Como o Slack irá adicionar IA generativa ao seu software

Após anunciar planos, em maio, para incorporar a IA generativa em seu aplicativo de colaboração, o Slack espera disponibilizar as novas funcionalidades para clientes selecionados como parte de um piloto neste inverno norte-americano, com um lançamento completo no próximo ano.

A empresa vem experimentando a IA generativa internamente há vários meses para identificar as melhores maneiras de integrar a tecnologia para fins de colaboração. O foco inicial está em três casos de uso principais projetados para economizar tempo dos usuários automatizando certos processos.

Um deles é a capacidade de resumir conversas que ocorrem nos canais e tópicos do Slack.

“As pessoas acabam tendo essas conversas super longas em tópicos; centenas de mensagens”, disse Ali Rayl, vice-presidente sênior de Gerenciamento de Produtos do Slack. “A ideia é que você clique em um botão, a IA percorre o tópico e diz: ‘Aqui está o que aconteceu nas últimas cinco horas’. E, em vez de ler todo o tópico, você recebe um pequeno resumo”.

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Outra funcionalidade semelhante é um “resumo” planejado do canal, que fornece a um usuário um resumo rápido das conversas dentro de um canal de equipe específico. Se um usuário esteve ausente por algumas semanas – ou até mesmo apenas por um ou dois dias – e não quer vasculhar uma enxurrada de mensagens que podem ou não ser relevantes, a ferramenta de IA pode fornecer uma visão geral do que foi discutido.

Por fim, o Slack deseja usar a IA generativa para gerar respostas melhores quando os usuários procuram informações no aplicativo. “O Slack sempre teve a pesquisa – fazemos o nosso melhor para mostrar mensagens e arquivos relacionados à sua pesquisa”, disse Rayl. “Mas usando a IA generativa, podemos levar isso um passo adiante – você pode fazer uma pergunta e podemos analisar todas as informações que sua empresa tem no Slack e dar a você uma resposta para essa pergunta exata”.

Um usuário poderia, por exemplo, perguntar ao Slack a data de lançamento de um produto e imediatamente receber uma data específica, em vez de ter que percorrer uma lista de postagens relacionadas e links para documentos nos resultados da pesquisa para encontrar as informações.

IA generativa pode tornar a colaboração ainda mais produtiva

A capacidade de acessar funções da IA generativa diretamente de um aplicativo de colaboração deve economizar tempo para os usuários, disse Kim Herrington, analista sênior da Forrester.

“Normalmente, você deseja poder aproveitar a IA generativa nos lugares e espaços onde as pessoas já estão trabalhando e se comunicando para maximizar a adoção pelo usuário”, disse Herrington. Isso pode ajudar um usuário a se mover mais rapidamente “de buscador de conhecimento para insights” – e, em última análise, para ação, disse ela.

O Slack não está sozinho em incorporar a IA em seu software. Google e Microsoft, que também vendem aplicativos de colaboração em equipe, têm avançado com seus próprios projetos-piloto de IA generativa com clientes, por exemplo, e, no caso do Google, já estão trazendo a tecnologia para o mercado.

Essas ações marcam o início da “próxima fase ou evolução” nos espaços de trabalho centrados em bate-papos em grupo, disse Mike Gotta, vice-presidente de Pesquisa do Gartner.

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A natureza livre das ferramentas de colaboração – que são usadas para compartilhar informações, coordenar o trabalho e manter a conscientização sobre a atividade de trabalho – pode levar a muito ruído, disse Gotta, com os usuários às vezes lutando para encontrar informações relevantes nas aplicações. A IA generativa pode ajudar, disse ele, automatizando processos para descobrir “insights ocultos relacionados a pessoas, tópicos, arquivos, tarefas e criar um resumo do que o grupo vem discutindo”.

A IA generativa também pode ajudar novos membros da equipe a se reintegrarem rapidamente com os colegas quando retornam de uma tarefa diferente, o que é outro desafio que os usuários enfrentam ao acessar aplicativos de colaboração. “Quando você ‘sai do fluxo’, é difícil acompanhar”, disse ele.

Também há benefícios para gerentes ou líderes de equipe, segundo Gotta. “Para aqueles que supervisionam o trabalho, a IA generativa pode fornecer um meio de autoatendimento para ganhar conhecimento sobre o entregável geral da equipe e até mesmo o bem-estar ou preocupações que a equipe expressou por meio de suas postagens de bate-papo”, disse ele.

Lidando com as ‘alucinações’ da IA generativa

Além dos diversos benefícios da IA generativa em aplicativos de colaboração, existem desvantagens no uso de grandes modelos de linguagem (LLMs) em um contexto empresarial. LLMs são propensos a ‘alucinações’ – a produção de informações incorretas em resposta a estímulos do usuário – e para o Slack, reconhecer o problema tem sido parte do processo de desenvolvimento da IA generativa.

Uma abordagem que a empresa adotou é fornecer transparência por meio de citações ou links que mostrem de onde as informações em um resumo de conversa são derivadas. Isso é feito com um botão “Leia mais” que leva o usuário de volta à mensagem original e ao canal que gerou o resumo.

“Muitas vezes, um resumo é na verdade uma síntese de cinco ou seis mensagens diferentes”, disse Rayl. “Vamos fornecer links para todas elas, para que você possa voltar e verificar a precisão – é muito fácil ver de onde tudo isso vem. Esta é uma forma pela qual estamos nos protegendo contra as ‘alucinações'”.

E se a IA não puder fornecer uma atribuição e uma fonte, a ferramenta não gerará uma resposta para evitar erros.

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O Slack também parece ser intencionalmente seletivo sobre onde e quando a IA generativa é usada em seu aplicativo. As ‘alucinações’ são mais comuns quando a IA recebe muito poucos dados, disse Rayl, o que significa que resumos de conversas curtas em “huddles” – a ferramenta de voz e vídeo do Slack – não são considerados adequados. Se um “huddle” tiver apenas alguns minutos, por exemplo, a IA pode inventar partes de uma conversa para fornecer um resumo. É por isso que limites na interação do usuário com a IA fazem sentido, disse ela.

“Essas são as restrições que estamos procurando encontrar…, onde sabemos que a IA vai falhar, e como colocamos barreiras para que as pessoas simplesmente não entrem nessa situação? Então, neste caso, é como, ‘Se o “huddle” for apenas deste tamanho, a IA não está disponível, pois não há informações suficientes para resumir'”.

Ainda assim, a ferramenta LLM tem se mostrado confiável para os casos de uso do Slack, disse Rayl, especialmente para perguntas que têm respostas factuais.

“Obviamente, temos muitas informações no Slack – usamos muito o Slack para realizar nosso trabalho – mas somos apenas uma empresa, então precisamos trabalhar com nossos clientes para descobrir: Isso está funcionando para eles? Se não, por que não melhorá-lo e depois disponibilizá-lo para todos uma vez que tenhamos confiança de que temos um produto realmente bom”, disse Rayl.

O programa piloto do cliente deve permitir ao Slack identificar problemas e aprimorar a experiência do usuário antes de um lançamento em larga escala.

Colaboração, IA e privacidade de dados

Até o momento, com ferramentas empresariais limitadas, a IA generativa basicamente existiu como uma forma de “shadow IT” desde o seu lançamento no ano passado, com os funcionários acessando serviços como o ChatGPT da OpenAI. Fazer isso representa o risco de enviar dados corporativos sensíveis para os servidores de outra empresa.

Uma das vantagens de incorporar recursos de IA generativa nativamente em aplicativos de colaboração é que os dados devem permanecer sob o controle da organização do cliente.

“Elas [consultas dos usuários] não estão sendo usadas para treinar o modelo de outra pessoa”, disse Rayl. “Elas nem mesmo estão sendo usadas para treinar o modelo que executamos. Estamos executando um LLM autocontido que garante que os dados não vazem entre os clientes e não saiam para a internet”.

Rayl também observou que a IA do Slack não permite que os funcionários acessem dados de conversas aos quais eles normalmente não têm acesso em seu espaço de trabalho. O mesmo vale para arquivos e documentos disponíveis para os usuários.

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“A [IA] tem acesso aos mesmos dados que a nossa experiência de pesquisa existente tem acesso”, disse Rayl. “Portanto, se eu fizer uma pesquisa por algo que está nas DMs [de um colega], eu não poderei ver. Mas se eu fizer uma pesquisa por algo que está nas minhas DMs, eu posso. O mesmo vale para canais privados: se você tem acesso, a IA pode pesquisar; se não, [ela] não pode”.

Essencialmente, é a mesma experiência de pesquisa do Slack, mas “com uma camada de IA para dar sentido, sintetizar e responder a perguntas”, disse ela.

“O mundo dela [IA generativa] está em um estágio muito inicial, então as preocupações com segurança, conformidade, privacidade e adoção pelos funcionários continuarão sendo uma grande preocupação para as organizações”, disse Gotta. “Levará tempo para normalizar a IA generativa, reduzir preocupações com precisão e abordar quaisquer problemas relacionados a preços versus retorno de valor”.

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