2026 年值得关注的 5 大企业通信趋势

2025年初，企业员工正为 AI 带来的冲击做准备。今年，AI 对通信技术人员影响的范围和规模已作出调整，以反映若干新现实。

首先，人们意识到 AI 的性能取决于其数据质量，而数据管理正是企业面临的主要痛点。孤岛化数据、碎片化数据或缺失数据会严重阻碍 AI 模型训练效果，因此越来越多的客户开始采用合成数据来训练 AI 工具。

但数据本身还不够。为数据添加语境的压力日益增大，这意味着工作流程和通信交互应基于特定用户的具体情境进行优化。而在员工体验层面，负责评估部署 AI 工具的技术人员将更注重工具如何增强人类专业能力而非取代人类。

所有这些变革都将发生在 CRM/CCaaS 持续融合的背景下，同时 UCaaS 供应商正致力于为各类规模客户提供解决方案。以下是 2026 年的五大趋势：

1. AI 代理将增强而非取代人类

“数字劳动力”和“数字员工”这两个术语经常与统一通信与协作 (UCC)、联络中心 (CC) 和其他云软件供应商提供的基于生成式 AI 和代理式 AI 系统一起使用，这些供应商提供记录系统和行动系统平台。

供应商最初推出的是基于生成式 AI 的助手：用户只需发出请求或指令，即可获得响应。这项技术被宣传为赋予员工超能力，让他们在更短的时间内完成更多的工作。随后出现了用于自动化任务的 AI 代理。“这些软件程序可以在你不注意的时候完成某些操作。这是对 AI 最简洁的定义。”AI 战略咨询公司Day 0的管理合伙人Raj Gajwani说道。

ServiceNow 首席数字信息官 Kellie Romack 在一封电子邮件声明中写道：“由于生产力的提高，这种‘数字劳动力’最终会取代工作岗位，但这种说法造成了不必要的恐惧，并且忽略了 AI 的真正价值。”

如今，业界不再热衷于讨论彻底取代人类。“Salesforce 开始谈论‘智能企业’，认为 AI 将提升人类潜能，并释放增长机遇，” Forrester Research 副总裁兼 CRM 和客户服务首席分析师 Kate Leggett 表示，“这是一种更乐观的定位。”

大多数供应商设想的是，成千上万的 AI 代理通过自动化日常任务来帮助人们。“我们看到的是一种趋势，即由人来管理一支 AI 代理队伍，AI 代理承担一部分工作，负责一些操作性强、工作量大的任务，”Leggett 说。“我们正在利用 AI 工具和技术来改变工作职责，而不是取代整个工作类别。”

2. UCC和CC是否正在向中端市场转型？

Zoom、Webex、RingCentral、8×8、GoTo 以及其他统一通信和通信中心 (UCC/CC) 供应商都推出了针对中型企业的产品和服务。Zoom 将这一细分市场称为其“最佳市场”，因为它认为中型企业比大型企业更快地接受新技术。

中型市场涵盖年收入在 1000 万美元至 10 亿美元之间、员工人数在 50 至 1000 人之间的公司。“近 26% 的中型市场企业计划投资 CCaaS 解决方案，”Omdia 首席分析师 David Myron 在一份电子邮件声明中写道。对生成式人工智能的兴趣是推动这一支出的主要因素。

“对于规模较大的CCaaS（联络中心即服务）厂商而言，提升收入的首要任务是将他们强加给现有客户的AI技术货币化，”J Arnold & Associates的负责人Jon Arnold在一份电子邮件声明中写道。“如果他们能够带来真正的收益和节省，他们就能从中获利，而不是用‘轻量级’产品去追逐市场。”

那么，UCC 和 CC 供应商是否正朝着中端市场进军，以扩大收入和市场份额呢？“这个问题问错了，”McGee-Smith Analytics 的创始人兼首席分析师 Sheila McGee-Smith 说。

随着 AI 推动人们对通信和统一通信的兴趣，以及像 Zoom 这样的厂商瞄准中端市场，为什么这个问题本身就是错误的呢？“统一通信许可证和通信许可证是两种不同的，”McGee-Smith说道，“一种是5美元，另一种可能是200美元。他们试图做的是增加‘中间层收入’，使之成为一个连续的选项，而不是两种选项之间的选择。”

3. CCaaS与CRM的持续融合

几十年来，客户服务解决方案和客户关系管理（CRM）的互动模式正如 Forrester 公司的 Leggett 所说的那样，有着清晰明确的界限。“CCaaS 负责路由、语音和数字渠道。之后，CRM 供应商开始增加更强大的路由和数字渠道。现在，许多拥有 CCaaS 的公司正在部署 CRM，反之亦然。”她说道。

Dave Michels 则表示 CCaaS 中的生成式 AI 功能使企业能够“实时处理对话，从而实现即时分析和前所未有的响应能力”。他进一步指出，人工智能改变了CRM（作为传统单一数据源）与CCaaS之间的力量平衡。“问题是，在CCaaS行业扩展其客户信息库之前，CRM能否掌握实时语音技术？”米歇尔斯写道。

专注于代理式客户关系管理和工作流程自动化的服务平台 Creatio 正受益于这种市场张力。“我们的业务涵盖销售、市场营销和客户服务等各个方面，”Creatio 首席增长官 Andie Dovgan 表示，“我们正经历着巨大的增长——其中一个驱动因素是对 Salesforce、Oracle 或 Microsoft 等传统供应商的疲劳感，这些供应商提供的解决方案过于复杂，难以快速看到投资回报率。”

供应商们承认，实时电话管理与实时数字交互仍然存在差异。“对于人工辅助语音交互，我们会与像Genesys这样的公司合作，” ServiceNow公司CRM和行业工作流产品管理副总裁Terence Chesire表示。“例如，如果您需要为220个国家/地区提供本地电话连接，CCaaS提供商可以拥有联系本地联络团队所需的专业知识。”

4. 合成数据取代真实数据

预计未来将更多地使用合成数据来训练 AI。合成数据可以解决任何组织在训练 AI 时面临的诸多挑战：它绕过了数据孤岛的难题，比现实世界中零散或不存在的数据集更完整、更可靠，更有利于保护真实数据的隐私，而且成本效益更高。

使用真实数据训练人工智能会引发隐私和合规性方面的担忧，更不用说未经同意使用个人数据所面临的伦理困境了。这涵盖了医疗、财务和员工数据，以及聊天记录等信息。AI 模型并非万无一失，这意味着一旦发生数据泄露，这些数据很容易被曝光。

Qualtrics去年的一项研究显示，92%的受访者认为合成数据比真实数据集更准确、更有用。一些公司，例如Salesforce，已经开始使用合成数据创建模拟账户和销售线索，以及模拟客户与员工的互动，这些模拟数据可用于训练 AI 代理。合成数据还能帮助统一通信和呼叫中心减少偏见，节省时间和成本，从而进一步惠及这些领域。

与真实数据一样，合成数据也需要维护。合成数据的优势在于其隐私性、成本效益和速度，但仍需定期更新和验证，以防止随着时间的推移引入或加剧偏差。此外，还存在其他风险。正如 Gartner 副总裁兼分析师 Alexander Linden 所说：“合成数据的质量通常取决于创建它的模型和所开发的数据集的质量。” 因此，合成数据并非捷径或更省时的解决方案，而仅仅是为那些努力使其 AI 能够处理不完整真实世界数据的公司提供的初步解决方案。

5. 上下文是新的数据

企业正在优先考虑能够提供情境丰富客户体验的技术。在 Omdia 发布的《2026 年 IT 企业洞察》调查中，近一半的受访者将数据和智能列为三大优先事项之一。Omdia 首席分析师 Mila D’Antonio 在一份电子邮件声明中写道：“这些本质上是客户体验系统中‘记忆’的基础。当数据能力在战略层面占据如此高的地位时，这表明企业现在将情境视为一种竞争优势。”

跨渠道和系统整合数据，能够实现贯穿客户旅程的长期“记忆”。Gartner 高级总监分析师 Tom Coshow 表示：“说到‘记忆’，我们将看到更多企业使用精心整理的数据来提升 AI 代理的性能，而不是调用 CRM API。现在，人们开始调用 MCP 服务器而不是 API。MCP 服务器只是一个工具，用于帮助引入正确的长期记忆或数据。”

但上下文不仅仅意味着数据。Coshow 认为，试图通过创建上下文来驱动人工智能代理行为，是“金发姑娘问题”（解决方案需要“恰到好处”）和上下文工程问题共同作用的结果：“在正确的时间以正确的格式向人工智能系统提供正确的信息，以提供可靠的输出。”

在从多个系统中检索数据并采取行动时，确定每种情况下的正确做法是一项挑战。Coshow 说，这个过程必须运行良好，“因为在这个时刻，我们要告诉客户：这是您来电咨询的请求，这是我们能为您提供的支持。”