Google testē jaunu funkciju: pētījumu piezīmju grāmatiņas kļūst par automatizācijas daļu Opal vidē
Iedomājieties, ka jūsu pētījumu piezīmes, analīzes un ideju kolekcija varētu dzīvot ne tikai statiskā dokumentā, bet aktīvi piedalīties darba procesos, sniedzot atbildes un ieteikumus tieši tad, kad tie nepieciešami. Šķiet, ka tieši uz šādu nākotni mērķē Google, testējot jaunu integrāciju savā produktu ekosistēmā. Pēc nesen atklātām ziņām, uzņēmums eksperimentē ar mākslīgā intelekta piedziņas rīka NotebookLM savienošanu ar darbplūsmu automatizācijas platformu Opal. Tas nozīmētu revolucionāru soli, kā mēs strādājam ar informāciju un veidojam automatizētus procesus.
Kas ir NotebookLM un Opal, un kāpēc to savienošana ir nozīmīga?
Lai saprastu šī testējuma nozīmīgumu, vispirms īsi apskatīsim abus spēlētājus. NotebookLM ir Google izstrādāts, uz AI balstīts rīks, kas pārveido jūsu augšupielādētos dokumentus, piezīmes un pētījumus par sarunabiedru. Tā būtība ir kontekstā balstīta informācijas apstrāde – jūs varat uzdot jautājumus par saviem materiāliem, un NotebookLM sniedz atbildes, pamatojoties tieši uz jūsu sniegto saturu. Tas nav tikai meklētājprogramma; tas ir jūsu personīgais pētnieks un asistentis, kas strādā ar jūsu unikālo zināšanu bāzi.
No otras puses, Opal ir platforma, kas paredzēta darbplūsmu un biznesa procesu automatizācijai. Tā ļauj komandām un indivīdiem radīt automatizētus darbību virknes, kas savieno dažādas lietotnes un servisus, ietaupot laiku un samazinot manuālo darbu. Iedomājieties automatizētu ziņojumu sagatavošanu, datu apkopojumu no vairākiem avotiem vai pat klientu apkalpošanas scenārijus.
Kā darbojas integrācija? Pētījumu klēpjdatori kā “darba aktīvi”
Saskaņā ar informāciju, Google testē iespēju NotebookLM piezīmju grāmatiņas pievienot Opal kā tā sauktus “darbplūsmu aktīvus”. Praktiski tas nozīmē, ka izveidojot automatizāciju Opal vidē, jūs varēsiet atsaukties uz savu NotebookLM piezīmju grāmatiņu kā uz zināšanu avotu. Piemēram, jūsu automatizētais process varētu automātiski iegūt atbildes no jūsu pētījuma datiem, lai aizpildītu atskaiti, ģenerētu saturu, kas balstīts uz jūsu iekšējām analīzēm, vai pat pieņemtu lēmumus, pamatojoties uz iepriekš definētiem kritērijiem jūsu piezīmēs.
Iedomājieties mārketinga speciālistu, kurš ir apkopojis plašu pētījumu par mērķauditoriju NotebookLM. Izmantojot Opal, viņš var izveidot darbplūsmu, kas katru nedēļu automātiski ģenerē satura idejas, pamatojoties tieši uz šī pētījuma atziņām, un nosūta tās satura komandai. Vai arī pētnieks varētu automatizēt datu analīzes atskaišu sagatavošanu, kur Opal “prasa” atbildes no NotebookLM par jaunākajiem eksperimentu rezultātiem.
Potenciālās priekšrocības un lietojuma iespējas dažādās nozarēs
Šīs integrācijas skaistums slēpjas tās daudzpusībā. Tā varētu būtiski mainīt darba procesus dažādās jomās.
Zinātniskie pētījumi un akadēmiskā vide
Pētnieki varētu izveidot automatizētas sistēmas, kas regulāri apstrādā jaunus datus, atsaucoties uz savu pastāvošo zināšanu bāzi NotebookLM, lai identificētu tendences, neatbilstības vai jaunas pētījumu iespējas. Literatūras apskatīšana un avotu sintēze varētu kļūt daudz dinamiskāka.
Biznesa analīze un stratēģija
Analītiķi varētu ieguldīt savus tirgus pētījumus, konkurentu analīzes un iekšējos datus NotebookLM, un pēc tam izmantot Opal, lai radītu automatizētus iknedēļas biznesa apstākļu pārskatus, risku novērtējumus vai pat prognožu modeļus, kas darbojas uz dzīvu zināšanu bāzi.
Satura veidošana un mārketings
Satura veidotāji varētu uzturēt NotebookLM kā centrālo ideju un pētījumu krātuvi. Opal darbplūsmas tad varētu izmantot šo krātuvi, lai ģenerētu satura kalendārus, pielāgotus ieteikumus dažādām platformām vai pat automātiski izveidotu satura melnrakstus, kas balstīti uz visjaunākajiem pētījumiem un branda balss vadlīnijām.
Kādi ir izaicinājumi un apsvērumi?
Protams, šāda jauna integrācija rada arī jautājumus. Galvenie izaicinājumi saistīti ar datu precizitāti un konteksta izpratni. NotebookLM strādā ar jūsu sniegto materiālu, un, ja šie materiāli ir nepilnīgi vai neprecīzi, arī automatizācijas rezultāti varētu būt kļūdaini. Tāpēc būs ārkārtīgi svarīgi uzturēt augstas kvalitātes, strukturētas zināšanu bāzes.
Otrs aspekts ir privātums un drošība. Lietotājiem būs jāuzticas, ka viņu konfidenciālie pētījumi un piezīmes, kas integrēti darbplūsmās, tiek aizsargāti. Google noteikti būs jāsniedz skaidrs skaidrojums par datu apstrādi un piekļuvi šajā integrētajā vidē.
Visbeidzot, rodas jautājums par lietojamību – cik vienkārši vidēji lietotāji varēs izveidot šādas sarežģītas, uz zināšanām balstītas automatizācijas, neesot programmētāji? Opal platformai būs jānodrošina intuitīvi instrumenti.
Ko tas nozīmē nākotnei?
Šis tests ir vēl viens spilgts piemērs tam, kā mākslīgais intelekts pamazām pārstāj būt atsevišķs rīks un kļūst par organisku daļu no mūsu digitālās darba vides. Tiek nojaukta barjera starp zināšanu krātuvi (NotebookLM) un darbību mehānismu (Opal). Nākotnē mēs, iespējams, saskarsimies ar vēl dziļāku integrāciju, kur AI ne tikai sniedz informāciju, bet arī ierosina, optimizē un pat sāk darbības, pamatojoties uz mūsu pašu pētījumiem un datiem.
Pašlaik tas ir tikai tests, un nav zināms, kad vai vai šī funkcija kļūs plaši pieejama. Taču tas skaidri signalizē Google stratēģiju – radīt savstarpēji saistītu, uz AI balstītu produktu ekosistēmu, kas padara darbu ar informāciju vairāk kontekstuālu, dinamisku un ietekmīgu. Tiem, kuri strādā ar lielām zināšanu masām un atkārtotiem procesiem, šī varētu būt spēcīga ierocē krājā.
Vai jūs esat gatavi savas piezīmju grāmatiņas pārvērst par darbplūsmu dzinējspēku? Laiks parādīs.
Avots: https://www.testingcatalog.com/google-test-notebooklm-integration-for-opal-workflows/