Résumés de threads Slack AI : Pourquoi ils ne fonctionnent pas et comment les réparer

Frustré parce que les résumés de fils de discussion de l'IA de Slack sont complètement à côté de la plaque ? Vous n'êtes pas seul. Le problème vient souvent des silos de données. Voyons pourquoi ils échouent et comment vous pouvez obtenir des réponses vraiment utiles et riches en contexte, directement dans Slack.

Vous avez probablement déjà ressenti ça. Votre équipe publie des mises à jour cruciales dans un fil de discussion Slack, et vous demandez à l'IA intégrée de vous faire un résumé rapide. Le résumé que vous recevez est... disons que le mot « épouvantable » pourrait vous venir à l'esprit. Il passe à côté de la décision clé, interprète mal les commentaires du client ou débite simplement un charabia insensé.

C'est une histoire courante. La promesse d'une IA qui vous évite de vous noyer dans les canaux semble incroyable, mais la réalité est souvent décevante. Ce n'est pas parce que l'IA est « bête ». C'est parce qu'elle travaille avec une main attachée dans le dos.

Alors, décortiquons pourquoi les résumés natifs de l'IA de Slack sont souvent inefficaces et examinons une bien meilleure façon d'exploiter le cerveau collectif de votre entreprise pour obtenir des réponses qui ont réellement du sens.

Que sont les résumés de fils de discussion de l'IA de Slack ?

Avant de nous plonger dans les problèmes, passons rapidement en revue les bases. Les fonctionnalités d'IA de Slack sont des outils intégrés conçus pour créer automatiquement des points saillants à partir de longues conversations. L'idée est simple : vous aider à rattraper ce que vous avez manqué sans avoir à lire chaque message d'un canal ou d'un fil de discussion.

Ces outils font partie des forfaits payants de Slack. Dans un monde parfait, vous entreriez dans un canal très actif, cliqueriez sur un bouton et obtiendriez un résumé parfait. C'est un concept fantastique, mais l'exécution peut être un peu décevante.

Pourquoi vos résumés de fils de discussion de l'IA de Slack sont insuffisants

Si vous avez déjà soupçonné qu'un simple modèle open source que vous exécutez sur votre propre ordinateur fait un meilleur travail pour résumer un journal de discussion que votre coûteux logiciel d'entreprise, vous n'avez pas tort. Il y a quelques raisons très concrètes pour lesquelles la qualité n'est tout simplement pas au rendez-vous.

Le problème des connaissances en silo

Voici le plus gros problème : l'IA de Slack est coincée à l'intérieur de Slack. C'est un monde vaste et animé, rempli des discussions de votre équipe, mais il est complètement coupé de tout le reste. L'IA de Slack ne connaît que ce qui se dit dans Slack. Mais où se trouve le contexte réel de ces conversations ?

Probablement partout ailleurs :

• Le plan de projet se trouve dans un Google Doc.

• Les spécifications techniques sont dans Confluence.

• Les conceptions finales sont sur une page Notion.

• L'historique de support d'un client est enfoui dans des tickets Zendesk.

Lorsque l'IA essaie de résumer un fil de discussion sans voir tout cela, elle navigue à l'aveugle. Elle n'a aucune idée de ce qu'est le « Projet Apollo » ou pourquoi ce client particulier a besoin d'une solution de contournement spéciale. C'est pourquoi les résumés semblent si superficiels et passent souvent à côté de l'essentiel de la conversation.

Le modèle « taille unique »

Lorsque vous développez une fonctionnalité d'IA pour des millions de personnes, vous devez penser au coût et à la vitesse à très grande échelle. Comme beaucoup l'ont souligné sur des forums comme Reddit, cela signifie généralement utiliser des modèles d'IA plus anciens et moins chers qui sont juste « assez bons » pour un simple résumé, mais qui ne peuvent pas gérer des discussions complexes ou nuancées.

C'est juste qu'ils utilisent un modèle rapide et bon marché, ce n'est pas que le problème soit particulièrement difficile. Une grande entreprise comme Slack est probablement liée par un contrat à long terme pour une API de modèle spécifique, ou a construit beaucoup d'infrastructure autour d'un modèle spécifique. Ils ne peuvent pas simplement intégrer la dernière nouveauté comme le ferait un développeur qui bricole un projet personnel.

Reddit

Une grande entreprise comme Slack ne peut pas simplement adopter le modèle d'IA le plus récent et le plus puissant toutes les deux semaines comme le ferait un développeur qui s'amuse avec un projet personnel. Elles sont souvent liées par des contrats à long terme ou ont construit tout leur système autour d'un modèle spécifique. Le résultat est une IA générique qui ne comprend pas le jargon unique de votre équipe, les blagues internes ou le contexte commercial spécifique. Elle est conçue pour leur bilan, pas pour votre clarté.

Manque de personnalisation et de contrôle

C'est peut-être la partie la plus exaspérante. Lorsque l'IA de Slack vous donne un résumé épouvantable, que pouvez-vous faire ? Rien. Vous ne pouvez pas lui dire de se concentrer sur les actions à entreprendre, vous ne pouvez pas ajuster son ton pour qu'il soit plus professionnel, et vous ne pouvez certainement pas lui donner de commentaires pour l'aider à apprendre.

Vous êtes coincé avec ce qu'elle décide de vous donner. Pour toute équipe qui a besoin d'informations fiables, c'est un énorme problème. Si l'outil échoue, il ne vous reste plus qu'à soupirer et à reparcourir tout le fil de discussion vous-même, ce qui va à l'encontre de l'objectif initial.

Qu'est-ce qui rend un résumé de fil de discussion par IA vraiment utile ?

Donc, si les fonctionnalités intégrées ne suffisent pas, à quoi ressemble un bon système de résumé par IA ? Tout dépend de donner à l'IA les bonnes informations et les bons outils pour faire son travail.

• Accès à tout : C'est l'élément le plus important. Une IA vraiment utile doit se connecter à toutes les connaissances de votre entreprise. Elle devrait être capable de lire un fil de discussion Slack, de récupérer le brief de projet correspondant depuis Google Docs et de vérifier l'historique du client dans votre service d'assistance, tout cela en même temps.

• Le meilleur outil pour le travail : Les meilleurs systèmes d'IA ne sont pas cantonnés à un seul modèle. Ils utilisent les meilleurs grands modèles de langage (LLM) pour la tâche spécifique, qu'il s'agisse de résumer une conversation, d'extraire des données ou de répondre à une question.

• Un contexte réel (pas seulement des suppositions) : Vous entendrez parler du terme Génération Augmentée par Récupération (RAG). Tout ce que cela signifie vraiment, c'est que l'IA ne fait pas qu'une supposition éclairée. D'abord, elle récupère les documents pertinents de votre base de connaissances. Ensuite, elle utilise ces informations spécifiques et à jour pour générer une réponse précise. Pensez-y comme la différence entre un examen à livre fermé et un examen à livre ouvert.

• C'est vous qui commandez : Un excellent outil d'IA vous laisse être le pilote. Vous devriez pouvoir affiner sa personnalité, définir son ton et lui donner des commentaires pour l'aider à s'améliorer avec le temps. C'est ainsi qu'une IA commence à se sentir comme un véritable membre de votre équipe.

Une analyse des fonctionnalités et des tarifs de l'IA de Slack

Pour avoir une idée plus claire de ce que vous obtenez, il est utile de voir comment Slack regroupe ses outils d'IA. Ils ne sont pas disponibles sur le forfait gratuit, et vous obtenez plus de fonctionnalités à mesure que vous montez dans les forfaits payants.

N'oubliez pas que même au plus haut niveau, vous êtes toujours coincé dans l'écosystème de Slack. Vous obtiendrez peut-être plus de fonctionnalités, mais les problèmes fondamentaux de données en silo et d'absence de contrôle réel ne disparaissent pas.

Attention : Les prix sont basés sur une facturation mensuelle. Pour les informations les plus récentes, il est toujours préférable de consulter la page de tarification officielle de Slack.

La meilleure alternative : une IA de connaissances unifiées dans Slack

C'est là que vous cessez de vous battre avec un outil limité et que vous commencez à en utiliser un qui a été réellement conçu pour résoudre le problème. Au lieu de vous fier à une fonctionnalité cloisonnée, vous pouvez intégrer l'ensemble du cerveau de votre entreprise directement dans votre espace de travail Slack.

C'est ce pour quoi nous avons conçu eesel AI.

Une illustration d'eesel AI fournissant des résumés de fil de discussion Slack AI précis en se connectant à des applications externes comme Zendesk.

Le Chat Interne IA d'eesel AI fonctionne directement dans Slack, mais il est conçu dès le départ pour résoudre les problèmes de l'IA native.

• Connectez toutes vos connaissances, instantanément : eesel AI se connecte à plus de 100 sources que vous utilisez déjà, comme Confluence, Google Docs, Notion, et des services d'assistance tels que Zendesk et Freshdesk. Cela signifie que lorsque vous demandez un résumé, l'IA dispose du contexte complet de toute votre entreprise, ce qui rend ses réponses considérablement plus précises.

• Prenez le contrôle : Avec eesel AI, c'est vous qui décidez. Vous pouvez utiliser l'éditeur de prompts pour définir la personnalité et le ton exacts de l'IA. Vous pouvez limiter ses connaissances à des documents spécifiques pour certaines tâches, en veillant à ce qu'elle donne toujours des réponses pertinentes et sûres. Vous pouvez réellement la corriger lorsqu'elle se trompe et l'améliorer.

• Testez avant de déployer : Inquiet de déployer une nouvelle IA ? eesel AI vous permet de l'exécuter en mode bac à sable sécurisé sur vos conversations passées. Vous pouvez voir exactement comment elle se comportera et affiner son comportement avant même qu'elle ne parle à votre équipe.

Cessez de vous contenter de résumés de fils de discussion IA médiocres sur Slack

L'idée d'un assistant IA intégré est séduisante, mais la réalité est que ces outils échouent souvent parce qu'ils travaillent avec des informations incomplètes et n'offrent aucun contrôle. La clé pour obtenir une IA qui aide vraiment n'est pas une fonctionnalité intégrée légèrement meilleure ; c'est de connecter toutes vos sources de connaissances et de vous mettre aux commandes.

La connaissance collective de votre équipe est votre atout le plus précieux. Il est temps d'utiliser une IA capable de la comprendre réellement.

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