denen bestehender Mitarbeiter sucht, die sich als erfolgreich erwiesen haben. Das funktioniere sehr gut, sagt er. Es ist ziemlich cool.