人工智能如今已成为技术领域的主导趋势，并广泛应用于商业和消费者领域。当技术变得如此无处不在且发展如此迅速时，我们所有人都必须了解它将如何影响我们的生活。
然而，人工智能非常复杂，IT 决策者不需要试图了解它是如何工作的，而是需要关注用例以及人工智能带来价值的地方。
- 统一通信（UC）的 AI 应用
随着人工智能的快速发展，新的商业通信工具不断涌现。IT 领导者需要将此视为创新的连续体。统一通信将永远是一个不断发展的过程，而人工智能只是其不断发展的另一层。SparkleComm统一通信的第一波人工智能创新，包括自动转录、实时翻译、噪音抑制、会议摘要和生物识别等应用，现在已成为提供商的必备条件。
这些应用程序继续为协作工作提供价值，但 IT 领导者现在必须展望人工智能的下一波浪潮。最初的人工智能应用程序主要是关于自动执行任务，例如安排和记笔记，这说明自动化通常是构建业务案例的驱动力。
人工智能现在不仅能够自动执行任务，还能自动执行工作流程，从而更进一步。例如，自动转录有助于改善任务，但现在，人工智能可以根据转录内容采取行动，部署虚拟助理来管理后续活动，例如安排新会议或为未参加会议的人提供定制的会议摘要。
生成式人工智能是人工智能的最新突破，聊天机器人可以代替你生成信息，从而为你节省更多时间进行面对面的互动。只需经过最低限度的培训，这些聊天机器人就可以撰写电子邮件、信件和报告，它们不仅可以代替人类完成工作，而且能够生成反映个人沟通风格的输出。随着这些功能的成熟，虚拟助手很快就能管理许多日常活动。
- 统一通信（UC）带来的 AI 挑战
新技术总是伴随着风险。毫不奇怪，人工智能的颠覆性潜力伴随着巨大的风险和许多挑战，其中包括：
准确性：使用语音助手执行指令时，必须清楚了解任务才能实现预期结果。否则，员工必须自己重新做一遍工作，这违背了使用人工智能提高生产率的目的。
复杂性：为了超越与统一通信相关的基本任务，AI 应用程序必须通过理解上下文、意图和细微差别来更深入地了解工作环境。这远远超出了基本语音识别的范围，其唯一目标是准确捕捉以文本形式表示的内容。这些 AI 应用程序只能按照人类提供的指令工作，因此员工需要学习如何与 AI 交互以获得所需的结果。
偏见：非技术挑战来自于学习信任人工智能应用程序。一个例子是检测可能来自许多来源的偏见。考虑到当今劳动力的多样性，如果人工智能应用程序使用不适当的参考或不正确的假设，协作工作可能会成为问题。这很快就会造成不舒服的工作环境和困难的员工体验。
信任：人工智能面临的最大挑战或许是能否信任输出结果，尤其是来自生成式人工智能的结果。通常，这些结果没有注明来源，因此很难知道输出结果基于什么、哪些信息被考虑但未被使用，或者底层分析的完整性如何。
任何使用过生成式人工智能的人都知道它的缺点。除了准确性之外，还有更大的问题，例如抄袭、侵犯版权或虚假或欺诈性来源。因此，在使用人工智能进行协作时，团队中的每个人都需要了解这些挑战。否则，有人会过于信任人工智能，后果可能会远远超出团队本身。
- 人工智能与统一通信（UC）的未来
目前，未来前景有些喜忧参半，因为与人工智能相关的风险正受到越来越多的关注。最终，这将导致以监管和企业最佳实践的形式提供更好的护栏。人工智能的发展速度超过了我们负责任地使用它的能力，因此这种审查将有助于让每个人都更加放心，“人工智能造福人类”将占上风。
在SparkleComm统一通信方面，我们将继续看到更多的应用，特别是随着AI性能的不断提高：
会议参与度：随着远程工作成为协作工作不可或缺的一部分，UC 服务将进一步利用人工智能使会议更具吸引力。主要例子包括人工智能驱动的视频应用程序，这些应用程序让每个人都感觉自己身处会议室，并确保参与者无论身处何地或会议空间的哪个位置，都能得到平等的视觉呈现。
移动应用程序：远程工作的另一个方面是依赖移动设备进行协同工作。随着支持 5G 的智能手机变得越来越普遍，它们将能够支持更多的 AI 应用程序，帮助它们获得与桌面完全可比的员工体验。
随着数字原生代逐渐成为现代劳动力的代表，人工智能驱动的统一通信将成为物理和虚拟工作环境的混合体，每个人都将拥有虚拟助手。这可能不是现在的现实，但它很好地表明了人工智能如何改变统一通信以及协作工作的本质。
