ИИ для анализа в рабочих процессов Как ИИ помогает выявлять паттерны, которые трудно воспринимать людям? 🔹Neibuhr et al. (2021) сообщают, что встречи, которые воспринимаются как более эффективные, характеризуются эмоционально более спокойной, простой и короткой просодией (паттерны голосового ударения и интонации). Однако более объективно продуктивные встречи (генерирующие большое количество осуществимых или хороших идей) характеризуются живой, интерактивной, стимулирующей просодией. Просодический анализ собраний может быть реализован ИИ, что позволяет использовать методы отслеживания эффективности собраний, которые сохраняют конфиденциальность и не требуют комплексного анализа. 🔹Margariti et al. (2022) отмечают, что при отслеживании поведения в разговорах для отчетности о «включении» важно выходить за рамки упрощенных предположений. Например, разговоры, в которых люди перебивают друг друга, не обязательно являются негативными — они могут быть либо конкурентными, либо совместными, и могут свидетельствовать как о позитивном, так и о негативном «включении» сотрудников. 🔹Исследование использования ИИ в крупной технологической компании показало, что информационные панели после собрания с объяснениями мер инклюзивности и предложениями могут способствовать как личному размышлению, так и организационному обучению на собраниях (Samrose et al., 2021).