Yapay zeka insan dilini anlayabiliyor, dolayısıyla her e-postanın içeriğini analiz edebiliyor. Yanıtında daha incelikli olması mı gerektiğini, yoksa daha doğrudan olması mı veya ayrıntı eklemesi mi gerektiğini anlıyor veya en azından dener.
Ayrıca e-postanın konusunu da anlayabilir ve böylece örneğin gelen mesajları etiketler, etiketler veya klasörlerle sıralayabilir. Bu şekilde, örneğin gerçekten önemli e-postalara daha iyi konsantre olabilir ve diğerlerini daha sonraya erteleyebiliriz veya konuşmalarımızı kategorilere (meslektaşlar, ortak çalışanlar, müşteriler vb.) göre sıralayarak takip edebiliriz.
E-postalar düzenlendikten sonra, bazı yanıtlama veya iletme işlevlerini otomatikleştirmek veya listeyi en yüksek önceliğe sahip olacak şekilde en üstte sıralamak için kurallar da belirleyebiliriz. Bir diğer kullanışlı özellik ise içindekiler tablosudur. E-postayı veya konunun tamamını özetleyebiliriz. Kendimizi günlerce (ya da aylarca) süren ve hatırlamakta zorlandığımız uzun konuşmalar yaparken bulduğumuzda kullanışlıdır; ya da yakın zamanda dahil olduğumuz yer.
Ayrıca daha karmaşık iş fonksiyonları da var: Yapay zeka, e-postalarda bulunan veri türlerini algılayabilir, bunları çıkarabilir ve bir veritabanı uygulamasında saklayabilir. Böylece, örneğin tüm iletişim verilerini bir e-postadan çıkarabilir ve CRM’mize ekleyebilirsiniz; Muhasebe uygulamanızı güncellemek için fatura numaralarını çıkarın.
Araç Kılavuzu
En iyi bilinen araçlardan biri, yapay zekayı (OpenAI’nin Gpt’sini temel alan) Outlook da dahil olmak üzere Office uygulamalarına entegre eden Microsoft’un Copilot Pro’sudur; ancak yalnızca Microsoft etki alanı altındaki hesaplarda çalışır. E-postaların içeriğini özetleyebilir, bir taslak oluşturabilir (söylemek istediklerimize dair bazı ipuçları vererek) veya metnimizi geliştirmek için öneriler alabiliriz (koçluk). Belki de testimizde en ilginç olanın bu fonksiyon olduğu ortaya çıktı.
