論文の概要: From User Surveys to Telemetry-Driven AI Agents: Exploring the Potential of Personalized Productivity Solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08960v2
- Date: Thu, 05 Jun 2025 05:00:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.11584
- Title: From User Surveys to Telemetry-Driven AI Agents: Exploring the Potential of Personalized Productivity Solutions
- Title（参考訳）: ユーザ調査からテレメトリ駆動型AIエージェントへ:パーソナライズされた生産性ソリューションの可能性を探る
- Authors: Subigya Nepal, Javier Hernandez, Talie Massachi, Kael Rowan, Judith Amores, Jina Suh, Gonzalo Ramos, Brian Houck, Shamsi T. Iqbal, Mary Czerwinski,
- Abstract要約: 情報労働者は、現代の職場で生産性の課題にますます苦労している。
エンタープライズツールを通じて生産性のメトリクスが利用可能であるにもかかわらず、労働者はしばしばこのデータを実行可能な洞察に変換するのに失敗する。
ユーザのニーズに合わせたAIベースの生産性エージェントを通じて、これらの課題に対処するための包括的でユーザ中心のアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.79433247723466
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Information workers increasingly struggle with productivity challenges in modern workplaces, facing difficulties in managing time and effectively utilizing workplace analytics data for behavioral improvement. Despite the availability of productivity metrics through enterprise tools, workers often fail to translate this data into actionable insights. We present a comprehensive, user-centric approach to address these challenges through AI-based productivity agents tailored to users' needs. Utilizing a two-phase method, we first conducted a survey with 363 participants, exploring various aspects of productivity, communication style, agent approach, personality traits, personalization, and privacy. Drawing on the survey insights, we developed a GPT-4 powered personalized productivity agent that utilizes telemetry data gathered via Viva Insights from information workers to provide tailored assistance. We compared its performance with alternative productivity-assistive tools, such as dashboard and narrative, in a study involving 40 participants. Our findings highlight the importance of user-centric design, adaptability, and the balance between personalization and privacy in AI-assisted productivity tools. By building on these insights, our work provides important guidance for developing more effective productivity solutions, ultimately leading to optimized efficiency and user experiences for information workers.
- Abstract（参考訳）: 情報労働者は、現代の職場における生産性の課題にますます苦労し、時間管理の困難に直面し、行動改善のために職場分析データを効果的に活用している。
エンタプライズツールによる生産性指標の可用性にもかかわらず、労働者はしばしばこのデータを実行可能な洞察に変換することに失敗する。
ユーザのニーズに合わせたAIベースの生産性エージェントを通じて、これらの課題に対処するための包括的でユーザ中心のアプローチを提案する。
2段階の手法を用いて、まず633人の被験者を対象に、生産性、コミュニケーションスタイル、エージェントアプローチ、性格特性、パーソナライゼーション、プライバシのさまざまな側面を調査した。
調査結果に基づいて,情報労働者から収集したテレメトリデータを利用して,GPT-4を活用した個人化された生産性エージェントを開発した。
私たちは40人の参加者を対象とした調査で、そのパフォーマンスをダッシュボードやナラティブといった代替の生産性支援ツールと比較した。
我々の研究は、AI支援生産性ツールにおけるユーザ中心の設計、適応性、パーソナライゼーションとプライバシのバランスの重要性を強調した。
これらの知見に基づいて、我々の研究は、より効果的な生産性ソリューションを開発するための重要なガイダンスを提供し、最終的には、情報労働者のための最適化された効率性とユーザエクスペリエンスをもたらす。
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