撰写电子邮件时，您会看到与您的书写风格相符的自动填充建议。将图像插入演示文稿时，软件会进行裁剪和布局建议。如果您忘记回复重要邮件，则会在收件箱顶部重新显示提醒信息。
Google的G Suite，Microsoft Office和其他生产力套件越来越多地增加了机器学习和人工智能功能，以自动化和个性化重复性任务，例如回复电子邮件或安排会议。更广泛地说，人工智能助理办公软件可以帮助用户在不同平台上协作项目，并收集洞察力以做出更好的业务决策。
据普华永道2017年的一项研究，人工智能在办公套件中的应用是一个更大趋势的一部分，预计在不久的将来可以大幅提高生产率。“根据我们的分析，由于人工智能的加速发展和吸收，全球GDP在2030年将增长14％，相当于增加了15.7万亿美元，”报告发现。
研究表明，随着更多AI增强型产品的出现，随着人们开始依赖自动化和个性化，消费者对该技术的需求将会增长。当然，像微软，谷歌和其他公司这样的办公套件制造商正在将AI和机器学习功能插入到他们的产品中，以便成为这些整体收益的一部分。
但这些添加物实际上是否有用？Gartner研究副总裁杰弗里·曼说：“当你第一次开始使用时，人工智能几乎没有数据可用来了解你的偏好。” “如果有一小部分数据需要分析，建议就不会很好。”随着时间的推移，数据集的增长和建议的改进，Mann说，“我们已经习惯了，当他们感到迷茫时”不在那里。就像当我离开它时我的车自动锁定。我迷失在现在没有这样做的租车里。“
与此同时，一些行业观察家怀疑AI驱动的功能是否会带来意想不到的成本，就像之前的技术一样，为了权宜之计而交换隐私和安全性。例如，将您的个人数据保存在云中很方便，但也会将您的电子邮件，照片和财务身份公开给可以找出您的用户名和密码的任何人。分析师和技术高管表示，人工智能的便利性需要与数据安全性相结合，因为我们只是在人工智能在日常商业软件中可以做的事情上崭露头角。
人工智能在办公室里待在家里
您可能已经在使用一些人工智能驱动的功能 - 例如，Gmail智能回复功能通过点击构建即时交付响应，或者其智能撰写功能可以在您键入时自行编写句子“语音” 。这两个功能都基于您之前的消息和回复。据谷歌发言人称，Gmail的“轻推”功能可以提醒用户回复电子邮件或跟踪他们发送但尚未收到回复的电子邮件，企业用户每月使用160万次。
“谷歌的G套件增加了几个我们称之为'日常AI'的小改进，”Gartner的Mann说。“这些增强功能可以帮助您根据参与者位置和人数查找会议室。”当您使用Google Docs时，人工智能驱动的文档快速访问功能会显示一个面板，其中包含可能与您相关的文档根据您的文档内容和您在Google云端硬盘中使用的文件进行操作。
G Suite的Cloud Search允许同事搜索组织的文件，并利用机器学习使搜索更简单。例如，您可以输入“上个月发送的文档Dave”或“Thompson上周发布的文件”。去年秋天，Google增加了使用智能搜索搜索第三方文档的功能。这似乎是一次增量升级，但分析师表示，人工智能的不久的将来将围绕帮助企业用户使用多个平台。
“许多这些变化都非常小，”曼恩说，“但加在一起可以带来真正的变化。”
对于Office 365用户，Microsoft使用其Designer功能将AI合并到PowerPoint中，该功能可根据您添加的照片，图表或表格在演示文稿中自动创建布局选项。该公司还推出了AI驱动的音频和视频转录到OneDrive for Business和SharePoint，以及在其数字助理Cortana和Teams与其他Office应用程序之间进行更大程度的集成。
Office 365获得AI推动的其他领域包括个性化搜索和数据分析。“根据你过去所做的事情，MS Graph [微软的API]和人工智能的搜索能够根据你感兴趣的内容提供更好的结果，”Mann说。“ Excel具有在数据中查找意外模式的功能。而MyAnalytics根据您的网上工作习惯发现意想不到的工作模式“。
基于云的办公套件Zoho One包括一个名为Zia的AI助手，这是一个聊天机器人，用于分析来自CRM数据库的销售数据，并预测哪些交易可能成功 - 或者可能发现可能影响未来收入的问题。Zoho 在所有Zoho One应用程序中扩展的助手也可以跟踪电子邮件并提醒用户跟进客户。
人工智能在办公室：下一步是什么？
根据分析师和技术专家的说法，AI在不久的将来将允许用户从他们已经使用的各种服务中搜索文件，而不是将用户置于一个试图满足他们所有需求的套件中。
销售支持软件供应商Seismic的数据和分析副总裁Al Bsharah表示，“谷歌，微软和Salesforce等公司都在我们的生活和业务中根深蒂固，这让其他公司难以拥有人工智能。” “其他平台必须找到利用这一点的方法。因此，其他供应商不一定必须提供一个可以完成所有工作的平台，从创建算法到寻找创新方法来使用这些算法来解决业务问题。它也可以意味着一个平台将所有您喜爱的平台整合在一起。“
来自451 Research的分析师克里斯·马什（Chris Marsh）同意，生产力套件中人工智能的未来就是将来自不同平台的更多用户和更多数据吸引到一个视图中。Marsh说，最终游戏在工作环境中是一种类似Facebook的社交图。（Facebook，尤其是有自己的以业务为中心的协作工具，名为Workplace。）
“这是围绕内容进行对话，”Marsh说。“因此，如果某人在Outlook中有关于如何修改特定内容的电子邮件对话，那么Box和Dropbox在该平台中生成更多工作流程将非常有用。因此，他们将AI和ML视为一种智能识别，识别和分类相关对话的方式。“
IT咨询公司Globant最近的一份报告发现，近一半的企业希望使用人工智能从他们收集的大量数据中提取洞察力。
“人工智能最有效的应用之一就是将来自不同团队的不同数据集合在一起，例如销售和市场营销，以发现原本无法看到的洞察力，”Bsharah说。“结果不仅是新的，数据通知的活动或计划，它还将作为不同部门的统一者。
“如果市场营销和销售都在同一套指标和数据下运作，”他继续说道，“那么就形成了一个基础，以便他们能够更好地协同工作。这可能发生在需要协同工作的任何两个团队之间，例如产品和营销，或客户成功和销售。当他们在一套通用的AI算法下运行时，也会发现其他新的合作方式。“
权衡和安全问题
专家预测，企业将通过将人工智能纳入办公室套件而获得真正的生产力提升，但警告说，在假定日常（可能是重要的）任务时，需要考虑风险。
“正如文字处理器和电子表格大大增强了传统后台办公任务的自动化一样，支持AI的软件将促进众多业务领域的生产力提升，”AI技术供应商DarwinAI首席执行官Sheldon Fernandez表示。“也就是说，有一个重要的考虑因素 - 人工智能水平日益提高对其目标用户的影响，以及这种自动化程度降低他们对日常任务的参与程度和使他们的技能变得迟钝的程度。过度依赖技术已在许多领域得到证明 - 从医生到战斗机飞行员 - 并且很容易传播到生产力领域。“
来自451 Research的Marsh想知道，将存储在不同供应商平台上的公司数据整合到一个AI驱动的集线器中是否会导致安全风险。“如果您将信息存储在一个被另一个供应商拉到另一个环境中的环境中，那么就如何跟踪这些信息以及您在自己的环境中提供如何在其退出平台时的治理方面存在各种问题，”他说。
虽然在今天与客户进行的大多数谈话中“人工智能并没有特别关注”，但Marsh补充说，如果AI和ML是数据在平台之间移动的渠道，“那么肯定会有关注能够准确跟踪数据包并围绕它保密。“
Fernandez说，个人用户的隐私也是一个合理的问题，“从AI获得的见解 - 用户的偏好，倾向和预期的工作流程 - 在多大程度上保密，而不是用于商业利益。许多用户协议允许公司以几乎无限的方式收集和收集数据点...... [使用]启用AI的生产力应用程序的个人应该总是问：'我的个性化数据被商品化的危险是什么？'“
虚拟化，SaaS和云技术提供商Citrix的云和物联网副总裁Steve Wilson建议用户记住他们在允许应用收集，共享和转售的数据方面达成的共识。“现代机器学习能力的前提是访问大量数据以训练模型，然后让它们实时处理，”Wilson说。“这意味着您的AI系统将持续了解您的环境部分，以便为您提供帮助。”
为了保护个人和公司数据，他继续说道，“您将希望在批准共享哪些类型的数据方面发挥积极作用。如果你只是点击这些[权限]框中的每一个，你可能会比你想象或想要的更多。
费尔南德斯指出，立法，例如欧洲的GDPR和加利福尼亚的消费者隐私法案，正在开始解决对个人私人数据处理的担忧。但现在是人工智能应用程序的早期阶段，公司和用户了解风险以及让这些应用程序访问其数据和操作的回报非常重要。
“他们不是不可逾越的障碍，”威尔逊说，“但个人和企业需要认识到这些问题。”
费尔南德斯补充道，最后一个需要注意的问题是，人工智能决策可能出现意外偏见，引用最近的一个例子，亚马逊的人力资源工具开始偏爱男性求职者，原因是该工具的历史数据。
“人工智能根据偏斜的数据集生成有偏见的结果并不罕见。人工智能系统与他们接受培训的数据一样好。“
