人工智能就在這里，并且有一個簡單的原因：經證實的投資回報率。

多個行業的企業正在納入人工智能，因為 上行是有形的。根據埃森哲的一份報告，實施人工智能解決方案使 16個行業的盈利 率平均提高了38%。對整個美國經濟而言，這種提振可能導致到2035年額外增加14萬億美元的總增加值。

AI為企業提供的不僅僅是增量改進; 這是一種變革性的技術。通過使用AI自動執行重復且耗時的任務，您可以騰出寶貴的人力資源來實現更高價值的工作。人工智能還可以在潛在客戶生成，營銷和產品開發工作流程中實現更好的流程，從而最終帶來更多創新產品和更好的客戶體驗。

隨著傳統的客戶細分方法變得越來越不有效，人工智能將成為客戶體驗的重要組成部分。通過使用人工智能，公司將能夠擴展，同時仍然創造更多個性化體驗，例如基于當前基于位置的服務的定制激勵或獎勵，這些服務正在迅速 成為客戶的期望。

但即使是最具開創性的技術，如果沒有人能夠使用它也不會有任何好處，并且在許多情況下，用戶體驗是成功實現AI的限制因素。

用戶被拋在后面

人工智能是一項新興技術，許多實驗仍在進行中。許多公司都試圖通過客戶作為實驗室老鼠來確定標準。這些公司往往缺乏對個人或企業如何使用其產品的明確愿景。更糟糕的是，他們不承認這個問題。根據Capgemini的說法， 75%的組織 認為自己是以客戶為中心的，但只有30%的消費者認同這種觀點。

公司正在了解他們投資的技術并不能自動創造良好的用戶體驗。以家庭會話助理為例。IDC的一份報告預測，采用模仿人類大腦的認知系統，如虛擬助手中的系統，將使人工智能收入從2016年的80億 美元增加到2020年的470多億美元。在創建下一個語音用戶界面VUI的競賽中，公司對用戶體驗投入較少，認為設計更容易，因為沒有可視組件。

實際上，由于完全相同的原因，VUI更難設計 - 助手目前過于依賴于一組特定的語音命令，發音和語法。 尼爾森諾曼集團的一項 可用性研究發現，會話助理“即使是稍微復雜的交互也幾乎無用”。

在許多行業中，公司正在競相通過這種新興技術創造收入，為消費者創造復雜的互動。從 商業智能儀表板 到智能手機，每項新技術都為用戶提供了學習曲線。但是，人工智能通常會如此迅速而且如此迅速地發揮作用，從而導致技術團隊無法預見的廣泛的消費者方面問

缺少信任

人工智能僅適用于連續數據傳輸，數據顯示會將各種人口統計偏差引入模型。如果該數據有助于打破消費者的信任 - 例如，如果乘坐共享算法將駕駛員從城市的某些部分路由出去或者以不平衡的方式向駕駛員分發演出 - 則該關系可能難以修復。客戶重視人的品質，如道德和公平，但AI算法并不總能提供。例如，當微軟在Twitter上部署由實時AI驅動的會話聊天機器人時，機器人 幾乎立即被巨魔腐蝕。人工智能中的偏見是一個非常突出的問題，谷歌甚至創建 了一個測試它的工具。

正如許多安全漏洞(百思買)和侵犯隱私(Facebook)所證明的那樣，公司忘記了信任是客戶體驗的一部分。客戶對與未公開處理用戶數據的公司合作猶豫不決。很容易 理解為什么 只有20%的消費者 “完全信任”組織將用戶數據保密，盡管78%的人認為數據隱私對他們“非常重要”。信任是客戶體驗的一部分，如果人工智能無法獲得這種信任，公司獲得真正忠誠度的可能性就會降低。

這就是為什么那些在整合人工智能時關注客戶體驗的公司有機會領先于競爭對手。雖然業內人士已經知道AI和數據自動化在一段時間內所提供的內部優勢，但主流消費者才剛剛開始意識到人工智能有多大潛力可以改善他們的日常生活。專注于AI產品用戶體驗的企業在未來幾年中將獲得最大的收益。

治愈艾爾艾滋病

為了建立更好的用戶體驗，產品團隊必須使用AI產品至少掌握三個關鍵領域。

1.注重易用性

如果客戶需要機器學習的學位來使用AI產品，則會出現問題。人工智能應該快速獲勝并且易于用戶理解。同樣重要的是，產品進入門檻較低，以鼓勵習慣性使用。隨著規范的建立，可以引入更多的復雜性。(例如，這適用于VUI，以及商業智能儀表板和AI的其他輸出。)如果必須，首先制作能夠立即提供價值的產品，然后在客戶知道您可以提供更高級功能時考慮使用不同的業務模型你保證什么

2.證明客戶可以信任您

客戶希望知道他們的數據不會受到任何損害或誤用，良好的客戶體驗將幫助您進行溝通。可靠性和一致的正常運行時間對于贏得消費者信任也至關重要：如果您希望客戶相信您的產品，那么它需要始終可用，但不會侵犯隱私(例如，只聽取隱私的VUI)一次一定的秒數)。更好的客戶體驗是獲得信任的第一步，這種關系將有助于推動傳統營銷渠道之外的業務。

3.消除可能的偏見

通過在模型中引入偏差，確保AI不輸出排除目標消費者群體重要區域的數據。人工智能系統是為了找到模式而建立的，可能會將結果與輸入相關聯，因此請務必考慮并測試人工智能的局限性。了解濫用系統可能產生意外或不良輸出的行。請記住，人工智能無法區分是非，也不能說謊。這就是為什么人們開始擔心他們從Facebook的個性化新聞提要算法中獲得的信息 。

由于具有如此巨大的潛在優勢和人工智能的驚人可能性，企業很容易忘記這些不起眼的用戶 - 尤其是當他們試圖證明對該技術的投資是合理的時候。但客戶體驗最終將成功的AI項目與不成功的項目分開。即使他們的項目不那么華而不實，能夠提供易于使用且易于信任的產品的技術團隊最終將能夠最大限度地利用他們的AI投資。