Kişiler Becerileri Yapay Zeka Çıkarım altyapısı

Kişiler Becerileri çıkarımı altyapısı, kuruluşunuzdaki kullanıcılar için kişiselleştirilmiş beceri profilleri oluşturmak için Microsoft Graph'tan Microsoft 365 profili ve etkinlik sinyallerini kullanır. Profil ve etkinlik sinyalleri belgeler, e-postalar, sohbetler ve toplantılar içerir.

Becerileri doğru bir şekilde çıkarsamak için çeşitli veri kaynakları kullanırız. Aşağıdakiler temsili kaynaklardır ve model geliştikçe değişebilir:

• Microsoft Graph ve AI Graph: Kullanıcı profillerinden, iş başlıklarından, işbirliği sinyallerinden, e-postalardan, toplantılardan ve belgelerden gelen anahtar ifadeleri içerir.

• Microsoft Beceri Grafiği: Beceriler için temel beceri taksonomisi ve anlamsal açıklamalar sağlar.

• Microsoft 365 kullanıcı profilleri: İş unvanları ve en önemli kişiler hakkında bilgi sağlar.

Çıkarım altyapısı, gelişmiş OpenAI LLM modellerini ve ilgili Microsoft Graph verileriyle özel çıkarım yaklaşımını kullanır. Beceri çıkarım altyapısı, kullanıcı beceri profillerini güncel ve ilgili tutmak için Kişiler Becerileri için sağlanan yukarıda başvuruda bulunulmuş kaynaklara dayalı temsili bir beceri adları kümesiyle kullanıcıları ilişkilendirir. Bir kişinin yeteneklerinin kapsamlı bir yansıması olması amaçlanmamıştır.

Beceri çıkarım altyapısı aşağıdaki kısıtlamalar altında çalışır:

• Şu anda yalnızca Microsoft 365 kaynaklarından beceri çıkarıyoruz ve diğer iş kolu uygulamalarında kullanıcı etkinliğini kullanmıyoruz.

• Kişiler Becerileri, becerileri atamak için büyük dil modellerini kullanır. Kullanıcılara atanan beceriler, kullanıcı profili ve etkinliği için taksonomide en yakından eşleşen becerilerdir. Örneğin, bir kullanıcı ön uç geliştirmeyle ilgili bir belge oluşturursa, kullanıcıyı en yakın içerik eşleşmesine göre ön uç geliştirme, web geliştirme, React veya Angular ile etiketleyebiliriz.

• Çıkarımlar, müşteri yöneticileri tarafından karşıya yüklenen beceri adından ve açıklamasından etkilenir.

• Çıkarım verilerini nasıl kullandığımızı öğrenmek için Kişiler Becerilerinde yapay zeka şeffaflığını okuyun.

Yapay zeka çıkarımları kullanılabilirlik ve yenileme döngüsü

Kişiler Beceri çıkarması, kullanıcının Microsoft 365 iş etkinliğindeki son değişikliklerin çıkarım becerilerine yansıtıldığından emin olmak için genellikle 30 günde bir yenileme döngüsünü izler.

İlk hesaplama için kullanıcıların çoğunun 48 saat içinde yapay zeka tarafından oluşturulan beceri çıkarımları almasını bekliyoruz, ancak bu işlem en fazla beş gün sürebilir. Bu ilk hesaplamadan sonra sistem, beceri verilerini güncel tutmak için 30 günde bir çıkarılacak becerileri yeniler.

Yapay zeka çıkarım altyapısı 90 günden eski kullanıcı etkinliğini dikkate almaz.

 Yapay zeka kısıtlı becerileri

Gizli, hassas veya özel becerileri yapay zeka kısıtlı olarak işaretleyebilirsiniz. Belirli becerileri yapay zeka kısıtlı olarak işaretlemek için Microsoft 365 yönetim merkezi kullanın. Daha fazla bilgi için bkz. Yapay zeka kısıtlı olarak becerileri işaretleme.

Çıkarım altyapımız, yönetici tarafından tanımlanan yapay zeka kısıtlanmış becerilerin kısıtlanmış olarak işaretlendikten sonra 24 saat içinde güncelleştirilmesini ve kullanıcı profillerinden kaldırılmasını sağlar. Yapay zeka kısıtlı beceriler, kiracınızdaki kullanıcı profillerine yapay zeka tarafından eklenmez. Kullanıcı, yapay zeka ile kısıtlanmış beceriler de dahil olmak üzere taksonomiden herhangi bir beceriyi el ile ekleyebilir.

Yapay zeka çıkarım becerilerini kapatma

Kuruluş, Özellik Erişim Yönetimi'ni kullanarak tüm kullanıcılar veya bir grup kullanıcı için Kişiler Beceri Yapay Zeka çıkarımını kapatabilir. Daha fazla bilgi için bkz. Yapay zeka çıkarım becerilerini kapatma.

Bireysel kullanıcılar, Microsoft 365 profil düzenleyicisi ayarlarında beceri oluşturmak için yapay zekayı kullanmayı da geri çevirebilir.

Yapay zeka çıkarım performansını geliştirme

Müşteriler, aşağıdaki kılavuzu gözden geçirerek kuruluşlarının yapay zeka tarafından oluşturulan becerilerinin kalitesini anlayabilir/geliştirebilir.

• Eksik veya eksik iş unvanlarını yönetme: bir çalışanın kuruluş içindeki rolü ve sorumlulukları hakkında bağlam sağladığından, iş unvanları beceri çıkarımında önemli bir rol oynar. Bu bağlam, çıkarım sisteminin doğru bir şekilde eşleşmesine ve ilgili beceriler önermesine yardımcı olur.

  Kullanıcının boş birincil ve ikincil iş başlıkları varsa sistem, kullanıcının işbirliği sinyallerine göre en uygun iş unvanını elde etmek için gelişmiş yapay zeka algoritmaları kullanır ve çalışma zamanında iş unvanını belgeler. Sistem ayrıca iş başlıklarının eksik veya kalitesiz olduğu durumları işlemek için geri dönüş mekanizmalarına sahiptir. Bu, her kullanıcının rolünü doğru yansıtan ilgili bir iş unvanına sahip olmasını sağlar. Ancak bu durumda beceri çıkarımlarının doğruluğu, kaliteli iş unvanı bilgilerine kıyasla daha düşük olabilir.

  Kuruluşunuzda eksik veya eksik iş unvanı verileri varsa, Microsoft Entra iş başlıkları yerine sistemimizin kullanacağı ikincil iş unvanını karşıya yüklemek için kuruluş karşıya yükleme aracını kullanabilirsiniz. Bunu yapmak için Kuruluş verilerini karşıya yükleme aracını kullanın ve kullanıcıların ikincil iş unvanıyla eşleşen bir .csv dosyasını karşıya yükleyin. Kuruluş verilerini karşıya yükleme hakkında daha fazla bilgi edinin.

• Microsoft 365 kullanıcı etkinliğini gözden geçirin: Yapay zeka çıkarım sinyalleri oluşturmak için Microsoft 365 kullanıcı etkinliği kullanırız. Performans, Microsoft 365 ekosisteminde önemli ölçüde zaman harcamayan kullanıcılar (örneğin, ön cephe, saha çalışanları) için sınırlı olabilir. Performans, beceriyle ilgili etkinliğin beceri uygulamasının net bir göstergesi olmadığı yumuşak beceriler için de sınırlı olabilir.

• Yapay zeka kısıtlı becerileri gözden geçirin: Microsoft, sorumlu yapay zeka en iyi uygulamalarına uyum sağlamak için belirli becerilerin yapay zeka tarafından döndürülmasını kısıtlar. Yapay zeka tarafından oluşturulan beceriler, doğal olarak kullanıcılarla ilişkilendirildiğinde hassas olabilecek becerilerle ilgilenen sektörlerdeki müşteriler için sınırlı olabilir. Sorumlu yapay zekaya olan bağlılığımız hakkında daha fazla bilgi edinin.