Perché le basi sono importanti
Perché l'intelligenza artificiale è stata in grado di generare risposte utili durante questo processo?
Si supponga di chiedere a due persone un aggiornamento del progetto. Una persona non ha neanche sentito parlare del progetto. L'altro ha accesso ai documenti del progetto, alle note riunione, ai messaggi di posta elettronica e alle decisioni recenti. Quale persona è più probabile fornire un aggiornamento utile?
L'intelligenza artificiale funziona in modo simile.
Quando l'intelligenza artificiale ha accesso alle informazioni di lavoro pertinenti, può comprendere meglio una situazione, identificare ciò che conta e generare risposte più utili e pertinenti.
I sistemi di intelligenza artificiale, ad esempio Microsoft Copilot, possono generare contenuto, riepilogare informazioni, analizzare i dati e rispondere alle domande. La qualità di queste risposte dipende spesso dalla quantità di informazioni rilevanti disponibili per l'IA.
Che cos'è la messa a terra?
Il contesto si riferisce alle informazioni che un sistema di intelligenza artificiale può utilizzare per comprendere il tuo lavoro e generare una risposta pertinente.
La messa a terra può provenire da molte fonti, tra cui:
- Documents
- Conversazioni tramite posta elettronica
- Note e trascrizioni delle riunioni
- Presentazioni
- Fogli di calcolo
- Dati aziendali
- Conoscenza dell'organizzazione
Quando l'intelligenza artificiale può utilizzare informazioni di lavoro pertinenti, può generare risposte basate su tali informazioni ("fondate sul" lavoro in corso), invece di affidarsi solo a informazioni generali.
Perché le basi sono importanti
Valutare la possibilità di chiedere a un sistema di intelligenza artificiale un aggiornamento dello stato del progetto.
Se l'intelligenza artificiale ha solo la richiesta stessa, può generare una risposta generale, ma non contiene informazioni sul progetto effettivo.
Si supponga ora che l'intelligenza artificiale possa usare anche note sulla riunione del progetto, messaggi di posta elettronica, report e altre informazioni pertinenti.
Anziché generare una risposta generica, può creare un riepilogo che rifletta lo stato corrente del progetto, le decisioni recenti, i rischi identificati e il lavoro imminente.
La differenza è il grounding. L'intelligenza artificiale che può accedere alle informazioni di lavoro pertinenti può fornire risposte più connesse al lavoro svolto.
In che modo Microsoft Copilot usa il grounding
Microsoft Copilot possono usare le informazioni provenienti da tutto l'ambiente Microsoft 365 per generare risposte e completare le attività.
A seconda delle autorizzazioni, Copilot può usare informazioni quali:
- Messaggi di posta elettronica
- Documents
- Presentazioni
- Fogli di calcolo
- Trascrizioni delle riunioni
- Conversazioni in Teams
- Eventi del calendario
Questo consente a Copilot di generare risposte basate sulle informazioni che l'organizzazione usa già per comunicare, collaborare e portare a termine il lavoro.
Scenario: basato sul tuo lavoro
Jo necessita di un aggiornamento dello stato del progetto prima di una discussione futura dei clienti.
Senza messa a terra 🌐
Jo chiede Copilot:
Creare un aggiornamento dello stato del progetto.
Copilot può generare una risposta, ma non ha accesso a informazioni sul progetto. L'output è generico e non riflette lo stato corrente del progetto.
Con grounding 🏢
Jo chiede Copilot di creare un aggiornamento dello stato del progetto e fornisce anche l'accesso alle informazioni di progetto pertinenti, tra cui note sulla riunione, messaggi di posta elettronica e documenti di budget.
Creare un aggiornamento dello stato del progetto usando le note sulla riunione del progetto Contoso, le comunicazioni dei clienti, la revisione del budget e altri documenti del progetto.
Poiché Copilot può usare informazioni da tutto il progetto, crea un riepilogo che include:
- Attività cardine completate
- Rischi correnti
- Stato di budget
- Priorità dei clienti
- Passaggi successivi consigliati
Allora, cosa è cambiato?
La richiesta stessa non era la differenza più importante.
Quali modifiche sono state apportate alle informazioni disponibili per Copilot.
Quando Copilot potrebbe usare documenti di progetto, comunicazioni dei clienti, note sulle riunioni e informazioni sul budget, ha generato una risposta che rifletteva il lavoro effettivo svolto.
Suggerimento
L'intelligenza artificiale funziona al meglio quando può usare informazioni di lavoro pertinenti. Documenti, e-mail, riunioni, dati aziendali e know-how organizzativo possono tutti contribuire a fondare le risposte dell'IA sul lavoro in corso.
Perché è importante
L'intelligenza artificiale è più utile quando può usare informazioni correlate al lavoro svolto.
Quando l'intelligenza artificiale è basata su documenti, messaggi di posta elettronica, riunioni, dati aziendali e conoscenze aziendali pertinenti, può generare risposte più accurate, specifiche e utili.
Microsoft Copilot combina la richiesta con le informazioni di lavoro disponibili dall'ambiente di Microsoft 365 per generare risposte pertinenti. Comprendere il ruolo di base può aiutare a comprendere meglio il modo in cui l'intelligenza artificiale supporta il lavoro quotidiano.
Annotazioni
Dietro le quinte, Microsoft Copilot usa Microsoft Graph e IQ aziendale per consentire la connessione delle informazioni pertinenti a cui si dispone dell'autorizzazione per l'accesso. Non è necessario comprendere la tecnologia sottostante per usare Copilot in modo efficace.
Si esaminerà ora il modo in cui gli agenti di intelligenza artificiale possono aiutare a completare le attività che coinvolgono più passaggi e richiedono il coordinamento tra diverse attività.
Annotazioni
Sappiamo che persone diverse amano imparare in modi diversi. È possibile scegliere di completare questo modulo in formato basato su video oppure leggere il contenuto come testo e immagini. Il testo contiene maggiori dettagli rispetto ai video, quindi in alcuni casi potresti voler farvi riferimento come materiale supplementare alla presentazione video.