人工智能和机器学习是目前计算中最重要的两个主题。AI通常代表了计算机执行自己的自主任务的广泛概念，使用机器学习作为获取知识以做出更好决策的手段。
人工智能服务和机器学习可以跨越到统一通信和协作，以提高工人管理和共享信息的能力。组织可以应用机器学习来发现员工如何进行交互，无论是临时的还是围绕特定的项目，然后应用智能来改善协作。
例如，考虑Jane和Bob在项目上一起工作的场景。作为他们努力的一部分，他们合作制定提案和客户可交付成果。今天，当Jane和Bob与团队成员进行每周状态调用时，他们必须提前手动编译他们需要在呼叫中共享的信息。
通过人工智能服务，一些智能流程可以根据过去的信息和交互发现相关文档，并为会议做好准备。更进一步，人们可以很容易地设想未来工作人员使用机器人或自然语言查询Siri或Amazon Echo来收集他们在通话或项目之前所需的信息。
优化客户服务互动
这是另一个潜在的场景：Jane收到来自Bob的电话或短信。AI引擎显示他们过去的书面通信，他们合作的文档以及来自客户关系管理或ERP平台的相关信息。这使Jane和Bob能够准备好所需的信息，而不是搜索它。
大多数人工智能服务的早期投资都专注于优化客户交互工作流程，例如简化订单处理或让智能机器人识别客户查询的可能主题并快速响应必要的信息。
例如，IBM和Salesforce最近宣布合作，将IBM的Watson与Salesforce的爱因斯坦合并，以更好地优化客户销售和服务约定。这些举措应该将更好的信息交到客户服务代表手中，以提高客户参与度。
AI工具与协作工作流程调情
在UC方面，我们仍然处于将AI服务的强大功能引入实时协作的早期阶段。然而，去年，已经出现了许多合作公告，以推动人工智能服务进入合作领域。
例如，2016年6月，思科和IBM 宣布达成协议，将IBM Watson，Verse和Connections与Cisco Spark集成。潜在的服务可能涉及将Watson集成到协作会话中以处理相关任务和工作流程。
在2016年9月的Ignite会议上，微软强调了使用其Cortana语音界面管理人际通信的方式。与Cisco-IBM方法类似，Cortana可以作为虚拟助手，用于参与，处理任务，将所需信息纳入视图以及启用数据存储的自然语言查询。
IT领导者应该与他们的协作和企业软件供应商进行讨论，以了解路线图和合作伙伴关系。虽然人工智能服务可能还没有准备好改善合作，但我们距其发布还有一段距离。能够快速利用人工智能来改善内部和外部协作和通信的公司将比那些延迟的公司更具优势。SparkleComm统一通信平台，也将持续引入新技术。
