协作中的生成式人工智能：现实检验

如果要评选通信、协作和客户体验领域的 “年度词汇”，”生成式人工智能 “将在 2023 年以压倒性优势胜出。在过去的一年里，市场上几乎所有的供应商都发布了一系列人工智能技术。但是，随着炒作曲线达到顶峰，进入 2024 年，有关人工智能的问题也越来越多，这些问题的答案将决定炒作是否能转化为实际应用和客户利益。

企业会采用吗？

Metrigy 的《客户体验优化：2023-24 年–消费者视角》研究今年早些时候在美国对约 500 人进行了调查，结果发现，人们普遍了解人工智能，但对其隐私、安全和信任存在严重担忧。采用计划有限，仅有 19.7% 的人表示，如果有生成式人工智能，他们会将其用于内容创建和会议/聊天总结。16.1%的人表示不会使用。近 41% 的参与者表示，要让他们信任人工智能，该技术需要对内容创建进行人工监督，并对工具收集数据的方式加以限制。近 32% 的人表示他们永远不会信任它。

具体问题包括人工智能生成式响应的准确性、大型语言模型可能获得的企业信息的安全性，以及人工智能生成式工具捕获的信息（如会议记录和互动评论）的隐私性。

投资回报率是多少？

随着企业开始使用生成式人工智能助手，他们开始关注投资回报率，尤其是在评估人工智能助手收费供应商时。我们在多年的研究中发现，在协作应用和功能上的投资回报率通常很难量化。有些公司会关注一些指标，比如在可重复流程上花费的平均时间，看看能否发现减少的情况。其他方面可能包括总体收入、成本或员工时间的减少，或客户互动的具体指标，如首次呼叫解决率和客户满意度分数。

随着生成式人工智能助手的功能超越会议和聊天摘要及转录，确定投资回报率应该会变得更加容易。例如，员工可以确定在数据分析和内容创建速度方面的改进。IT 人员可以通过使用生成式人工智能工具进行应用程序和网络管理，衡量平均修复时间（MTTR）和管理任务的改进情况。

即使对那些采用免费工具的企业来说，在用户和 IT 培训、IT 支持和管理方面也会产生一些相关成本，而且还要满足生成内容（如会议记录或聊天摘要）的安全性、治理和合规性要求。

它有用吗？

我们在 Metrigy 使用人工智能会议生成助手已经有几个星期了，虽然会议摘要非常有用，节省了在会议期间做笔记的时间，但它们确实需要一些人工干预来纠正转录中的错误。

例如，下面是最近一次会议的摘要片段（为保护无辜者，修改了姓名）：

团队还讨论了创建特定电子邮件模板的问题。团队还讨论了如何使用橡皮泥、玩具和调色。

现在，我们在 Metrigy 有很多乐趣，但我们通常不会在会议上使用橡皮泥（尽管有些人和他们的孩子、孙子一起使用！）。在内部分享这类错误很有趣，但与客户分享会议记录显然需要一些清理工作，这就降低了助理节省时间的价值。

我们发现的另一个问题是，在混合会议中使用会议摘要时，有些会议是远程会议，有些会议是在会议室中举行的。目前市面上的大多数生成式人工智能工具（微软 Copilot 是个例外）都无法识别会议室内的单个发言者（他们对着共享麦克风讲话），因此会将会议室内的所有对话视为来自一个人（但远程加入会议的人则会被单独识别，因为他们是以个人身份加入会议的）。为了解决这个问题，微软（与麦克风合作伙伴合作）推出了一种名为智能扬声器的功能。微软的方法需要捕捉某人的声音，并将其与身份关联起来，这样 Copilot 就能分辨出房间内活跃的发言者。不过，捕捉声纹可能会带来潜在的安全和隐私问题。