Alors que beaucoup prédisent ChatGPT et d'autres chatbots à usage public deviendront bientôt des outils de travail réguliers, il y a un soutien croissant pour les chatbots privés, exclusifs aux employés de l'entreprise. Le 8 juin, Méta (META) a présenté en avant-première un outil d'intelligence artificielle appelé Metamate à son personnel. Le métamate est formés sur les données internes de l'entreprise pour répondre aux questions des employés, produire des résumés de réunion, écrire du code et déboguer des fonctionnalités. L'assistant de productivité serait actuellement déployé auprès d'un petit groupe d'employés de Meta. 
Il existe déjà une demande pour que les entreprises fournissent des chatbots destinés aux consommateurs, y compris ceux qui peuvent effectuer des tâches de service client et faciliter les achats en ligne. Par exemple, Wells Fargo lance un 'assistant virtuel' qui peut effectuer des tâches en fonction des invites de l'utilisateur, comme le transfert d'argent et la recherche d'achats auprès d'un marchand spécifique. Avec cette technologie en main, il est probable que la banque développe également un chatbot à usage interne, similaire au Metamate, a déclaré Alberto Rossi, directeur de l'IA, Analytics and Future of Work Initiative de l'Université de Georgetown. Le groupe étudie comment l'IA modifiera le tissu social et économique de la main-d'œuvre.
'Je ne serais pas surpris si, d'ici la fin de l'année, toutes les grandes entreprises disposaient de cet outil', a déclaré Rossi à Observer.
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Meta a les capacités internes pour développer son propre chatbot via sa division Reality Labs, mais d'autres entreprises n'ont pas la même technologie et les mêmes équipes à leur disposition. Ils devraient payer un tiers pour construire et former un chatbot sur les données qu'ils fournissent. Des entreprises comme Meta, Google et Microsoft (MSFT) pourrait gagner des revenus en offrant ce service. Le Wells Fargo L'assistant s'exécute sur l'IA de Google Cloud.
Big Tech dominera probablement ce marché à l'avenir, mais il est encore tôt, a déclaré Rossi. Il existe également une poignée d'éditeurs de logiciels fournissant des chatbots de service client qui auraient la technologie pour offrir des chatbots d'entreprise privée, notamment Thankful, Intercom et Genesys.
À quoi pourrait servir un chatbot interne à une entreprise ?
En plus des fonctions de secrétariat et de programmation Meta listes comme cas d'utilisation de Metamate, les entreprises pourraient former des chatbots sur les fonctions de ressources humaines et les intégrer dans leurs intranets, a déclaré Rossi à Observer. Les intranets sont des réseaux d'entreprises privées pour le partage d'informations, et bien qu'ils existent depuis plus de deux décennies, ils ne sont pas optimisés sur de nombreux lieux de travail . Les plaintes incluent être difficile à utiliser, ne pas être à jour, manquer de personnalisation et avoir des fonctions de recherche inefficaces.
Les chatbots connaissant les soins de santé d'une entreprise et les options 401k pourraient répondre aux questions des employés ou les aider à changer de plan, a déclaré Rossi. Ils pourraient également fournir une fonction de recherche de documents d'entreprise. Bien que l'itération actuelle des chatbots, y compris ChatGPT, ne soit pas mise à jour avec des données en temps réel, Rossi s'attend à ce qu'ils le soient à l'avenir.
Les applications de ressources humaines semblent n'être que la première phase de cette technologie, a déclaré Kirk W. McLaren, fondateur et PDG de Foresight CFO, une société de conseil aux entreprises. Les chatbots pourraient effectuer des analyses de données pour les employés, en voyant les modèles qu'un humain pourrait manquer et en réduisant les erreurs d'analyse, a-t-il déclaré. Plutôt que d'utiliser un modèle public comme ChatGPT pour cela, un chatbot privé pourrait offrir un contexte supplémentaire à partir des données internes qui l'ont formé. Il pourrait également effectuer des tâches comptables et rédiger des documents juridiques, a déclaré McLaren à Observer. Les employés peuvent se sentir plus en sécurité en mettant des chiffres financiers ou des informations juridiques sensibles dans un chatbot appartenant à l'entreprise, plutôt que dans un chatbot public. L'utilisation de l'IA ne signifiera pas que les employés feront moins de travail, mais ils auraient plus de temps et d'énergie pour exploiter le côté créatif et collaboratif du travail que l'IA ne peut pas nécessairement reproduire, a-t-il déclaré.
Rossi ne s'attend pas à ce que les chatbots privés soient un investissement coûteux pour les entreprises, mais cela dépend du nombre d'éditeurs de logiciels qui proposent le service, a-t-il déclaré. Plus il y a d'entreprises qui fournissent la technologie, moins elle sera généralement chère, a-t-il déclaré.
Les gens pourraient-ils avoir des chatbots individualisés ?
La technologie va plus loin que l'utilisation en entreprise, selon Rossi. 'Nous nous dirigeons vers l'hyper-personnalisation, et ce n'est pas seulement que les entreprises utiliseront des chatbots. Même les plus petites entités vont avoir leur propre chatbot personnalisé, même les individus », a-t-il déclaré à Observer.
Les chatbots à usage individuel pourraient être formés avec les comptes de médias sociaux de quelqu'un, les informations d'achat, les préférences alimentaires, les données de localisation et plus encore, a-t-il déclaré. Ils pourraient offrir des réponses plus précises aux invites que ChatGPT, a-t-il déclaré. Par exemple, pour décider où aller dîner et quoi commander, un chatbot personnel pourrait prendre en compte la cuisine que quelqu'un aime, ce qu'il a récemment mangé, ses allergies alimentaires et son budget. Cela pourrait indiquer quels plats d'un menu contiennent les ingrédients combinés que quelqu'un préfère, sur la base des données de leurs expériences culinaires précédentes, a-t-il déclaré.
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'Cela obligerait quelqu'un à donner une tonne d'informations personnelles et à confier votre vie à ces entreprises, mais la vérité est que vous le faites déjà', a déclaré Rossi. Les applications de réseaux sociaux collectent des données pour déterminer les centres d'intérêt et les préférences d'achat d'un utilisateur, et les applications de gestion financière voient toutes les dépenses d'un utilisateur, y compris ses déplacements et ses achats. 'Ils ont une image assez claire de vos habitudes.'
