没有这一关键要素，世界上最先进的人工智能是

 

　　多个行业的企业正在纳入人工智能，因为 上行是有形的。根据埃森哲的一份报告，实施人工智能解决方案使 16个行业的盈利 率平均提高了38%。对整个美国经济而言，这种提振可能导致到2035年额外增加14万亿美元的总增加值。

 

　　AI为企业提供的不仅仅是增量改进; 这是一种变革性的技术。通过使用AI自动执行重复且耗时的任务，您可以腾出宝贵的人力资源来实现更高价值的工作。人工智能还可以在潜在客户生成，营销和产品开发工作流程中实现更好的流程，从而最终带来更多创新产品和更好的客户体验。

 

　　随着传统的客户细分方法变得越来越不有效，人工智能将成为客户体验的重要组成部分。通过使用人工智能，公司将能够扩展，同时仍然创造更多个性化体验，例如基于当前基于位置的服务的定制激励或奖励，这些服务正在迅速 成为客户的期望。

 

　　但即使是最具开创性的技术，如果没有人能够使用它也不会有任何好处，并且在许多情况下，用户体验是成功实现AI的限制因素。

 

　　用户被抛在后面

 

　　人工智能是一项新兴技术，许多实验仍在进行中。许多公司都试图通过客户作为实验室老鼠来确定标准。这些公司往往缺乏对个人或企业如何使用其产品的明确愿景。更糟糕的是，他们不承认这个问题。根据Capgemini的说法， 75%的组织 认为自己是以客户为中心的，但只有30%的消费者认同这种观点。

 

　　公司正在了解他们投资的技术并不能自动创造良好的用户体验。以家庭会话助理为例。IDC的一份报告预测，采用模仿人类大脑的认知系统，如虚拟助手中的系统，将使人工智能收入从2016年的80亿 美元增加到2020年的470多亿美元。在创建下一个语音用户界面VUI的竞赛中，公司对用户体验投入较少，认为设计更容易，因为没有可视组件。

 

　　实际上，由于完全相同的原因，VUI更难设计 - 助手目前过于依赖于一组特定的语音命令，发音和语法。 尼尔森诺曼集团的一项 可用性研究发现，会话助理“即使是稍微复杂的交互也几乎无用”。

 

　　在许多行业中，公司正在竞相通过这种新兴技术创造收入，为消费者创造复杂的互动。从 商业智能仪表板 到智能手机，每项新技术都为用户提供了学习曲线。但是，人工智能通常会如此迅速而且如此迅速地发挥作用，从而导致技术团队无法预见的广泛的消费者方面问

 

　　缺少信任

 

　　人工智能仅适用于连续数据传输，数据显示会将各种人口统计偏差引入模型。如果该数据有助于打破消费者的信任 - 例如，如果乘坐共享算法将驾驶员从城市的某些部分路由出去或者以不平衡的方式向驾驶员分发演出 - 则该关系可能难以修复。客户重视人的品质，如道德和公平，但AI算法并不总能提供。例如，当微软在Twitter上部署由实时AI驱动的会话聊天机器人时，机器人 几乎立即被巨魔腐蚀。人工智能中的偏见是一个非常突出的问题，谷歌甚至创建 了一个测试它的工具。

 

　　正如许多安全漏洞(百思买)和侵犯隐私(Facebook)所证明的那样，公司忘记了信任是客户体验的一部分。客户对与未公开处理用户数据的公司合作犹豫不决。很容易 理解为什么 只有20%的消费者 “完全信任”组织将用户数据保密，尽管78%的人认为数据隐私对他们“非常重要”。信任是客户体验的一部分，如果人工智能无法获得这种信任，公司获得真正忠诚度的可能性就会降低。

 

　　这就是为什么那些在整合人工智能时关注客户体验的公司有机会领先于竞争对手。虽然业内人士已经知道AI和数据自动化在一段时间内所提供的内部优势，但主流消费者才刚刚开始意识到人工智能有多大潜力可以改善他们的日常生活。专注于AI产品用户体验的企业在未来几年中将获得最大的收益。

 

　　治愈艾尔艾滋病

 

　　为了建立更好的用户体验，产品团队必须使用AI产品至少掌握三个关键领域。

 

　　1.注重易用性

 

　　如果客户需要机器学习的学位来使用AI产品，则会出现问题。人工智能应该快速获胜并且易于用户理解。同样重要的是，产品进入门槛较低，以鼓励习惯性使用。随着规范的建立，可以引入更多的复杂性。(例如，这适用于VUI，以及商业智能仪表板和AI的其他输出。)如果必须，首先制作能够立即提供价值的产品，然后在客户知道您可以提供更高级功能时考虑使用不同的业务模型你保证什么

 

　　2.证明客户可以信任您

 

　　客户希望知道他们的数据不会受到任何损害或误用，良好的客户体验将帮助您进行沟通。可靠性和一致的正常运行时间对于赢得消费者信任也至关重要：如果您希望客户相信您的产品，那么它需要始终可用，但不会侵犯隐私(例如，只听取隐私的VUI)一次一定的秒数)。更好的客户体验是获得信任的第一步，这种关系将有助于推动传统营销渠道之外的业务。

 

　　3.消除可能的偏见

 

　　通过在模型中引入偏差，确保AI不输出排除目标消费者群体重要区域的数据。人工智能系统是为了找到模式而建立的，可能会将结果与输入相关联，因此请务必考虑并测试人工智能的局限性。了解滥用系统可能产生意外或不良输出的行。请记住，人工智能无法区分是非，也不能说谎。这就是为什么人们开始担心他们从Facebook的个性化新闻提要算法中获得的信息 。

 

　　由于具有如此巨大的潜在优势和人工智能的惊人可能性，企业很容易忘记这些不起眼的用户 - 尤其是当他们试图证明对该技术的投资是合理的时候。但客户体验最终将成功的AI项目与不成功的项目分开。即使他们的项目不那么华而不实，能够提供易于使用且易于信任的产品的技术团队最终将能够最大限度地利用他们的AI投资。