Hvis du har et job, der ofte involverer platforme som Zoom, især i en virksomhed, der er interesseret i at teste nye softwarefunktioner, har du måske modtaget opdateringer om forbedringer i møder. For eksempel kan brugere af Microsoft Teams have notifikationer om AI-genererede mødeopsummeringer, mens brugere af Google Workspace kan blive bedt om at bruge chatbots til notetagning. Hvis din kalender er fyldt med overlappende Zoom-opkald, har du måske stødt på funktioner kaldet "AI Companion, " der tilbyder opsummerede transskripter, chatgrænseflader til opdateringer og automatiske videohøjdepunkter. Selvom du måske ikke har brugt disse funktioner endnu, bliver de mere udbredte takket være fremskridt inden for AI-teknologi, især store sprogmodeller (LLMs), som gør transskription og opsummering nemmere og billigere. Disse innovationer eksisterer primært, fordi det nu er muligt at implementere dem. Automatisk transskription, ofte drevet af OpenAI, forbedres hurtigt og opfordrer virksomheder som Zoom og Microsoft til at tage dem i brug med perspektivet "Hvorfor ikke?" Attraktionen er klar: hvad hvis du ikke behøvede at tage noter under møderne, kunne gennemgå missede møder uden besvær eller tjekke, hvad der blev sagt afterward?Men disse værktøjer fungerer ikke kun som simple opgraderinger; de omdanner møder til søgbart og delbart indhold. Denne forvandling kan være underholdende eller nedslående, idet den afslører møder, der måske var unødvendige i første omgang. Selvom det kan være yderst nyttigt at søge gennem transskripter, er der bekymring for, at disse funktioner kan skabe en illusion om, at møder er grundlaget for arbejdet, hvilket overshadower medarbejdernes faktiske opgaver. Desuden åbner skiftet mod at behandle møder som indhold op for nye metoder til måling. Mens virksomheder som Microsoft og Google går forsigtigt til værks med hensyn til kvantificering af møder, kapitaliserer startups på denne tendens.

For eksempel tilbyder Read. ai, et AI-værktøj til mødeanalyse, et live dashboard under møderne, der sporer deltagelse og engagement. Dette inkluderer målinger af individuel præstation, såsom taletid og brug af fyldord. Andre startups deler lignende mål og skaber platforme, der vurderer mødepræstation eller overvåger inklusivitet. I starten kan sådanne målinger virke interessante, men ikke særligt praktiske for deltagerne. Men de kan være nyttige til at vurdere involvering og engagement. Disse dashboards minder om trafiksporingsservices, der bruges i onlinepublishing og adrenalinfyldte live-streams, hvor præstationsstatistikker ændrer sig i realtid. Når man overvejer implikationerne af metrics-drevne møder, er det vigtigt at indse, at disse værktøjer primært henvender sig til virksomhedens interesser og giver ledelsen mulighed for at kvantificere deltagelse og opmærksomhedsniveauer. De giver indsigt i, hvordan møder spillede ud og vurderer individuel præstation, hvilket effektivt fungerer som en form for overvågning snarere end blot organisatoriske hjælpemidler. Udviklingen af videomøder antyder en fremtid, hvor AI i stigende grad gennemsyrer kontoret, ligesom den tidligere rolle i fabrikker og callcentre. Medarbejdere vil drage fordel af smarte assistenter til notetagning og informationshåndtering, men disse assistenter rapporterer også til ledelsen, sporer præstationer og vejleder adfærd i henhold til fastsatte mål. I denne AI-drevne arbejdsplads kan alle have en robotpraktikant, men det springende punkt er, at denne praktikant også er din supervisor.