Analisi del sentimento di Microsoft Teams: come funziona & Casi d'uso

L'analisi del sentimento interpreta le opinioni dei dipendenti, le emozioni, l'umore generale e il comfort all'interno di un'organizzazione, utilizzando il feedback dei dipendenti e i dati non strutturati. Lo strumento tradizionale per l'analisi del sentiment è stato a lungo quello dei sondaggi, ma le attività aziendali moderne svolte attraverso strumenti di collaborazione come Microsoft Teams hanno cambiato il modo in cui lavoriamo e hanno fornito dati molto più aggiornati, dettagliati e sfaccettati che possono essere interpretati per avere un'idea in tempo reale del sentiment dei dipendenti.

Comprendere l'analisi del sentimento

L'analisi del sentimento utilizza la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare i messaggi in tempo reale su scala e valutarli per positività, negatività e tossicità. I modelli AI/ML possono estrarre argomenti, temi e tendenze comuni da migliaia di messaggi e valutare il sentimento relativo legato a ciascuno di essi. Questi approfondimenti forniscono ai leader aziendali un flusso continuo di feedback sullo stato di salute della loro organizzazione e sugli argomenti che sono al centro dell'attenzione dei dipendenti.

Le aziende possono anche utilizzare l'analisi del sentimento per mitigare il rischio di minacce interne, identificare i tentativi di phishing e i bot ed eseguire la gestione delle crisi in tempo reale. Strumenti come Microsoft Teams offrono alle aziende una fonte vitale di dati provenienti da ogni livello dell'azienda, aiutandole a comprendere meglio e a reagire ai cambiamenti del sentimento della forza lavoro nel momento in cui si verificano.

Le organizzazioni possono anche monitorare argomenti, parole chiave e canali specifici per ricevere notifiche di minacce da truffe di phishing o da attori malintenzionati che mettono a rischio la proprietà intellettuale e le risorse di dati preziosi.

Come le aziende utilizzano l'analisi del sentimento

L'analisi del sentimento non riguarda lo spionaggio dei dipendenti o la violazione della loro privacy. Le organizzazioni possono utilizzare l'analisi del sentiment nei canali pubblici degli strumenti di proprietà dell'azienda per proteggere i propri dati e garantire il benessere dei dipendenti.

Nelle organizzazioni che utilizzano l'analisi del sentiment in tempo reale, i dati vengono ancora raccolti da sondaggi e tavole rotonde, ma vengono aumentati con l'elaborazione del linguaggio naturale e l'ascolto passivo guidato dall'AI all'interno di strumenti di collaborazione come Microsoft Teams. I messaggi vengono ingeriti in tempo reale per far emergere approfondimenti che possono mitigare il rischio e proteggere la proprietà intellettuale e la sicurezza dell'azienda.

Per un'azienda farmaceutica globale, l'analisi del sentimento in Microsoft Teams e Workplace di Meta è diventata un elemento critico per risolvere una crisi molto reale. Quando è scoppiata la guerra nel 2022, impiegavano sia lavoratori russi che ucraini. Prima di tutto, l'azienda doveva garantire che la sua forza lavoro si sentisse al sicuro. Una seconda priorità è stata quella di eliminare le voci e i pettegolezzi che persistevano attraverso Team, Workplace e i social media. L'azienda aveva bisogno di mantenere i conflitti al minimo e di conversazioni concrete e si è rivolta ad Aware per un aiuto.

Utilizzando Aware, l'azienda ha monitorato parole chiave e argomenti specifici per comprendere il sentimento legato alla guerra russo-ucraina e far emergere i temi comuni che sono emersi durante le discussioni, assicurando che le informazioni condivise fossero concrete e che le conversazioni rimanessero professionali.

Questo approccio proattivo ha aiutato l'azienda a rimanere sensibile alle esigenze dei suoi dipendenti. I dipendenti colpiti hanno riferito quanto si sono sentiti sostenuti all'inizio della guerra. Da allora, l'azienda ha dichiarato di sentirsi meglio attrezzata per gestire gli eventi globali, grazie al modo in cui è riuscita a gestire una situazione così difficile in tempo reale.

I vantaggi dell'analisi del sentimento

L'analisi del sentimento funziona come componente della strategia globale di infosecurity di un'organizzazione e ha molti vantaggi. La presenza di strumenti di collaborazione come Microsoft Teams apporta un'abbondanza di nuovi dati per migliorare questi vantaggi.

Maggiore sicurezza e gestione del rischio:

• Rileva potenziali minacce insider rilevando modelli comportamentali insoliti, aumento della tossicità o addirittura piani di sabotaggio in fase di realizzazione.
• Identifica le truffe di phishing e le attività dei bot attraverso i modelli di comunicazione e l'analisi dei collegamenti per mettere in quarantena i messaggi sospetti e avvisare gli utenti del pericolo.
• Fornisce avvisi di potenziali problemi di conformità o etici in base all'analisi della tossicità o ai trigger di argomenti e parole chiave.

Una migliore gestione delle crisi:

• Valutare le reazioni dei dipendenti in momenti difficili o di sconvolgimento e cambiamento organizzativo.
• Rispondere rapidamente ai problemi o alle crisi emergenti per attenuare le voci, i sentimenti tossici dovuti alla paura o la fiducia danneggiata dei dipendenti.
• Facilitare strategie di comunicazione più efficaci utilizzando intuizioni basate sui dati e comunicazioni in tempo reale con i dipendenti, prima che si diffonda la disinformazione.

Risparmio sui costi:

• Ridurre l'abbandono e migliorare la fidelizzazione dei dipendenti, limitando la crescita della tossicità sul posto di lavoro prima che diventi motivo di dimissioni.

L'analisi del sentimento può aiutare i dipendenti a sentirsi ascoltati dalle organizzazioni per cui lavorano, aumentando la fiducia e il morale. Queste organizzazioni offrono un ambiente migliore e più positivo, in cui i dipendenti sentono di poter fare domande, esprimere preoccupazioni e contare sul sostegno della leadership in caso di problemi. Questo porta a risultati migliori per i dipendenti e per l'azienda nel suo complesso.

Utilizzo di Azure OpenAI per analizzare il sentiment nei messaggi di Microsoft Teams

Azure OpenAI può essere integrato con Microsoft Teams per analizzare il sentiment nei messaggi di chat e fornire preziose informazioni sulle comunicazioni dei dipendenti e sulle dinamiche del team.

Prerequisiti

Per utilizzare Azure OpenAI per l'analisi del sentimento di Microsoft Teams, è necessario:

1. Accesso ai servizi Azure Open AI attraverso un abbonamento Azure.
2. Un account Microsoft Teams con le autorizzazioni per installare app personalizzate.
3. Un ambiente di sviluppo con Node.js o C# installato.
4. Una soluzione di tunneling come ngrok o dev tunnels per i test locali.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e analisi del sentimento

L'elaborazione del linguaggio naturale è una forma di intelligenza artificiale in cui le macchine ingeriscono, comprendono, interpretano e generano il linguaggio umano. Per l'analisi del sentimento, gli algoritmi NLP elaborano il testo per valutare il tono che c'è dietro. Questo viene eseguito da:

1. Tokenizzazione, che suddivide il testo in singole parole o frasi.
2. Tagging part-of-speech, che identifica i componenti grammaticali del testo.
3. Analisi semantica per comprendere il significato e il contesto delle parole.
4. Modelli di apprendimento automatico che vengono addestrati per classificare il sentiment in base ai modelli presenti nel testo.

Impostazione e distribuzione dell'app

Per implementare l'analisi del sentimento utilizzando Azure OpenAI per i messaggi di Microsoft Teams:

1. Crei un servizio Azure OpenAI nel portale Azure.
2. Configuri la registrazione di un bot nel portale Azure e ottenga le credenziali necessarie.
3. Cloni il repository di esempio e configuri le impostazioni dell'applicazione con la sua chiave Azure OpenAI e altri valori richiesti.
4. Esegua l'app localmente utilizzando la soluzione di tunneling per esporla a Internet.
5. Crei e carichi il manifesto dell'applicazione su Microsoft Teams.
6. Installi l'app in Teams e conceda le autorizzazioni necessarie.

Eseguire l'applicazione

Una volta configurata, la sua app di analisi del sentimento può essere utilizzata all'interno di Microsoft Teams:

1. Gli utenti possono accedere all'app attraverso un'estensione di messaggistica.
2. Quando viene richiamata, l'applicazione analizza il sentiment dei messaggi selezionati.
3. I risultati vengono visualizzati, classificandoli come sentimento positivo, sentimento negativo o neutro.
4. L'applicazione può anche fornire punteggi di sentimento o probabilità per un'analisi più dettagliata.

Mimecast Aware: Semplificare l'analisi del sentimento per Microsoft Teams

Semplifichiamo il processo di analisi del sentimento in Microsoft Teams offrendo:

1. Integrazione precostituita con Microsoft Teams.
2. Interfaccia facile da usare per accedere agli approfondimenti sul sentiment.
3. NLP leader del settore che valuta i messaggi sia per il sentiment che per la tossicità.
4. Dashboard e rapporti personalizzabili.
5. Caratteristiche di conformità e sicurezza per l'uso aziendale.

Con Mimecast Aware, le organizzazioni possono facilmente implementare l'analisi del sentimento senza bisogno di un'ampia esperienza di sviluppo o di AI, utilizzando un NLP proprietario che ha dimostrato di superare Microsoft, Meta e Google per l'analisi del sentimento.

Limiti dell'analisi del sentimento

L'analisi del sentimento in tempo reale è una tecnologia entusiasmante per supportare le funzioni aziendali, ma ha i suoi limiti. Anche gli esseri umani non sono d'accordo sul sentimento dei messaggi, soprattutto nelle comunicazioni scritte di breve durata, quindi l'analisi del sentimento non può essere una scienza esatta. Le aziende dovrebbero comprendere questi limiti e dove si trovano le sfide nell'interpretazione del sentimento dei dipendenti, prima di affidarsi a questa tecnologia sul posto di lavoro.

Interpretare l'umorismo e il sarcasmo

Gli strumenti di PNL a volte faticano a interpretare con precisione l'umorismo e il sarcasmo negli strumenti di collaborazione come Microsoft Teams. Questi tipi di messaggi si basano molto sul contesto, sul tono e sulla comprensione culturale, che alcuni modelli di AI faticano a cogliere.

Slang, gergo e abbreviazioni

Per alcuni settori, professioni, regioni e culture, lo slang, il gergo e le abbreviazioni sono una parte importante della conversazione. Anche il linguaggio si evolve, per cui ciò che è appropriato in una regione non è sempre valido in quella successiva, né l'uso delle parole in un anno continua in quello successivo. Anche le abbreviazioni, gli acronimi e il gergo sono fortemente influenzati dall'industria, e questo può influenzare la comprensione dei messaggi nei Team da parte del modello AI.

Mancanza di contesto

I messaggi di Microsoft Teams sono tipicamente brevi e possono mancare di un contesto più ampio di una conversazione o di una situazione. I modelli di intelligenza artificiale possono faticare a interpretare i messaggi più brevi senza il contesto circostante e hanno difficoltà a classificare se il messaggio è positivo, negativo o neutro.

Differenze culturali e personali

Ciò che è positivo in una cultura può essere interpretato in modo molto diverso da un'altra. Anche il modo in cui i colleghi di un reparto si parlano tra loro rispetto a quello in cui si rivolgono agli altri reparti può essere diverso. Queste sfumature potrebbero non essere così facili da cogliere per un modello di analisi del sentimento AI rispetto a un essere umano.

Limitazioni tecniche e linguistiche

Molti strumenti di analisi del sentimento sono accurati in inglese, ma potrebbero non esserlo altrettanto in un'altra lingua. Potrebbero anche non tenere conto della capacità di un utente di scrivere in più lingue. Il modello potrebbe avere un'efficacia ridotta negli ambienti multilingue.

Scegliere lo strumento giusto per l'analisi del sentimento sui messaggi di Teams

L'integrazione di Mimecast Aware con Microsoft Teams offre agli amministratori l'accesso a una piattaforma completa di governance, sicurezza e conformità, supportata da un'analisi del sentiment leader del settore per i dataset di collaborazione, che analizza i messaggi con una precisione quasi umana.

Grazie alla partnership di Mimecast Aware con Microsoft, le organizzazioni possono:

• Monitora e analizza i dati di comunicazione in tempo reale utilizzando il sentiment scoring intelligente per gestire le sfide aziendali e la gestione delle crisi nel momento stesso.
• Sfruttare il sentimento organizzativo per valutare e migliorare la messaggistica top-down durante i periodi di incertezza, come la gestione del cambiamento o gli eventi geopolitici.
• Riduce le imprecisioni e le distorsioni presenti nei sondaggi annuali attingendo il sentiment da strumenti di collaborazione come Microsoft Teams, una risorsa con cui i dipendenti si impegnano in tempo reale, in modo che le reazioni siano più genuine e tempestive.
• Intercettare la tossicità dei dipendenti prima che inizi a influenzare la cultura aziendale e affrontare la fonte di un cambiamento nella percezione dei dipendenti, in particolare se la reputazione dell'azienda ha subito un danno basato su voci e non su fatti.
• Proteggere la proprietà intellettuale dell'azienda, l'accesso ai dati e le informazioni proprietarie dalle minacce interne, dalle truffe di phishing e bot e da altri attori malintenzionati, facendo emergere parole chiave o argomenti che suscitano allarmi.

Essendo una delle piattaforme di collaborazione più forti nel mondo degli affari, con oltre 270 milioni di utenti attivi al giorno, Microsoft Teams offre alle organizzazioni di tutto il mondo gli strumenti per lavorare insieme da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento.