在今年 3 月的Enterprise Connect 2023大会上，生成式人工智能风靡一时。似乎展厅里的每个供应商都有一个生成的人工智能产品或演示，这个主题贯穿了整个面板和主题演讲。生成式人工智能的发展正在迅速发生，对许多人来说可能太快了。根据Ray Kurzweil 的“加速回报法则”，生成式 AI 变化的速度可能呈指数级变化——这进一步表明，它的进步很可能给协作世界带来的变化比IT和商业领袖处理它们的速度更快。
撇开生成式人工智能的积极和消极的讨论不谈，我认为生成式人工智能将在不久的将来影响工作场所协作的六种方式。
简化和加快内容创建
在Enterprise Connect之前，谷歌和微软都宣布了基于生成性人工智能的功能，以实现自动内容创建，Notion也通过其Notion AI产品实现了这一点。这些功能都提供了从编写文档、创建演示文稿和分析数据所需的时间上缩短几个小时的能力。很难低估这些功能的潜力，也很难低估它们对知识工作者生产力的影响，因为它们将创建内容所需的时间从几小时减少到几分钟。
总结和分析会议
在Enterprise Connect会议上，另一个经常讨论的功能是使用生成性人工智能作为虚拟会议助理。这个概念并不新鲜。像Otter.ai这样的公司早就在市场上有了可以记录会议并创建记录和总结的应用程序。但是，由于生成性人工智能，这些能力正在变得更好、更智能。不久之后，一个人查询一个聊天机器人，以了解他们在会议中错过了什么，什么是与他们有关的，以及他们在会议中有什么后续行动项目，将变得非常简单。在我对团队中的微软Copilot的演示中，我有机会看到微软的生成性人工智能的实施是如何做到的。Copilot能够识别我提出的、在会议期间没有解决的、需要跟进的问题。
这些功能提出了组织必须解决的重要数据隐私问题。今天，会议应用程序通常需要参与者同意被记录。公司还必须制定管理基于人工智能的生成数据捕获和分析的政策。企业还必须了解 AI 模型的提供者如何使用和保护生成的 AI 会议助手收集的数据。
分析
电子邮件、聊天、消息传递、会议和其他形式的工作场所协作会产生大量内容。通过生成人工智能，公司将能够实时分析这些内容，以了解组织中的主要趋势。例如，C 级管理人员可以轻松查看词云，或 AI 生成的公司关键讨论主题摘要，以把握运营脉搏。
显然，如何将数据提供给生成式 AI 机器具有重要的隐私、治理和安全影响，公司将必须制定政策来收集和分析数据以及任何有效的隐私限制。如上所述，他们还需要了解他们的软件提供商如何使用数据进行训练。分析还可以让公司衡量远程员工的参与度，以应对在办公室和在家工作的员工与孤立和文化建设相关的挑战。
绩效管理
AIOps，使用人工智能来识别网络故障并自动缓解它们并不是一个新术语。但是，将 AI 引入工作场所协作空间可以让公司以及应用程序和托管服务提供商能够通过使用 AI 在潜在问题发生之前识别潜在问题并隔离影响应用程序性能和业务运营的故障来大幅提高应用程序性能. 例如，监控应用程序性能数据的 AI 引擎可以检测到导致回声的问题，并自动调整端点设置以消除问题，所有这一切都无需用户干预或察觉。
安全问题
工作场所协作安全威胁正在增加。参与 Metrigy 的 Workplace Collaboration：2023-24 全球研究报告的公司表示他们经历过与协作相关的安全事件的百分比从 2021 年年中到 2022 年底翻了一番。示例事件包括网络钓鱼和电话欺诈攻击联络中心以及访问未经授权的聊天和会议应用程序。生成式 AI 驱动的解决方案能够监控各种应用程序和渠道之间的通信，并经过培训可以检测攻击或数据丢失签名，将为组织提供防止数据丢失和减轻攻击威胁的能力。
当然，询问生成式 AI 引擎它认为生成式 AI 将对工作场所协作产生什么影响是有道理的。这是 ChatGPT 所说的（总结）：
- 自动执行重复性任务，例如安排会议、组织电子邮件和生成报告
- 通过数据分析加强决策
- 通过产生新的想法和解决方案来促进创造力
- 通过聊天机器人、虚拟助手和实时翻译改善沟通
- 通过虚拟会议空间和协作工具实现远程协作。
有趣的是，ChatGPT 在其回应中还指出，需要以负责任和合乎道德的方式使用生成式人工智能。
我们正处于生成性人工智能及其对工作场所协作影响的早期阶段。IT和商业领袖必须投入时间和资源来评估和实施生成性人工智能的能力和功能，以实现商业价值，如加速内容创建和改善管理和安全。而且，他们还必须以符合（全球）隐私要求和保护其企业数据的方式来做这件事。这样做有可能提供可衡量的生产力效益，节约成本，并改善信息安全。
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