过去，衡量视频会议的成功与否很简单：通话是否接通，是否保持连接？这几乎就是我们全部的要求。如今，人工智能提高了标准。质量和可靠性已成为最基本的要求。
我们对成功的定义正在改变，部分原因是会议本身发生了变化。我们不再仅仅通过视频会议讨论和计划工作；我们开会是为了协作和完成工作。
随着视频功能从简单的状态沟通发展到复杂的AI赋能型工作会议，我们用来衡量其价值的指标也必须随之改变。要真正理解协作技术的投资回报率，IT领导者必须超越技术通话统计数据，开始衡量人为因素带来的成果。
传统视频KPI及其局限性
说实话，过去用来衡量视频会议效果的指标未必能真正反映会议的成功与否。这些指标之所以容易获取，是因为视频会议平台本身就会收集相关数据，并在美观的仪表盘上呈现。
我们逐个分析了丢包率、抖动和延迟等数据。这对于排查网络故障很有帮助，但却无法表明会议期间是否真正完成了工作。
我们还收集了诸如公司总通话量和总通话时长等数据。我们甚至还掌握了基于系统预订和人员检测的会议室使用情况数据。这些信息对于了解系统性能和使用情况都很有用，但所有这些数据都无法判断会议是否取得了成效。基本的使用数据固然有用，但它无法展现当今技术的真正投资回报率。
这里的局限性显而易见。这些指标衡量的是硬件和软件，而不是人。会议的真正投资回报率取决于人的表现。技术仅仅是辅助工具。即使会议拥有完美的音视频质量，如果会议体验缺乏成效，仍然会是一次失败的会议。
视频会议的关键进展
得益于如今的技术，传统的视频KPI指标已经过时，因为技术进步终于满足了我们对可靠性和质量的所有期望。如今，普通的通话不仅流畅，而且画面清晰，即便称不上完美。
如今的网络功能强大得多，协议的容错性也更高。举例来说：我们不再需要像以前那样在每次通话中都密切监控丢包情况。丢包如今已不再是主要问题，系统也能更有效地处理丢包。换句话说，我们过去监控的问题现在已经不复存在了。
目前视频会议的问题
然而，尽管如今的视频系统性能卓越，会议仍然存在一些问题，影响了会议的成功。会议公平性仍然是一个难题。远程参会者在 Zoom 或 Microsoft Teams 上看起来很棒，每个人都像新闻主播一样拥有完整的画面。但是，如果你通勤到会议室，坐在那里，你就会和其他人共享一个画面。你会显得很小，作为沟通者和演讲者的效果也会大打折扣。
目前已有新产品可以解决这个问题。多摄像头部署方案可以利用人工智能技术自动切换到当前发言者的最佳摄像头/角度。即使是单摄像头方案，也可以利用人工智能技术根据上下文优化参会者的画面构图。这种方法不仅能让现场参会者更有效地参与会议，还能帮助远程参会者更好地融入会议。
另一个问题是，一些公司仍然对使用基于人工智能的视频会议工具犹豫不决。随着视频供应商竞相将自己定位为人工智能优先，这些工具已广泛普及。过去几年，供应商推出了大量旨在提高视频会议效率的人工智能功能。
例如，在会议开始前，人工智能就可以扫描电子邮件和之前的会议记录来生成议程。会议期间，人工智能可以从数据库中提取统计数据和详细信息。当然，我们都喜欢会后人工智能生成的总结和任务清单。使用这些基础的人工智能工具可以显著提高视频会议的效率。花时间寻找并实施符合您需求的更高级的人工智能工具，可以带来巨大的投资回报。
需要考虑的新视频KPI
为了与时俱进，IT 领导者应关注以下方面：
- 会议公平性得分。指所有参会者（包括线上参会者和远程参会者）在会议中获得同等体验的百分比。这可能比丢包率等传统指标更难衡量。仅仅列出有多少会议室具备此功能是不够的；还需要衡量其实际使用情况和有效性。除了系统数据外，用户调查也可能有所帮助。
- 功能采纳率。用户是否充分利用了人工智能功能，例如摘要、数字白板生成、智能操作项和实时翻译？这些工具并非只是营销噱头，它们可以显著提升生产力。同样，这将结合系统数据和用户调查进行分析。
- 情感分析。为什么不利用这款全新的人工智能工具来衡量会议的有效性呢？我们才刚刚开始挖掘情感分析的潜力。如果会议结束时每个人都明显感到沮丧，那就说明会议存在问题。如果每个人都明显感到满意，并流露出成就感，那就说明会议组织得不错。人工智能可以更出色、更客观地检测和报告这些行为。
如今的视频会议要求企业从监控技术性能转向审核协作体验。通过采用这些新的视频关键绩效指标 (KPI)，IT 和视频负责人可以证明，视频会议（及其配套的 AI 会议工具）不仅仅是一项需要管理的成本，更是推动业务发展的战略资产。
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