Introdução do Zoom AI Companion 3.0*

O Zoom AI Companion é um assistente de IA inteligente para o local de trabalho que se integra ao Zoom Workplace e às plataformas conectadas para aumentar a produtividade. Ele entende as necessidades do usuário por meio de interações anteriores, sintetiza informações em várias plataformas, acessa dados da web em tempo real e detecta, rastreia e conclui ações de forma proativa para ajudar os usuários a trabalhar com mais eficiência.

O Zoom AI Companion oferece IA integrada de maneira fácil, que entende o contexto com base em suas conversas e estilos de trabalho, e econômica ao conectar perfeitamente suas reuniões, conversas e dados de negócios. Com o contexto completo do seu dia de trabalho, o assistente de IA do Zoom vai além de dar respostas e oferece insights e resultados completos, mantendo a segurança empresarial e a familiaridade de uma experiência na qual sua equipe já confia. Saiba mais sobre a vantagem competitiva do AI Companion.

Outras ferramentas de IA são fragmentadas e mal integradas. Elas são limitadas e caras, exigindo alternância constante entre plataformas e aplicativos com contexto limitado, sem compreender verdadeiramente o que torna seu trabalho único para você.

Se você não tiver privilégios de administrador para sua conta, precisará entrar em contato com seu administrador do Zoom. Os recursos do AI Companion podem ser encontrados em Configurações, na aba AI Companion. Se o administrador tiver habilitado os recursos do AI Companion para a conta, os usuários individuais poderão gerenciar os recursos disponíveis nessa aba. Para obter mais informações sobre como configurar o Zoom AI Companion, consulte nosso Guia de introdução em nossa unidade de suporte.

A Zoom não usa nenhum áudio, vídeo, chat, compartilhamento de tela, anexo ou outro conteúdo de comunicação do cliente (como resultados de enquetes, quadros de compartilhamento e reações) para treinar os modelos de inteligência artificial da Zoom ou de terceiros. Para mais informações, consulte este artigo sobre como a Zoom trata os seus dados.

O Zoom AI Companion está incluído sem custo adicional nos serviços pagos atribuídos às contas de usuário do Zoom. O AI Companion pode não estar disponível em todas as regiões ou para todos os setores. Produtos especializados do AI Companion, configurações personalizadas de agentes e certos agentes terceirizados podem exigir taxas adicionais ou preços diferenciados.

O foco da Zoom é proporcionar conexão humana ilimitada em uma única plataforma, e a IA generativa é um componente fundamental para isso. Acreditamos que os principais recursos do Zoom AI Companion devem estar disponíveis para nossos clientes pagantes elegíveis sem custo extra para ajudar a impulsionar a produtividade das suas equipes durante o dia de trabalho.

Inteligência artificial (IA) refere-se à simulação da inteligência humana em máquinas que são programadas para pensar e aprender como os seres humanos. O termo também pode ser aplicado a qualquer máquina que apresente características associadas à mente humana, como aprendizagem e solução de problemas.

O principal objetivo da IA é facilitar a criação de sistemas que possam realizar tarefas que exijam inteligência humana. Essas tarefas incluem tomada de decisões, solução de problemas, reconhecimento de fala e tradução de idiomas, entre outros. A IA foi projetada para aumentar a eficiência, a precisão e automatizar tarefas comuns ou complexas.

Existem vários tipos de IA, classificados principalmente como IA estreita (ou fraca), IA geral (ou forte) e IA superinteligente. A IA estreita é criada para tarefas específicas e opera sob uma faixa ou contexto predefinidos limitados. A IA geral é uma forma avançada que pode entender, aprender e aplicar o conhecimento em diferentes contextos, semelhante a um ser humano. A IA superinteligente supera a inteligência humana em todos os campos, incluindo criatividade, sabedoria geral e solução de problemas.

Sim, tipos diferentes de IA podem ser usados juntos. Por exemplo, uma abordagem comum para fornecer respostas mais precisas é o uso da Geração aumentada por recuperação (RAG). Outro exemplo é a nossa própria abordagem federada, em que usamos vários modelos para fornecer resultados de alta qualidade aos usuários.

A IA é um conceito mais amplo relacionado a máquinas projetadas para agir de forma inteligente, como os seres humanos. A aprendizagem de máquina (ML) é um subconjunto da IA que envolve o estudo de algoritmos de computador que melhoram automaticamente por meio da experiência e dos dados. Em essência, toda aprendizagem de máquina é IA, mas nem toda IA envolve aprendizagem de máquina.

Os benefícios do uso da IA incluem maior eficiência, velocidade e precisão, redução de erros humanos, capacidade de analisar e processar grandes quantidades de dados, além de automação de tarefas repetitivas. A IA também pode habilitar novos recursos e serviços, como recomendações personalizadas e diagnósticos avançados.

O conceito de IA existe desde o meio do século XX. O termo "inteligência artificial" foi cunhado por John McCarthy, em 1956, na Conferência de Dartmouth, na qual esse campo do conhecimento foi formalmente fundado.

A IA generativa funciona usando algoritmos para criar conteúdo. Ela aprende a partir de um conjunto de dados, compreendendo padrões, estruturas e relações entre os dados. Esse processo de aprendizagem permite gerar novos dados semelhantes, mas não idênticos, aos originais, incluindo texto, imagens, música e voz.

A IA generativa foca na criação de novos dados ou conteúdo que imitam os dados originais nos quais foi treinada. A IA geral, por outro lado, refere-se a um tipo de IA que tem a capacidade de entender, aprender e aplicar habilidades intelectuais em uma ampla gama de tarefas, semelhante à inteligência humana.

A IA preditiva foca no uso de dados históricos para prever resultados futuros, normalmente por meio de modelos que inferem padrões de eventos passados. Por sua vez, a IA generativa foca na produção de novas instâncias de dados e conteúdo sejam semelhantes aos dados do seu treinamento, mas não idênticos a eles.

O principal objetivo da IA generativa é gerar conteúdo ou dados novos semelhantes ao conjunto de treinamento original, mas que sejam únicos e inovadores por si só. Isso inclui a criação de imagens, textos, áudio e outras formas de mídia realistas.

Exemplos de IA generativa incluem a IA que pode criar imagens ou arte realistas, compor músicas, escrever histórias ou artigos, gerar vozes humanas realistas e criar novos projetos ou simulações.

A IA generativa não consegue criar conteúdo com emoções ou experiências humanas genuínas, compreender o contexto além dos seus dados de treinamento e não tem compreensão e consciência do mundo real. Suas criações são limitadas pelos dados com os quais foi treinada e pelos algoritmos que utiliza.

A IA generativa cria novos conteúdos com base em padrões de dados aprendidos, que podem incluir texto, imagens, música e mais. A IA conversacional, por sua vez, refere-se especificamente a sistemas de IA projetados para se comunicar com humanos em linguagem natural, simulando uma conversa semelhante à humana.

A IA conversacional trabalha usando o processamento de linguagem natural (NLP) e a aprendizagem de máquina para entender, interpretar e responder à linguagem humana de forma a imitar a conversação humana. Esse tipo de IA pode ser implementado em chatbots, assistentes de voz e outros aplicativos para fornecer respostas de acordo com uma combinação de regras programadas e dados aprendidos.

A IA conversacional resolve problemas relacionados a atendimento ao cliente, recuperação de informações e eficiência nas interações. Esse tipo de IA fornece respostas imediatas aos usuários.

Exemplos de IA conversacional incluem chatbots em sites, assistentes pessoais virtuais, como Siri e Alexa, e aplicativos de mensagens que oferecem respostas ou suporte automatizados.

A IA conversacional pode ser utilizada em atendimento ao cliente, saúde, varejo, finanças, hospitalidade e muitos outros setores. É útil para lidar com consultas, fornecer suporte ao usuário, engajar clientes e otimizar processos de comunicação.