Introdução: IA no Zoom

Uma introdução ao whitepaper do Zoom AI para Zoom Workplace, webinars e eventos

A Inteligência Artificial está evoluindo rapidamente e se tornando uma parte integrante da vida cotidiana, impulsionando tudo, desde grandes e pequenos modelos de Idioma até funções algorítmicas especializadas. Embora a IA generativa permita uma interação fluida entre humanos e máquinas para criação de conteúdo, resolução de problemas e tomada de decisões, a IA também existe em aplicações mais especializadas. Ferramentas de automação simplificam os fluxos de trabalho, enquanto serviços como legendagem e tradução reduzem as barreiras de comunicação, tornando a colaboração mais eficiente e acessível. À medida que a IA continua a avançar, suas aplicações estão transformando Setores ao aumentar a eficiência, a precisão e a inovação, remodelando fundamentalmente a forma como as empresas operam.

Dada a crescente Função da IA no local de trabalho moderno, este documento explica como a IA é usada em toda a plataforma Zoom. Descreve a base de IA partilhada da Zoom, as funcionalidades de IA específicas de cada produto incorporadas em diferentes produtos Zoom e o ZoomMate como a superfície de trabalho de IA mais abrangente que ajuda os utilizadores a passar da conversa à conclusão. Em conjunto, estas secções têm como objetivo ajudar os leitores a compreender como a Zoom utiliza a IA em comunicação, colaboração, produtividade e acompanhamento.

Zoom AI

Zoom AI é a camada compartilhada de inteligência artificial que potencializa experiências habilitadas por IA em toda a plataforma Zoom. Ela inclui o conjunto mais amplo de tecnologias de IA, modelos e sistemas de suporte que o Zoom usa para oferecer Recursos inteligentes em seus produtos. Em termos práticos, o Zoom AI é a base que permite ao Zoom fornecer experiências assistidas por IA em comunicação, colaboração, produtividade e acompanhamento, em vez de limitar a IA a um único Recurso autônomo ou aplicativo.

Esta camada de IA partilhada suporta o ZoomMate, bem como uma ampla gama de capacidades específicas do produto, incluindo funcionalidades como tradução em tempo real, transcrição, perguntas na reunião, isolamento de áudio pessoal, composição no chat e outras experiências assistidas por IA. Inclui a abordagem multimodelo e de múltiplas implementações do Zoom para a IA, incluindo a sua arquitetura federada, Zoom-Hosted Models Plus (ZM+), Somente Modelos Hospedados pelo Zoom (ZMO) e ofertas de IA on-premises. Em conjunto, estas abordagens formam a base técnica da IA em toda a plataforma Zoom.

Funcionalidades de IA

Recursos de IA: capacidades de IA incorporadas que fornecem assistência direcionada em todos os produtos Zoom

Os recursos do Zoom AI são capacidades específicas do produto que utilizam inteligência artificial dentro de produtos e fluxos de trabalho específicos do Zoom e, geralmente, são incorporados diretamente na experiência do produto onde a tarefa ocorre. Eles são concebidos para ajudar em atividades específicas, como resumir uma reunião, redigir uma mensagem de chat, sugerir uma resposta por e-mail, responder a uma pergunta durante uma reunião ao vivo ou gerar um resumo pós-ligar.

Esses Recursos podem funcionar por conta própria dentro do produto em que aparecem, mas também podem produzir saídas que dão suporte a experiências mais amplas do ZoomMate. Por exemplo, um resumo da reunião criado após uma reunião do Zoom pode mais tarde tornar-se um contexto útil para o ZoomMate, enquanto um dos Recursos como Composição de chat ou Perguntas da reunião é principalmente projetado para ajudar nessa experiência imediata do produto. Dessa forma, os Recursos do Zoom AI são a camada distribuída, em nível de produto, de AI em todo o Zoom.

Os exemplos incluem recursos em Reuniões, chat, quadro de compartilhamento, eventos, e-mail, calendário e telefone, como resumos de reunião, perguntas na reunião, transcrição, Minhas Notas, composição de chat, resumo de chat, resumos de canal, tradução, elaboração de e-mail e respostas, assistência de agendando, resumos de ligar, recursos de correio de voz e extração de tarefas.

ZoomMate

ZoomMate: o seu colega inteligente do Workplace que o ajuda a fazer mais, da conversa à conclusão

ZoomMate é um colega digital inteligente e conversacional no núcleo da plataforma Zoom Workplace, concebido para aumentar a produtividade, simplificar a colaboração e reduzir a carga de trabalho do Funcionário.

Todos os dias, as ferramentas de IA estão cada vez mais integradas na força de trabalho moderna e já não se limitam a executar tarefas específicas — como automatizar a entrada de dados, redigir e-mails, gerar relatórios ou executar funções algorítmicas de nível básico. Em vez disso, as ferramentas de IA emergentes representam uma mudança transformadora, alterando fundamentalmente a forma como trabalhamos. O ZoomMate exemplifica isto, indo além da simples automação de tarefas ao atuar como um colega dedicado que ajuda os usuários a fazer mais, da conversa à conclusão.

Por exemplo, considere um líder de Vendas a preparar-se para uma reunião com um cliente de alto risco. O trabalho pode começar com uma reunião recente do Zoom em que a equipa discute as prioridades do cliente, os riscos competitivos e as questões técnicas em aberto. A partir dessa conversa, os recursos de IA do Zoom podem gerar um resumo da reunião, identificar itens de ação e apresentar as responsabilidades de acompanhamento atribuídas a diferentes membros da equipa. Um usuário pode então recorrer ao ZoomMate para Continuar o trabalho a partir daí, em vez de começar de novo numa ferramenta separada.

Usando contexto de todo o Zoom Workplace e de sistemas conectados, o ZoomMate pode reunir o resumo da reunião, rever discussões relacionadas no chat, consultar materiais de suporte no Zoom Canvas, extrair o contexto da conta de um CRM conectado e incorporar investigação adicional de fontes internas ou externas aprovadas. A partir desse contexto combinado, o ZoomMate pode ajudar a produzir um briefing do cliente, redigir um esboço de proposta, criar tarefas de acompanhamento e gerar um documento de estratégia estruturado. Se o usuário precisar apresentar esse trabalho, o ZoomMate também pode ajudar a transformar o mesmo contexto subjacente em materiais de Apresentação usando o Zoom Slides.

O que torna o ZoomMate diferente de um assistente de IA generativa convencional é que o trabalho não termina no resumo ou na redação. O ZoomMate pode ajudar a levar o contexto adiante ao longo de todo o processo, da conversa original às decisões que foram tomadas, até aos documentos e ações que se seguem. Nesse sentido, o ZoomMate funciona menos como uma ferramenta de propósito único e mais como um colega de trabalho que ajuda os usuários a ligar informações, coordenar o acompanhamento e transformar o trabalho em andamento em resultados finais.

Protocolos da Interface

Antes de avançar para funcionalidades e fluxos de dados mais detalhados, é útil compreender alguns dos protocolos subjacentes que ajudam a potenciar as capacidades de IA do Zoom. Esta secção explica o Model Context Protocol (MCP), um dos principais padrões de interoperabilidade que ajudam a IA a ligar-se a ferramentas, dados, fluxos de trabalho e outros agentes.

Protocolo de Contexto do Modelo

Model Context Protocol (MCP): Um padrão para Conectando IA a ferramentas para fazer mais

Como parte de sua arquitetura de IA, o Zoom usa o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) — um padrão aberto que permite conexões seguras entre modelos, ferramentas, fontes de dados e fluxos de trabalho. O MCP desempenha uma Função importante no avanço da IA agêntica, substituindo a necessidade de integrações pontuais que cada empresa precisa criar e manter separadamente. Em vez disso, ele fornece uma estrutura compartilhada e organizada que expõe capacidades aos modelos de IA de forma consistente. Essa base permite que os sistemas de IA ajam mais como agentes inteligentes — não apenas respondendo a perguntas, mas também tomando ações diretamente dentro dos sistemas dos quais os usuários dependem.

Consulte a documentação para desenvolvedores do Zoom para obter mais informações sobre MCP no Zoom.

Como o MCP funciona na prática — como fazer um pedido a partir de um menu

Em seu núcleo, o MCP é construído em um modelo cliente–servidor. Pense no ambiente de IA (como ChatGPT ou Claude) como um cliente que quer realizar tarefas, e em sistemas externos (como Jira, Confluence ou um banco de dados) como servidores que publicam o que podem fazer. Cada servidor fornece uma lista clara de funções — como “pesquisar na base de conhecimento” ou “criar tarefa”. O cliente de IA então decide, no meio de uma conversa, quando e como usar essas funções.

Em outras palavras, Conectando IA a um servidor MCP é como fazer um pedido em um restaurante. Você (a IA) entra em um restaurante, recebe um menu (uma lista de serviços ou funções disponíveis por meio do servidor MCP) e diz o que quer, e ele responde. Não há adivinhação sobre o que está ou não disponível — tudo é fornecido no menu desde o início.

As seções a seguir fornecem detalhes adicionais sobre como o MCP funciona:

Etapa 1: Expor Capacidades por meio de Servidores

Qualquer sistema pode executar um servidor MCP. Esse servidor atua como o “menu”, publicando uma descrição estruturada das ações que ele oferece. Por exemplo, o Jira pode publicar funções como “pesquisar issues” ou “atualizar ticket”. Como essas funções seguem o formato compartilhado do MCP, a IA pode entendê-las imediatamente sem engenharia personalizada.

Etapa 2: A IA Age como um Cliente

Por outro lado, o ambiente de IA desempenha a Função de cliente. Ele lê o menu de funções disponíveis, lembra delas e decide qual ligar ao responder a um usuário. Isso significa que a IA não precisa ser programada com antecedência com milhares de possíveis integrações — ela simplesmente aprende o que está disponível quando a conexão é feita.

Etapa 3: Transmitir contexto com segurança

O MCP também define como contexto e permissões são transmitidos. Isso ajuda a garantir que, quando a IA usa uma função, ela o faça apenas dentro dos limites do que o usuário tem Permissão para acessar. Por exemplo, se um usuário tem Permissão para ver apenas os tickets do Jira da sua equipe, o MCP garante que a IA respeite esse escopo. Essa camada de segurança é o que torna o MCP prático para uso empresarial, onde dados sensíveis e controles de acesso são inegociáveis.

Por que o MCP é importante

Ao padronizar como a IA se conecta a sistemas externos, o MCP elimina a fricção das integrações personalizadas e garante segurança e consistência. Os usuários se beneficiam porque a IA não só pode responder perguntas, mas também tomar ações informadas em uma variedade de ferramentas de uma forma que parece contínua e segura.