In che modo Thomson Reuters sta sfruttando l'intelligenza artificiale per migliorare la produttività, piuttosto che sostituire i posti di lavoro

Thomson Reuters è una venerabile organizzazione di notizie e informazioni, con le sue radici storiche che risalgono al XIX secolo.
Le due società si sono fuse nel 2008 e forniscono una combinazione di notizie e informazioni specializzate in settori quali diritto, commercio e contabilità.
L'organizzazione elabora una tonnellata di informazioni ogni anno, affidandosi a uno staff di 27.000 esperti in materia e giornalisti in tutto il mondo per generare una varietà di contenuti.
Poiché l'IA generativa è emersa negli ultimi mesi, sarebbe sicuramente allettante utilizzarla in redazione, come hanno fatto altre testate giornalistiche, e vedere questa capacità come un'opportunità per ridurre il personale, tagliare i costi e automatizzare, automatizzare, automatizzare.
Sebbene l'azienda veda i vantaggi dell'IA sia per i suoi dipendenti che per i suoi clienti, non è nel campo della sostituzione dei lavoratori, almeno non ancora.
Invece, vede l'IA come un modo per aiutare i clienti a trovare le informazioni più velocemente e aiutare i propri dipendenti a operare in modo più efficiente, eliminando le parti banali del lavoro in modo che le persone possano fare ciò che sanno fare meglio.
Sarebbe facile pensare che un'organizzazione vecchia come Thomson Reuters scarterebbe semplicemente la tecnologia come l'IA generativa, ma l'azienda dice a TechCrunch+ che è tutto dentro quando si tratta della tecnologia più recente, poiché cerca modi per migliorare e modernizzare la sua operazioni.
La parte delle persone Il capo del personale Mary Alice Vuicic, afferma che Thomson Reuters vede l'automazione solo come una parte della storia e, se ti concentri su questo, potresti perdere alcuni dei maggiori vantaggi dell'IA.
"Pensiamo che l'intelligenza artificiale sia un'opportunità fenomenale per i professionisti che serviamo attraverso i nostri prodotti, e altrettanto internamente per i nostri colleghi", ha dichiarato Vuicic a TechCrunch+.
"Pensiamo che sia uno strumento per aumentare il potenziale dei nostri colleghi in modi nuovi, aiutandoli a lavorare meglio, più velocemente, in modo più efficace." Detto questo, riconosce anche che i grandi modelli linguistici (LLM) non sempre forniscono risposte perfette e Thomson Reuters si sta già affidando alle competenze interne per aiutare a correggere i modelli.